一文快速了解 GPT-4
从文本到图像，GPT-4将彻底改变我们与AI互动的方式近年来，语言模型的发展已成为人工智能领域的一个关键研究领域。由OpenAI开发的GPT（生成预训练变换器）模型一直处于这一研究的前沿。GPT-4是该系列的最新版本，建立在其前身的优势基础上，并融合了新的特性和功能。本文讨论了GPT-4的特性和功能
Pytorch深度学习实战3-2：什么是张量？Tensor的创建与索引
张量是多维数组结构，在人工智能领域应用广泛。本文介绍Pytorch中的张量格式，以及七种张量创建方法和三种张量索引方法
YOLO7环境搭建、代码测试
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【PyTorch】加载数据集Dataset与DataLoader
关于PyTorch构建数据集的Dataset与DataLoader的一些记录笔记
【小记】BatchSize的数值是设置的越大越好吗
显存大就一定好吗？batchsize开64？你觉得很帅的时候有人却告诉你这是荒唐的~
yolov5优化器及超参数设置
机器学习的五个步骤： 数据 -> 模型 -> 损失 -> 优化器 -> 迭代训练。 我们通过前向传播的过程，得到了模型输出与真实标签的差异，我们称之为损失， 有了损失，我们会进入反向传播过程得到参数的梯度，那么接下来就是优化器干活了，优化器要根据我们的这个梯度去更新参数，使得损失不断的降低。 那么优
多轮对话（一）：概述（意图识别+槽填充）
本文主要介绍对话系统的组成：NLU、DST、DP、NLG。其中主要关注NLU，其包括两个任务：意图识别和槽填充。
【论文笔记】IEEE | 一种新卷积 DSConv: Efficient Convolution Operator
我们引入了一种称为 DSConv（分布移位卷积）的卷积层变体，它可以很容易地替换到标准神经网络架构中，并实现更低的内存使用和更高的计算速度。DSConv 将传统的卷积核分解为两个组件：可变量化核 (VQK) 和分布偏移。通过在 VQK 中仅存储整数值来实现更低的内存使用和更高的速度，同时通过应用基于
PF-Net基于深度学习的点云补全网络
cvpr2020 PF-Net点云补全技术
多传感器融合定位技术
多传感器数据融合是20世纪80年代出现的一门新兴学科，它是将不同传感器对某一目标或环境特征描述的信息融合成统一的特征表达信息及其处理的过程。在多传感器系统 中，各种传感器提供的信息可能具有不同的特征，如模糊的与确定的、时变的与非时变的、实时的与非实时的等。...
第一天 初识CUDA和显卡（含代码）
nvcc是与CUDA Toolkit一起安装的CUDA compiler-driver tool，它只知道它自身构建时的CUDA runtime版本。CUDA Driver与CUDA Runtime相比更偏底层，就意味着Driver API有着更灵活的控制，也伴随着更复杂的编程。CUDA有两个主要的
【IEEE】IEEE论文从投稿到发表全流程案例说明
IEEE论文从投稿到录用全流程
Cifar-10图像分类/Pytorch/LeNet/AlexNet
又叫下采样层，目的是压缩数据，降低数据维度，和卷积有明显区别，采样2x2的选择框进行压缩，原来是28x28，采样后是14x14，通过选择框的数据求和再取平均值然后在乘上一个权值和加上一个偏置值，组成新的图片，每个特征平面采样的权值和偏置值相同，因此每个特征平面对应的采样层只两个待训练参数，总共有6张
python 查看程序的GPU显存占用
主要针对显卡：nvidia初衷：想要看某个python程序的GPU显存占用量在linux(1)nvidia-smi; (2)任务管理器 (3)pynvml库
NeurIPS2022 | SegNeXt，重新思考卷积注意力设计
在本文中，作者分析了以前成功的分割模型，并找到了它们所拥有的良好特征。基于这些发现，作者提出了一个定制的卷积注意力模块 MSCA 和一个 CNN 风格的网络 SegNeXt。实验结果表明，SegNeXt 在相当大的程度上超越了当前最先进的基于Transformer的方法。最近，基于Transform
最基本的25道深度学习面试问题和答案
在本文中，将整理深度学习面试中最常被问到的25个问题和答案。如果你最近正在参加深度学习相关的面试工作，那么这些问题会对你有所帮助
毕业设计-基于深度学习的医学影像分割
毕业设计-基于深度学习的医学影像分割：医学影像分割是计算机辅助诊断中的一项基础且关键的任务，目的在于从像素级别准确识别出目标器官、组织或病变区域。不同于自然场景下的图像，医学影像往往纹理复杂，同时受限于成像技术和成像设备，医学影像噪声大，边界模糊而不易判断。除此之外，对医学影像进行标注极大依赖于医疗
图片隐写之LSB（Least Significant Bit）原理及其代码实现
图片隐写术这项技术可以将秘密信息嵌入到图片媒介中而不损坏它的载体的质量。第三方既觉察不到秘密信息的存在,也不知道存在秘密信息。因此密钥、数字签名和私密信息都可以在开放的环境(如Internet或者内联网)中安全的传送。简单概括就是信息明明就在眼前，但是你却视而不见。基本的LSB原理很简单，最容易实现
【YOLOv5实战4】基于YOLOv5的交通标志识别系统-模型测试与评估
【YOLOv5实战4】基于YOLOv5的交通标志识别系统-模型测试与评估
【PyTorch教程】07-PyTorch如何使用多块GPU训练神经网络模型
在本篇博文中，你将学习到在PyTorch中如何使用多GPU进行并行训练。
