深度学习中的卷积神经网络
2012年，AlexNet横空出世，卷积神经网络从此火遍大江南北。此后无数人开始研究，卷积神经网络终于在图像识别领域超过人类，那么卷积神经网络有什么神奇？下面我们来了解了解。
PyTorch之F.pad的使用与报错记录
这一函数用于实现对高维tensor的形状补齐操作。模式中，padding的数量不得超出原始tensor对应维度的大小。常见的错误主要是因为padding的数量超过了对应模式的要求。模式中，padding的数量必须小于对应维度的大小。对于padding并没有限制。
使用树莓派4b和OpenCV做机械臂夹取
文章目录前言 一、基本功能 二、主要代码 1.图像处理部分 2.舵机驱动部分 前言本人第一次在csdn上发技术类文章，原谅在此多说一些废话。项目是自己的毕设，比较简单还望不要见笑，如果发现有什么问题欢迎指正。发文章的目的一方面是希望用自己微薄的能力的帮助有需要的人，另一方面想要记录下自己一步一步走
Jupyter Notebook自动退出
跟着李沐老师学习深度学习（pytorch），jupyter出现错误
树莓派+MediaPipe+PCA9685+自制摄像机云台实现人脸跟踪移动
利用几十块钱的机械臂自制了一个摄像头云台，使用了两个MG90S舵机和一块PCA9685驱动的16路舵机扩展板，再通过谷歌的MediaPipe库实现摄像机跟随人脸移动的功能
全面带你了解AIGC的风口
AIGC (AI Generated Content) 是指通过人工智能技术生成的各种类型的内容，如文字、图片、音频和视频等。AIGC 的作用非常广泛，它能够帮助人们快速地生成大量的内容，为各种应用场景提供支持。AIGC（Artificial Intelligence Generated Conte
phind——无需注册专为开发者而生的 AI 搜索引擎
phind 是专为开发者而生的 AI 搜索引擎，使用 phind 能大大提高开发效率
ubuntu18.04配置ORB-SLAM3并跑EuRoC数据集（单目）
ubuntu18.04系统下搭建ORB-SLAM3的环境并跑数据集
BP神经网络python代码详细解答（来自原文）
翻译如下 ** &#160; &#160; &#160; &#160; <font color=black size=6.5> 在 SCRATCH采用pyt...
56_Pandas读取 JSON 字符串/文件 (read_json)
使用pandas.read_json()函数，可以将JSON格式字符串（str类型）和文件读取为pandas.DataFrame。它还支持 JSON 行 (.jsonl)。读取成pandas.DataFrame后，可以做各种数据分析，也可以用to_csv()方法保存成csv文件，这样就可以很方便的通
Jetson AGX Orin上部署YOLOv5_v5.0+TensorRT8
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Python空间分析| 03 利用Python进行地理加权回归（GWR）
地理加权回归（GWR） GWR本质上是一种局部加权回归模型，GWR根据每个空间对象的周围信息，逐个对象建立起回归方程，即每个对象都有自己的回归方程，可用于归因或...
时间序列—显著相关性和滞后性分析_python
本文讲述了两个时间序列(信号)的相关性分析，可以利用相关性分析进行特征筛选。此外本文还讲了怎么判断时间序列的滞后性的方法。
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
