Python安装Pytorch教程（图文详解）
最近人工智能等多门课需要复现论文，近两年的论文很多都是Pytorch环境，所以，这里总结一下Pytorch的安装教程，做好最快、最简单、最好地完成安装。本机环境Win10+1050Ti+Python3.7+1、查看本机的CUDA版本1、打开NVIDIA的控制面板，在开始菜单里面的NVIDIA Con
机器学习强基计划5-3：图文详解因子分解与独立图I-Map(附例题分析+Python实验)
本文从代数上的因式分解出发，串讲概率图的因子分解、吉布斯分布、独立图、完美图、独立性等价等关键概念，并给出例题分析和Python实验代码
特征选择技术总结
在本文中，我们将回顾特性选择技术并回答为什么它很重要以及如何使用python实现它。
Python爬取各大外包网站需求
Python爬取各大网站需求，总结Xpath等方式
【紧急情况】：回宿舍放下书包的我，花了20分钟敲了一个抢购脚本
运行开抢.py后会获得taobao_cookies.txt中的Cookie进行自动登录，然后直接进入购物车界面，自动点击结算，到这一步后会根据自己设置的抢购时间进行等待，时间一到立即点击提交订单。本次代码实现的功能是抢某宝的商品，需要先将商品加入购物车，然后根据用户输入的开抢时间进行任务等待，时间一
Python自制图片拼图小游戏
唉，怎么说，感觉只有上班的时候摸鱼玩游戏才是最爽的等于带薪摸鱼，现在不是有点流行说什么 带薪…带薪** 干嘛的今天也是有点无聊，就想起之前搞了个拼图的小游戏，可以自己更改照片的 嘿嘿这不刚玩了一局，就来分享给你们了
OpenCV人脸识别，训练模型为cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
OpenCV内部自带有三种人脸检测方式LBPH人脸识和其他两种方法（Eigen人脸识别，FisherFace人脸识别）本次主要说明第一种方式LBPH检测。
coco数据集解析及读取方法
RLE所占字节的大小和边界上的像素数量是正相关的。其中size是这幅图片的宽高，然后在这幅图像中，每一个像素点要么在被分割（标注）的目标区域中，要么在背景中。每个对象（不管是iscrowd=0还是iscrowd=1）都会有一个矩形框bbox ，矩形框左上角的坐标和矩形框的长宽会以数组的形式提供，数组
10分钟Window本地部署stable diffusion AI绘图【入门教程】
下载后把名字改为：model.ckpt，并放入文件夹stable-diffusion-main/models/ldm/stable-diffusion-v1。打开stable-diffusion-main根目录下的environment.yaml文件，并修改ldm为ldo，该名字是用于环境命令，大家
【AI作画】使用stable-diffusion-webui搭建AI作画平台
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YOLO V5源码详解
首先读取图片以及标签路径，并将标签存入缓存，对单标签情况、特定类别、以及是否保持长方形等情况分别进行处理。如果需要进行mosaic 数据增强，首先找到中心点，将图片分别放置于四个位置，进行裁剪或者拼接以适应，并对labels进行调整。同时，对进行过mosaic数据增强过的图像，再进行copy_pas
注意力机制详解
注意力机制
DDPM代码详细解读(1)：数据集准备、超参数设置、loss设计、关键参数计算
Diffusion Models专栏文章汇总：入门与实战前言：大部分DDPM相关的论文代码都是基于《Denoising Diffusion Probabilistic Models》和《Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis》贡献代码基础上小改动的
YOLOV5-断点训练/继续训练
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【代码实践】使用CLIP做一些多模态的事情
CLIP到底有多强，让我们来试试吧！CLIP模型及代码地址：GitHub - openai/CLIP: Contrastive Language-Image Pretraining一、准备环境先创建一个anaconda虚拟环境，包含python=3.7版本，将该环境命名为clip。成功。（ pyto
机器学习之支持向量机（SVM）对乳腺癌数据二分类python实现
支持向量机（Support Vector Machines）是一种二分类模型，它的目的是寻找一个超平面来对样本进行分割，分割的原则是间隔最大化，最终转化为一个凸二次规划问题来求解。通过数学推导和代码实现SVM。......
TransUnet官方代码测试自己的数据集（已训练完毕）
首先参考上一篇的训练过程，这是测试过程，需要用到训练过程的权重。1. TransUnet训练完毕之后，会生成权重文件（默认保存位置如下），snapshot_path为保存权重的路径。权重文件2. 修改test.py文件调整数据集路径。训练和测试时的图像设置相同大小。配置数据集相关信息。手动添加权重。
基础的强化学习(RL)算法及代码详细demo
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梯度下降算法(Gradient descent)
人工智能基础算法 梯度下降算法Gradient descent
从头开始进行CUDA编程：Numba并行编程的基本概念
本文不是 CUDA 或 Numba 的综合指南，本文的目标是通过用Numba和CUDA编写一些简单的示例，这样可以让你了解更多GPU相关的知识
