yolov7环境搭建——Windows
Windows下深度学习环境搭建
GPT-4 VS ChatGPT：训练、性能、能力和限制的探索
GPT-4是一种改进，但是应该适当降低期望当OpenAI在2022年末推出ChatGPT时，震惊了全世界。这个新的生成式语言模型预计将彻底改变包括媒体、教育、法律和技术在内的整个行业。简而言之，ChatGPT听起来可以颠复一切。甚至在我们没有时间真正设想一个ChatGPT后的世界之前，OpenAI又
DeepSpeed配置参数 - 快速上手
针对DeepSpeed的几组重要的参数进行说明
Pytorch运行过程中解决出现内存不足的问题
1. 前提利用Transformer模型进行O3浓度的反演2. 问题2.1 速度慢一开始模型是在CPU上面跑的，为了加快速度，我改成了在GPU上跑方法如下：1、验证pytorch是否存在GPU版本在Pycharm命令行输入import torchprint(torch.cuda.is_availab
chat gpt 常见角色及对应的提示词汇总
提示词的存在让ChatGPT能够扮演特定的角色，对用户的回答更加专业对口。
Segment Anything阅读笔记
这篇文章最近有点火，已经有1万多star了。
机器学习数据集----训练集、测试集以及验证集
其中，Ytrain为正确的标签，y_score为输出概率值，thresholds1为阈值，当 y_score>thresholds1时预测为正样本；随机将样本划分为训练集（70%）和测试集（30%），用训练集训练模型，用测试集验证模型及参数。接着再把样本打乱，重新选择训练集和测试集，继续训练模型和验
【个人记录 | UNet | 整理ing】
和UNet做好朋友：代码/框架/整理/阅读
CVPR2023论文及代码合集来啦~
80、半监督学习、弱监督学习/无监督学习/自监督学习。36、行为识别/动作识别/检测/分割/定位。46、场景重建/视图合成/新视角合成。74、迁移学习/domain/自适应。23、图像复原/图像增强/图像重建。26、图像去噪/去模糊/去雨去雾。32、人脸生成/合成/重建/编辑。35、图像&视频检索/
深度学习图像识别笔记（三）：yolov5检测结果分析
yolov5学习
AI提效工具｜借助chatgpt快速读论文，快速总结、归纳、索引相似文章
本文展示了两个借助chatgpt快速总结论文的工具，让你读论文速度快到飞起～
Anaconda(python)安装教程以及创建新环境
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从零开始实现VAE和CVAE
扩散模型可以看作是一个层次很深的VAE(变分自编码器)本文将用python从头开始实现VAE和CVAE，来增加对于它们的理解。
【PyTorch】教程：DCGAN
本教程将通过一个示例来介绍 DCGAN。我将训练一个生成对抗网络 （GAN） ，在向其展示许多真实名人的照片后生成新的名人。这里大部分代码来自于。本文档针对这些实现进行全面解释，并阐述该模型的工作方式和原因。
[深度学习] 基于切片辅助超推理库SAHI优化小目标识别
AutoDetectionModel类SAHI基于AutoDetectionModel类的from_pretrained函数加载深度学习模型。目前支持YOLOv5 models, MMDetection models, Detectron2 models和HuggingFace object det
【深度学习】详解 BEiT
【深度学习】详解 BEIT: BERT Pre-Training of Image Transformers
图注意力网络——Graph attention networks (GAT)
文章目录摘要引言摘要 图注意力网络，一种基于图结构数据的新型神经网络架构，利用隐藏的自我注意层来解决之前基于图卷积或其近似的方法的不足。通过堆叠层，节点能够参与到邻居的特征，可以(隐式地)为邻域中的不同节点指定不同的权值，而不需要任何代价高昂的矩阵操作(如反转)，也不需要预先知道图的结构。通过这种
循环神经网络
循环神经网络(Recurrent Neural Network，RNN)与卷积神经网络一样,都是深度学习中的重要部分。循环神经网络可以看作一类具有短期记忆能力的神经网络。在循环神经网络中，神经元不但可以接收其他神经元的信息，也可以接收自身的信息，形成具有环路的网络结构，正因为能够接收自身神经元信息的
AI工具究竟是帮手还是对手？
近日育碧开发了人工智能工具 Ghostwriter，可以一键生成游戏NPC对话。不少游戏开发者担心AI写手工具的出现会让自己“饭碗”不保，但Swanson表示这个工具只是为了提供第一稿的 barks来减少对话生成工作的繁琐度。AI工具究竟是帮手还是对手？对此你怎么看，一起来聊聊你的看法吧！
