基于python实现openai可结合上下文的问答，含html在线版
本文使用 OpenAI GPT（Generative Pre-Training）聊天机器人模型，实现可自动回复提问的聊天功能。
知识图谱-命名实体-关系-免费标注工具-快速打标签-Python3
你好！这是一款实体关系联合标注的本地小程序，以Python3Python3Python3实现。本系统是一种标注文本语料中命名实体与关系或属性的半自动化软件系统，应用PythonPythonPython编程实现可视化界面和主要功能，利用HTMLHTMLHTML和CSSCSSCSS提示标注教程与规范(无
openai-chatGPT的API调用异常处理
因为目前openai对地区限制的原因，即使设置了全局代理使用API调用时，还是会出现科学上网代理的错误问题。再次运行API测试代码发现以及成功返回数据。openai库 == 0.26.5。”方法，并在此方法上方加入代理。
GPT-4 API 接口调用及价格分析
对开发者来说，GPT-4最激动人心的是API接口同步发布。我今天获得了API访问权限，本文将跟大家分享GPT-4 API接口的使用以及大家关心的价格分析。
CCF-CSP真题《202212-2 训练计划》思路+python，c++满分题解
本文为大家题解CCF-CSP真题《202212-2 训练计划》并给予一定思路思路，希望对你有帮助~~
【学习笔记】部署yolov8到安卓手机
把yolov8部署到安卓手机哟，用手机软件也能进行检测啦
机器学习-KNN算法（鸢尾花分类实战）
“近朱者赤近墨者黑"，所谓的K近邻，也就是根据样本相邻最近的K个数据来进行判断，看K个邻居中所属类别最多的是哪一类，则将该样本分为这一类。
Pytorch实现GAT(基于PyTorch实现)
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。
yolov7训练自己的数据集
yolov7训练自己的数据集并使用labellmg标注工具的安装和使用
transformer学习笔记：Positional Encoding（位置编码）
对于任何一门语言，单词在句子中的位置以及排列顺序是非常重要的，它们不仅是一个句子的语法结构的组成部分，更是表达语义的重要概念。
【翻译】为深度学习购买哪种GPU: 我在深度学习中使用GPU的经验和建议
这篇博文的结构如下。首先，我将解释是什么让GPU变得快速。我将讨论CPU与GPU、Tensor Cores、内存带宽和GPU的内存层次，以及这些与深度学习性能的关系。这些解释可能会帮助你对在GPU中寻找什么有一个更直观的感觉。我讨论了新的NVIDIA RTX 40安培GPU系列的独特功能，如果你购买
计算机视觉项目-文档扫描OCR识别
我们在日常生活或者办公中，可能都使用过万能扫描王这个软件，或者qq中的照片文字扫描功能，然后直接利用扒下来的文档直接复制粘贴直接使用，那么他这个原理是什么呢？又是怎么用OpenCV来实现的呢。我们这次博客就来全面介绍一下这个整体流程。并进行真实案例操作。我们要完成对于文档图片的扫描工作。大致流程主要
Ai实现FPS游戏自动瞄准 yolov5fps自瞄
大家好 我是毕加锁 (锁!)今天来分享一个Yolov5 FPS跟枪的源码解析和原理讲解。代码比较粗糙 各位有什么优化的方式可以留言指出，可以一起交流学习。 需要了解的东西和可能会遇到的问题1.xy坐标点与当前鼠标的xy坐标点距离计算2.获取窗口句柄，本文使用的是根据窗口名称获取句柄3.推理方式：本文
【yolov5s中加入DCNv2（可变形卷积v2）】
在yolov5s中加入DCNv2进行实验
Pandas 2.0正式版发布： Pandas 1.5，Polars，Pandas 2.0 速度对比测试
这里我们将对比下 Pandas 1.5，Polars，Pandas 2.0 。看看在速度上 Pandas 2.0有没有优势。
梯度下降算法(Gradient descent)
人工智能基础算法 梯度下降算法Gradient descent
Python基于改进YOLOv5的烟叶病害检测系统（附带源码）
Python基于改进YOLOv5的烟叶病害检测系统（附带源码）Python、Anacanda、Pycharm、CUDA和cuDNN等基础的环境安装部署可以参考博主的B站视频教程[2022手把手教学版]Python＆Anacanda＆Pycharm安装，虚拟环境配置[CUDA＆cuDNN]炼丹师手把手
Sequential模型、Flatten层、Dense层
顺序模型核心操作是添加layers,有两种方法第一种:通过add()添加第二种;直接添加选择优化器（如rmsprop或adagrad）并指定损失函数（如categorical_crossentropy）来指定反向传播的计算方法调用fit函数将数据提供给模型。这里还可以指定批次大小（batch siz
python配置虚拟环境，并在虚拟环境中安装pytorch教程
超简单，5分钟搞定！python配置虚拟环境，并在虚拟环境中安装pytorch教程！
保姆级官方yolov7的训练自己的数据集以及项目部署
保姆级官方yolov7训练自己数据集的教学，并且可以直接嵌入到项目开发中用于检测
