训练自己的ai模型（一）学习笔记与项目实操
ai模型大火，作为普通人，我也想做个自己的ai模型。
Anaconda修改环境默认保存路径
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使用python中的pymrmr模块来进行特征提取，深入学习mRMR（最大相关最小冗余准则）
python中pymrmr，最大相关最小冗余准则(maximal relevance andminimal redundancy，mRMR)，其核心思想是从给定的特征集合中寻找与目标类别有最大相关性且相互之间具有最少冗余性的特征子集。以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了在python中pymr
计算时间序列周期的三种方法
本文，我们介绍了寻找时间序列周期的三种不同方法，通过使用这三种方法，我们能够识别信号的周期性，并使用常识进行确认。作者：Shashindra Silva。
AI图片生成Stable Diffusion环境搭建与运行
例如，stable-diffusion-2-1的下载地址为“https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-2-1”，点击页面中的“Files and versions”即可看到对应的模型文件。stable-diffusion-webui提供了
random.uniform()详解
# -------创建词汇查找表---------vocab = ["
python 虚拟环境创建，激活
执行完上面的代码，将会回到系统默认的Python解释器，包括已安装的库也会回到默认的。进入之后就可以通过pip 命令安装、升级和移除各种需要的框架依赖包和软件包了，此时使用pip安装的包都将会放在 已激活的这个虚拟环境文件夹中，与全局安装的Python隔离开。创建虚拟环境时可以继承系统三方库 ,添加
pytorch安装GPU版本 (Cuda12.1)教程
使用本教程前，默认您已经安装并配置好了python3以上版本。
10个图像处理的Python库
在这篇文章中，我们将整理计算机视觉项目中常用的Python库，如果你想进入计算机视觉领域，可以先了解下本文介绍的库，这会对你的工作很有帮助。
Python中pip安装与使用及错误解决方案合集
本文旨在记录 pip 安装与使用，以及安装过程中遇到问题的解决方案。
【PyTorch如何实现CPU、GPU相互转换？】
PyTorch如何实现CPU、GPU相互转换？三种方法：定义device对象，.cuda方法，.cpu方法
Cuda | Cudnn安装及其配置
Cudnn是什么？与Cuda到底有什么关系，这篇文章带你读懂
基于tensorflow深度学习的猫狗分类识别
本实验的目的是基于深度学习方法进行猫狗分类，通过设计和训练深度神经网络模型，实现对输入图像进行准确的猫狗分类。
从零开始：如何用Python建立你的第一个人工智能模型
在这篇文章中，我们将介绍如何从零开始使用Python建立你的第一个人工智能模型。无论你是刚接触编程的新手，还是有经验的开发者想进一步探索人工智能领域，这篇文章都将为你提供清晰、详细的指南。我们将一步步探索数据预处理、模型建立、训练和测试的过程，以及如何解读模型的结果。
Python-Pytorch框架-实现AI自动瞄准(下)
OpenCV与Ptorch框架搭建一个利用目标骨骼关键点检测实现AI自动瞄准的娱乐项目（该项目仅供学习OpenCV、Ptorch框架、游戏自动化等参考）。该项目思路大致分为如下步骤:利用Pywin32以及OpenCV获取游戏窗口图像数据集获取（本文为17骨骼关键点）搭建Ptorch训练框架利用深度学
anaconda安装使用详细教程
anaconda详细安装使用教程！！！包含下载，以及使用方法，环境管理办法
Centos7篇---Centos7 卸载nvidia驱动和CUDA toolkit
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AI天后,在线飙歌,人工智能AI孙燕姿模型应用实践，复刻《遥远的歌》，原唱晴子(Python3.10)
忽如一夜春风来，亚洲天后孙燕姿独特而柔美的音色再度响彻华语乐坛，只不过这一次，不是因为她出了新专辑，而是人工智能AI技术对于孙燕姿音色的完美复刻，以大江灌浪之势对华语歌坛诸多经典作品进行了翻唱，还原度令人咋舌，如何做到的? 本次我们借助基于Python3.10的开源库so-vits-svc，让亚洲
深度学习——CNN实现MNIST手写数字的识别
本篇博客记录了学习K同学啊的深度学习100例的第一例的学习过程,主要介绍了CNN神经网络的基本知识,使用方法及使用流程, 简单介绍了数据集的归一化和标准化 激活函数 优化器 损失函数 metrics等配置............
关于Tacotron2看这一篇就够了
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