Colab使用教程（超级详细版）及Colab Pro/Colab Pro+评测
Colab使用教程（超级详细版）及Colab Pro/Colab Pro+评测
人工智能知识全面讲解： RBF神经网络
7.4.1 全连接与局部连接1968 年 ， 生 物 学 家 休 伯 尔 （ David Hunter Hubel ） 教 授 与 维 泽 尔（Torsten N.Wiesel）教授在研究动物如何处理视觉信息时有一个重要的发现。他们发现动物大脑皮层是分级、分层处理信息的。在大脑的初级视觉皮层中存在好
自动控制原理的100+道简答题
饱和特性、回环特性、死区特性、继电器特性既有前项通道，又有反馈通道，输出信号对输入信号有影响，存在系统稳定性问题。高阶系统中距离虚轴最近的极点，其附近没有零点，它的实部比其它极点的实部的1/5还小，称其为主导极点。（2分）将高阶系统的主导极点分析出来，利用主导极点来分析系统，相当于降低了系统的阶数，
NeRF 源码分析解读（二）
NeRF 代码解析之光线生成部分
CVPR2022：使用完全交叉Transformer的小样本目标检测
关注并星标从此不迷路计算机视觉研究院公众号ID｜ComputerVisionGzq学习群｜扫码在主页获取加入方式论文地址：https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/papers/Han_Few-Shot_Object_Detection_With_
计算机视觉：基本的图像操作和处理
一、计算机视觉和图像处理从20世纪中期至今，计算机视觉不断发展，研究经历了从二维图像到三维到视频再到真实空间的探知，操作方法从构建三维向特征识别转变，算法由浅层神经网络到深度学习，数据的重要性逐渐被认知，伴随着计算机从理论到应用的速度加快，高质量的各种视觉数据不断沉淀，无论在社会经济农业还是工业领域
对比学习（contrastive learning）
什么是自监督学习？举个通俗的例子：即使不记得物体究竟是什么样子，我们也可以在野外识别物体。我们通过记住高阶特征并忽略微观层面的细节来做到这一点。那么，现在的问题是，我们能否构建不关注像素级细节，只编码足以区分不同对象的高阶特征的表示学习算法？通过对比学习，研究人员正试图解决这个问题。什么是对比学习？
这个ChatGPT插件可以远程运行代码，还生成图表
插件系统的确让ChatGPT变得有趣:“Code Interpreter”不仅可以让远程运行代码，而且还使数据科学简单，高效。
拉格朗日乘子法
是一种寻找多元函数在一组约束下的极值的方法。通过引入拉格朗日乘子，可将有 ddd 个变量与 kkk 个约束条件的最优化问题转化为具有 d+kd + kd+k 个变量的无约束优化问题求解。假如有方程 x2y=3x^2y=3x2y=3，它的图像如下(左一)所示。现在我们想求其上点与原点的最短距离(中图)
KITTI数据集Raw Data与Ground Truth序列00-10的对应关系，以及对应的标定参数
一、KITTI官方提供的真值下载地方网站：Visual Odometry / SLAM Evaluation 2012具体位置：Download odometry ground truth poses (4 MB)下载后文件如下：这里有序号00-10，共11个真值数据（内数据是KITTI格式的）二、
机器学习开篇之机器学习的分类
目录1 引言2 机器学习分类2.1 监督学习（Supervised Learning）2.1.1 传统监督学习2.1.2 非监督学习2.1.3 半监督学习2.1.4 其它分类2.2 强化学习（Reinforcement Learning）3 总结首先，我们给出四个机器学习任务以上四
【问题解决】训练和验证准确率很高，但测试准确率很低
采用ResNet50预训练模型训练自己的图像分类模型。训练和验证阶段准确率很高，但随机输入一张图片时，大多数情况下依旧预测得不准确。
【机器学习】决策树-Gini指数
基尼系数也是一种衡量信息不确定性的方法，与信息熵计算出来的结果差距很小，基本可以忽略，但是基尼系数要计算快得多，因为没有对数。
自动驾驶控制概况
Claudine Badue[1]等人以圣西班牙联邦大学（UFES）开发的自动驾驶汽车（Intelligent Autonomous Robotics Automobile，IARA）为例，提出了自动驾驶汽车的自动驾驶系统的典型架构。如图所示，自动驾驶系统主要由感知系统（Perception
pytorch 计算混淆矩阵
混淆矩阵
局部规划算法：DWA算法原理
DWA算法（dynamicwindowapproach）是移动机器人在运动模型下推算（v,w）对应的轨迹，确定速度采样空间或者说是动态窗口（三种限制）；在速度空间（v,w）中采样多组速度，并模拟这些速度在一定时间内的运动轨迹，通过一个评价函数对这些轨迹打分，选取最优的轨迹来驱动机器人运动。...
CVPR‘2023 即插即用系列! | BiFormer: 通过双向路由注意力构建高效金字塔网络架构
本文提出了一种双层路由注意力模块，以动态、查询感知的方式实现计算的有效分配。其中，BRA模块的核心思想是在粗区域级别过滤掉最不相关的键值对。它是通过首先构建和修剪区域级有向图，然后在路由区域的联合中应用细粒度的注意力来实现的。值得一提的是，该模块的计算复杂度可压缩至OHW43O((HW34！最后，
【定位教程2----旋转中心标定之方法一】
【定位教程2----旋转中心标定之方法一】
ChatGPT在热门行业的应用场景有哪些
如果家里有小朋友在读小学，初中，高中的，可以通过让孩子和ChatGPT的互动，来学习巩固扩展学校学的知识。例如，在一个工厂的生产线上，工人可以使用ChatGpt来获得快速的生产指导。在这个场景中，ChatGpt可以帮助您快速分析营销数据，从而提供有效的营销策略。在这个场景中，ChatGpt可以帮助您
【机器学习】浅谈正规方程法&梯度下降
【机器学习】浅谈正规方程法&梯度下降数据模型为线性回归模型，方程代价函数。代价函数就是实际数据与数学模型（这里是一元一次方程）所预测的差值，如：蓝线的长度就是代价函数，可以看到代价函数越大拟合效果越差，代价函数越小，拟合效果越好。其中关于 θ1\theta_1θ1 的的代价函数f(θ1)f(\th
