昇思 MindSpore 安装教程
昇思MindSpore是一个全场景深度学习框架，旨在实现易开发、高效执行、全场景覆盖三大目标。其中，易开发表现为API友好、调试难度低；高效执行包括计算效率、数据预处理效率和分布式训练效率；全场景则指框架同时支持云、边缘以及端侧场景。昇思MindSpore总体架构如下图所示：ModelZoo（模型库
如何用 ModelScope 实现 “AI 换脸” 视频
当下，视频内容火爆，带有争议性或反差大的换脸视频总能吸引人视线。虽然 AI 换脸在市面上已经流行了许久，相关制作工具或移动应用也是数不胜数。但是多数制作工具多数情况下不是会员就是收费，而且替换模板有限。以下在实战的角度，用阿里 ModelScope 的图像人脸融合实现一下 AI 视频换脸。
【AI学习笔记】退出 Anaconda 虚拟环境时 遇到的两种报错。
两种错误：DeprecationWarning: 'deactivate' is deprecated & ArgumentError: deactivate does not accept arguments
修改huggingface模型的储存位置的设置方法
本文主要介绍了修改huggingface模型的储存位置的设置方法，希望能对新手有所帮助。文章目录1. 问题描述2. 解决方案2.1 解决方案一2.2 解决方案二
Anaconda更换国内镜像源最新方法--2023.1
【代码】Anaconda更换国内镜像源最新方法--2023.1。
财政收入影响因素分析及预测
本案例运用数据挖掘技术按照1994年我国财政体制改革后至2013年的数据对市财政收入进行分析，并对未来两年的财政收入进行预测，希望能够帮助政府合理地控制财政收支，优化财政建设，为制定相关决策提供依据。对原始数据进行探索性分析，了解原始属性之间的相关性，利用Lasso特征选择模型提取关键属性，建立单个
安装spacy+zh_core_web_sm避坑指南
spacy是Python自然语言处理（NLP）软件包，可以对自然语言文本做词性分析、命名实体识别、依赖关系刻画，以及词嵌入向量的计算和可视化等。
forward() takes 2 positional arguments but 3 were given
forward() takes 2 positional arguments but 3 were given，nn.sequential()
RuntimeError: expected scalar type Half but found Float
经过：在注意力模块中，会有较多的矩阵运算，在训练时出现了cuda和cup类型的冲突(另一篇我写的文章)；而在验证时出现了上述错误。出错的位置在torch.bmm()处，在这里进行了一次矩阵乘法运算。由于两个数据的类型不同，因此发生冲突。解决方案：仍然是用to()方法，修改数据类型为另一个数据的类型。
Python自动化办公：提升效率，释放潜力（借助AI实现）
在数字化时代，高效率的办公方式是企业和个人追求的目标。而Python作为一种简洁、灵活且强大的编程语言，被广泛应用于自动化办公领域。本文将介绍Python自动化办公的概念、优势以及常见应用场景，并通过几个简单的代码示例进行演示。
新装的TensorFlow出现protobuf相关错误
今天刚装了个TensorFlow2.4，import tensorflow的时候，出现如下错误TypeError: Descriptors cannot not be created directly.If this call came from a _pb2.py file, your gener
opencv一系列报错pycharm
opencv报错
手把手教你租用服务器以及使用Pycharm远程连接服务器训练模型
手把手教你快速租用服务器以及使用pycharm远程连接服务器进行训练模型！！！
Python图像增强
本文使用5种方法对原始数据做数据增强，分别是对比度增强、亮度增强、颜色增强、添加高斯噪声、运动模糊处理
CUDA 11.7+Win10+Pytorch安装
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15个Stack Overflow上回答的最多的Python技巧
Python是一种高级编程语言。由于其可读性和效率，它已成为全球开发人员的热门选择。但是与任何语言一样，有一些方法可以利用Python的特性来生成更干净、更高效和更Python化的代码。
Meta的分割一切模型SAM( Segment Anything )测试
介绍了 SAM 模型的使用和结果分析总结
每个开发人员都应该知道的VS Code入门技巧
这里有一些每个开发人员都应该知道的关于Visual Studio Code (VS Code)的技巧
loss.item()用法和注意事项详解
因为输出的loss的数据类型是Variable。主要是使用Variable计算的时候，会记录下新产生的Variable的运算符号，在反向传播求导的时候进行使用。如果这里直接将loss加起来，系统会认为这里也是计算图的一部分，也就是说网络会一直延伸变大，那么消耗的显存也就越来越大。，在计算loss，a
安装配置pytorch环境（参考B站“我是土堆”）
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