pytorch进阶学习（二）：使用DataLoader读取自己的数据集
该方法为class loaddata的主方法，使用index下标获取到每一张图片的path和label后，用flag判断为训练集还是验证集，并且采用对应的图片处理措施（train_tf/val_tf）。课程准备：本节课需要用到3个Python文件和一个数据集文件，代码后面我都会给出，zip需要自己下
Meta LlaMA 2 最强的AI大语言模型！完全免费开源了！！附最新下载方式
普通GPU建议选择Llama-2-7b-chat模型，如果你的GPU比较强，建议选择Llama-2-13b-chat 或者 Llama-2-70b-chat 模型，需要注意的是：下载是需要官方审核的，但是非常容易，我注册后大概只等了5分钟左右就收到审核通过信，就可以下载了。为了更方便安装，建议安装
2022年“研究生科研素养提升”系列公益讲座在线测评题目与参考答案
2022年研究生科研素养提升系列公益讲座
AI浪潮下程序员的提效神器-Athena编程助手(国产Copilot)
在这个时代，AI技术的发展已经让许多程序员感到不安。随着AI编程助手的出现，许多人开始担心自己的工作将被取代。但是，我们不能让这种恐惧支配我们的思想。相反，我们应该看到AI编程助手为我们带来的机遇。
WPS Office AI实战：Word写作如有“神”助
打开电脑，基本上你就会与文档打交道，是时候升级处理文档的方式了，WPS AI 的出现，给了文档处理提供了新的范式。生成文档，根据提示词生成新内容文档分析，快速了解文档核心要点，节省阅读时间根据你感兴趣的内容，推荐相关问题使用WPS AI前准备https://ai.wps.cn/ 官方网站如果你已经准
只需3步，使用Stable Diffusion无限生产AI数字人视频
这里默认大家都安装好Stable Diffusion WebUI了，如果还没安装过的朋友，建议去AutoDL上租一个服务器体验下，方便不贵，选择A5000规格的就差不多了，安装教程网上应该挺多的，这里就不啰嗦了，还不会的可以联系我。以上就是本文的主要内容了，使用这种方法就可以无限制作自己的AI专属数
医学图像分割综述:U-Net系列
论文地址代码地址医学图像自动分割是医学领域的一个重要课题，也是计算机辅助诊断范式的一个重要对应。U-Net是最广泛的图像分割架构，由于其灵活性，优化的模块化设计，并在所有医学图像模式的成功。多年来，U-Net模型得到了学术界和工业界研究人员的极大关注。该网络的几个扩展已经被提出，以解决医疗任务所产生
利用Google Colab免费使用GPU服务器详细攻略
前言Google Colab是一个基于云端的免费Jupyter笔记本环境，可供用户创建、分享、运行Python代码和机器学习模型。
【大模型】—AI大模型总体概述
本文将对AI大模型进行简要介绍，包括其定义、发展历程以及分类等。
Mac本地部署Stable Diffusion，超详细，含踩坑点（AI 绘画保姆级教程）
终于实现 Stable Diffusion 自由了！Mac 本地部署 Stable Diffusion，坑之多，但都已帮大家填平了！想在 Mac 上部署 Stable Diffusion 的同学，拿着这份保姆级教程，直接冲就完事！已将部署过程中踩过的坑一一记录了下来，应该涵盖了大部分同学都会遇到的问
ChatGPT进阶：利用Fine-tuning训练自己的模型
ChatGPT是“大力出奇迹”的经典表现，大模型给ChatGPT带来了惊人的智能，但是要训练这样的大模型，可是十分烧钱的，根据OpenAI给出的数据，1700亿参数的Davinci模型从头训练一遍，大概需要耗时3个月，耗资150万美元。那我们普通人或者小公司面对这个高门槛，对自定义模型是不是就完全没
盘点国内热门AI大模型
Chat-GPT问世以来，使得大模型一时间内火爆非凡。目前，技术不断发展推陈出新，国内大模型还在不断涌现，无论是已有模型的优化升级还是新模型的横空出世都值得我们拭目以待，也期待大模型能为各行各业的发展助力赋能，提高各行各业数据处理和决策效率、增强风险预测和控制能力，使数字化时代更上一层楼。360智脑
OpenCV - C++实战（05） — 颜色检测
本专栏介绍OpencV 计算机视觉程序库，基于C++语言编程，提供完整代码，持续更新文章。
NLP-语义解析(Text2SQL)：技术路线【Seq2Seq、模板槽位填充、中间表达、强化学习、图网络】
结合预训练模型、语义匹配的方法,该方法以表格内容作为预训练语料,结合语义匹配任务目标输入数据库Schema,从而选中需要的列,例如:BREIDGE、GRAPPA等。
Dynamic ReLU：根据输入动态确定的ReLU
这是我最近才看到的一篇论文，它提出了动态ReLU (Dynamic ReLU, DY-ReLU)，可以将全局上下文编码为超函数，并相应地调整分段线性激活函数
全国主要城市建筑轮廓（含层高）矢量数据分享及最新AI提取建筑分布方法介绍
今天要给大家带来的数据就是全国主要大中型城市的城市建筑轮廓矢量数据！！同时给大家一个傻瓜式的建筑物提取软件，以及其使用方法！！
关于AI如何实现短视频制作的方案仅供参考
综上所述，实现基于AI技术的短视频制作方案需要同时涉及多种技术，包括视觉分析、音频处理、视频剪辑和编辑等多方面的技术，这能够大大提高短视频制作的效率和自动化程度。通过AI技术进行视频处理和编辑时，可以自动调整视频的饱和度、亮度、清晰度和颜色等参数，并进行镜头切换和动画效果的添加，从而使制作出的短视频
医生如何使用ChatGPT提高工作效率
ChatGPT是一个基于大规模预训练模型的对话系统。它可以通过与人类进行对话，实现智能问答、辅助决策等功能。医生可以通过与ChatGPT进行对话，获取各种医学知识和建议，提高工作效率。通过与ChatGPT进行对话，医生可以快速获取医学知识、辅助决策以及提供患者教育。这些都有助于提高医生的工作效率。当
【图像处理】从点云数据中提取边界（识别和追踪）（Matlab代码实现）
现有的解决方案在以下一种或多种情况下存在缺陷:沿凹形状识别细节，单独识别形状内的“洞”，适当的边界跟踪，以及沿正则化建筑轮廓保存详细信息。通过使用输入数据中的最大点对点距离，识别步骤的解决方案正确地检测任何类型形状的边界边缘，并单独识别形状内部的孔(如果有的话)。所提出的跟踪算法将边界边划分为段，准
Prompt、RAG、微调还是重新训练？选择正确的生成式 AI 的方法指南
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