使用一个可变形的二维模型来检测图像中的特定物体
这个脚本展示了如何使用HALCON软件进行图像处理和模式识别，特别是在工业自动化和质量控制领域中检测特定物体的应用。通过创建可变形模型，可以适应物体的不同姿态和形状变化。
【程序员在 AI 时代的核心竞争力：技术深耕与软技能并重】
在 AI 时代，程序员的工作方式正在发生变革，但这并不意味着程序员的角色会被取代。相反，通过技术深耕、广泛学习、提升软技能、终身学习和创新思维，程序员可以在这个新时代中找到自己的位置，发挥自己的价值。让我们拥抱变化，不断提升自己，成为 AI 时代不可或缺的技术专家和创新者。👍🏻呗。❤️❤️❤️本
一文弄懂Python环境
本文旨在从本质上弄清python环境的运作以及配置机理，让读者摆脱环境混乱的困境，毕竟环境配置的好，代码才跑的通畅。
40个高阶ChatGPT学术论文指令集（附GPT使用链接）
如果您发现语法或拼写错误，请将您发现的错误列在一个两栏的标记表中，将原文放在第一栏，将更正后的文本放在第二栏，并突出显示您修复的关键词。在开始前，提示词使用建议选择目前最强的模型，不同模型对指令的follow能力有极大的差距，纵使你写了再好的指令，模型无法遵循指令去执行任务都是无效的。如果你发现了语
2025计算机视觉领域顶会新方向！
作为计算机视觉领域的顶级学术会议CVPR，每年评选出的一篇或多篇最佳论文，不仅为计算机视觉领域的顶级学术荣誉，更代表了将对未来技术或行业发展产生重要影响的里程碑式研究成果。今年的CVPR最佳论文近乎“万里挑一”。CVPR 2024 今年一有效投稿 11532 篇，接收 2719篇。根据最新公示的组委
从头开始搭建 Langchain-Chatchat 0.3x
langchain-chatchat 0.3x 从零开始本地部署搭建，rag本地知识库学习
Datawhale AI夏令营第四期魔搭- AIGC文生图方向 task02笔记
本次是学习内容是Datawhale AI夏令营第四期-AIGC文生图方向的学习笔记。学习链接地址Datawhale。欢迎大家在评论区交流。AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）即人工智能生成内容，即人工智能通过学习大量的数据，来实现自动生成各种
迎接AI革命：程序员如何在新时代中脱颖而出
随着ChatGPT、Midjourney等大语言模型的崛起，AI辅助编程工具在编程领域的应用越来越广泛，极大地改变了程序员的工作方式。本文探讨了AI工具对编程效率和质量的提升，同时也指出了过度依赖AI可能带来的编程基本功弱化和创新能力下降等风险。为了在竞争中脱颖而出，程序员需要重点发展复杂系统设计能
程序员必背单词最全总结
这些都是我认为需要掌握的单词，就算有些英文你不熟悉，但是对应的中文至少了解什么意思。看完这个系列，希望你：第一能认识更多单词第二是拓宽自己的知识面，哪个概念不懂就自己去主动了解这些是编程语言中用来执行特定操作的保留词，例如循环、条件判断和数据类型等。在计算机科学中常见的概念，如排序算法、搜索技术、链
百川大模型微调指令详解
设定 beta2 为 0.98 比默认的 0.999 稍低，可能会使得优化过程对历史信息的依赖程度降低，从而提高优化过程的灵活性，但也可能增加训练过程中的噪声。在使用 Adam 或其他类似的优化算法（如 RMSprop、Adagrad）时，历史梯度对当前梯度的影响主要体现在如何计算梯度的动量（即梯度
从零入手人工智能（6）—— 聚类
在远古时代，人类就使用聚类算法将不同的物种进行分类，他们会把温和的食草动物归类为“安全动物”，会把长了4条腿的大型食肉猫科动物划分为“危险动物”。同时他们会把这个不同类型动物的特征告诉给他们的后代，后代会根据这些特征标签来对看到的动物进行分类，判断该动物是否存在危险。
AI Agent: AI的下一个风口 从图形用户界面到自然语言的进化
在计算机发展的早期阶段，命令行界面（Command Line Interface, CLI）是用户与计算机交互的主要方式。用户需要记忆和输入各种命令来执行操作，这对用户的专业技能要求较高，使用起来并不友好。AI Agent (人工智能代理) 是指能够感知环境、进行决策和执行动作的智能体，它可以模拟人
一个可一键生成短视频的AI大模型，亲测可用
MoneyPrinterTurbo —— 一个利用大模型，一键生成短视频的开源项目。只需输入视频主题或关键词，就可以全自动生成视频文案、视频素材、视频字幕、视频背景音乐，最后合成一个高清的短视频。
点云数据增强~综述
目前，很少有研究针对不同的点云处理任务，使用一致的基线网络和数据集来评估点云数据增强方法的性能。我们提出的分类体系中的子类别代表了文献中已用于点云数据增强的各种方法的总结，或具有潜力被用于点云数据增强的方法。作为比较各种增强方法的另一部分，附录中（详见论文）还概述了使用增强点云数据的下游任务的定量性
一文了解大模型的三种类型
基座模型（base模型）、聊天模型（chat模型）和指令模型（instruct模型）分别是什么？
pytorch里tensor用法总结
通过这篇总结，希望可以帮助pytorch学习者更好掌握Tensor的基本用法。
深度学习实战:手把手教你构建多任务、多标签模型
在本文中,我们将基于流行的 MovieLens 数据集,使用稀疏特征来创建一个多任务多标签模型,并逐步介绍整个过程。所以本文将涵盖数据准备、模型构建、训练循环、模型诊断,最后使用 Ray Serve 部署模型的全部流程。
部署和体验llama3.1:8B中文微调版本
llama-3-1 meta于2024-07-23发布文档gitCloudflare提供了免费访问的入口如下，Llama 3.1模型在中文支持方面仍有较大提升空间在Hugging Face上已经可以找到经过微调、支持中文的Llama 3.1版本。
CPU天梯图（2024年8月新版），含锐龙9000/AI 300/骁龙X/酷睿200V
8月“船”新的CPU天梯图来了
Transformer--编码器和解码器（包含掩码张量，注意力机制，多头注意力机制）
编码器部分: 由N个编码器层堆叠而成，每个编码器层由两个子层连接结构组成，第一个子层连接结构包括一个多头自注意力子层和规范化层以及一个残差连接，第二个子层连接结构包括一个前馈全连接子层和规范化层以及一个残差连接💡在讲述编码器的结构之前，我们先引入三个概念--掩码张量，注意力机制，多头注意力机制。
