一天学会应用GAN扩充数据集（pytorch）
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、GAN是什么？二、实现1.总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。提示：以下是本篇文章正文内
DBNet实战：详解DBNet训练与测试（pytorch）
论文连接：https://arxiv.org/pdf/1911.08947.pdfgithub链接：github.com网络结构首先，图像输入特征提取主干，提取特征；其次，特征金字塔上采样到相同的尺寸，并进行特征级联得到特征F；然后，特征F用于预测概率图（probability map P）和阈值图
【已解决】安装cv2时Building wheel for opencv-python终端卡死
本文探究安装cv2时Building wheel for opencv-python终端卡死的原因并予以解决
【数据分析实战】基于python对Airbnb房源进行数据分析
在本文中，我们基于Airbnb房源进行了数据分析，并从多种角度对其展开了探索性的工作，这对于养成数据分析习惯有很大的帮助。
量子退火Python实战（1）：车辆路径问题（VRP : Vehicle Routing Problem）
建模车辆路径问题（VRP：Vehicle Routing Problem）的QUBO矩阵，并提供Python实现代码。
Zemax光学设计(四)——几何像差
几何像差即ZEMAX分析
PCA（主成分分析法）的Python代码实现（numpy，sklearn）
PCA（主成分分析法）的Python代码实现（numpy，sklearn）语言描述算法描述示例1 使用numpy一步一步按算法降维 2 直接使用sklearn中的PCA进行降维语言描述PCA设法将原来众多具有一定相关性的属性（比如p个属性），重新组合成一组相互无关的综合属性来代替原属性。通常数学上的
pytorch对网络层的增，删， 改, 修改预训练模型结构
1.我们使用vgg11网络做示例， 看一下网络结构：加载本地的模型：vgg16 = models.vgg16(pretrained=False) #打印出预训练模型的参数vgg16.load_state_dict(torch.load('vgg16-397923af.pth'))加载库中的模型imp
简单研究一下 OpenAI 的官方文档
介绍 openai 的tokenizer、模型、ChatGPT接口使用（gpt-3.5-turbo）、使用限制、定价。
基于深度学习的图片上色
灰度图像自动上色
AI自主图像生成 之 stable-diffusion—运行效果展示
这几天跑省外出差被隔离在酒店，不过随身带了个主机和显示器（笔记本太差跑不了项目程序，只能随身带主机，一言难尽…）,正巧又刷到stable-diffusion开源的消息，现在就来试试搭建这个试试水。硬件环境：显卡3060 12G显存，内存32G 主要就这两，cpu没太大要求，除非你想用cpu跑深度学习
手把手带你实现DQN（TensorFlow2）
我会以最简短明白的阐述讲解DQN，尽量让你在10分钟内理清思路。
Realsense D455/435内参标定以及手眼标定
机械臂和RGBD相机，手眼标定
对抗攻击与防御入门
对抗样本---深度学习
VAN（大核注意力机制）
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在anaconda下安装pytorch + python3.8+GPU/CPU版本 详细教程
在Anaconda下用命令安装pytorch，手把手教会。按照安装CPU版本和GPU两个版本进行分类，一般运行程序建议使用CPU版本的，安装更方便。注意！如果切换镜像后当出现下载不了的情况，就先切换默认源，然后再修改另一个可以使用的conda源（一定要先恢复默认，再换另一个！！！）......
用Python+ChatGPT批量生成论文概述
用python+GPT-3 API开发了一个可以直接从arxiv地址生成论文概述的工具，大大提升论文阅读速度。
4、OpenCV-Python双目标定流程
双目视觉标定就是通过求解实际三维空间中坐标点和摄像机二维图像坐标点的对应关系，在该篇文章中，利用opencv-python检测棋盘格角点获取到用于计算二维图像坐标和三维空间的物理坐标求解出变换矩阵。
AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui安装教程
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【Pytorch神经网络理论篇】 27 图神经网络DGL库：简介+安装+卸载+数据集+PYG库+NetWorkx库
DGL库是由纽约大学和亚马逊联手推出的图神经网络框架，支持对异构图的处理，开源相关异构图神经网络的代码，在GCMC、RGCN等业内知名的模型实现上也取得了很好的效果。1 DGL库的实现与性能实现GNN并不容易，因为它需要在不规则数据上实现较高的GPU吞吐量。1.1 DGL库简介DGL库的逻辑层使用了
