[YOLOv7/YOLOv5系列算法改进NO.8]非极大值抑制NMS算法改进Soft-nms
前 言：作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv5，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv5的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效
量化研究分享：使用LSTM模型预测股价
最近收到小伙伴的私信，说人工智能很火，问毛豆有没有可能用人工智能来炒股呢？今天毛豆就以时序分析中常用的LSTM模型为例，来和大家分享一下机器学习技术是如何应用于股价预测的。
windows10,CUDA、GPU 版本的torch安装
本文在win10环境下安装gpu版本的torch和CUDA，并测试torch
BP神经网络原理
BP神经网络（Back Propagation Neural Network）是一种基于误差反向传播算法（Back Propagation Algorithm）的人工神经网络，也是应用最广泛的神经网络之一。它可以用来解决分类、回归、模式识别、数据挖掘等多种问题。BP神经网络由输入层、隐层和输出层组成
Chat Gpt 4.0 API接口技术对接
GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一种基于Transformer网络架构的自然语言处理模型，能够生成自然、连贯的语言文本。GPT API接口技术是指将GPT模型应用于API接口开发，使得通过API能够实现自然语言生成的功能。GPT API接口技术的具体实
NVIDIA显卡驱动及CUDA相关安装流程（包括多版本cuda切换）
NVIDIA显卡驱动及CUDA相关安装流程——包含多版本cuda切换
2021年研究生数学建模竞赛优秀论文汇总
参赛者提交的作品应为一篇包括模型假设、模型建立、模型求解、模型改进以及结果分析与检验等内容的论文。作品评审的标准主要为模型及其假设与结果的合理性、创造性、文字表述的规范性。，并经过提炼加工，不要求参赛者预先掌握深入的专门知识。面向全国研究生培养单位和企事业单位广泛征集竞赛命题，由专家委员会讨论最终确
设置和使用DragGAN：搭建非官方的演示版
DragGAN的官方版还没有发布，但是已经有非官方版的实现了，我们看看如何使用。DragGAN不仅让GAN重新回到竞争轨道上，而且为GAN图像处理开辟了新的可能性。
魔改YOLOv5/YOLOv7高阶版——改进之结合解耦头Decoupled_Detect
🚀🚀🚀NEW！！！魔改YOLOv5/YOLOv7目标检测算法来啦 ~💡魔法搭配计算机视觉领域各类创新新颖且行之有效的网络结构，平均精度均值mAP涨点明显，实验效果也俱佳。有需要的小伙伴可以在CSDN后台留言+点赞收藏喔！！！👍👍👍🔥🔥🔥
七篇深入理解机器学习和深度学习的读物推荐
在这篇文章中将介绍7篇机器学习和深度学习的论文或者图书出版物，这些内容都论文极大地影响了我对该领域的理解，如果你想深入了解机器学习的内容，哪么推荐阅读。
【人工智能】常见问题以及解答
人工智能（Artificial Intelligence, AI）是一门涉及计算机科学、数学、心理学、哲学等多个领域的交叉学科，旨在研究如何使计算机能够像人一样地思考、学习和行动。在过去几十年中，人工智能技术得到了广泛的应用和发展，涵盖了诸如机器学习、自然语言处理、计算机视觉、知识表示和推理等多个方
【最新】CUDA Toolkit版本及可用PyTorch对应关系（参考官网）
【最新】CUDA Toolkit版本及可用PyTorch对应关系（参考官网）
基于YOLOv5的水下海洋目标检测
准确率表示模型对正确目标的识别率，召回率表示模型对所有目标的识别率，精确率表示模型对所有预测目标的正确率，F1 分数表示准确率和召回率的调和平均数，平均精度表示模型在所有类别上的平均精度。本文提出了一种基于 YOLOv5 的水下海洋目标检测方法，使用数据增强方法进行了大量实验，并与其他方法进行了对比
QLoRa：在消费级GPU上微调大型语言模型
LoRa让我们的微调变得简单，而QLoRa可以让我们使用消费级的GPU对具有10亿个参数的模型进行微调，
配置深度学习环境（tensorflow-gpu版）
tensorflow
冲激阶跃与卷积
时移性质：若ƒ1(t)*ƒ2(t)=ƒ(t)，则有ƒ1(t-t1)*ƒ2(t-t2)=ƒ(t-t1-t2)。分配律：ƒ1(t)*[ƒ2(t)+ƒ3(t)]=ƒ1(t)*ƒ2(t)+ƒ1(t)*ƒ3(t)；f(t)与冲激偶函数的卷积：ƒ(t)*δ’(t)=f’(t)*δ(t)=ƒ’(t)；2）反转平移
AI 工具合辑盘点，总有一款适合你
等功能。其中，翻译支持。
空间变形网络——STN
CNN 的机理使得 CNN 在处理图像时可以做到 transition invariant，却没法做到 scaling invariant 和 rotation invariant。即使是现在火热的 transformer 搭建的图像模型 (swin transformer, vision tran
yolov7改进系列
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YOLOv5基础知识点——激活函数
激活函数
