ChatGPT持续“狂飙“,有这么人工智能吗？
ChatGPT持续"狂飙",有这么人工智能吗？
手把手带你体验ChatGPT
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深度学习-Pytorch环境搭建（Windows）
不同操作系统，不同语言，不同包管理器安装PyTorch方法不一样。Anaconda是官网推荐的和主流的包管理器，若支持CUDA则能更好的用GPU进行加速，不过不是必选项。即本文主要介绍基于Windows+Python+Anaconda的Pytorch环境搭建。
Stable Diffusion 关键词tag语法教程
Stable Diffusion 关键词tag语法教程。
yolov5增加iou loss，无痛涨点trick
如果需要应用对应的IoU loss的变体，即可将Focal设置为True，并将对应的IoU也设置为True，如CIoU=True，Focal=True时为Focal-CIoU，此时可以调整gamma，默认设置为0.5。本文将在yolov5的基础上增加SIoU，EIoU，Focal-XIoU（X为C,
ChatGPT：“抢走你工作的不会是 AI ，而是先掌握 AI 能力的人”
ChatGPT："抢走你工作的不会是 AI ，而是先掌握 AI 能力的人"
正则表达式
Regularization，中文翻译过来可以称为正则化，或者是规范化。什么是规则？闭卷考试中不能查书，这就是规则，一个限制。同理，在这里，规则化就是说给损失函数加上一些限制，通过这种规则去规范他们再接下来的循环迭代中，不要自我膨胀。
AI又进化了，突破性革命来了
2023 年，AI 真的杀疯了。短短不到一年的时间，当我们还在感慨 AI 一键生成的二次元画作精美万分的时候，它已经进化到了写实美照也能手到擒来的地步。
ChatGPT中文版，免翻网体验AI智能解答所有问题，附2个镜像网站
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2023年AI发展展望
GPT-4是OpenAI的新一代生成语言模型，它有着强大的功用，最近处处流传着它的音讯。各大公司对家居智能机器人产品注重程度越来越高，越来越多的机器人能面对面为人服务，2023年人们的日子有可能受到更多机器的影响。DeepMind 的 AlphaFold 是一种能够猜测蛋白质结构的人工智能，协助研究
不要让GPT成为你通向“学业作弊”的捷径——使用GPT检测工具来帮助你保持正确的方向
不要让GPT成为你通向“学业作弊”的捷径——使用GPT检测工具来帮助你保持正确的方向。
如何国内注册OpenAI 账号，具体方式详解
美国所成立的OpenAI最近成为了很多人关注的对象，其强大的AI功能更是吸引了很多国内的用户，不仅功能更加实用，智能度相比较之前的AI也发生了很大的变化。由于OpenAI的区域限制，目前通过国内手机号，并无法申请注册OpenAI账号，需要解决手机号的问题之后，才能够在国内注册OpenAI账号，但是究
机器学习--数据清理、数据变换、特征工程
看看数据长什么样子，找其他的规则，从数据中提起有弱噪音的标号，也是可以用来训练模型的】没有的话就去收集数据【发掘在哪里找数据；生成自己需要的数据；3、数据预处理：看看数据长什么样子；通常来说数据是有很多噪音的，要对数据清洗；将数据变成我们需要的格式；数据质量：数据的多样性：产品所关心的方方面面都要考
OpenCV这么简单为啥不学——1.12、使用ssim函数对两张照片进行相似度分析
OpenCV这么简单为啥不学——1.12、使用ssim函数对两张照片进行相似度分析前言ssim函数图像相似度算法分类SSIM实操过程1、文件夹结构2、环境搭建3、样式处理4、过滤5、sim函数计算6、图片拼接与保存7、调用过程8、正确测试效果9、两张相同图片测试效果总结
2023华数杯思路+源代码(本文持续跟进解题思路分享)
2023年“华数杯”国际大学生数学建模竞赛（以下简称“竞赛”）是中国未来研究会大数据与数学模型专业委员会、 天津市未来与预测科学研究会主办的大学生学科类竞赛，竞赛由华数杯竞赛组委会负责组织，旨在提高学生运用数学解决实际问题的能力以及英文科技论文的写作能力，同时可以快速提高美国MCM/ICM竞赛参赛水
[Python从零到壹] 六十四.图像识别及经典案例篇之图像傅里叶变换和傅里叶逆变换详解
欢迎大家来到“Python从零到壹”，在这里我将分享约200篇Python系列文章，带大家一起去学习和玩耍。在数字图像处理中，有两个经典的变换被广泛应用——傅里叶变换和霍夫变换。其中，傅里叶变换主要是将时间域上的信号转变为频率域上的信号，用来进行图像除噪、图像增强等处理；霍夫变换主要用来辨别找出物件
傅里叶变换
振幅、频率相位。
YOLOV7改进-添加EIoU,SIoU,AlphaIoU,FocalEIoU
在YoloV7中添加EIoU,SIoU,AlphaIoU,FocalEIoU的保姆级教程。一看就会！
Paddle入门实战系列（四）：中文场景文字识别
本项目为基于PaddleOCR的中文场景文字识别，项目主要以CRNN网络为基础框架，结合数据增强及模型微调，采用ResNet34和MobileNetV3模型作为骨干网络，进行训练及预测。以准确度为评价指标，最终生成的预测文件为work中的result.txt文件。本比赛提供的数据训练集（train_
初识图像分类——K近邻法(cs231n assignment)
图像分类是计算机视觉中的一项重要任务，但是图像分类一定要用到CNN吗？并不是，最初的分类方法是采用了KNN！
