走进人工智能|深度学习 算法的创世纪
作为读者，您可能会好奇深度学习在不同领域的应用。无论是医疗、金融、交通还是娱乐，深度学习都有着巨大的潜力。它能够帮助医生诊断疾病、帮助金融机构预测市场趋势、改善交通流量管理，并为我们提供更智能化的娱乐体验。随着技术的进一步发展，我们可以期待深度学习在更多领域中的应用，为我们的生活带来更多的便利和创新
【李宏毅】HW12
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“OSError: [WinError 126] 找不到指定的模块”的解决办法
如果没有，确定为缺失此文件报错；如果有，可能是dll文件所依赖的文件报错或缺失；又或是最近安装的包冲突。如果进入此环境，import torch 报错，再次可确定为环境出现错误。1.确认该绝对路径下是否存在torch_python.dll文件。注意：网速的原因可能会让下载不成功；不同的命令可能会让下
【Stable Diffusion】lora的基础使用技巧
在使用Stable Diffusion加载lora时，往往出现生成的图像效果与示例图像效果差距较大的情况，生成的图像质量不能令人满意，本文提供五个lora的基础使用技巧，提高生成图像的效果质量
快速了解机器视觉(CV)基础知识
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幸福的烦恼：显卡算力太高而pytorch版本太低不支持
如果您想在PyTorch中使用NVIDIA GeForce RTX 3090 GPU，请查看https://pytorch.org/get-started/locally/的说明。翻译一下就是：RTX 3090的算力是8.6，但是当前的PyTorch依赖的CUDA版本支持的算力只有3.7、5.0、6
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YOLO v8！| 附教程+代码 以及 vs YOLOv6 v3.0
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【Meta-AI】Sam-分割一切 测试
近日，Meta AI在官网发布了基础模型 Segment Anything Model（SAM）并开源，其本质是用GPT的方式（基于Transform 模型架构）让计算机具备理解了图像里面的一个个“对象”的通用能力。图像分割是计算机视觉中的一项重要任务，有助于识别和确认图像中的不同物体，把它们从背景
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为了训练 VQGAN 模型，需要使用大量的图像数据集和一些预处理技术，如数据增强和图像裁剪等。在训练过程中，VQGAN 模型会优化两个损失函数：一个用于量化误差（即离散化向量和连续值之间的误差），另一个用于生成器和判别器之间的对抗损失。在实际应用中，VQGAN 可以用于许多有趣的任务，如从文本生成图
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开源大型语言模型(llm)总结
大型语言模型（LLM）是人工智能领域中的一个重要研究方向，在ChatGPT之后，它经历了快速的发展。
损失函数——均方误差（Mean Squared Error，MSE）
在使用MSE作为损失函数进行优化时，通常会采用梯度下降等优化算法来最小化MSE的值，从而提高模型的性能。MSE的值越小，说明模型的预测值与真实值之间的差异越小，模型的性能越好。如果需要在训练模型时使用MSE作为损失函数进行优化，可以在训练循环中计算损失，并使用反向传播算法更新模型参数。在PyTorc
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