YOLOv5源码逐行超详细注释与解读(7)——网络结构(2)common.py

全网最详细YOLOv5源码详解之网络结构common.py。全文5万多字,带你学透网络结构!小白必备!

解析不同种类的StableDiffusion模型Models,再也不用担心该用什么了

Stable Diffusion是一个基于Latent Diffusion Models(潜在扩散模型,LDMs)的文图生成(text-to-image)模型。具体来说,Stable Diffusion在 LAION-5B 的一个子集上训练了一个Latent Diffusion Models,该模型

机器学习强基计划8-2:详细推导多维缩放MDS算法(附Python实现)

多维缩放算法MDS是经典的线性降维技术,其限制样本经过降维映射得到的低维空间中的欧式距离,等价于原始空间。本文详细推导MDS算法,并给出Python实现加深理解

清华源conda安装PyTorch的GPU版本总是下载CPU版本安装包怎么办

如下图,我用的python是3.8版本,想要下载pytorch的cuda=11.7版本的GPU环境,但是输入以下命令之后总是显示下载cpu版本的安装包。再输入torch.cuda.is_available()敲回车,若显示Ture,说明pytorch的GPU版本环境创建成功!然后把下载到本地的压缩包

【K210】K210学习笔记一——sensor

本篇主要是介绍 K210 上的 sensor (感光元件)模块,也就是摄像头模块。如果你要使用 K210 来进行一些颜色追踪(比如识别黑色,传回坐标让小车寻线,或者是识别其他颜色的线),那么 sensor 必须要好好配置,如果配置不好,会直接影响颜色追踪的效果。然后就是记录一个大坑,就是有时摄像头画

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支持CUDA运算的显卡算力表

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【机器学习面试总结】————(一)

特征工程,顾名思义,是对原始数据进行一系列工程处理,将其提炼为特征,作为输入供算法和模型使用。 从本质上来讲,特征工程是一个表示和展现数据的过程。在实际工作中,特征工程旨在去除原始数据中的杂质和冗余,设计更高效的特征以刻画求解的问题与预测模型之间的关系。

不降级解决No module named ‘tensorflow.contrib‘

完美不降级解决No module named 'tensorflow.contrib',不用老是换环境

深度学习环境配置(pytorch版本)----超级无敌详细版(有手就行)

全体目光向我看齐,我宣布个事:看完这个,妈妈再也不用担心我不会配置深度学习环境了!!!

波士顿房价数据集进行数据预处理和模型训练(Python)

根据数据预处理的过程和步骤,对波士顿房价数据集进行数据预处理和模型训练(需要将数据集切分为训练集和测试集)在进行模型训练时进行数据按列归一化、特征规约/特征抽取等数据预处理操作,训练出高分模型后在测试集上进行测试,在测试集上验证准确度。这几天没有更新就是在做这个数据预处理的大作业和其他的大作业。现在

【图像分割】Meta分割一切(SAM)模型环境配置和使用教程

Meta最新segment-anything(sam)模型使用教程

Lesson 10.1 超参数优化与枚举网格的理论极限和随机网格搜索 RandomSearchCV

【代码】Lesson 10.1 超参数优化与枚举网格的理论极限和随机网格搜索 RandomSearchCV。

本地生成动漫风格 AI 绘画 图像|Stable Diffusion WebUI 的安装和局域网部署教程

先放一张WebUI的图片生成效果图对比,以给大家学习的动力 :)怎么样,有没有小小的心动?这里再补充一下,是可以生成的图片的。

第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛-产品订单数据分析B题(完整代码)--数据处理--第一部分(下一部分请看下一博客)

第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛-B题,数据处理以及特征序列增加

Python调用GPT3.5接口的最新方法

GPT3.5接口调用方法主要包括openai安装、api_requestor.py替换、接口调用、示例程序说明四个部分。

local_rank,rank,node等理解

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YOLOV8最强操作教程.

yolov8详细训练,验证,推理教程。还带哔哩哔哩操作视频讲解喔,包你秒懂!

「ChatGPT」十分钟学会如何在本地调用API_KEY(最新版 | 附源码)

ChatGPT最近实在是太火了,各位小伙伴们都用上了吗?本文将从另一个角度出发,教大家如何十分钟学会将Chatgpt部署到我们本地,使用Python调用Chatgpt的API_KEY!