Transformers回顾 ：从BERT到GPT4
在本文中，我们将研究革命性的Transformers架构以及它如何改变NLP，我们还将全面回顾从BERT到Alpaca的Transformers模型，重点介绍每种模型的主要特征及其潜在应用。
RealSense D435i深度相机介绍
D435i硬件结构及各个组件原理详解
使用LSTM预测结果为一条直线原因总结
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深入浅出Pytorch函数——torch.ones
torch.ones
yolov7目标检测：基于自定义数据集完成检测、训练、测试
主要分三步：（1）环境配置与文件配置（2）检测（3）训练。其中，检测和训练都是可以独立进行的。检测是依赖于权重文件即可运行，而训练是基于自定义训练数据集和超参数生成权重文件。
基于SadTalker的AI主播，Stable Diffusion也可用
基于之前的AI主播的的学习基础和，这次尝试一下VideoRetalking生成效果。总体来说，面部处理效果要好于Wav2Lip，而且速度相对于Wav2Lip+GFPGAN也提升很多，也支持自由旋转角度，但是如果不修改源码的情况下，视频的部分截取稍微有点问题。这个训练图片还好，如果是做视频的话还是比较
概述：隐式神经表示（Implicit Neural Representations，INRs）
本文主要概述了隐式神经表示的相关内容，主要倾向于三维重建的应用。同时对隐式表示做了一个展开阐述。
使用思维链（Chain-of-thoughts）提示在大型语言模型中引出推理
“思维链提示”的方法，通过生成一系列中间推理步骤或思维链来提高法LLM 的复杂推理能力。
毕业设计-基于深度学习的图像去噪方法研究
毕业设计-基于深度学习的图像去噪方法研究：图像去噪是利用图像序列的上下文信息去除噪声，从而恢复出清晰图像的一种技术，是计算机视觉领域重要研究内容之一。随着机器学习的发展，深度学习在图像去噪领域得到广泛应用，成为处理图像去噪的有效解决方法。图像的去噪研究是计算机视觉领域的重要组成部分。近年来，基于深度
【YOLO系列】YOLOv4论文超详细解读2（网络详解）
YOLOv4包含的tricks超级详细介绍，更深一步的解读。
李宏毅_机器学习_作业4（详解）_HW4 Classify the speakers
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Python ：MNIST手写数据集识别 + 手写板程序 最详细，直接放心，大胆地抄！跑不通找我，我包教！
利用Python语言编写和调试一个识别手写数字图像的三层深度前馈网络，包括数据预处理，网络模型构建，模型参数初始化和正向推理，反向梯度下降参数寻优，最后模型预测的功能。目的是学会基本的深度网络模型建立、训练和推理过程，理解深度网络的实现原理。
优化改进YOLOv5算法之添加SE、CBAM、CA模块(超详细)
本文主要是在YOLOv5算法中加入SE、CBAM和CA注意力机制模块，通过实验验证对比，加入CBAM和CA注意力机制后的效果均有所提升
激活函数（Relu，sigmoid，Tanh，softmax）详解
总结了常用的激活函数，如何在工程实践中合理选择激活函数。
文本匹配SimCSE模型代码详解以及训练自己的中文数据集
这个模型的定义其实很简单，就是用bert作为特征提取的基础模型，然后再bert模型输出的基础上加上一个dropout操作，就是代码中的pooling层，核心代码就是下面几行outputs . append(output) count += 1 except : break output = bert
LSTM+注意力机制(Attention)实现时间序列预测(PyTorch版)
本专栏整理了《深度学习时间序列预测案例》，内包含了各种不同的基于深度学习模型的时间序列预测方法，例如LSTM、GRU、CNN（一维卷积、二维卷积）、LSTM-CNN、BiLSTM、Self-Attention、LSTM-Attention、Transformer等经典模型，包含项目原理以及源码，每一
什么是注意力机制及其应用（self attention）？
注意力机制是自深度学习快速发展后广泛应用于自然语言处理、统计学习、图像检测、语音识别等领域的核心技术，例如将注意力机制与RNN结合进行图像分类，将注意力机制运用在自然语言处理中提高翻译精度，注意力机制本质上说就是实现信息处理资源的高效分配，例如先关注场景中的一些重点，剩下的不重要的场景可能会被暂时性
YOLOv5 backbone（一）
yolov5中Backbone部分
ChatGPT+Midjourney实现儿童绘本故事及其插图（数字1~10的故事）
近期AI对话技术与AI绘画技术突飞猛进。本文尝试结合AI对话与AI绘画进行儿童绘本内容的创作，发现AI对话技术已经超越大部分人类水平。但是AI绘画在精细的主体个数以及主体动作语义的理解上还远未达到人类水平。
预测任务评价指标acc,auc
1、分别表示什么TP（true positive）：表示样本的真实类别为正，最后预测得到的结果也为正；FP（false positive）：表示样本的真实类别为负，最后预测得到的结果却为正；FN（false negative）：表示样本的真实类别为正，最后预测得到的结果却为负；TN（true neg
