2023华中杯C题全保姆教程及代码 空气质量预测
构建 AQI多步预测模型，使用均方根误差(RMSE) 对建模效果进行评估，并对测试集及其预测结果进行可视化。
最近火出圈的GPT-4 技术Report出来了，快进来看看逐文对照翻译！
近期OpenAI发布的GPT-4的效果好得让人惊艳！碾压了之前火到出圈的ChatGPT，通过同步发布的GPT-4 Technical Report一同看看到底发生了什么！No.0摘要We report the development of GPT-4, a large-scale, multimod
了解了ChatGPT对编程语言的影响后，决定让AI给自己打工！
介绍ChatGPT是一种基于自然语言处理技术的语言模型，由美国OpenAI团队研发。它是构建在生成式预训练变换模型（Generative Pre-trained Transformer，简称GPT）之上，具有强大的自然语言理解和生成能力。GPT模型以大规模文本数据为输入进行训练，从而学习到了丰富的语
机器学习——池化层
池化层是深度学习中常用的一种层级结构，它可以对输入数据进行降采样，减少数据量，同时保留重要的特征信息。池化层通常紧跟在卷积层之后，可以有效地减少数据量和计算复杂度，提高模型的训练速度和泛化能力。
2022数学建模国赛B题思路分析
2022国赛数学建模B题—无人机遂行编队飞行中的纯方位无源定位
AI视觉算法训练平台介绍
模型训练：通过可视化工具调用模型训练器进行模型训练，核心参数包括优化器、学习速率、epochs等，还可以灵活设置训练时批量大小和训练集、验证集分割方式等。数据准备：先将需要训练的图像数据集上传至数据管理库。数据集应当包含尽可能多的安装在设备上的场景、目标，且在构建数据集时注意保证数据类型或格式的规范
揭秘 ChatGPT：构建 AI 搜索的不同方法
首先，ChatGPT太棒了！它可以帮助你更高效地工作 —— 从总结 10,000 字的文档到提供竞争产品之间的差异列表，以及许多其他任务。ChatGPT 是最著名的基于 Transformer 架构的大型语言模型 (LLM但你可能听说过其他 LLM，包括 BERT（来自 Transformer 的双
中国公布多项技术，光刻机和7纳米工艺都得到解决，外媒：挡不住了
近几天国产芯片技术可谓喜事连连，连续公布了多项光刻机和先进工艺相关的技术，凸显出中国芯片行业的重大技术进展，意味着美国意图联合日本和荷兰阻挡中国发展先进工艺的图谋破灭。首先是哈工大公布了两项重要技术，一项是高速超精密激光干涉仪，另一项是EUV激光光源技术，前者确保了光刻机系统整合的精度，后者则解决了
ResNeXt代码复现＋超详细注释（PyTorch）
ResNeXt代码复现（PyTorch），每一行都有超详细注释，新手小白都能看懂，亲测可运行
【Yolov5】涨点亲测有效，Yolov5添加PSA极化自注意力机制
Yolov5添加PSA极化注意力机制，助力实验涨点！主要用于目标检测、图像语义分割、人体姿态识别等
审美疲劳来袭，AI 产品该何去何从
ChatGPT 的名声最大，但门槛竖得也很高。没有 ChatGPT ，一堆仿版的国内版 ChatGPT 填补着这一片空白，各种 AI 互动工具也在搞圈地运动。Claude 2 发布了，这个号称 GPT-4 最强对手终于用了直面普通消费者的产品出来，内测版4 月初开始放出来，不少人说一直没收到内测通过
Pandas 的Merge函数详解
在日常工作中，我们可能会从多个数据集中获取数据，并且希望合并两个或多个不同的数据集。这时就可以使用Pandas包中的Merge函数。在本文中，我们将介绍用于合并数据的三个函数
微软 Bing Chat 上线 AI 文档聊天功能，真好用！
公众号关注“GitHubDaily”设为“星标”，每天带你逛 GitHub！今年 2 月，微软正式推出了全新的、基于 AI 驱动的 Bing 搜索引擎以及新一代 Edge 浏览器。将 ChatGPT 能力集成到 Bing 上，让用户可以直接用 Bing 与 AI 进行对话，此举可算是近年搜索引擎领域
Go语言在人工智能时代的崭露头角：为何越来越多公司选择使用Go语言？
Go语言以其简洁的语法、高效的并发处理、出色的性能等特点，成为了众多公司选择的首选编程语言。无论是小型项目还是大型应用，Go语言都能为开发者提供高效、稳定的开发体验。随着Go语言生态系统的不断壮大，我们有理由相信，它将继续在未来的软件开发中发挥重要作用，特别是在云原生和人工智能等领域的应用上。通过选
使用pytorch的错误整理
程序卡在Using /home/liao/.cache/torch_extensions/py38_cu102 as PyTorch extensions root…在/home/liao/.cache下删除torch_extensions文件夹，原因：之前运行pytorch时，不正常退出，导致的进
RK最强ARM系列之RK3588+AI+Ethercat(linux +xenomai+igh)实时解决方案
除了接口类型和数量的丰富，在规格上同样支持比较领先的标准和较高的性能，比如LPDDR5的5500Mbps、MIPI CSI DPHY的4.5Gbps、2.5Gops的MIPI CSI CPHY、4K60fps的HDMI IN、8K60fps的HDMI2.1等。此外，RK3588采用瑞芯微第五代显示后
探寻AI大模型平台之巅——文心千帆
众多AI大模型不断涌现，一时不知如何挑选，畏惧尝试又期盼适配自身产品。算法、算力、数据等参数常用于评判的标准。放眼大部分产品，平台所具备的算力、服务企业的能力以及技术的丰富度，文心千帆即为首选，有着文心一言的优质大模型以及主流的第三方开源大模型（预测服务、Prompt工程以及插件编排），庞大的客户量
深度学习超参数调整介绍
深度学习模型的性能很大程度上取决于超参数的选择。超参数是指在训练过程中需要手动设置的参数，例如学习率、批大小、迭代次数、网络结构等等。选择合适的超参数可以提高模型的准确率和泛化能力。本教程将介绍一些常用的超参数和调参技巧，帮助您在深度学习项目中取得更好的效果。深度学习模型的超参数对模型的性能有很大影
详解VQVAE：Neural Discrete Representation Learning
详解VQVAE：Neural Discrete Representation Learning一些具有挑战性的任务，如few-shot learning，严重依赖从原始数据学习的表示，但在无监督的方式下训练的通用表示的有用性仍然远远不是主流方法。极大似然和重构误差是训练像素域无监督模型的两个常用目标
机器人操作系统ROS（11）Turtlebot3自动避障及其地图构建和导航
机器人操作系统ROS（11）Turtlebot3实验-自动避障
