如何把图片放大保持清晰度？手把手教你7个方法
本文介绍了数字图像无损放大的多种方法，包括使用软件、插值、深度学习等，并详细说明了每种方法的具体操作步骤。同时，还讨论了各种方法在不同领域的应用和案例分析。
Datawhale AI夏令营第四期 AIGC方向 task01小白学习笔记
文生图主要以SD系列基础模型为主，以及在其基础上微调的lora模型和人物基础模型等。接下来，我们简单了解下提示词、lora、ComfyUI和参考图控制这些知识点。
1区著名水刊《Scientific Reports》论文被撤稿：数据未授权使用
一篇关于国际热核聚变实验堆（ITER）内部泄漏事故初步风险评估的研究，在《科学报告》上发表后不久被撤回。
EchoMimic 数字人项目：语音驱动图像说话项目
参考：https://github.com/BadToBest/EchoMimic下载模型下载位置放到下面下载代码目录下， cd EchoMimic 下下载代码运行代码自定义图像和音频，更改./configs/prompts/animation.yaml 文件即可运行后的生成视频保存到output文
一文搞懂LLM大模型！LLM从入门到精通万字长文（2024.7月最新）
LLM大模型从入门到精通
基于重要性加权的LLM自我改进：考虑分布偏移的新框架
在这篇论文中,证明过滤掉正确但具有高分布偏移程度(DSE)的样本也可以有利于自我改进的结果。
lora微调Qwen模型全流程
LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种用于大模型高效微调的方法。通过对模型参数进行低秩分解和特定层的微调，LoRA 能在保持模型性能的前提下显著减少训练所需的参数量和计算资源。接下来是对 LoRA 微调 Qwen 模型的完整技术流程概述：模型和分词器加载首先，从预训练模型库中加载预
AI：239-YOLOv8的高效涨点 | 集成EfficientViT提升主干网络性能
高效的多头注意力机制：相比传统的ViT，EfficientViT通过改进的多头注意力机制，降低了计算复杂度。轻量级设计：EfficientViT通过减少网络参数和计算量，实现了更低的延迟和更少的资源消耗。增强的特征提取能力：通过混合使用卷积和变换器，EfficientViT在保持高效的同时，能够提取
抄作业！AI洗稿方法技巧大公开，告别人工，轻松搞定机器味
大象考虑到许多无法使用国外 AI 工具的朋友，或者是预算不足的朋友，为您推荐几种免费洗稿的途径，虽说免费，可一点儿也不比使用付费工具逊色。能够看到左侧，存在新建对话，接着就是历史对话记录，再下面就是智能体了，有官方类似 GPTs 商店的，有自己构建的，也有网上的大佬们创建的。描述：我是您的日常语言文
2024年华数杯全国大学生数学建模竞赛A题机械臂关节角路径的优化设计思路代码分析
A题"机械臂关节角路径的优化设计"：运动学逆解模型、多目标优化算法（如NSGA-II或MOEA/D）、路径规划算法（如RRT或A*算法）、动力学模型、人工势场法避障算法、启发式算法（如遗传算法或粒子群优化）等。
【可能是全网最丝滑的LangChain教程】十九、LangChain进阶之Agents
LangChain 的代理（Agents）模块允许开发者使用语言模型作为推理引擎，以动态确定执行的一系列动作，而不是硬编码这些动作。
一文彻底搞懂Transformer - Add & Norm（残差连接和层归一化）
在Transformer模型中，Add & Norm（残差连接和层归一化）是两个重要的组成部分，它们共同作用于模型的各个层中，以提高模型的训练效率和性能。网络退化：网络退化（Degradation）是深度学习中一个常见的现象，特别是在构建深层神经网络时更为显著。它指的是在网络模型可以收敛的情况下，随
大模型推理加速调研（框架、方法）
大模型推理加速的目标是高吞吐量、低延迟。吞吐量为一个系统可以并行处理的任务量。延时，指一个系统串行处理一个任务时所花费的时间。调研了一些大模型推理的框架。
催化反应产率预测赛题--Datawhale AI夏令营
碳氮成键反应、Diels-Alder环加成反应等一系列催化合成反应，被广泛应用于各类药物的生产合成中。研究人员与产业界在针对特定反应类型开发新的催化合成方法时，往往追求以高产率获得目标产物，也即开发高活性的催化反应体系，以提升原子经济性，减少资源的浪费与环境污染。然而，开发具有高活性的催化反应体系通
ai聊天软件有哪些？三个ai机器人聊天软件分享你
其中，ai机器人聊天软件已经成为了一种非常流行的人工智能应用。简介：GPT AI Power是一款基于GPT技术的智能聊天软件，拥有良好的智能应答能力，我们可以通过与它对话来获取各种信息，例如天气、新闻、娱乐等。简介：AI聊天助手是一款基于人工智能技术开发的智能聊天软件，不仅可以提供简单的问答服务，
详解归一化、标准化、正则化以及batch normalization
一文详解归一化、标准化、正则化以及batch normalization
AI：39-基于深度学习的车牌识别检测
从基础到实践，深入了解算法、案例和最新趋势。无论你是初学者还是经验丰富的数据科学家，通过案例和项目实践，掌握核心概念和实用技能。每篇案例都包含代码实例，详细讲解供大家学习。📌📌📌本专栏包含以下学习方向：机器学习、深度学习、自然语言处理（NLP）、机器视觉、语音识别、强化学习、推荐系统、机器学习
使用Python和scikit-learn实现支持向量机（SVM）
支持向量机是一种二类分类模型，它的基本思想是在特征空间中找到一个最优的超平面，能够将不同类别的数据点分隔开来，并且使得两侧距离最近的数据点（支持向量）到超平面的距离最大化。对于非线性可分的数据集，SVM通过核函数将数据映射到高维空间，使得数据线性可分。# 定义绘制决策边界和支持向量的函数# 确定绘图
图像相关的基础知识【RGB和RGBA】—附python代码实现
图像处理基础知识，了解RGB和RGBA
人工智能全景图2.0 | 一文了解人工智能学科
如果你对人工智能感兴趣，不妨来看看人工智能学科的全景地图！
