Waymo数据集介绍（部分下载，仅用于学习）
waymo提供了两种数据集，motion与perception两种其中motion在是鸟瞰图，官网中有介绍，主要用于轨迹预测之类的任务perception主要用于目标检测跟踪之类的任务，是第一视角，有相机和雷达信息，并且在github上有公开的读取数据方法，另外，在读取perception数据时需要
ARMA模型的性质之ARMA模型
一、ARMA模型的定义二、平稳条件与可逆条件三、传递形式与逆转形式四、ARMA(p,q)模型的统计性质1.均值2.自协方差函数3.自相关系数4.ARMA(p,q)模型自相关系数拖尾，偏自相关系数拖尾小结
CUDA11.3以及PyTorch-GPU版本安装
CUDA11.3以及PyTorch-GPU版本安装笔记
OpenCV——Canny边缘检测（cv2.Canny()）
Canny边缘检测Canny 边缘检测是一种使用多级边缘检测算法检测边缘的方法。1986 年，John F. Canny 发表了著名的论文 A Computational Approach to Edge Detection，在该论文中详述了如何进行边缘检测。Canny()边缘检测步骤Canny 边
人工智能十大流行算法
为此，我们将数据项绘制为 n 维空间中的点，其中，n 是输入特征的数量。当然，这样做题，等于抓瞎，所以我们还需要引入其他数据，比如小猫喜欢你，有b%可能和你贴贴，有c%概率发出呼噜声。可能是最流行的机器学习算法。它测量每个类的概率，每个类的条件概率给出 x 的值。比如在上面例子中的老师就认为出勤率比
SegNeXt: 重新思考基于卷积注意力的语义分割
重新设计基于CNN的语义分割，超越Transformer。
数字图像处理课程设计-疲劳检测系统
文章目录数字图像处理课程设计-疲劳检测系统前言一、课程设计任务二、设计框图三、准备工作四、任务流程４.１视频预处理4.2图片分割五、结果六、项目总结数字图像处理课程设计-疲劳检测系统前言此系统基于MATLAB设计,核心思想是PERCLOS算法.参考文章MATLAB疲劳检测系统 - 知乎 需要源码的,
最强人工智能 OpenAI 极简教程
上个月安利了一波：机器学习自动补全代(hán)码(shù)神器，然后就被打脸了，Github 宣布 copilot 要开始收费了。Github 和 OpenAI 一样，遇到微软之后就慢慢丧失灵魂了。话说 OpenAI 由马斯克和PayPal创始人彼得·蒂尔等硅谷科技大亨与2015年创立，后来马斯克退
人工智能内容生成元年—AI绘画原理解析
AIGC元年达到了学术-商业共振，本文介绍现有AI绘画、AI作画背后的相应基本原理、应用、以及论文参考文献。
人工智能-机器学习-深度学习-概述
线性代数是用虚拟数字世界表示真实物理世界的工具。
人工智能：语音识别技术介绍
就是语音识别技术中的识别过程，根据输入的语音信号，然后和训练好的HMM声学模型、语言模型、发音字典建立一个搜索空间，根据搜索算法找到最合适的路径。特征提取：把要分析的信号从最原始信号提取出来，这个阶段主要是对语音的幅度标准化、频响校正、分帧、加窗、始末端点检测等预处理操作，为声学模型提供需要特征向量
【实战 01】心脏病二分类数据集
1. 获取数据集2. 数据集介绍3. 数据预处理4. 构建随机森林分类模型5. 预测测试集数据6. 构建混淆矩阵7. 计算查全率、召回率、调和平均值8. ROC曲线、AUC曲线
要点初见：开源AI绘画工具Stable Diffusion代码分析（文本转图像）、论文介绍（上）
本文深入分析Stable Diffusion所对应的论文High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models，即《具有潜在扩散模型的高分辨率图像合成》，并深入Stable Diffusion项目代码，分析文本转图像部分的代码。
数据挖掘（二）朴素贝叶斯
指的是统计意义上的独立，即一个特征或者单词出现的可能性与它和其他单词相邻没有关系，比如说，“我们”中的“我”和“们”出现的概率与这两个字相邻没有任何关系。我们可以观察文档中出现的词，并把每个词作为一个特征，而每个词的出现或者不出现作为该特征的值，这样得到的特征数目就会跟词汇表中的词的数目一样多。我们
【机器学习大杀器】Stacking堆叠模型-English
The stacking model is very common in Kaglle competitions. Why?
Python数据分析（4）：jieba分词详解
jieba分词器1. jieba分词器的分词模式说明jieba分词器提供4种分词模式，并且支持简体/繁体分词、自定义词典、关键词提取、词性标注。（1）精确模式该模式会将句子最精确地切分开，适合在文本分析时使用。（2）全模式该模式会将句子中所有成词的词语都扫描出来，速度也非常快，缺点是不能解决歧义问题
人工智能在网络安全中的重要性
人工智能（AI）是计算机科学的一个分支，基于某些独特的算法和相关数学计算，使机器能够拥有人类的决策能力。网络安全专业人员的任务是密切关注网站的安全性。人工智能经历了快速的变化，从单纯的技术援助到网络安全专家，以应对与检测和预防网络攻击相关的挑战。例如，人工智能的深度学习目前存在许多不足，例如大样本依
YOLO系列 --- YOLOV7算法（二）：YOLO V7算法detect.py代码解析
YOLO V7算法detect.py代码解析
盘点AI的认证
近年来，在数字经济不断推进的大背景下，人工智能发展迅速，并与多种应用场景深度融合。深度理解人工智能行业，也逐渐成为推动经济创新发展的重要技术。AI认证作为衡量AI工程师能力水平的重要标准，越来越受到行业的青睐。今天我们就盘点一下哪些值得考的AI认证吧！
基于pytorch的图像识别基础完整教程
基于pytorch的深度学习图像识别基础完整教程以常见盆栽植物的图像识别示例来驱动学习，通过这个教程，你可以学会深度学习中的图像识别的完整操作并且可以通过这个示例训练出其他的图像识别模型。
