模糊神经网络（FNN）的实现（Python，附源码及数据集）
本文对模糊神经网络（FNN）的理论基础及建模步骤进行介绍，之后使用Python实现基于FNN的数据预测，通俗易懂，适合新手学习，附源码及实验数据集。
Python机器学习17——极限学习机(ELM)
python实现ELM 的代码，优化ELM的矩阵系数代码。
RGB与Depth融合方法总结
RGB与Depth融合方法汇总
ScanNet数据集下载与导出颜色图、深度图、内参、位姿数据
ScanNet是一个RGB-D视频数据集，包含1500多个扫描中的250万个视图，用3D摄像机的姿势、表面重建和实例级的语义分割来注释。为了收集这些数据，我们设计了一个易于使用和可扩展的RGB-D捕捉系统，包括自动表面重建和众包语义注释。我们表明，使用这些数据有助于在几个三维场景理解任务上实现最先进
时间序列多步预测经典方法总结
本篇文章将讲解时间序列中的经典问题：多步预测，所谓多步预测就是利用过去的时间数据来预测未来多个状态的时序数据，举个例子就是利用过去30天的数据来预测未来2天的数据。
4个令人惊艳的ChatGPT项目，开源了！AIGC也太猛了...
4个令人惊艳的ChatGPT项目
智能算法系列之遗传算法
本篇是[智能算法(Python复现)]专栏的第一篇文章，主要介绍遗传算法`(Genetic Algorithm, GA)`的思想，`python`实现及相关应用场景模拟。
ChatGLM-6B (介绍相关概念、基础环境搭建及部署)
chatglm-6b详细部署步骤
本地从0搭建Stable Diffusion WebUI及错误记录
将下载的v2-1_768-ema-pruned.ckpt复制到models/Stable-diffusion模型文件夹下。取消勾选NVIDIA GeForce和Driver components，当前版本已经比安装的要高了，就不安装低版本了。下载NVIDIA Studio驱动程序，下载前查看NVID
「ChatGPT国内首款学术优化工具首发」代码解析、论文润色全覆盖：未来以来，你来不来
全流程的学术论文阅读工具来啦！！！
【Paraview教程】第一章安装与基础介绍
ParaView基本的交互式可视化功能，主要包括数据加载，数据处理，参数调整和数据交互等功能。如切割，剪裁，轮廓，探测都能通过paraview实现。
【NLP文本分类算法集锦】零基础入门经典文本分类项目实战（附代码+数据集）
本专栏整理了《NLP文本分类算法集锦》，内包含了各种常见的中英文文本分类算法，以及常见的NLP任务：情感分析、新闻分类以及谣言检测等。
径向基神经网络（RBFNN）的实现（Python，附源码及数据集）
本文对径向基神经网络（RBFNN）的理论基础及建模步骤进行介绍，之后使用Python实现基于RBFNN的数据预测，通俗易懂，适合新手学习，附源码及实验数据集。
深度学习时间序列预测项目案例数据集介绍
高精度、可靠的风速预报是气象学家面临的挑战。由对流风暴引起的强风，造成相当大的破坏(大规模森林破坏、停电、建筑物/房屋损坏等)。雷暴、龙卷风以及大冰雹、强风等对流事件是有可能扰乱日常生活的自然灾害，特别是在有利于对流启动的复杂地形上。即使是普通的对流事件也会产生强风，造成致命和昂贵的损失。因此，风速
解决方案：炼丹师养成计划 Pytorch如何进行断点续训——DFGAN断点续训实操
在实际运行当中，我们经常需要每100轮epoch或者每50轮epoch要保存训练好的参数，以防不测，这样下次可以直接加载该轮epoch的参数接着训练，就不用重头开始。下面我们来介绍Pytorch断点续训原理以及DFGAN20版本和22版本断点续训实操**。
数据分析实战＜一＞脑电(EEG)分析
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使用Python批量旋转，镜像图片
当我们进行大量图像处理时，经常需要旋转或镜像图像。但一张张处理图片费神又费力，有什么好的办法可以帮助我们快速搞定这个问题呢？本文介绍了使用python快速批量处理图片的方法~ 并提供了简易实现code，希望可以帮到大家~
【Python】-- python的基本图像处理（图像显示、保存、颜色变换、缩放与旋转等）
python关于图像文件的操作：图像的显示、图像的保存、图像的拷贝与粘贴、图像的缩放与旋转、图像的颜色变换、图像的过滤与增强、序列图像处理
Pytorch+PyG实现GraphSAGE
本专栏整理了《图神经网络代码实战》，内包含了不同图神经网络的相关代码实现（PyG以及自实现），理论与实践相结合，如GCN、GAT、GraphSAGE等经典图网络，每一个代码实例都附带有完整的代码。
YOLOv5源码逐行超详细注释与解读（6）——网络结构（1）yolo.py
全网最详细的YOLOv5源码解读之网络结果yolo.py。全文4万字带你逐行注释，逐段讲解，小白也能看懂！
