数学建模国赛题型和获奖策略
数学建模高教杯题型分析和获奖策略
Stable Diffusion使用方法
Stable Diffusion web 快速入门，为自己定制化出图。高达娘，中世界白发眼镜娘，二次元魔女等等等
车辆运动学和动力学模型概述
车辆运动学与动力学模型
opencv介绍
opencv
【ChatGPT】Mr. Ranedeer：可定制个性化学习体验的 GPT-4 AI 导师提示
Mr. Ranedeer AI Tutor是一个可定制的提示，为具有不同需求和兴趣的用户提供个性化的学习体验。它使用GPT-4来释放AI的潜力，并允许您调整知识深度以匹配您的学习需求，自定义学习风格，沟通类型，语气和推理框架 。当您使用Mr. Ranedeer AI Tutor时，您可以选择自己的学
使用 Opencv Gpu 模块
然后，你可以使用 cv2.cuda.getCudaEnabledDeviceCount() 函数来检查是否有可用的 GPU。如果有，你可以使用 cv2.cuda.Device() 函数来创建一个 GPU 设备对象，并使用 cv2.cuda.setDevice() 函数来设置当前使用的 GPU 设备。
原神人物语音包AI合成
分享一个原神人物语音包AI合成的网站，可以自行输入文字合成想要人物的语音~
yolov8s网络模型结构图
yolov8真的来了！U神出品的yolov8，虽然还没正式公布，但是已经放出代码了。代码有着很强烈的yolov5风格。学的速度还跟不上别人更新的速度，咋玩呀！先看看yolov8seg、det的炼丹。再看看map：：都快卷秃噜皮了。yolov8s已经达到了0.6ms了。先看看ONNX图：这个是带NMS
口罩检测——模型转换(4)
口罩检测，paddlepaddle模型转换为OpenVINO模型。
（1）VisDrone无人机目标检测数据集介绍
官网：http://aiskyeye.com/VisDrone数据集，包含了10个类（即行人、人、汽车、面包车、公共汽车、卡车、汽车、自行车、遮阳三轮车和三轮车）无人机计算机视觉相关检测和跟踪（ Vision Meets Drones）作为近年来的研究热点之一，受到了广泛关注，这两年在各大会议上都有
【pytorch】torch.clip() & torch.clamp() 数值裁剪
这两个函数用法一样，效果也一样。
CHATGPT4.0：更加智能、更加便捷的AI人工智能系统
例如，当用户提出一个问题时，GPT4.0可以根据用户的提问方式和之前的对话内容来理解用户的具体需求，从而提供更加准确的回答和建议。例如，在英语中，同一个单词可能有不同的含义，而GPT4.0可以通过上下文来判断单词的具体含义，从而产生更加准确的回答。此外，GPT4.0还可以在语言生成方面进行更加个性化
Stable Diffusion在各种显卡上的加速方式测试，最高可以提速211.2%
在本文中，我们将介绍这些加速方法的原理和性能测试结果，并提供对不同显卡的成本效益总结，我们的目标时在并在2秒内生成高质量的图像。
yolov5目标检测样本框批量提取（将检测到的目标裁剪出来）
本文实现了代码的批量提取。
【人工智能】大模型平台新贵——文心千帆
在不久的之前我们曾讨论过在ChatGPT爆火的大环境下，百度推出的“中国版ChatGPT”—文心一言，当时我们得出的结论是有优势同样存在不足，时至今日，百度在发布会上正式推出了“文心千帆”大模型平台，这是百度面向客户提供企业级大语言模型服务的平台。
PaddleOCR的使用
PaddleOCR是一套丰富领先实用的OCR工具库，打通数据、模型训练、压缩和推理部署全流程，您可以参考。# 例如`ch`, `en`, `fr`, `german`, `korean`, `japan`# 例如`ch`, `en`, `fr`, `german`, `korean`, `japan
nuplan（面向自动驾驶规划的数据集）简介
nuplan的开源仿真框架支持闭环和开环仿真。闭环意味着自我车辆和其他车辆可以偏离原始数据集中记录的状态信息。除了规划器的基准实现，nuplan还为传统的智能驾驶模型（Intelligent Driver Model, IDM）和基于学习（ML）的智能体提供基线实现。为了真实地模拟交通流，nupla
点云数据的语义分割算法综述总结大全（传统方法+基于深度学习的方法）
近些年基于深度学习的点云语义分割研究开始被广泛关注，并取得了极大的进展。我围绕点云数据的语义分割，从传统方法和基于深度学习方法两方面，来对近些年点云语义分割的研究做出系统的归纳和总结。因此恬不知耻的取名未——点云数据的语义分割算法综述总结大全（传统方法+基于深度学习的方法）哈哈哈哈。
一文让非技术宅读懂为什么AI更“喜欢”GPU而不是CPU？
2022年开始的各种AI的大规模应用为什么这么强烈GPU而不是CPU呢？本文以极简的语言让非技术宅们也能读懂AI为什么这么“喜欢”GPU而不是传统的CPU。
