【数学建模】2018年数学建模国赛C题解答 基于RFMT 模型的百货商场会员画像描绘
利用该大型百货商场提供的附件一中的会员信息以及附件三中的会员消费明细，完善该商场的会员画像。以会员消费总金额、消费次数、商品购买数量代表会员购买力，同时按季节对会员消费行为进行分析。考虑到会员的消费行为对状态的影响，在问题二的RFMT 模型的基础上，运用spss modeler软件对会员的R、F、M
【探索人工智能】我与讯飞星火认知大模型的对话
未来，人工智能技术将更加注重安全性和可靠性，通过不断的技术创新和完善来保障人们的信息安全和隐私保护。更广泛的应用场景：随着人工智能技术的不断进步和成熟，我们可以预见到它将会被广泛应用于各个行业和领域，如医疗保健、金融、教育、制造业等等。我们需要不断地探索和发展这项技术，以期实现更多的创新和突破，为人
【强化学习】——Q-learning算法为例入门Pytorch强化学习
强化学习（Reinforcement Learning，RL）是一种机器学习方法，其目标是通过智能体（Agent）与环境的交互学习最优行为策略，以使得智能体能够在给定环境中获得最大的累积奖励。
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
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【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
