【AI】深度学习——人工智能、深度学习与神经网络
表示学习与深度学习：传统机器学习是对经过特征工程抽取后的特征进行运算，而特征工程的作用就是消除语义鸿沟，与深度学习结合的特征抽取也称为表示学习深度学习可以用一系列非线性函数的复合表示深度学习天然是神经网络，介绍了人类大脑机制，与神经元的工作机制，人工神经网络有三种模型（前馈，记忆，图网络），且本身是
ST-GCN复现的全过程（详细）
目录提前工作服务器本机环境数据集运行逻辑第一步 处理数据集第二步训练网络第三步 测试总结的问题提前工作服务器我其实复现了2次，第一次是用的3070，第二次尝试了并行超算云服务器，里面有8张 A100。两个都是采用了本机远程ssh连接服务器跑。（超算云服务器跑ST-GCN的一些配置可以之前写的博客：并
目标检测算法——收藏|小目标检测的定义（一）
目标检测算法——收藏|小目标检测的定义（一）。小目标检测一直以来是计算机视觉领域中的一个难点和研究热点。本期小海带主要对小目标检测的定义与难点进行全面总结，有需要的小伙伴赶快收藏起来！！！
7.卷积和Transformer结合的ViT
前面两节课我们讲了Swin Transformer的结构，以及其中的细节部分，进行了实现，其中由Swin Block 以及 Patch Merging等等，上节课讲了 SW-MSA的shift和mask，对于shift之后，其中window中需要的保留，不需要的去掉，用到了boardcasting等
下载及安装NCCL教程
nccl下载安装参考。
10月发布的5篇人工智能论文推荐
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Tensorflow实现训练数据的加载—模型搭建训练保存—模型调用和加载全流程
在Tensorflow深度学习框架下，实现从模型训练数据的加载—模型训练保存—模型调用和加载。
深入了解 Hugging Face 中的生成工具：Generate方法
自然语言生成是自然语言处理领域的一个热门研究方向。Hugging Face 是当前最为流行的自然语言处理库之一，其在自然语言生成领域也提供了一系列实用的工具，以便开发者能够更方便地构建、训练和部署自然语言生成模型。本文将深入介绍 Hugging Face 中的生成工具，涵盖其原理、实现细节以及如何使
卷积核的尺寸、数量、通道数
torch.squeeze() 这个函数主要对数据的维度进行压缩，去掉维数为1的的维度，比如是一行或者一列这种，一个一行三列（1,3）的数去掉第一个维数为一的维度之后就变成（3）行。还有一种形式就是b=torch.squeeze(a，N) a就是在a中指定位置N加上一个维数为1的维度。给指定位置加上
Pytorch版Mask-RCNN图像分割实战（自定义数据集）
Mask R-CNN是一种广泛应用于目标检测和图像分割任务的深度学习模型，它是由Faster R-CNN（一种快速目标检测模型）和Mask R-CNN（一种实例分割模型）组成的。Mask R-CNN将Faster R-CNN中的RPN和RoI Pooling层替换成了RPN和RoI Align层，以
pytorch中nn.ModuleList()使用方法
我们可以将我们需要的层放入到一个集合中，然后将这个集合作为参数传入nn.ModuleList中，但是这个子类并不可以直接使用，因为这个子类并没有实现forward函数，所以要使用还需要放在继承了nn.Module的模型中进行使用。
深度学习——残差网络(ResNet)
残差的思想都是去掉相同的主体部分，从而突出微小的变化。
Anaconda创建虚拟环境并安装标注工具labelimg
我这里是在C:\Users\Administrator\Desktop\VOC2007\JPEGImages路径下的1_2207092.jpg，JPEGImages文件夹共631张图片，正在打开的是第1张。我们按快捷键w调出标注的十字架，然后选定我们需要标注的对象。上面两张是标注后生成的txt文件，
虚拟桌宠模拟器：VPet-Simulator，一个开源的桌宠软件, 可以内置到任何WPF应用程序
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AutoGen完整教程和加载本地LLM示例
Autogen是一个卓越的人工智能系统，它可以创建多个人工智能代理，这些代理能够协作完成任务，包括自动生成代码，并有效地执行任务。
【深度学习】使用ffmpg及gstreamer进行视频拉流及编解码（一）：ffmpg
GStreamer：一款功能强大的多媒体框架，可以用于音视频的采集、编码、解码、处理和传输。FFmpeg：一个开源的音视频处理工具，可以用于音视频的采集、编码、解码、转码、处理等。FFmpeg和GStreamer都是流媒体处理框架，它们在音视频编解码、转码、过滤、采集等方面都有广泛的应用。FFmpe
如何在kaggle上保存、加载文件，同时在output上删除已经保存的文件。
在kaggle的notebook下操作output,用torch对文件进行操作
使用Llama index构建多代理 RAG
检索增强生成(RAG)已成为增强大型语言模型(LLM)能力的一种强大技术。通过从知识来源中检索相关信息并将其纳入提示，RAG为LLM提供了有用的上下文，以产生基于事实的输出。
最简单Anaconda+PyTorch深度学习环境配置教程
Anaconda，中文大蟒蛇，是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。安装它可以方便我们后续进行conda环境管理器下的命令生成和跑各自深度学习模型。CUDA（Compute Unified Device Architecture），是显卡厂商
卷积神经网络CNN的经典模型
主要介绍卷积神经网络CNN的发展史，并详细剖析了经典网络模型的架构。
