国内怎么玩chatGPT-chatGPT中文版入口
目前，国内有一些可用的ChatGPT模型和平台，可以方便用户使用。以下是一些代表性的中文ChatGPT模型和平台：THU Transformer: 清华大学自然语言处理实验室开发的中文自然语言处理模型，基于GPT模型架构进行研发，提供了文本生成、问答、文本分类等功能。百度PaddleNLP：百度开发
LoRA:大模型的低秩自适应微调模型
对于大型模型来说，重新训练所有模型参数的全微调变得不可行。Microsoft 提出了低秩自适应大大减少了下游任务的可训练参数数量。
Keras---基本使用（一）
Keras 的核心数据结构是 model，一种组织网络层的方式。最简单的模型是 Sequential 顺序模型，它由多个网络层线性堆叠。对于更复杂的结构，你应该使用 Keras 函数式 API，它允许构建任意的神经网络图。构造数据numpy.random.normalnumpy.random.nor
深入浅出PaddlePaddle函数——paddle.arange
paddle.arange(start=0, end=None, step=1, dtype=None, name=None)· 深入浅出TensorFlow2函数——tf.range· 深入浅出Pytorch函数——torch.arange当表示浮点类型时，为了避免浮点计算误差，建议给加上一个极小
关于stable diffusion的embedding训练的一篇随笔
最大步数根据你自己需要。画风15000-18000差不多就行，画手3-4w差不多，数据集目录就是上文让你新建的文件夹目录，下面打钩按图走，其他所有参数都不需要改，然后点击左下角训练即可。然后你就可以挂机干别的去啦~比如补补番，玩玩手机，总之，训练会消耗非常大的资源和很长的时间，这个时间基本就告别电脑
PINN深度学习求解微分方程系列一：求解框架
下面我将介绍内嵌物理知识神经网络（PINN）求解微分方程。首先介绍PINN基本方法，并基于Pytorch框架实现求解一维Poisson方程。1.PINN简介神经网络作为一种强大的信息处理工具在计算机视觉、生物医学、 油气工程领域得到广泛应用, 引发多领域技术变革.。深度学习网络具有非常强的学习能力,
yolov7训练自己的数据集-gpu版
总共有两个文件需要配置，一个是/yolov7/cfg/training/yolov7.yaml，这个文件是有关模型的配置文件；一个是/yolov7/data/coco.yaml，这个是数据集的配置文件。1.第一步，复制yolov7.yaml文件到相同的路径下，然后重命名，我们重命名为yolov7-x
基于深度学习的水果检测与识别系统（Python界面版，YOLOv5实现）
本博文介绍了一种基于深度学习的水果检测与识别系统，使用YOLOv5算法对常见水果进行检测和识别，实现对图片、视频和实时视频中的水果进行准确识别。博文详细阐述了算法原理，同时提供Python实现代码、训练数据集，以及基于PyQt的UI界面。通过YOLOv5实现对图像中存在的多个水果目标进行识别分类，用
PLC实验—西门子S7 1200读取旋转编码器数据并计算电机转速
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【ChatGPT】ChatGPT 原理全解析——读完这10篇论文，你就懂了。
2022年11月，推出人工智能聊天原型ChatGPT，再次赚足眼球，为AI界引发了类似AIGC让艺术家失业的大讨论。ChatGPT 是一种专注于对话生成的。它能够根据用户的文本输入，产生相应的智能回答。这个回答可以是简短的词语，也可以是长篇大论。其中 GPT 是（生成型预训练变换模型）的缩写。下面列
Github Copilot Chat的规则泄露，详细分析这31条规则
GitHub Copilot Chat是GitHub Copilot的一部分，它是一个基于人工智能的编程助手，
基于YOLOv7的植物虫害识别＆防治系统（源码＆教程）
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[自注意力神经网络]Segment Anything(SAM)论文阅读
SAM网络学习笔记
如何计算神经网络参数的个数？
神经网络随着层数的加深，网络参数的个数会越来越多，小的网络有成千上万个参数，大的可以达到千万个网络参数。这里我们介绍一下如何计算神经网络参数的个数图像分类的神经网络，包含两个部分：特征提取层+ 分类层特征提取层就是将提取图像中的特征，这里的特征就是图像的细节，例如边缘、关键点等等。类似于人在识别物体
深度学习实战10-数学公式识别-将图片转换为Latex(img2Latex)
大家好，我是微学AI，今天给大家带来一个关于数学公式识别的实战案例，解决大家在写论文中遇到很多latex输入的问题，而且可以无限次识别哦，因为是代码实现，不用调用外部API.
InstructGLM:基于ChatGLM-6B在指令数据集上进行微调
基于ChatGLM-6B+LoRA在指令数据集上进行微调。
gpt的优势和gpt缺点
GPT可以根据给定的上下文信息生成质量很高的语句，甚至可以生成完整的文章、故事等长文本，和人类写作风格非常接近。随着训练的深入，GPT技术的语言生成质量也将不断提升。只能实现单向文本生成：与一些双向解码器（如BERT）不同，GPT采用单向的解码器，只能利用前面的上下文信息进行生成，无法利用后面的文本
DETR详解
DETR 将目标检测任务看作集合预测问题，对于一张图片，固定预测一定数量的物体（原作是100个，在代码中可更改），模型根据这些物体对象与图片中全局上下文的关系直接并行输出预测集，也就是 Transformer 一次性解码出图片中所有物体的预测结果，这种并行特性使得 DETR 非常高效。
GPT2-Chinese 文本生成,训练AI写小说,AI写小说2
在根目录（目录\GPT2-Chinese\）下建立文件夹data 和modeldatamodel。
