BML CodeLab 使用技巧
BML CodeLab 使用方法
XGBOOST算法Python实现（保姆级）
本文基于XGBOOST算法，从数据预处理、算法原理、算法实现、敏感性分析和算法应用都做了具体的分析，可适用于大部分机器学习算法初学者。
【工程实践】np.loadtxt()读取数据
机器学习中使用np.loadtxt()可以高效的导入数据，np.loadtxt()适合.txt文件和.csv文件。但是它默认读取float类型的值。
os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES‘] 和torch.cuda.set_device()
在使用 PyTorch 进行训练之前，需要确保已经正确设置了可见的 GPU 设备，并且已经初始化了 CUDA 环境。是一个环境变量，可以通过设置它来限制程序所能看到的可用 GPU 设备列表，从而确保程序只使用指定的 GPU 设备。设置该环境变量可以使用。则是一个 PyTorch 提供的函数，用于将程
清华源conda 安装gpu版本的pytorch总是推送cpu版本解决办法
1.首先尝试官方给的建议方式：Start Locally | PyTorchconda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2这里的-c pytorch是指用国外的下载地址，国内的小伙伴换成清华源后就不用加了2.这时清华源可能会
一维信号的频域特征分析python
1.讲解了功率谱的实现2.利用功率谱为参考的频域特征求取
yolov5 anchors 中 K-means聚类
yolov5 中 anchors 运行trains.py没有生成anchor原因、程序、kmeans改动（距离、k-means++）
Jetson NX系统烧录以及CUDA、cudnn、pytorch等环境的安装
这两步比较简单，所以略了。虚拟机的配置需要注意硬盘空间大一点，至少40G。
Python 语音转文本
Python 文本转语言
加载预训练模型遇到transformers的问题
问题1: urllib.error.URLError: urlopen error [SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED]这是由于ssl验证的问题，在.py 文件的开头导入ssl包，创建默认验证：import sslssl._create_default_https_con
DETR训练自己的数据集
本文记录利用官方提供的代码来训练验证自己的数据集的过程以及一些注意事项。该数据集原始的标签保存格式为yolo类型的txt文件，下面提供的代码能够实现数据集标签从txt文件到coco json格式的转化.该部分为利用训练得到的模型权重进行检测验证。在detr工程文件下的images文件夹存放所有待验证
SNP注释神器——VEP（生信）
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import sklearn出现报错，如何正确安装sklearn
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【chatgpt】chatgpt使用Api教程不使用科学方法
chatgpt是openai公司开发的一款基于自然语言处理技术的对话生成模型，其采用了gpt架构（generative pre-trained transformer），能够自动学习自然语言数据的特征，并生成高质量的语言文本。在近几年的发展中，chatgpt已经成为了ai时代的语言沟通利器，它的应用
【数据分析实战】基于python对酒店预订需求进行分析
在本文中，我们基于python对酒店预订需求进行分析，并从多种角度对其展开了探索性的工作。
大数据分析案例-基于决策树算法构建金融反欺诈分类模型
当今以互联网、移动终端等为代表的技术力量正深刻地影响着金融支付市场，信息化、网络化、无线终端等技术的应用，使金融机构特别是银行业的经营发生了天翻地覆的变化，传统的银行柜台和网点业务，正渐渐被电子化交易所替代，电子银行以其便利性和增值服务各方面的优势，已经成为银行业保持活力和竞争力的主要发展动力。围绕
Numpy 数组切片
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基于Wav2Lip+GFPGAN的高清版AI主播
继上一篇的内容之后很多小伙伴反应一个问题就是生成的AI人物并不是很清晰，尤其是放到编辑器里会出现明显的痕迹，因此这次带来的了高清版的内容，如果不太了解这个项目实做什么的可以来先看一下效果。该项目暂时没有中文介绍，我这个应该是首发。基于Wav2Lip自制高清版，用自己形象做数字人清楚多了虽然说是自制但
单目标优化：蜣螂优化算法（Dung beetle optimizer，DBO）
蜣螂优化算法（Dung beetle optimizer，DBO）由Jiankai Xue和Bo Shen于2022年提出，该算法主要受蜣螂的滚球、跳舞、觅食、偷窃和繁殖行为的启发所得。
使用YOLOV5训练自己的数据集（以王者荣耀为例）
使用yolov5训练自己的数据集
