ChatGPT国内镜像站
ChatGPT 在国内的使用者非常多，但是由于一些国外因素，国内无法直接访问官方网站。不过，不用担心，现在国内有很多的 ChatGPT 镜像站，让你可以轻松地访问 ChatGPT。这里介绍 ChatGPT 在国内的镜像站合集。一个由国内程序员建立的 ChatGPT 镜像站，它完全符合国内法律法规和政
数字图像处理之matlab实验（五）：形态学图像处理
数字图像处理之matlab实验基础
PCA（主成分分析）的理解与应用（学习笔记）
关于PAC的一些理解与学习心得
数学建模系列-预测模型（一）灰色预测模型
灰色系统是黑箱概念的一种推广。我们把既含有已知信息又含有未知信息的系统称为灰色系统。（1）用灰色数学处理处理不确定量，使之量化（2）充分利用已知信息寻求系统的运动规律（3）灰色系统理论能处理贫信息系统。
ChatGPT国内镜像，以及如何使用ChatGPT帮你制作PPT
ChatGPT 是基于 GPT-3.5-turbo 训练模型的智能聊天机器人。在社交媒体上模拟真实用户的聊天情景；在客服中心为客户提供快捷、准确的问题解答；在医疗健康领域建立人机交互服务平台；在智能家居系统中作为语音助手，管理日常娱乐、家电控制等任务……综合来看，ChatGPT 所能提供的服务仍有待
狂飙！GPT-4最新20+个应用案例集锦，附视频
23个最新GPT-4应用案例，包括游戏、编程、客户关系、营销、财务、家庭生活、饮食、文学艺术创作等。
ChatGPT：免费使用人工智能聊天机器人
ChatGPT是一款基于人工智能技术的聊天机器人，它可以模拟人类的对话方式，与用户进行自然语言交互。现在，您可以免费使用ChatGPT，只需访问网址msai.fun即可。
七篇深入理解机器学习和深度学习的读物推荐
在这篇文章中将介绍7篇机器学习和深度学习的论文或者图书出版物，这些内容都论文极大地影响了我对该领域的理解，如果你想深入了解机器学习的内容，哪么推荐阅读。
【人工智能】常见问题以及解答
人工智能（Artificial Intelligence, AI）是一门涉及计算机科学、数学、心理学、哲学等多个领域的交叉学科，旨在研究如何使计算机能够像人一样地思考、学习和行动。在过去几十年中，人工智能技术得到了广泛的应用和发展，涵盖了诸如机器学习、自然语言处理、计算机视觉、知识表示和推理等多个方
人工智能——状态空间表示法
这篇文章简单介绍了人工智能中有关状态空间表示法的一些内容。
【最新】CUDA Toolkit版本及可用PyTorch对应关系（参考官网）
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机器学习（Machine Learning）
Machine Learning, ML 机器学习
【Notion AI 功能试用】写作修改、润色、总结、翻译效果
试用Notion AI的效果
[论文解析]DREAMFUSION: TEXT-TO-3D USING 2D DIFFUSION
为了从文本合成一个场景，我们初始化一个具有随机权重的NeRF类模型，然后从随机的摄像机位置和角度重复渲染该NeRF的视图，使用这些渲染作为封装在Imagen周围的得分提取损失函数的输入。相反，我们的MLP参数化了表面本身的颜色，然后通过我们控制的照明来照亮它(这个过程通常称为“着色”)。和Dream
GPT3.5, InstructGPT和ChatGPT的关系
GPT-3.5 系列是一系列模型，从 2021 年第四季度开始就使用文本和代一起进行训练。
【蓝牙音频SoC】BES2700YP、BES2600YP、AB1565A、QCC3056芯片基本介绍
BES2700YP、BES2600YP、AB1565A、QCC3056【蓝牙音频SoC】。
【AIGC】利用ChatGPT完成任务,迷你AGI控制世界来了
该论文提出了一个名为 “角色扮演”（Role-Playing）的新型多智能体框架，使多个智能体能够进行对话并合作解决分配的任务。智能体会被分配不同的角色，并被期望应用他们的专业和知识来找到满足他们共同任务的解决方案。该框架使用启示式提示（Inception Prompt）来引导聊天智能体完成任务，同
ORB-SLAM3代码详解----基本框架解析及ORB特征提取
一、ORB-SLAM3结构解析输入【Frame and IMU】：frame可以是单目，双目和RGB-D,外加一个IMU，视觉出来的图像，主要是使用ORB算法进行特征提取，IMU的数据主要是用来做积分。Tracking ：和ORB-SLAM2的第一个区别。在跟踪模块Tracking ，之前是只根据图
朴素贝叶斯算法和拉普拉斯平滑详细介绍及其原理详解
今天给大家带来的主要内容包括：朴素贝叶斯算法、拉普拉斯平滑。这些内容也是机器学习的基础内容，本文不全是严格的数学定义，也包括生动的例子，所以学起来不会枯燥。下面就是本文的全部内容了！
基于YOLOv5的水下海洋目标检测
准确率表示模型对正确目标的识别率，召回率表示模型对所有目标的识别率，精确率表示模型对所有预测目标的正确率，F1 分数表示准确率和召回率的调和平均数，平均精度表示模型在所有类别上的平均精度。本文提出了一种基于 YOLOv5 的水下海洋目标检测方法，使用数据增强方法进行了大量实验，并与其他方法进行了对比
