树莓派部署YOLOv5模型
树莓派部署YOLOv5模型进行图片和视频检测
【PracticalAI丨从0到1】这可能是2023最全面的人工智能学习路线
人工智能已经成为了现代技术的重要组成部分，所以开发人员学习人工智能是非常必要的。人工智能是未来的趋势：人工智能已经成为了未来技术的趋势，它将会在各个领域发挥重要作用，包括医疗、金融、交通、教育等等。人工智能可以提高开发效率：人工智能可以自动化一些重复性的工作，比如数据分析、图像识别等等，这样可以提高
基于yolov7的FPS游戏(csgo,cf,cfhd)自瞄开发
基于yolov7的自瞄外挂开发
机器学习——训练模型
机器学习——训练模型
又发现一个好玩的 Pycharm 插件，通过AI自动生成代码块注释
经常在开发代码块的过程中都需要写大量的注释来完成对代码块的说明。作为一名程序猿可能经常在抱怨别人开发的代码块没有注释或是注释不清楚，但我们自己又不想把大量的时间花费在代码块注释的编写上面。上面是我们开发了一个日志打印的函数，并且导入两个模块loguru、timeit到代码块中，我们使用AI生成了函数
pip install -e . 解析
pip install -e . 解析
python调用海康威视工业相机SDK实现图片采集
python调用海康威视工业相机SDK实现图片采集
Python —— 解析Yolov5 - detect.py
熟悉Yolov5自带detect.py（调参）
训练自己的ai模型（一）学习笔记与项目实操
ai模型大火，作为普通人，我也想做个自己的ai模型。
Anaconda修改环境默认保存路径
anaconda修改环境默认保存路径
使用python中的pymrmr模块来进行特征提取，深入学习mRMR（最大相关最小冗余准则）
python中pymrmr，最大相关最小冗余准则(maximal relevance andminimal redundancy，mRMR)，其核心思想是从给定的特征集合中寻找与目标类别有最大相关性且相互之间具有最少冗余性的特征子集。以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了在python中pymr
计算时间序列周期的三种方法
本文，我们介绍了寻找时间序列周期的三种不同方法，通过使用这三种方法，我们能够识别信号的周期性，并使用常识进行确认。作者：Shashindra Silva。
AI图片生成Stable Diffusion环境搭建与运行
例如，stable-diffusion-2-1的下载地址为“https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-2-1”，点击页面中的“Files and versions”即可看到对应的模型文件。stable-diffusion-webui提供了
random.uniform()详解
# -------创建词汇查找表---------vocab = ["
python 虚拟环境创建，激活
执行完上面的代码，将会回到系统默认的Python解释器，包括已安装的库也会回到默认的。进入之后就可以通过pip 命令安装、升级和移除各种需要的框架依赖包和软件包了，此时使用pip安装的包都将会放在 已激活的这个虚拟环境文件夹中，与全局安装的Python隔离开。创建虚拟环境时可以继承系统三方库 ,添加
pytorch安装GPU版本 (Cuda12.1)教程
使用本教程前，默认您已经安装并配置好了python3以上版本。
10个图像处理的Python库
在这篇文章中，我们将整理计算机视觉项目中常用的Python库，如果你想进入计算机视觉领域，可以先了解下本文介绍的库，这会对你的工作很有帮助。
Python中pip安装与使用及错误解决方案合集
本文旨在记录 pip 安装与使用，以及安装过程中遇到问题的解决方案。
【PyTorch如何实现CPU、GPU相互转换？】
PyTorch如何实现CPU、GPU相互转换？三种方法：定义device对象，.cuda方法，.cpu方法
Cuda | Cudnn安装及其配置
Cudnn是什么？与Cuda到底有什么关系，这篇文章带你读懂
