探究新能源发展现状与未来趋势
目前，全球新能源的发展已经取得了长足的进展。新能源的发展是当今世界所面临的一项重要任务，也是我们国家迈向绿色发展的必经之路。本文从新能源的定义、现状和未来趋势等方面进行了探究和分析，旨在为读者提供全面的了解和思考。在不久的将来，新能源必将在全球范围内得到广泛的应用和推广，为人类的可持续发展做出贡献。
ChatGPT如何训练自己的模型
这些数据集可以来自英文、中文和其他语言的数据集，但需要注意的是，由于ChatGPT是一个生成式模型，所以需要保证数据集中的对话质量和语言质量较高，否则影响对话的质量。总之，训练一个高品质的ChatGPT模型需要高质量的对话数据集、有效的数据预处理、强大的训练环境、合适的训练方法、有效的模型评估等多个
CLion配置opencv环境
基于clion编译opencv库，从而搭建clion下得opencv环境
VS2019+OpenCV+Qt5.15.2安装及工程配置
该文件仅 1.39 MB，是 VS 2019 Community 简体中文版的一个安装引导程序，启动后勾选需要的组建即可进行在线下载安装。把你们的opencv代码复制进main.cpp中即可以正常运行（前提：已经配置好了opencv，将之前配置的属性表导入工程对应属性中）。VS工程下，扩展-》管理扩
重新理解一个类中的forward()和__init__()函数
return out在上面的代码中，我们定义了一个名为SimpleNet的神经网络模型，它继承自 PyTorch 中的nn.Module类。我们在__init__()方法中定义了三层网络结构，分别是输入层fc1、激活层relu和输出层fc2。其中，输入层和输出层都使用了全连接层（nn.Linear）
pytorch交换tensor的指定维度
pytorch中有两种方式可以实现tensor指定维度的交换，第一个是torch.permute()，第二个方法是torch.transpose()。二者不同是torch.permute()可以同时交换多个维度，而torch.transpose()每次只能交换两个维度。
如何利用Java实现 AI 人脸融合特效
如何利用Java实现 AI 人脸融合特效
模糊视频画质修复方法
AI修复画质是使用人工智能技术对视频或图像进行修复的方法。这种方法基于深度学习技术，通过对大量数据进行训练和学习，让机器自动学习和理解图像的特征，从而实现对图像的自动修复。
未来十年：人工智能的巨大飞跃与挑战
在未来十年，人工智能技术预计将迎来巨大飞跃，引领着各行各业的革命性变革。从更智能的自动化系统到高度个性化的服务，人工智能将为我们带来前所未有的便利与创新。然而，伴随着这些进步，我们也将面临着诸多挑战，如隐私保护、失业风险等。在探索人工智能的未来应用的同时，我们必须谨慎思考如何平衡发展与社会利益，以确
【第4期-智能驾驶汽车系列术语概念解析】第7节：二自由度模型及航向角、质心侧偏角与横摆角
介绍二自由度模型及航向角、质心侧偏角与横摆角
挑战Open AI！马斯克宣布成立xAI，国内外“百模大战”愈演愈烈，AI大模型的现状与发展
AI大模型的现状与发展是人工智能领域中备受关注的话题。近年来，随着计算能力的不断增强和数据规模的扩大，AI大模型的发展进入了一个高潮期，其中“百模大战”（Hundred-Model Battle）作为一个代表性事件，更是引起了业界和学术界的广泛关注。本文将探讨AI大模型的现状、发展趋势，以及其带来的
DeepSpeed-MoE:训练更大及更复杂的混合专家网络
这是微软发布在**2022 ICML**的论文，MoE可以降低训练成本，但是快速的MoE模型推理仍然是一个未解决的问题。所以论文提出了一个端到端的MoE训练和推理解决方案DeepSpeed-MoE：它包括新颖的MoE架构设计和模型压缩技术，可将MoE模型大小减少3.7倍；
YOLOv5-6.x源码分析（一）---- detect.py
像上面提到，我用YOLO也已经用得比较多了，项目里面三个有两个都是用的YOLO，所以在到时候面试的时候肯定也是重点询问项目，这样我就更得把YOLO的每一个part熟悉了。YOLO系列日新月异，如今已经更新到了第8代，但用得最多的还是第五代，而第五代也已经更新到了v7.0，因为更新多，所以也相对更加稳
AI绘图：常用镜头和视角
AI绘图常用的镜头和视角prompt
yolov7使用onnx推理（带&不带NMS）
上个月，官方放了个使用onnx推理的ipynb文件，过了几天上去看，官方又给删了，不知道是不是要更新波大的，还好手快保存了一份，这个可以作为备忘，懒得再重新写（不过这得是多懒。熟悉yolo系列的朋友应该看出上面的问题了，没有NMS，这是因为官方代码在导出onnx的时候做了简化和端到端的处理。如果单纯
推荐一个最近刚出的比较全面的多模态综述：Multimodal Deep Learning
多模态综述：Multimodal Deep Learning。对多模态、CV 和 NLP 领域中一些任务的 数据集、模型、评价指标等等 都做了较详细的介绍和总结。是个非常不错的综述，内容较全面且详细。
ROS机器人操作系统——什么是ROS（一）
ROS机器人操作系统文章目录ROS机器人操作系统前言一、ROS是什么？二、ROS的发展史三、ROS的特点总结前言大一下的时候接触过ROS，也只是单纯的知道这个东西，了解了一点皮毛，并没有系统的去学习。一年过去了，无人驾驶以及机器视觉还是更加吸引我，于是我打算重拾ROS，希望能在别人开源的基础上做到二
transformers库中的.from_pretrained()
Transformers库中的预训练模型加载函数.from_pretrained()
Python案例｜使用卷积网络对星系图片进行分类
星系动物园（galaxy zoo）是由牛津大学等研究机构组织并邀请公众协助的志愿者科学计划，目的是为超过100万个星系图像进行分类。这是天文学中一次规模浩大的公众星空普查活动，大众参与热情高涨，在近十万名志愿者的积极参与下，只用了175天就完成了第一阶段的星系动物园项目：对95万个星系进行了分类，而
【论文速递】EMNLP2022-随机模态缺失情况下的多模态情感分析
论文速递-EMNLP2022-EMMR:Mitigating Inconsistencies in Multimodal Sentiment Analysis under Uncertain Missing Modalities
