DDPM代码详细解读(1)：数据集准备、超参数设置、loss设计、关键参数计算
Diffusion Models专栏文章汇总：入门与实战前言：大部分DDPM相关的论文代码都是基于《Denoising Diffusion Probabilistic Models》和《Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis》贡献代码基础上小改动的
PT100/PT1000温度采集电路方案
金 属 热 电 阻 如 镍 、铜 和 铂 电 阻 ，其 阻 值 随 温度的变化是正相关的， 以铂的物化性质最稳定，应用最广泛。常用铂电阻 Pt100 的测温范围为-200～850 ℃，此外 Pt500、Pt1000 等的测温范围依次缩小。Pt1000，测温范围-200～420 ℃。
python构建知识图谱
python与知识图谱
基于机器学习的时序数据预测方法
1、介绍股票预测模型的建模2、介绍股票预测领域中的经典算法的原理，分析算法的优缺点及改进方法方案3、展望该领域的研究趋势
保研笔记八——YOLOV5项目复习
学习转载自：睿智的目标检测56——Pytorch搭建YoloV5目标检测平台_Bubbliiiing的博客-CSDN博客_睿智yolo Pytorch 搭建自己的YoloV5目标检测平台（Bubbliiiing 源码详解 训练 预测）-主干网络介绍_哔哩哔哩_bilibili还有一些视频的学习笔记。
Python代码循环执行exe文件，并传入命令参数实现批量处理数据。
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注意力机制详解
注意力机制
如何搭建深度学习环境及复现GitHub代码
在终端进行训练的话没法看到代码的细节，因此我们可以在pycharm中进行。conda activate name-of-env（接下来运行的内容就是基于这个环境的）在base这个土壤上搭建环境（不同的小房子），因为不同的代码运行需要不同的环境才能运行。在训练自己的网络时，只需要改变datasets中
2023年美赛论文写作方法——图表篇：美赛O奖中那些好看的图表是如何制作的？
相信很多关注七七的小伙伴们都知道数模论文最重要的是：简洁的方法和正确的结果。但我们同时要意识到一点，评委老师在评审论文时只有10分钟的时间，怎样才能让自己团队的论文脱颖而出？图片是最吸引眼球的！恰到好处的插图、和谐的配色都会使评委老师眼前一亮。
使用GRU进行天气变化的时间序列预测
一个天气时间序列数据集，它由德国耶拿的马克思 • 普朗克生物地球化学研究所的气象站记录。在这个数据集中，每 10 分钟记录 14 个不同的量（比如气温、气压、湿度、风向等），其中包含2009-2016多年的记录。数据集下载地址GRU（Gate Recurrent Unit）是循环神经网络（Recur
Python+Yolov8目标识别特征检测
这篇博客针对编写代码，代码整洁，规则，易读。 学习与应用推荐首选。
ChatGPT 的未来挑战和风险
ChatGPT火爆全场，但是机遇和风险并存
Python数学建模系列（一）：规划问题之线性规划
文章目录前言线性规划样例1：求解下列线性规划问题scipy库求解样例2：求解下列线性规划问题pulp库求解样例3.运输问题说明结语前言Hello！小伙伴！非常感谢您阅读海轰的文章，倘若文中有错误的地方，欢迎您指出～ 自我介绍 ଘ(੭ˊᵕˋ)੭昵称：海轰标签：程序猿｜C++选手｜学生简介：
通过anaconda升级、安装jupyter notebook内核kernel的python版本
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图像基本处理(灰度化)
从0开始的机器学习，图像的基本处理，灰度化以及二值化处理
【代码解读】超详细，YOLOV5之build_targets函数解读。
超详细，yolov5之build_targets函数解读
PYTORCH学习（3）：多维tensors求余弦相似度和欧氏距离
多维tensors求余弦相似度和欧氏距离
python机器人编程——差速机器人小车的控制，控制模型、轨迹跟踪，轨迹规划、自动泊车（上）
本篇我们依然试着用一些浅显的数学知识，来研究和实现一下常用机器人小车（如AGV）的控制，这里的小车我们先选用二轮驱动的差速小车，即通过两个驱动轮的转速控制实现所有想要的运动。我们会首先对这类小车的运动原理进行一些分析，并通过分析得出的数学步骤，用python去实现机器人小车的正向控制算法、反向控制算
K210学习笔记——MaixHub在线训练模型(新版)
最近sipeed推出了新版的maixhub在线训练平台，因为前端时间比较忙没有时间来体验新版的功能，最近闲下来后赶忙来体验一下。新版maixhub对浏览器有要求的，比如不支持qq浏览器，推荐使用Chrome、MicrosoftEdge、Firefox、Safari等浏览器。点击这里跳转新版maixh
Anaconda最新安装教程（2022-08-04）
简单易懂的Anaconda最新安装教程（基于win10系统）
