【深度学习时间序列预测案例】零基础入门经典深度学习时间序列预测项目实战（附代码+数据集+原理介绍）
本专栏整理了《深度学习时间序列预测案例》，内包含了各种不同的基于深度学习模型的时间序列预测方法，例如LSTM、GRU、CNN（一维卷积、二维卷积）、LSTM-CNN、BiLSTM、Self-Attention、LSTM-Attention、Transformer等经典模型，包含项目原理以及源码，每一
YOLOv5/v7 更换骨干网络之 MobileNetV3
YOLOv5 框架引入 Google 轻量化网络 MobileNet V3
chatgpt的一些思考
把人类思维链路作为训练数据，作为强化学习的建模绝对是一次更接近智能本质的探索。
【OpenCV】 Octave | 角点检测 | SIFT/SURF算法
Octave | 角点检测 | SIFT/SURF算法
YOLOv8代码上线，官方宣布将发布论文，附精度速度初探和对比总结
【YOLOv8 注意事项】1.YOLOv8 的官方仓库和代码已上线，文档教程网址也刚刚更新。2. YOLOv8 代码集成在ultralytics项目中，目前看不会再单独创建叫做 YOLOv8 的项目。3.YOLOv8 即将有论文了！要知道 YOLOv5 自从 2020 年发布以来，一直是没有论文的。
AAAI | 达摩院经典自适应多域联合优化训练框架及其应用
本文简要介绍一下我们在AAAI上的论文"Robust Optimization over Multiple Domains"。在这篇文章中，我们提出了一种新的优化方法，通过自适应的多域联合优化框架使得模型在多个域上都能取得较好的识别效果。
ChatGDP：人类未来世界的“主宰”
它不光上知天文，下知地理，精通古今中外各个领域的相关知识，而且回答问题的时候逻辑清晰，对话流畅自然，体验更加接近于和真实人类的交谈。之所以它不叫GPT-4，是因为根据坊间传闻，目前还未正式公开的GPT-4，已经通过了计算机界最著名的“图灵测试”，所以ChatGPT严格来说应该叫GPT-3.5——当然
23年 车辆检测+车距检测+行人检测+车辆识别+车距预测（附yolo v5最新版源码）
运用yolov5进行车距检测，车辆识别，行人识别，车牌检测！
扩散模型diffusion model用于图像恢复任务详细原理 (去雨，去雾等皆可)，附实现代码
扩散模型原理公式推导，以及如何将扩散模型应用于图像恢复任务，包括可运行实现代码
YOLOv7保姆级教程（个人踩坑无数）----训练自己的数据集
从零开始，保姆级yolov7教程助你脱离新手村。
1行Python代码，对话ChatGPT，网友：太方便了
感谢chatgpt替我工作！
Opencv图像处理（全）
备注：以下源码均可运行，不同项目涉及的函数均有详细分析说明。环境配置下载地址（注意版本对应）11、图像项目实战（一）银行卡号识别 —— sort_contours()、resize()（二）文档扫描OCR识别 —— cv2.getPerspectiveTransform() + cv2.warpPe
官方正品 | Ultralytics YOLOv8算法来啦（尖端SOTA模型）
🚀🚀YOLOv8 是 Ultralytics 开发的 YOLO（You Only Look Once）物体检测和图像分割模型的最新版本。YOLOv8是一种尖端的、最先进的SOTA模型，它建立在先前YOLO成功基础上，并引入了新功能和改进，以进一步提升性能和灵活性。
OpenPPL PPQ量化(2)：离线静态量化 源码剖析
因为我们已经初始化了量化类，所以后面表示计算图不再使用ppq_ir，直接用quantizer._graph表示。所有对计算图执行的操作，最后都会返回BaseGraph类，这个类是PPQ内部专门为模型量化准备的计算图，除了保存一般计算图的必要信息之外，还存储了所有量化信息。最后注意这里如果不需要执行量
新手小白如何租用GPU云服务器跑深度学习
如何租用gpu跑深度学习
人脸识别检测项目实战
人脸识别在现代化中应用较为广泛，比如人脸考勤系统等，银行卡人脸验证，手机面部识别等，顾名思义它也是一个分类系统，所以我们利用Python 调用opencv得分类器进行面部识别。
一文带你了解爆火的Chat GPT
OpenAI近期发布聊天机器人模型ChatGPT，迅速出圈全网。它以对话方式进行交互。以更贴近人的对话方式与使用者互动，可以回答问题、承认错误、挑战不正确的前提、拒绝不适当的请求。高质量的回答、上瘾式的交互体验，圈内外都纷纷惊呼。
2023英伟达显卡排名天梯图(已更新)
这里没有更新4070Ti, 它的性能应该在3090和3090ti之间。
深度学习做不了什么事
本文源自一次讨论深度学习缺陷的推文风暴，斯坦福大学的Bharath Ramsundar，在用深度学习进行药物研究的过程中发现，深度学习做不到事情其实有很多，比如无法鉴别对抗样本、处理不好高维数据、不能一边训练一边推断……尽管如此，我还是怀疑深度神经网络不足以实现通用人工智能，当然，这可能只是我的偏见
学术科研无从下手？27 条机器学习避坑指南，让你的论文发表少走弯路
如果你刚接触机器学习不久，并且未来希望在该领域开展学术研究，那么这份为你量身打造的「避坑指南」可千万不要错过了。
