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
Jetson Nano配置YOLOv5并实现FPS=25
Jetson Nano配置YOLOv5并实现FPS=25的实时检测文章目录Jetson Nano配置YOLOv5并实现FPS=25的实时检测一、版本说明二、修改Nano板显存1.打开终端输入：2.修改nvzramconfig.sh文件3.重启Jetson Nano4.终端中输入：三、配置Pytorc
二维图像处理到三维点云处理
下面是opencv和pcl的特点、区别和联系的详细对比表格。OpenCV和PCL虽然有一些相似之处，但它们的应用场景和功能是有所不同的。OpenCV主要用于图像处理和计算机视觉领域，而PCL则主要用于点云处理和三维重建领域。
AI数字人：换脸模型Faceswap
Faceswap利用深度学习算法和人脸识别技术，可以将一个人的面部表情、眼睛、嘴巴等特征从一张照片或视频中提取出来，并将其与另一个人的面部特征进行匹配。
最新Ai创作源码ChatGPT商用运营源码/支持GPT4.0+支持ai绘画+支持Mind思维导图生成
本系统使用Nestjs和Vue3框架技术，持续集成AI能力到本系统！系统用户端页面1.2 应用工作台其他和后台页面太多功能，就不展示了，直接访问演示站点和演示后台SparkAi-点击下载以下教程使用宝塔搭建！在代码中我们提供了基础 环境变量文件配置文件env.example，使用前先去掉后缀
突破视觉边界：深入探索AI图像识别的现状与挑战
图像识别作为人工智能领域的一个重要研究方向，取得了许多令人瞩目的成就。深入探索当前AI图像识别技术的现状以及所面临的挑战，讨论各种方法的优势和局限性。
