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CodeFormer 安装

2.执行python开头的命令时,把[input folder]整体替换成待处理的图片所在的文件夹路径。整体图像和视频增强同理,都是把[]替换成路径。1.每次使用前都要先进入cmd,执行cd CodeFormer,进入安装目录后再执行对应命令。,并将其放到weights/CodeFormer下(如果

国外资源国内镜像访问(亲测)

国外资源国内镜像访问huggingface、git、pip源、conda源

使用chatglm搭建本地知识库AI_闻达

最近大火的chatgpt,老板说让我看看能不能用自己的数据,回答专业一些,所以做了一些调研,最近用这个倒是成功推理了自己的数据,模型也开源了,之后有机会也训练一下自己的数据。

人工智能项目实战-使用OMR完成答题卡识别判卷

光学标记识别(简称OMR)是自动分析人工标记文档并解释其结果的过程。我们之前在20年差不多都是人工去识别判卷,那个时候一个班级的试卷需要老师花费差不多1个小时才可以判完。效率就比较低,随着这个计算机硬件和信息大爆炸时代的到来,人工智能也开始飞跃的发展。对于这个试卷的问题,我们再用人工智能去做的时候,

python 统一两个子图的colorbar显示范围

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树莓派部署YOLOv5模型进行图片和视频检测

【PracticalAI丨从0到1】这可能是2023最全面的人工智能学习路线

人工智能已经成为了现代技术的重要组成部分,所以开发人员学习人工智能是非常必要的。人工智能是未来的趋势:人工智能已经成为了未来技术的趋势,它将会在各个领域发挥重要作用,包括医疗、金融、交通、教育等等。人工智能可以提高开发效率:人工智能可以自动化一些重复性的工作,比如数据分析、图像识别等等,这样可以提高

基于yolov7的FPS游戏(csgo,cf,cfhd)自瞄开发

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又发现一个好玩的 Pycharm 插件,通过AI自动生成代码块注释

经常在开发代码块的过程中都需要写大量的注释来完成对代码块的说明。作为一名程序猿可能经常在抱怨别人开发的代码块没有注释或是注释不清楚,但我们自己又不想把大量的时间花费在代码块注释的编写上面。上面是我们开发了一个日志打印的函数,并且导入两个模块loguru、timeit到代码块中,我们使用AI生成了函数

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Python —— 解析Yolov5 - detect.py

熟悉Yolov5自带detect.py(调参)

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

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