安装mmdetection进行测试不出图片和报错记录
mmdetection安装测试出现warning和结果不出图
时间序列预测
简单来说，时间序列是按照时间顺序，按照一定的时间间隔取得的一系列观测值，比如我们上边提到的国内生产总值，消费者物价指数，利率，汇率，股票价格等等。时间间隔可以是日，周，月，季度，年等。那么如何进行时间序列分析分析呢？通常来说我们尝试找出序列值在过去所呈现的特征模式，假定这种模式在未来能够持续，进而对
Yolov5 计算访存量MAC与计算量FLOPS
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Python 人脸识别系统
简介人脸识别不同于人脸检测。在人脸检测中，我们只检测了人脸的位置，在人脸识别任务中，我们识别了人的身份。本文重点介绍使用库 face_recognition 实现人脸识别，该库基于深度学习技术，并承诺使用单个训练图像的准确率超过 96%。识别系统用例寻找失踪者识别社交媒体上的帐户识别汽车中的驾驶员考
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！！！）......
