nerfstudio安装
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预训练、微调和上下文学习
最近语言模型在自然语言理解和生成方面取得了显著进展。这些模型通过预训练、微调和上下文学习的组合来学习。在本文中将深入研究这三种主要方法，了解它们之间的差异，并探讨它们如何有助于语言模型的学习过程。
深入浅出Pytorch函数——torch.full_like
torch.full_like(input, fill_value, \*, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False, memory_format=torch.preserve_format) → Tens
堆叠式自动编码器（SAE）--学习笔记
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最新版本 Stable Diffusion 开源 AI 绘画工具之 ControlNet 篇
让AI绘画向生产力工具进步的神级工具
【杂物间3】AI，ML，RL，DL，NLP，CV…搞清了这些是啥
一文搞清（for me）AI-ML-RL-DL-NLP/CV/GNN之间的关系。
有关于pytorch单精度bfloat16位
BF16是brain float的简称（来源于google brain）。不同于普通的单精度浮点数FP16(i.e., torch.float16)，BF16是介于FP16和FP32之间的一种浮点数格式。BF16的指数位比FP16多，跟FP32一样，不过小数位比较少。即，BF16尝试采用牺牲精度的方
ChatGPT对未来编程语言发展的影响与展望
ChatGPT是一种基于自然语言处理技术的语言模型，由美国OpenAI团队研发。它是构建在生成式预训练变换模型（Generative Pre-trained Transformer，简称GPT）之上，具有强大的自然语言理解和生成能力。GPT模型以大规模文本数据为输入进行训练，从而学习到了丰富的语言知
通俗解释EMA
EMA，全称是指数移动平均，是一种给予近期数据更高权重的平均方法，详细的介绍可以参考：深度学习： 指数加权平均。 深度学习中常见的Adam、RMSProp和Momentum等优化算法内部都使用了EMA，由于使用了EMA这些算法常被称为自适应优化算法，可以随着训练过程的推移，自适应的调整参数的优
【论文合集】Awesome Anomaly Detection
Anomaly Detection: The process of detectingdata instances that significantly deviate from the majority of the whole dataset.
目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合GAMAttention
论文题目：Global Attention Mechanism: Retain Information to Enhance Channel-Spatial Interactions作者设计一种减少信息缩减并放大全局维度交互特征的机制，采用了CBAM中的顺序通道-空间注意机制，并对子模块进行了重新设
漫画风格迁移神器 AnimeGANv2：快速生成你的漫画形象
趁着有空的时间，给大家介绍一些有趣的项目吧，比如这个漫画风格迁移神器 AnimeGANv2，可以快速生成自己的漫画形象
目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合MobileOne结构（高性能骨干|仅需1ms）
目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合MobileOne结构。移动端仅需1ms的高性能骨干！
Yolov5口罩佩戴实时检测项目（模型剪枝+opencv+python推理）
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Nerf系列数据集记录
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【MMDetection】——训练个人数据集
mmdetection训练自己的数据集，全过程记录。
ACE2005数据集介绍、预处理及事件抽取
ACE2005数据集的介绍、中英文的预处理以及事件抽取的样例参考
【Stable Diffusion】基本概念之lora
使用lora可以提取画面中的任何特征，进而生成任意的画风、动作、表情等，非常方便、好用
【网络结构设计】11、E-LAN | 通过梯度传输路径来设计网络结构
本文主要介绍 E-LAN
