火爆全网的ChatGPT上手体验，文尾免费送账号！
近期关于网路上对 （OpenAI发布的一款人工智能对话引擎）的讨论比较多。官方对的定义如下： 是一个计算机程序，可以自然地和人交流。它是由 开发的，是一个预训练的大型语言模型，可以生成文本，并且可以与人进行对话。相比于其他已知的语音助手，具有一些重要的优点。首先，它可以理解更复杂的语句，例如具有多层
数据挖掘-KNN算法+sklearn代码实现(六)
KNN最邻近分类算法的实现原理：为了判断未知样本的类别，以所有已知类别的样本作为参照，计算未知样本与所有已知样本的距离，从中选取与未知样本距离最近的K个已知样本，根据少数服从多数的投票法则（majority-voting），将未知样本与K个最邻近样本中所属类别占比较多的归为一类。
【自然语言处理（NLP）】基于ERNIE语言模型的文本语义匹配
【自然语言处理（NLP）】基于ERNIE语言模型的文本语义匹配，基于百度飞桨开发，参考于《自然语言处理实践》所作。
4大类11种常见的时间序列预测方法总结和代码示例
本篇文章将总结时间序列预测方法，并将所有方法分类介绍并提供相应的python代码示例，以下是本文将要介绍的方法列表：1、使用平滑技术进行时间序列预测指数平滑Holt-Winters 法2、单变量时间序列预测自回归 (AR)移动平均模型 (MA)自回归滑动平均模型 (ARMA)差分整合移动平均自回归模
[YOLOv7/YOLOv5系列算法改进NO.13]主干网络C3替换为轻量化网络EfficientNetv2
前 言：作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv5，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv5的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效
火遍全网的chatGPT（文末有彩蛋）
最近网上非常火爆的CHATGPT，它是OpenAI开发的一款开源的自然语言处理 (NLP) 模型，用于实现对话生成和语言模型预测。CHATGPT 模型基于 GPT-3 (Generative Pretrained Transformer 3) 模型构建，拥有语言理解和文本生成能力。CHATGPT 模
gazebo中给机器人添加16线激光雷达跑LIO-SAM
最近想搭建一个机器人移动平台，但是设备还没完全到齐，在设备全部到齐之前，我们先在gazebo中做一个仿真，进行相关的算法和功能包的部署。在这个仿真中机器人在一个移动底盘上搭载了16线激光雷达、IMU、RGB-D相机，并在最后跑了一个LIO-SAM，建图效果还不错。整个过程遇到了一些问题，都一一解决了
java 对接百度AI文字识别第三方接口--(api方式以及sdk方式)
平时在工作当中难免会需要对接第三方接口。今天就带领大家来实践一下百度ai的文字识别技术。我使用的是文字识别中名片识别服务，别问为什么，因为是免费的，其他的服务要钱。。。。。。
【吴恩达机器学习笔记】十二、降维
📣专栏定位：为学习吴恩达机器学习视频的同学提供的随堂笔记。📚专栏简介：在这个专栏，我将整理吴恩达机器学习视频的所有内容的笔记，方便大家参考学习。
可解释深度学习：从感受野到深度学习的三大基本任务：图像分类，语义分割，目标检测，让你真正理解深度学习
深度学习一直作为一个“盲盒”被大家诟病，我们可以借助深度学习实现端到端的训练，简单，有效，但是我们并不了解神经网络的中间层到底在做什么，每一层卷积的关注点是什么。我在之前的专题浅谈图像处理与深度学习中提到，我们在深度学习刚开始的时候，我们要实现一个任务，比如：把不清晰的图像变清晰，我们随意的搭建了
Pytorch机器学习（八）—— YOLOV5中NMS非极大值抑制与DIOU-NMS等改进
Pytorch机器学习（八）—— YOLOV5中NMS非极大值抑制与DIOU-NMS等改进文章目录系列文章目录 前言 一、pandas是什么？ 二、使用步骤 1.引入库 2.读入数据 总结前言在目标检测的预测阶段时，会输出许多候选的anchor box，其中有很多是明显重叠的预测边界框都围绕着同
Faster R-CNN最全讲解
Faster R-CNN最全讲解
旋转矩阵及左右乘的意义，看这一篇就够了
旋转矩阵及左右乘的意义，别浪费时间了，看这一篇就够了前言这些天研究旋转矩阵，被教科书和视频课绕迷糊了，可悲的是 ，如此简单的概念竟然没有一篇文章 （至少我没搜到）能够直观解释清楚（有些作者不懂就不要胡扯好吧！），一气之下，我决定自己研究，经过不懈努力，终于解决了这一可爱又可恨的概念，也希望看到这篇文
几种常见的归一化方法
关于归一化的一些理解！！
【路径规划】A*算法方法改进思路简析
对A*算法进行基本功能实现，以分析其优缺点，并在此基础上进行改进。改进的内容为，将针对特定地图的相关特点，设计合理的预估函数，设置了包含代价函数和启发函数的权重函数，其次，将传统的8方向搜索降为5个方向，舍弃无用的方向，然后在此基础上，对开放列表的数据结构进行堆优化，并且采用双向A*算法进一步提高计
常见的图像质量评估指标SSIM、PSNR、LPIPS
现阶段针对有真实参考的图像生成任务，主要有三种评价指标，分别为两种人为设计的指标SSIM和PSNR，也包括深度学习网络抽取到的特征进行对比的LPIPS评价指标。
计算机视觉项目实战-基于特征点匹配的图像拼接
之前我们介绍过基于OpenCv的特征匹配操作，我们通过特征匹配可以精确的找到目标。本节我们继续探索基于特征匹配还可以做哪些事情。我们都在拍一个集体的过程中使用过苹果手机的全图效果进行拍照留念。那么苹果手机这个效果它是基于什么技术来做的呢？没错其实就是特征匹配。他是实时拍取多个照片，然后使用特征匹配操
人工智能学习——模糊控制
模糊控制文章目录模糊控制前言一、模糊控制是什么？与神经网络的区别？二、模糊控制原理1.模糊化2.模糊规则3.模糊推理4.解模糊化三、模糊控制算法实例解析（含代码)1、选择观测量和控制量参考前言鉴于个人学习方向并不在此，所以此文章仅作为个人学习笔记使用，主要介绍理论以及学习过程，仅供参考！一、模糊控制
【自然语言处理（NLP）】基于序列到序列的中-英机器翻译
【自然语言处理（NLP）】基于序列到序列的中-英机器翻译，基于百度飞桨开发，参考于《自然语言处理实践》所作。
graphviz安装教程（2022最新版）初学者适用
graphviz安装教程（2022最新版）小白适用
