长短时记忆网络(Long Short Term Memory，LSTM)详解
长短时记忆网络(LSTM)基本原理与基于Pytorch的实现方法。
显卡的一些总结
显卡的一些总结
权重衰减/权重衰退——weight_decay
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谈yolov5车辆识别
当今社会，随着人工智能技术的发展和应用，车辆识别成为了一项重要的研究课题。YOLOv5是一种流行的车辆识别算法，它能够快速、准确地检测和识别出图像中的车辆。本篇博客将对YOLOv5算法进行详细的介绍，并探讨其在车辆识别领域的应用。
什么是预训练模型？
什么是预训练模型？
Yolo训练时，输出的参数的含义
这些指标的意义是，P和R可以帮助评估模型的分类和检测能力，mAP则综合了模型在不同IoU阈值下的表现，是评估模型性能的主要指标之一。这些参数的意义可以帮助训练者监控模型的训练过程，以便在必要时进行调整和优化。
单个消费级GPU笔记本win电脑测试LLaMA模型
b N，--batch_size N用于提示处理的批量大小（默认值：8）-n n，--n_predict n个要预测的令牌数（默认值：128）将在"7B”文件夹产生一个名为”models/7B/ggml-model-q4_0.bin"的文件。将在"7B”文件夹产生一个名为”models/7B/ggm
Halcon深度学习总结
Halcon深度学习
深入浅出Pytorch函数——torch.as_tensor
torch.as_tensor(data, dtype=None, device=None)
int8，FLOPS，FLOPs，TOPS 等具体含义
算力的计量单位FLOPS（Floating-point operations per second），FLOPS表示每秒浮点的运算次数。具体使用时，FLOPS前面还会有一个字母常量，例如TFLOPS、PFLOPS。这个字母T、P代表次数，T代表每秒一万亿次，P代表每秒一千万亿次。除了运算次数，衡量算
深入浅出Pytorch函数——torch.sum
torch.sum(input, dim, keepdim=False, *, dtype=None) → Tensor
CVPR2023论文速递（2023.3.23）！已接入ChatGPT总结！共26篇！
整理：AI算法与图像处理CVPR2023论文和代码整理：https://github.com/DWCTOD/CVPR2023-Papers-with-Code-Demo欢迎关注公众号 AI算法与图像处理，获取更多干货：大家好,最近正在优化每周分享的CVPR论文, 目前考虑按照不同类别去分类,方便不同
一分钟搞懂 微调(fine-tuning)和prompt
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缺陷异常检测及定位性能评价指标–AUROC，PRO(per-region-overlap)
缺陷检测及定位性能评价指标
GPT是如何工作的？应用场景有哪些？
比如，给定“我想看陈赫演的爱”，语言模型可能会预测“情”字的概率较高，“乐”字的概率略低，“莲”字的概率也较低。你可能听说过GPT这个词，它是一种人工智能技术，可以生成各种各样的文本，比如小说、诗歌、新闻、对话等。那么，它是如何工作的呢？现实应用场景：GPT可以作为AI生活助手、AI售后客服、办公场
forward函数——浅学深度学习框架中的forward
forward函数是深度学习框架中常见的一个函数，用于定义神经网络的前向传播过程。在训练过程中，输入数据会被传入神经网络的forward函数，然后经过一系列的计算和变换，最终得到输出结果。具体来说，forward函数的作用是将输入数据经过网络中各个层的计算和变换后，得到输出结果。在forward函数
基于VITS 快速微调的本地环境配置、本地训练以及本地推理的教程
该教程能教会读者如何使用本地服务器使用VITS微调训练自己的想要的角色的声音并且本地推理，注意只能使用linux版本进行训练，但是推理可以在windows上完成。
python毕业设计项目推荐 - 最新毕设项目
Hi，大家好，大四的同学马上要开始毕业设计啦，大家做好准备了没！学长给大家详细整理了最新的python计算机毕设相关选题，对选题有任何疑问，都可以问学长哦~学长限时开放开题指导，对开题有任何不明白的，对某项技术或算法不理解的，不知道怎么下手毕设的，都可以问学长，学长会根据你的情况提供帮助，希望能帮助
分割常用损失函数
交叉熵损失公式：其中表示真实标签，表表示预测结果。优点：交叉熵Loss可以用在大多数语义分割场景中。缺点：对于只分割前景和背景的时候，当前景像素的数量远远小于背景像素的数量时，即y=0的数量远远大于y=1的数量，损失函数中y=0的成分就会占据主导，使得模型严重偏向背景，导致效果不好。（该缺点对二分类
阿里云免费使用stable diffusion三个月【ai生成图片】详细教程【保姆级】
如图所示 Stable Diffusion WebUI 的操作界面主要分为：模型区域、功能区域、参数区域、出图区域。txt2img 为文生图功能，重点参数介绍：正向提示词：描述图片中希望出现的内容反向提示词：描述图片中不希望出现的内容Sampling method：采样方法，推荐选择 Euler a
