chatgpt赋能python：Python如何选取某几列？
本文由chatgpt生成，文章没有在chatgpt生成的基础上进行任何的修改。以上只是chatgpt能力的冰山一角。作为通用的Aigc大模型，只是展现它原本的实力。对于颠覆工作方式的ChatGPT，应该选择拥抱而不是抗拒，未来属于“会用”AI的人。🧡AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程 🧡专
Simulink 自动代码生成电机控制：非线性磁链观测器
磁链观测器有很好的低速效果，工程实践比较有意义。这里介绍了非线性磁链观测器的实现原理和方法，锁相环调参的方法。涉及了自动控制中的观测器和控制器相关的知识点。
YoloV5 训练长方形图像
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AI社交来了，百度、Soul“双向奔赴”
因此，百度加码AI社交，对其完善闭环也有一定助力。作为国内拥有顶级AI技术的公司之一，百度在AI技术上的实力不容小觑，不仅在“芯片层、框架层、模型层、应用层”有着全栈布局，其小度科技的“明星”产品智能音箱更是已经相当成熟，这都能为其布局AI社交产品打下坚实基础的同时，帮助其AI社交精准地把握用户需求
贝叶斯人工智能大脑与 ChatGPT
这篇论文提出的问题并不是全新的，而是受到了 Zhu＆Gigerenzer 在 2006 年的研究的启发。论文的研究旨在探讨 ChatGPT 在贝叶斯推理中的数学问题解决能力，并与儿童进行比较。因此，这篇论文的研究是在之前的研究基础上的进一步探索和实验。他们的工作结果表明，儿童有效地使用贝叶斯原理进行
Point-NeRF总结记录
Point-NeRF阅读总结记录 PPT形式
InternImage segmentation部分代码复现及训练自己的数据集（一）
算法InternImage复现细节。
AI：语音克隆MockingBird简介及实践（秒级生成你想要的语音内容）
随着人工智能技术的不断发展，语音克隆技术也得到了越来越多的关注和研究。目前，AI语音克隆技术已经可以实现让机器模拟出一个人的声音，甚至可以让机器模拟出一个人的语言习惯和表情。然而，AI语音克隆技术仍然面临着许多难点和痛点。首先，现有的语音克隆技术仍然存在着语音质量不够高、语音还原度不够高等问题，难以
【AIGC】一款离线版的AI智能换脸工具V2.0分享(支持图片、视频、直播)
一个基于roop 开发的换脸工具成品AI换脸工具V2.0。下载解压、打开就能用~支持图片换脸、视频换脸、直播换脸！
argparse.ArgumentParser() 用法解析
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【Linear Probing | 线性探测】深度学习 线性层
深度学习linear probing
最新ChatGPT网站程序源码+AI系统+详细图文搭建教程/支持GPT4.0/AI绘画/H5端/Prompt知识库
本系统使用Nestjs和Vue3框架技术，持续集成AI能力到本系统：核心功能：程序已支持ChatGPT3.5/4.0提问、AI绘画、Midjourney绘画（全自定义调参）、Midjourney以图生图、Dall-E2绘画、思维导图生成、Prompt知识库（可自定义训练）、AI绘画广场、邀请+代理分
检测文本是否由AI生成，GPT、文心一言等均能被检测
目前很多机构推出了ChatGPT等AI文本检测工具，但是准确率主打一个模棱两可，基本和抛硬币没啥区别。先说结论，我们对比了常见的几款AI检测工具，copyleaks检测相比较而言最准确。
【列车节能优化】--灰狼优化算法的应用
灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer，GWO）是一种新兴的优化算法，其灵感来源于狼群捕食行为。灰狼优化算法通过模拟狼群中的互动行为，寻找最优解。在列车节能优化中，我们可以将灰狼优化算法应用于调整列车速度等参数，实现节能的目的。灰狼属于犬科动物，被认为是顶级的掠食者，它们处于生物圈食物
SplitMask:大规模数据集是自我监督预训练的必要条件吗?
自监督预训练需要大规模数据集吗?这是2021年发布的一篇论文，提出了一种类似于BEiT的去噪自编码器的变体SplitMask，它对预训练数据的类型和大小具有更强的鲁棒性。
探讨AI伦理：如何确保AI系统的可靠性和透明度
作者：禅与计算机程序设计艺术 AI（Artificial Intelligence）是机器学习和深度学习等新兴计算机科学领域中一个热门的研究方向，它的应用范围越来越广泛，已经成为经济、政治、军事等各个领域的重要工具。而随着AI的应用规模越来越庞大，伴随其产生的一
AI 绘画Stable Diffusion 研究（二）sd模型ControlNet1.1 介绍与安装
ControlNet1.1 是Stable Diffusion 绘画插件，在2023年4月份更新了 V1.1 版本，发布了14 个优化模型，并新增了多个预处理器，并且在原有的模型上进行了一些优化，让它的功能比之前更加好用了。shuffle模型可以称为重组模型，从shuffle模型的是使用效果来看，s
重新安装CUDA；解决cudart64_100.dll not found问题
重新安装CUDA;解决cudart64_100.dll not found问题;cuda版本10.2;cuda降版本
图标点选验证码识别---python破解代码
在线测试：http://121.4.108.95:8000/index/开源地址：https://github.com/Bump-mann/simple_ocr首先我们看一个较简单的图标点选验证码从上面图片中依次点击以下图形 笔者的思路（其实就是对着别人的抄）是先识别出图形切割下来，然后分别对比相
Stable Diffusion 迁移和部署
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