人工智能之超分辨率算法详解
科学家们利用深度学习算法，训练神经网络提取低分辨率图像中的高分辨率细节信息，并通过逐渐加深和优化网络结构，从而实现更加准确和精细的超分辨率处理。超分辨率算法是一种基于机器学习和深度学习的技术，能够将低分辨率图像（LR）增强到高分辨率图像（HR），从而实现图像的超分辨率（SR），提升图像清晰度的能力。
2022年数维杯国际大学生数学建模挑战赛C题如何利用大脑结构特征和认知行为特征诊断阿尔茨海默病解题过程
2022年数维杯国际大学生数学建模挑战赛C题 如何利用大脑结构特征和认知行为特征诊断阿尔茨海默病。
ChatGPT 和 New Bing 的对比
ChatGPT 是一个纯粹的人工智能聊天机器人，而 New Bing 是一个集成了 ChatGPT 技术的搜索引擎，它们各有优缺点
C# 机器视觉工控通讯------发那科机器人上位机通讯
C# 发那科机器人视觉通讯 上位机 TCP/IP通讯
【超详细小白必懂】Pytorch 直接加载ResNet50模型和参数实现迁移学习
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K210学习笔记（十二）——MaixHub本地训练模型（Windows）
文章目录前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结
LLaMA(大规模机器学习和分析)
LLaMA(大规模机器学习和分析)是一个先进的软件平台，是Meta 推出 AI 语言模型 LLaMA，一个有着 上百亿数量级参数的大语言模型用于大规模部署和管理机器学习模型。
Meta-Transformer 多模态学习的统一框架
Meta-Transformer是一个用于多模态学习的新框架，用来处理和关联来自多种模态的信息
mmdetection3d-之（一）--FCOS3d训练nuscenes-mini数据集
fcos3d训练nuscenes-mini 数据集
一位计科学长写给 2023 级计算机类和人工智能专业的同学们的程序设计入门指南
本指南内容较多，但你们若能耐心读完，你们将收获很多……
卸载cpu版本的torch并离线安装对应的gpu版本
每次从github上安装项目对应的库，利用requirements.txt安装很容易出现版本不对应的情况，尤其是将torch的gpu版本安装成cpu。这里记录一些查看版本的指令和离线安装的方法，就不用每次百度啦！（注：其他库的离线安装也可以用同样的方法，只需要去相应的网站下载wheel即可）第一个框
干货 | 浅谈机器人强化学习--从仿真到真机迁移
“对于机器人的运动控制，强化学习是广受关注的方法。本期技术干货，我们邀请到了小米工程师——刘天林，为大家介绍机器人（以足式机器人为主）强化学习中的sim-to-real问题及一些主流方法。”一、前言设计并制造可以灵活运动的足式机器人，一直是工程师追逐的梦想。相比于轮式机器人，足式机器人凭借其腿部结构
WAVE SUMMIT 2022深度学习开发者峰会
看最新的AI技术如何助力我国产业发展，先人一步了解技术风向。会上您将了解以飞桨为代表的深度学习领域的最新技术突破！5月20日 13:00期待与您相聚云端。报名即送好礼，快来参与吧！
Pytorch 多GPU训练
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cuda 版本更新
cuda安装
Darknet53详细原理（含torch版源码）
Darknet53详细原理（含torch版源码）—— cifar10
MSELoss详解+避坑指南
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【YOLOX简述】
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YOLOv7改进：在不同位置添加biformer
为了缓解多头自注意力()的可扩展性问题，先前的一些方法提出了不同的稀疏注意力机制，其中每个查询只关注少量的键值对，而非全部。为此，作者探索了一种动态的、查询感知的稀疏注意力机制，其关键思想是在粗糙区域级别过滤掉大部分不相关的键值对，以便只保留一小部分路由区域（这不就把冗余的信息干掉了吗老铁们）。其次
图注意力网络论文详解和PyTorch实现
图注意力网络(GAT)[1]是一类特殊的gnn，主要的改进是消息传递的方式。他们引入了一种可学习的注意力机制，通过在每个源节点和目标节点之间分配权重，
