什么是人工智能领域的 Foundation Model？
GPT 模型采用了预训练加微调的方式，通过大规模的语料库训练出来的模型，可以在多种 NLP 任务中表现出色，如文本分类、机器翻译、摘要生成等。人工智能领域的 Foundation Model，通常指的是一类被广泛使用的基础模型（或称基础架构模型），是在海量数据和计算资源的基础上训练出来的通用、通用性
神经辐射场（NERF）模型：一个令人惊叹的三维场景重建方法
简单来说，NERF 模型是一种基于神经网络的三维场景重建方法。与传统方法不同，NERF 模型 只需要从单个或少数几个 2D 视角中预测每个像素点的颜色和深度值，而不需要使用多个 2D 图像或视角。它通过学习一个表示场景中每个点的神经辐射场函数来实现这一点。
10分钟训练属于你的AI变声器
模型的话，可以使用其他人分享的，也可以自己训练模型。下面介绍怎么训练模型。
对卡尔曼滤波的理解：平滑插值、滤波和预测！想用的来看啦！
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Stable Diffusion模型运算量分析
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YOLOV5的FPS计算问题
pre-process：图像预处理时间，包括图像保持长宽比缩放和padding填充，通道变换（HWC->CHW）和升维处理等；inference：推理速度，指预处理之后的图像输入模型到模型输出结果的时间；NMS ：你可以理解为后处理时间，对模型输出结果经行转换等；data换为自己的数据集对应的yam
基于onnx模型和onnx runtime推理stable diffusion
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torch 1.13.0 对应的torchvision版本
奈何官网也没有说对应的torchvision版本是啥，如果想要。由于torch版本肯定是会快速迭代更新的，比起记住特定版本，倒不如记住这个思路。torch最新的stable版本是。
【深度学习环境】如何查看CUDA版本 | 两个CUDA版本各表示什么 | 是否可以在同一设备安装多个CUDA版本
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改进YOLO系列：改进YOLOv8，教你YOLOv8如何添加20多种注意力机制，并实验不同位置。
注意力机制（Attention Mechanism）是深度学习中一种重要的技术，它可以帮助模型更好地关注输入数据中的关键信息，从而提高模型的性能。注意力机制最早在自然语言处理领域的序列到序列（seq2seq）模型中得到广泛应用，后来逐渐扩展到了计算机视觉、语音识别等多个领域。注意力机制的基本思想是为
Wandb是啥，怎么用
使用Wandb非常简单，首先需要安装Wandb的Python包，可以通过pip或conda来安装。安装完成后，需要在Python脚本中导入wandb库，登录Wandb，创建一个项目并设置实验。在实验中，可以记录各种指标、超参数、模型权重等，并进行可视化分析。最后，可以将实验的结果保存在Wandb的云
LabelImg安装使用教程：
LabelImg
CUDA与TensorRT(5)之TensorRT介绍
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因子分解机介绍和PyTorch代码实现
因子分解机（Factorization Machines，简称FM）是一种用于解决推荐系统、回归和分类等机器学习任务的模型
如何利用ChatGPT进行论文润色-ChatGPT润色文章怎么样
ChatGPT可以润色文章，使用其润色功能可以为用户提供更加整洁、清晰、文采动人的文本。但需要注意以下几点：需要保持文本的一致性和完整性。当使用ChatGPT进行润色时，需要注意保持文本的一致性和完整性。不应改变原始文章的意义、论点和逻辑结构，尤其是在非常规文章类型上，比较灵活的润色方式和人为的润色
手把手教学YOLOV5在RK3568的部署应用及代码实现
YOLOV5模型移植在RK3568
【超详细小白必懂】Pytorch 直接加载ResNet50模型和参数实现迁移学习
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Meta-Transformer 多模态学习的统一框架
Meta-Transformer是一个用于多模态学习的新框架，用来处理和关联来自多种模态的信息
卸载cpu版本的torch并离线安装对应的gpu版本
每次从github上安装项目对应的库，利用requirements.txt安装很容易出现版本不对应的情况，尤其是将torch的gpu版本安装成cpu。这里记录一些查看版本的指令和离线安装的方法，就不用每次百度啦！（注：其他库的离线安装也可以用同样的方法，只需要去相应的网站下载wheel即可）第一个框
