NLP（自然语言处理）
目前存在的问题有两个方面：一方面，迄今为止的语法都限于分析一个孤立的句子，上下文关系和谈话环境对本句的约束和影响还缺乏系统的研究，因此分析歧义、词语省略、代词所指、同一句话在不同场合或由不同的人说出来所具有的不同含义等问题，尚无明确规律可循，需要加强语用学的研究才能逐步解决。对大规模文档进行索引。自
YOLOv5用TensorBoard可视化结果解读
TP为正确识别的判例个数，FN为有目标但识别为没有目标的判例个数。FP为没有目标但识别为有目标的判例个数。
传统与深度学习遥感变化监测遥感技术路线与方法
由于遥感算法、数据源质量等原因，遥感变化信息提取一般采用目视解译方式进行，但是目视解译方式费时费力，大区域工作效率很低。而深度学习可以在很短时间内按照模型训练要求，快速全面的进行解译，可以大大提高遥感解译的效效率,因此一般采用传统解译方法与深度学习相结合的方法进行。
校园打架行为识别检测 yolov7
校园打架行为识别检测系统基于python基于yolov7深度学习框架+边缘分析技术，自动对校园、广场等区域进行实时监测，当监测到有人打架斗殴时，系统立即抓拍存档语音提醒，并将打架行为回传给学校后台，提醒及时处理打架情况。YOLOv7 在 5 FPS 到 160 FPS 范围内，速度和精度都超过了所有
【毕业设计】疲劳驾驶检测系统 - python 深度学习
🔥 Hi，大家好，这里是丹成学长的毕设系列文章！🔥 对毕设有任何疑问都可以问学长哦!这两年开始，各个学校对毕设的要求越来越高，难度也越来越大… 毕业设计耗费时间，耗费精力，甚至有些题目即使是专业的老师或者硕士生也需要很长时间，所以一旦发现问题，一定要提前准备，避免到后面措手不及，草草了事。为了
【Pytorch项目实战】之生成式模型：DeepDream、风格迁移、图像修复
现有一个猫狗分类网络模型，当输入一张云的图像进行判断时，假设这朵云比较像狗，则机器提取的特征也会偏向于狗的特征。假设特征对应的概率分别为：[狗，猫] = [x1，x2] = [0.6，0.4]，那么采用L2范数（L2 = x1 ^ 2 + x2 ^ 2）可以很好达到放大特征的效果，最终图像越来越像狗
用yolov5图像分割做人物抠像
用yolov5的6.2版本新推出的图像分割模型来做人物抠像，速度很快效果也不错！
对比学习 ——simsiam 代码解析。：
2022李宏毅作业HW3 是食物的分类 ，但是我怎么尝试 再监督学习的模式下 准确率都达不到百分之60 .。半监督也感觉效果不明显。 所以 这次就想着对比学习能不能用来解决这个问题呢 。？看了一圈，感觉simsiam是对比学习里比较简单的一种方法，好像效果也不错。 所以来看一看这个东西是怎么玩的。
Diffusion Models扩散模型简单讲解与简单实现
Diffusion Model
Transfomer编码器中自注意力机制、前馈网络层、叠加和归一组件等讲解（图文解释）
Transfomer编码器中自注意力机制、前馈网络层、叠加和归一组件等讲解（图文解释）
基于chatGPT设计卷积神经网络
本文主要介绍基于chatGPT，设计一个针对骁龙855芯片设计的友好型神经网络。提问->跑通总共花了5min左右，最终得到的网络在Cifar100数据集上与ResNet18的精度对比如下。此外，GPT生成的模型训练速度更快，ResNet18才训练170个epoch，CNN-GPT已经完整地训练完了。
模型训练步骤
①准备数据集，一个训练数据集，一个测试数据集。因为CIFAR10数据集是PIL，要转为tensor数据类型。每次训练完进行一轮测试，看测试集的损失或者正确率评估模型是否训练好。返回64行数据，每一行10个数据，代表每一张图片的概率。利用DataLoader加载数据集。测试过程模型不需要调优，利用现有
深度学习中的激活函数
深度学习中常用的激活函数优缺点分析：sigmoid、tanh、ReLU...
【深度学习】学习率预热和学习率衰减 (learning rate warmup & decay)
当然，这种使用warmup和decay的learning rate schedule大多是在bert这种预训练的大模型的微调应用中遇见的。如果是做自然语言处理相关任务的，transformers已经封装了好几个带有warmup 和 decay的lr schedule。如果不是做研究的话，这些已经封装
人工智能数学基础——贝叶斯分析
我们已经知道，贝叶斯分析的结果是后验分布，其包含了在已有数据和模型下，参数的所有信息。我们可以使用PyMC3中的plot_posterior函数对后验分布进行可视化总结，这个函数的核心参数是一个PyMC3的迹和或者一个NumPy的数组，默认情况下，该函数会画出参数的直方图以及分布的均值，此外图像的底
基于yolov5框架实现人流统计（目标检测算法、目标追踪算法以及越界识别功能）+手机获取统计人数
基于yolov5框架实现人流统计（主要AI算法包括：目标检测算法、目标追踪算法以及越界识别功能）+手机获取统计人数（喵提醒）
深度学习模型精度fp16和fp32
深度学习模型精度fp16和fp32
YOLOV5-断点训练/继续训练
yolov5-断点训练/继续训练
Pytorch-Lightning中的训练器—Trainer
Pytorch-Lightning中训练器Trainer用法
GPT-4 和ChatGPT API的定价分析
在ChatGPT API和GPT-4 API之间的选择取决于对项目的特定需求。预期的应用所需的精度涉及的财务问题对未来发展的适应性前几天的新闻，ChatGPT API的价格比text-davinci-003低10倍(成本低90%)，所以ChatGPT API低成本较低也许可以让我们以更低的成本测试大
