Python AI教程之 GPT-Neo：GPT-3 的开源 AI 内容生成器替代方案
GPT-Neo 是 GPT-3 的开源 AI 内容生成器，以及如何使用它来使用 Python 生成文本。在本教程中，我们将讨论名为GTP-Neo的开源AI内容生成器GPT-3替代方案。GPT代表生成预训练变压器，这是一种神经网络机器学习模型，使用互联网数据训练，根据提示生成文本。GPT 由 Open
利用强化学习Q-Learning实现最短路径算法
本文中我们将尝试找出一种方法，在从目的地a移动到目的地B时尽可能减少遍历路径。我们使用自己的创建虚拟数据来提供演示，下面代码将创建虚拟的交通网格：
OpenCV函数大全（超级详细版）-python操作
OpenCV函数大全（超级详细版）方便大家学习。
人工智能学习——神经网络（matlab+python实现）
神经网络文章目录神经网络前言一、神经网络理论知识二、matlab实现神经网络1.引入库2.读入数据三、python实现神经网络1.引入库总结前言此文章仅作为个人学习笔记使用，主要介绍理论以及学习过程，仅供参考！一、神经网络理论知识示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据
CVAT——计算机视觉标注工具
CVAT 是用于计算机视觉的强大、有效、免费、在线、交互式视频和图像注释工具
笔记--Ubuntu20.04安装Nvidia驱动、CUDA Toolkit和CUDA CuDNN
注：选择合适的版本进行安装，确保 CUDA Toolkit 的版本低于 Nvidia 驱动的版本！时，表明 pytorch 安装成功，pytorch 可以使用 Cuda 进行加速，Nvidia驱动、CUDA Toolkit 和 CUDA CuDNN 等均安装成功！末尾添加以下两条路径：（由于博主安装
【深度学习笔记】特征融合concat和add的区别
在网络模型当中，经常要进行不同通道特征图的信息融合相加操作，以整合不同通道的信息，在具体实现方面特征的融合方式一共有两种，一种是 ResNet 和 FPN 等当中采用的 element-wise add ，另一种是 DenseNet 等中采用的 concat。add相当于加了一种prior，当两路输
机器学习强基计划8-3：详细推导核化主成分分析KPCA算法(附Python实现)
核主成分分析KPCA核心原理是将样本先投影到高维特征空间，从而通过传统PCA实现降维，同时不破坏本真结构。本文详细推导KPCA算法，并给出Python实现加深理解
LAHeart2018左心房分割实战
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本地电脑轻松部署GPT4（无需账号）！
最近有个超级好玩的Github开源代码分享给大家，可以实现直接在本地电脑上运行GPT4，实现给机器人对话，获得想要的内容，亲测好用！废话不多说，直接上干货！
7个最新的时间序列分析库介绍和代码示例
所以本文将分享8个目前比较常用的，用于处理时间序列问题的Python库。他们是tsfresh, autots, darts, atspy, kats, sktime, greykite。
轻松玩转开源大语言模型bloom（一）
文字生成？知识问答？手把手带你体验人人都能玩的开源大语言模型。
线性规划之内点法
1.内点法是在可行域内部进行搜索，最后收敛到最优解边界2.常用的内点法有仿射尺度法、对数障碍法和原始对偶法线性规划（LP）问题除了用单纯形法和对偶理论来求解，还有一种搜索的解法——内点法（interior point method），它是在可行域内部移动。今天我们来学习三种内点法，包括：仿射尺度法（
Pytorch3D Linux环境下安装（踩坑）记录
因为代码迁移，在多个的环境下都安装过Pytorch3D。但是由于gcc、CUDA版本等问题，有的环境安装十分顺利，有的耗费了大量时间，这里我把遇到的各种情况（多种方法）都记录下来。
FEDformer 代码分析（1）
也就是说加上23维度的才是这个维度的，也就是本来的x是（1,96,7）的维度的，前面拼接上front，后面拼接上end后，变成了（1,119,7）这个维度的了。这个series_decomp_multi的里面有两个可学习的东西，一个是一个pooling，是kernel_size是24的大小的，另一个
番外篇 | 20+ 种注意力机制及代码 适用于YOLOv5/v7/v8（新增5种v7模板）
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CUDA（10.2）＋PyTorch安装加配置 详细完整教程
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人工智能洗衣机模糊推理系统实验（课本实验）
一、实验目的理解模糊逻辑推理的原理及特点，熟练应用模糊推理二、实验内容用python设计洗衣机洗涤时间的模糊控制三、实验要求已知人的操作经验是污泥越多，油脂越多，洗涤时间越长污泥适中，油脂适中，洗涤时间适中污泥越少，油脂越少，洗涤时间越短...
详解random_state参数的作用
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Python让ChatGPT全自动改写生成文章教程
最简单的方式就是找到一家接入了chatgpt或者文心一言的软件，【详细如下图】然后输入一些关键词和主题，即可生成文章或者解答你的问题，在生成修改后的文章时，选择了一个温度值0.3，以帮助聚焦于改写输入文章而不是产生随机结果。有些不准确的信息、文本中的语法错误以及不一致的逻辑可以在生成的文本中发现。是
