【AI基础】第四步：保姆喂饭级-langchain+chatglm2-6b+m3e-base
保姆喂饭级，手把手安装langchain,使用大模型chatglm2-6b和嵌入模型m3e-base。
Python计算机视觉编程 第四章
OpenGL 使用 4×4 的矩阵来表示变换，照相机与场景的变换分成了两个矩阵，GL_PROJECTION 矩阵和GL_MODELVIEW 矩阵。由于我们需要限制旋转矩阵 R 为正定的（否则，旋转坐标轴即可），所以如果需要，我们可以在求解到的结果中加入变换T来改变符号。如果图像中包含平面状的标记物体
comfyui入门｜超详细安装教程（汉化+管理器）
今天我给大家分享的是怎么安装comfyUI。网上安装comfyui的教程有很多，但是说的有点偏复杂了，特别是安装节点的时候，其实没那么难，这篇文章我就给大家分享下如何快速安装comfyui及各个节点的安装卸载。其实刚开始我也摸索了很久，遇到很多问题，我把遇到的问题都给大家整理好了，继续往下看；本次教
Yolo-World在基于自己的数据集训练后zero-shot能力显著下降甚至消失的问题
关于yolo-world的零样本检测能力问题
全球最强AI程序员 “Genie” 横空出世
Genie是迄今为止世界上最好的 AI 程序员。Genie启动。cosine.sh。
yolov5模型 9fps提升至27fps全过程
1. 安装ACLLite核心流程应该是怎么样的？3. NPU_HOST_LIB 的环境变量跟 /etc/profile中的不一样怎么办？9. videocapture.VideoCapture和cv2.VideoCapture的区别？11. mean_chn_i var_reci_chn 代表
推荐几款支持AI剪辑并可使用个人视频素材的软件！
点击编辑按钮，可以进入一键成片后的编辑状态，在这里你可以更换每段的视频素材、文案等，也可以编辑草稿，进行更多视频内容编辑，编辑完成后，点击右上角的“导出”按钮，就可以将编辑好的视频导出到本地！另一种是“输入和提取文案”，切换到“输入和提取文案”，自己输入视频脚本，或是点击“提取视频文案”功能键，选择
【大模型】 智谱 AI 的 GLM-4 来了，26 种语言支持，最高支持 1M 上下文长度（约 200 万中文字符）
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丹摩智算：如何在云端开发一个AI应用——基于UNet的眼底血管分割案例
丹摩智算低价狂欢节开始，4090、显示器等神秘好礼等待大家！
【AI大模型】-- 应用部署
这个数据可以有点偏大，我在实测过程中，部署llama3:14b的大模型，占用了仅16G内存，触发推理时会多一些，这个数据可作为参考。它特别适合大规模深度学习任务，通过高效的架构在性能和能源消耗上表现出色。：若需高速下载，尤其依赖于 GitHub 或 Docker 官方镜像，建议选择国外服务器。Goo
中介效应模型【STATA】
中介效应分析在社会科学研究中具有重要的地位，它有助于我们理解自变量如何通过中介变量影响因变量。在本文中，我们将详细介绍中介效应模型的理论原理，并结合 Stata 软件进行具体的操作步骤演示，同时考虑控制变量的影响。如果自变量 X 对因变量 Y 的总效应（c）可以分解为直接效应（c'）和通过中介变量
基于距离度量学习的异常检测：一种通过相关距离度量的异常检测方法
但在本文中,将一种非常通用且可能未被充分使用的方法,用于计算表格数据中两条记录之间的差异,这对异常检测非常有用,称为*距离度量学习* - 以及一种专门应用于异常检测的方法。
MaskRCNN 在 Windows 上的部署教程
在’train’模式下，主要关注dataset、weights和logs参数，确保它们正确指向了训练所需的数据集、权重文件和日志目录。在’splash’模式下，除了上述参数外，还需要关注image或video参数，确保它们正确指向了要检测的目标图像或视频文件。同时，weights参数应指向一个已训练
Transformer——逐步详解架构和完整代码搭建
Transformer是一个经典的编码解码结构，编码器decoder负责编码，解码器encoder负责解码。Transformer是基于seq2seq的架构，提出时被用在机器翻译任务上，后面变种Swin Transformer和Vision Transformer让其在CV领域也大放异彩。
使用imu_tools对IMU进行滤波可视化
本文是使用imu_tools对IMU数据进行滤波可视化。
从大模型到通用AI《智能计算系统》带你揭秘大模型背后的智能计算革命
全面贯穿人工智能整个软硬件技术栈以大模型为牵引，形成智能领域的系统思维前沿研究与技术实践结合，快速提升智能领域的系统能力第2版的更新内容包括如何构建大模型算法（第2、3章），如何让编程框架支撑海量处理器分布式训练大模型（第4、5章），如何在单个处理器层面实现算力提升（第6、7章），如何面向大模型进行
AI：230-YOLOv8与RT-DETR的完美结合 | 重塑目标检测技术的前沿【保姆级教程】
YOLOv8 继承了 YOLO 系列的轻量化和高效性，通过优化网络架构和训练策略，实现了在主流数据集上的领先表现。然而，YOLOv8 的检测头仍采用经典的 anchor-based 设计，这在处理高密度或多尺度目标时可能存在局限性。RT-DETR 是最近提出的一种基于 Transformer 的目标
如何创建和使用`.env`文件
env文件是一种用于存储环境变量的配置文件，它可以帮助你在不同的项目或应用中安全地管理敏感信息，如API密钥、数据库连接字符串等。本文将详细介绍如何创建.env文件，以及如何在项目中使用这些环境变量。.env。
Qwen2-57B-A14B预训练
Qwen2-57B-A14B作为一个强大的MoE模型,在保持较小激活参数规模的同时,实现了优秀的性能表现,为大规模语言模型的应用提供了新的可能性。任务中表现优异,超越了当前主流的MoE开源模型。SwiGLU激活函数。
ROS下进行深度相机标定及点云赋色（d2c）
深度相机的标定以及点云赋色（d2c）
