torch.normal()函数
torch.normal()函数：
Python 3.11的10个使代码更加高效的新特性
在本文中我们将介绍Python 3.11新特性，通过代码示例演示这些技巧如何提高生产力并优化代码。
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Pytorch中RandomResizedCrop()的参数及用法
Pytorch中的RandomResizedCrop()
【数学建模】2018年数学建模国赛C题解答 基于RFMT 模型的百货商场会员画像描绘
利用该大型百货商场提供的附件一中的会员信息以及附件三中的会员消费明细，完善该商场的会员画像。以会员消费总金额、消费次数、商品购买数量代表会员购买力，同时按季节对会员消费行为进行分析。考虑到会员的消费行为对状态的影响，在问题二的RFMT 模型的基础上，运用spss modeler软件对会员的R、F、M
opencv介绍
opencv
【pytorch】torch.clip() & torch.clamp() 数值裁剪
这两个函数用法一样，效果也一样。
yolov5目标检测样本框批量提取（将检测到的目标裁剪出来）
本文实现了代码的批量提取。
PaddleOCR的使用
PaddleOCR是一套丰富领先实用的OCR工具库，打通数据、模型训练、压缩和推理部署全流程，您可以参考。# 例如`ch`, `en`, `fr`, `german`, `korean`, `japan`# 例如`ch`, `en`, `fr`, `german`, `korean`, `japan
【AI实时变声器，声音甜甜的小姐姐背后竟是抠脚大汉】
这是一款基于AI算法的实时变声器，如果你不懂AI也没事，直接使用我提供的一键安装包
PyTorch基本操作练习
实现了一些PyTorch基本操作，减法等。原理可参考《神经网络与深度学习》《动手学深度学习》中的内容。
AIGC和ChatGPT的区别是什么？
当谈到人工智能的聊天机器人时，人们不可避免地会想到AIGC和ChatGPT这两个备受关注的模型。虽然两者都能够进行自然语言处理，但是它们之间存在一些重要的区别，我们可以从以下几个方面来进行分析：首先，AIGC采用的是基于规则的方法，而ChatGPT则是一种基于神经网络的方法。基于规则的方法需要预先设
YOLOv5训练速度慢 GPU占用率低
用Yolo5跑自己的数据集，torch_GPU和CUDA都安装了，使用GPU跑模型，GPU的占用率为1%，设置的epoch为300，batch size为32，大概6min多/epoch，数据集很小，刚过一千。在网上查了相关的文章，发现可能是读取数据造成的，把cache-image的action='
用python实现高斯滤波器
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coco数据集标注格式
COCO数据集中目标实例的json文件整体是以字典的形式来存储内容的。主要包括5个key（info、licenses、images、annotations、categories）。
chatGPT给出Python time.sleep()假死（挂起）的解决办法
使用time.sleep()，最好使用线程方法；合理的引导chatGPT交流，能快速帮助我们解决问题。
深度学习apex包安装问题
深度学习中apex安装问题
bevfusion单显卡训练/测试
bevfusion单显卡
2022年国赛高教杯数学建模C题古代玻璃制品的成分分析与鉴别解题全过程文档及程序
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OpenCASCADE完整教程专栏完整目录
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