智能优化算法之粒子群算法（PSO）的实现（Python附源码）
使用Python编程语言实现粒子群算法用于优化问题的求解，分别从实现思路、算法步骤以及实例这三个部分展开介绍，附源码，操作简单，适合新手学习。
强化学习稀疏奖励问题（sparse reward）及解决方法
通常在训练智能体时，我们希望每一步动作都有相应的奖励。但是某些情况下，智能体并不能立刻获得奖励，比如全局奖励的围棋，最终获胜会得到奖励，但是人们很难去设定中间每步的奖励，这会导致学习缓慢甚至无法进行学习的问题。稀疏奖励，奖励塑型，课程学习，好奇心模块，分层强化学习
人工智能概论报告-基于PyTorch的深度学习手写数字识别模型研究与实践
CQUPT人工智能概论的课程大作业实践应用报告，供大家参考，如果有需要word版的可以私信我，或者在评论区留下邮箱，我会逐个发。word版是我最后提交的，已经调整统一了全文格式等。希望能给大家提供一些参考。如果起到作用请给我点个赞哦，嘿嘿嘿嘿
目标检测算法——图像去雾开源数据集汇总（速速收藏）
🎄🎄近期，小海带在空闲之余收集整理了一批图像去雾开源数据集资源供大家参考。整理不易，小伙伴们记得一键三连喔！！！🎈🎈
树莓派4B+新版系统debian10以上，找回摄像头驱动以及raspistill命令
这几个都正常使用，但是无论尝试网上什么方法，都无法解决 detected=0的问题，导致在使用OpenCV调用摄像头时一直出错，在/etc/module中添加bcm2835-4vl2也不行，由于是新版系统，官方推荐使用libcamera，raspistill 指令已被废弃， 无法使用。虽然libca
AI直播换脸——DeepFaceLab 3.0模型训练与微调
DeepFaceLab是一种基于深度学习的人脸合成和转换工具。它使用了深度神经网络来分析和修改图像中的人脸部分，可以实现将一个人的脸部特征应用到另一个人的照片上，或者进行面部表情、年龄、性别等特征的变换。DeepFaceLab具备一系列核心功能，包括人脸检测、关键点定位、面部表情识别和特征提取。这些
4个解决特定的任务的Pandas高效代码
在本文中，我将分享4个在一行代码中完成的Pandas操作。这些操作可以有效地解决特定的任务，并以一种好的方式给出结果。
深度学习论文学习
高光谱图像分类
人工智能时代：AIGC的横空出世
AIGC是一种新的人工智能技术，即人工智能生成内容。它是一种基于机器学习和自然语言处理的技术，能够自动产生文本、图像、音频等多种类型的内容。
【PyTorch】第六节：乳腺癌的预测（二分类问题）
上一个实验我们讲解了线性问题的求解步骤，本实验我们以乳腺癌的预测为实例，详细的阐述如何利用 PyTorch 求解一个非线性问题。
FPGA实现cameralink接口图像传输
fpga实现cameralink图像传输
AI时代架构师之路：技术、洞察和创新的完美融合
AI时代架构师之路：技术、洞察和创新的完美融合，感谢大家的支持
【人工智能】实验一：基于MLP的手写体字符识别
这个是黑龙江大学-马吉权老师的人工智能课的实验，这个老师听说科研很好，但是他交的就是有点云里雾里，主要是概念，没有实际代码，令人感叹，不过没有期末考试，还挺好过的。实验的主要内容就是将一个28*28的图化为[0-1，784]的值，前面是灰度值。这个识别正确率不高，简单的几个还行，5和8一直都很难识别
C-means聚类算法实战 — 地表植被分类/数字聚类
C 均值 (C-means) 算法是一种很常用的聚类算法，其基本思想是，通过迭代寻找 c 个聚类的一种划分方案，使得用 c 个聚类的均值来代表相应各类样本时所得到的总体误差最小。C 均值方法有时也被称作 k 均值 (k-means) 方法
python 将txt文件转换成csv文件
今天今天又来了一个冷门脚本！读取txt文件中的数据转换成csv文件。比如下面文件开始有规律分布着需要提取的数据，从第三行开始提取，并且对数据进行处理，最后进行输出。
C++静态链接库的生成以及使用
这篇文章简单讨论一下VS如何生成和使用C++静态链接库，示例使用VS2022环境。
47-设计问题-最小栈
因为 dp[1][i] 表示偷了这一家所以前一家必定不能偷，只能是 dp[0][i-1] 但是又因为偷了当前这个一家收益还要增加 nums[i]你是一个专业的小偷，计划偷窃沿街的房屋。每间房内都藏有一定的现金，影响你偷窃的唯一制约因素就是相邻的房屋装有相互连通的防盗系统，偷窃 1 号房屋 (金额 =
从零开始的c语言日记day36——指针进阶
数组指针的概念和指针数组的概念
C语言好好题（一维数组）
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CSGO搬砖项目全面讲解 ，CSGO搬砖注意事项
由于从Steam平台购买的装备有7天的冻结期，需要等待7天后才能在BUFF上进行销售，因此市场波动会对销售产生影响。
