ubuntu18.04安装之后没有网络，不显示网络图标
Ubutu18.04安装完成之后不显示网络
Langchain的一些问题和替代选择
Langchain因其简化大型语言模型(llm)的交互方面的到关注。凭借其高级的API可以简化将llm集成到各种应用程序中的过程。
YoloV5 训练长方形图像
YOLO训练长方形图像
linux用户下更换cuda版本及部分细节
进入选择对应版本，这里以cuda11.3.0为例，选择对应的系统信息，选择runfile(local)1.运行代码进行下载2.运行安装代码取消第一个Driver部分的安装，方向键上下进行选择，回车键勾选或取消，取消原因，选择Install回车键进行安装由于目的是安装其他版本的cuda，不需要创建软连
InternImage segmentation部分代码复现及训练自己的数据集（一）
算法InternImage复现细节。
【Linear Probing | 线性探测】深度学习 线性层
深度学习linear probing
SplitMask:大规模数据集是自我监督预训练的必要条件吗?
自监督预训练需要大规模数据集吗?这是2021年发布的一篇论文，提出了一种类似于BEiT的去噪自编码器的变体SplitMask，它对预训练数据的类型和大小具有更强的鲁棒性。
重新安装CUDA；解决cudart64_100.dll not found问题
重新安装CUDA;解决cudart64_100.dll not found问题;cuda版本10.2;cuda降版本
Stable Diffusion 迁移和部署
Stable Diffusion迁移和部署
Nougat：一种用于科学文档OCR的Transformer 模型
Nougat是一种VIT模型。它的目标是将这些文件转换为标记语言，以便更容易访问和机器可读。
液体神经网络LLN：通过动态信息流彻底改变人工智能
在在人工智能领域，神经网络已被证明是解决复杂问题的非常强大的工具。多年来，研究人员不断寻求创新方法来提高其性能并扩展其能力。其中一种方法是液体神经网络（LNN）的概念，这是一个利用动态计算功能的迷人框架。在本文中，我们将深入研究 LNN 的世界，探索它们的基本原则，讨论它们的优势，并提供一个代码实现
PointPillars 工程复现
PointPillars 工程复现， 学习并复现PointPillars，解决部署时遇到的各类问题。
tensorflow如何使用gpu
tensorflow查看GPU的数量、使用GPU加速，单GPU模拟多GPU环境等
CMT:卷积与Transformers的高效结合
论文提出了一种基于卷积和VIT的混合网络，利用Transformers捕获远程依赖关系，利用cnn提取局部信息。构建了一系列模型cmt，它在准确性和效率方面有更好的权衡。
特定场景小众领域数据集之——焊缝质量检测数据集
特定场景小众领域数据集之——焊缝质量检测数据集
使用GPT-4生成训练数据微调GPT-3.5 RAG管道
我们现在可以使用GPT-4生成训练数据，然后用更便宜的API（gpt-3.5 turbo）来进行微调，从而获得更准确的模型，并且更便宜。
生成模型之VAE与VQ-VAE
有关图像处理的课程作业需要学习一篇论文，此论文中作者使用了VQ-VAE模型对舞蹈动作进行编码。因此，对相关知识略作整理以供之后查找。AE、VAE和VQ-VAE可以统一为latent code的概率分布设计不一样，AEr通过网络学习得到任意概率分布，VAE设计为正态分布，VQVAE设计为codeboo
深度学习入门——深度卷积神经网络模型（Deep Convolution Neural Network,DCNN）概述
机器学习是实现人工智能的方法和手段，其专门研究计算机如何模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识和技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身性能的方法。计算机视觉技术作为人工智能的一个研究方向，其随着机器学习的发展而进步，尤其近10年来，以深度学习为代表的机器学习技术掀起了一场计算机视觉革命。本文
timm使用swin-transformer
swin-transformer
AI 大模型 LLM 的基础概念、核心算法原理数学模型和发展历史及其应用领域
文本摘要是指从大量的文本中提取关键信息，并生成简洁、易于理解的摘要。LLM能够通过对文本进行编码和自动摘要，从而提高文本摘要的质量和效率。总之，LLM是自然语言处理领域中的一个重要组成部分，它通过对大量数据进行训练，实现了自然语言理解、文本分类、机器翻译、文本摘要等多种自然语言处理任务。在未来的发展
