c#联合Halcon进行几何定位
1： 首先配置在winfom引用程序中引用两个halcon应用程序的库：分别是halcon.dll和halcondotnet.dll，而后把这两个库放在你的应用程序输出路径下面，然后在下边的图片中取消首选32位的勾选。2：点击图片列表载入可以选择多幅图片并且在右上角的listbox控件中显示多幅图片
自动驾驶芯片指标AI算力TOPS和CPU算力DMIPS
DMIPS（Dhrystone Million Instructions Per Second，每秒处理的百万级的机器语言指令数），描述的是CPU的运算能力。GPU (Graphics Processing Unit)：图形处理器，有大量的并行处理单元(如Nvidia RTX 4090有16384核
ChatGPT的工作原理（纯干货，万字长文）
ChatGPT 能够自动生成一些读起来表面上甚至像人写的文字的东西，这非常了不起，而且出乎意料。但它是如何做到的？为什么它能发挥作用？我在这里的目的是大致介绍一下 ChatGPT 内部的情况，然后探讨一下为什么它能很好地生成我们认为是有意义的文本。我首先要说明一下，我将把重点放在正在发生的事情的大的
世界各国当日数据探索性分析
在上一部分中，我们已经通过网络爬虫获取了国内外疫情数据，接下来我们将对世界各国当日数据进行探索性分析。在当日（2020年11月16日），全球疫情发展势头强劲，且在不同国家和不同地区中，疫情发展情况和爆发时间截然不同。为了对这种复杂多变的全球疫情形势做出直观的展示，在本部分的分析过程中，我们对各国现存
挑战Transformer的新架构Mamba解析以及Pytorch复现
今天我们来详细研究这篇论文“Mamba:具有选择性状态空间的线性时间序列建模”
【人工智能】— 贝叶斯网络、概率图模型、全局语义、因果链、朴素贝叶斯模型、枚举推理、变量消元
图模型是概率分布的图表表示。它是概率论和图论的结合。也被称为概率图模型（Probabilistic Graphical Models）。它们增强了分析，而不是使用纯代数。
【黑科技】基于GPT开发的4款免费AI办公神器，实用又强悍！
比如说，如果你是学生党 ，那么可以上传一份你正在阅读的论文 ，让他训练 ，然后问他一些你自己看论文时， 可能没弄懂的问题 ，看AI的理解是不是对你有所帮助， 如果你是打工人 ，不想从头到尾的去阅读某份产品文档， 或者是商业报告 ，那就可以把文件上传给它， 训练之后当你问它相关问题时 ，他不仅能够做出
np.zeros_like()
np.zeros_like() 是一个 NumPy 函数，它可以创建一个新数组，其形状和类型与给定数组相同，但是所有元素都被设置为 0。例如：import numpy as npa = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])b = np.zeros_like(a)print
线性判别分析（LDA）
它的目的是在给定一组带有标签的数据的情况下，找到一个线性变换，将数据投影到一个低维空间中，使得不同类别的数据点在该低维空间中能够更加容易地区分开来。简而言之，LDA 的目的是将高维数据投影到低维空间中，同时最大化类别之间的差异性，最小化类别内部的差异性。LDA 的基本思想是，将数据在低维空间中找到一
Python 中的==操作符 和 is关键字
==操作符和is关键字，它们的用途不同，但由于它们有时可以达到相同的目的，所以经常会被混淆。
AI：04-基于机器学习的蘑菇分类
蘑菇是一类广泛分布的真菌，其中许多种类具有重要的食用和药用价值，但也存在着一些有毒蘑菇。因此，准确地区分可食用和有毒的蘑菇对于保障人们的食品安全和健康至关重要。本研究旨在基于机器学习技术开发一种蘑菇分类系统，以实现对蘑菇的自动分类和识别。通过构建合适的数据集和训练机器学习模型，我们可以实现对蘑菇的准
AI：102-基于机器学习的法律勒索信息检测应用
AI：102-基于机器学习的法律勒索信息检测应用随着信息技术的迅猛发展，法律领域也逐渐借助人工智能（AI）技术来提升效率和精确性。本文将深入探讨机器学习在法律领域中的一个关键应用——勒索信息检测。通过使用机器学习算法，我们能够更有效地识别潜在的勒索信息，帮助法律专业人士更好地处理案件。
结合PCA降维的DBSCAN聚类方法（附Python代码）
PCA，全称，即主成分分析。是一种降维方法，实现途径是提取特征的主要成分，从而在保留主要特征的情况下，将高维数据压缩到低维空间。在经过PCA处理后得到的低维数据，其实是原本的高维特征数据在某一低维平面上的投影只要维度较低，都可以视为平面，例如三维相对于四维空间也可以视为一个平面）。虽然降维的数据能够
4种SVM主要核函数及相关参数的比较
本文将用数据可视化的方法解释4种支持向量机核函数和参数的区别
合合TextIn团队发布 - 文档图像多模态大模型技术发展、探索与应用
合合信息TextIn（Text Intelligence）团队在2023年12月31日参与了中国图象图形学学会青年科学家会议 - 垂直领域大模型论坛。在会议上，丁凯博士分享了文档图像大模型的思考与探索，完整阐述了多模态大模型在文档图像领域的发展与探索，并表达了对未来发展路径和应用场景潜力的看法。
人工智能原理复习--机器学习
人工智能原理部分机器学习要考的部分
社团结构的划分及实现过程
从Barabasi在1999年首次发表关于无标度网络的论文后，对复杂网络的研究引起许多研究工作者的关注。复杂网络存在于人类现实社会中，存在于虚拟空间中，形态各异，复杂多变，但在统计意义上呈现很多相似的属性。在这些复杂网络中，存在一些内部链接紧密，外部链接稀疏的节点，这些节点组成的网络结构称为网络社团
加速Python循环的12种方法,最高可以提速900倍
在本文中，我将介绍一些简单的方法，可以将Python for循环的速度提高1.3到900倍。
Jupyter Notebook的10个常用扩展介绍
在本文中，我们将探索Jupyter Notebook提升我们数据科学经验的强大扩展组件。
【智能优化算法】人工免疫算法 (Immune Algorithm, IA), 1986
遗传算法的思想简单讲就是父代之间通过交叉互换以及变异产生子代，不断更新适应度更高的子代，从而达到优化的效果。而免疫算法本质上其实也是更新亲和度（这里对应上面的适应度）的过程，抽取一个抗原（问题），取一个抗体（解）去解决，并计算其亲和度，而后选择样本进行变换操作（免疫处理），借此得到得分更高的解样本，
