OpenCASCADE完整教程专栏完整目录
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【AI实战】训练一个自己的ChatGPT
使用 Alpaca-LoRA 来训练一个自己的 ChatGPT
AI数字人：基于VITS-fast-fine-tuning构建多speaker语音训练
VITS（Variational Inference with adversarial learning for end-to-end Text-to-Speech）是一种语音合成方法，它使用预先训练好的语音编码器 (vocoder声码器) 将文本转化为语音。VITS 的工作流程如下：（1）将文本输
【自动驾驶】ADAS域控制器介绍
所谓的ADAS域控制器，即承担了自动驾驶所需要的数据处理运算力，包括但不限于毫米波雷达、摄像头、激光雷达、GPS、惯导等设备的数据处理，也承担了自动驾驶下，底层核心数据、联网数据的安全。作为一个中枢，自动驾驶域控制器承上启下，很好的服务了汽车的智能化。
AI 人声模拟,MockingBird实现AI拟声,声音处理，基础搭建和采坑处理。
AI 人声模拟,MockingBird实现AI拟声,声音处理，基础搭建和采坑处理，解决最新版的MockingBird各种各样的坑。最后启动使用，模拟人声，实现ai处理。
YOLO-NAS讲解
这些 YOLO-NAS 模型是使用 Deci 的 AutoNAC™ NAS 技术构建的，性能优于 YOLOv7 和 YOLOv8 等模型，包括最近推出的 YOLOv6-v3.0。准确的比较将在 YOLO-NAS 系列的下一篇文章中进行，我们将在自定义任务上训练这些模型，并记录与当前巨头相比训练的难易
yolov5 backbone 更改为 mobilevit(即改即用)
前提须知：在看了几位大佬的博客后，始终无法跑起来，反反复复的修改yaml文件，和其他代码，于是便有了以下第4条最终的解决方法，能跑，不能保证效果，读者如果有更好的解决办法，欢迎评论
【神经网络绘制工具】PlotNeuralNet详解
PlotNeuralNet库是用于绘制神经网络的工具库，其绘制的神经网络较为干净整洁，比较适合用于科研论文写作插图。笔者整理了有关该库的使用方法，希望帮助更多朋友能够借助这个库绘制出更多优美的神经网络，在科研道路上能够更加顺利~
ESM2蛋白预训练模型 蛋白质、氨基酸向量表示
参考：https://github.com/facebookresearch/esmhttps://huggingface.co/facebook/esm2_t33_650M_UR50Dhttps://esmatlas.com/resources?action=foldtokenizer_对输入蛋白
一文搞懂 神经辐射场（Neural Radiance Fields，NeRF）
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Python配置OpenCV
Python配置OpenCV的过程
基于yolov5轻量级的学生上课姿势检测识别分析系统
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opencv怎么使用GPU加速
要使用 OpenCV 的 GPU 模块，首先你需要安装带有 GPU 支持的 OpenCV 版本。然后，你需要确保你的计算机有一个 NVIDIA GPU，并且已经安装了 NVIDIA 的驱动程序和 CUDA 工具包。在你的代码中，你需要首先将 OpenCV 的 GPU 模块导入，例如：import c
Xilinx Vitis AI量化部署Yolov5至DPU (PYNQ)
本文章记述了从YOLOv5源代码使用Xilinx Vitis AI进行量化并部署到DPU上的全流程。在开Pynq环境下运行测试通过。
图像工程：红外图像增强
红外图像增强的主要算法和背景
使用GGML和LangChain在CPU上运行量化的llama2
在本文，我们将紧跟趋势介绍如何在本地CPU推理上运行量化版本的开源Llama 2。
【AI赋能】人工智能在自动驾驶时代的应用
🚕自动驾驶是指通过使用各种传感器计算机视觉深度学习等技术，使得车辆自主进行导航、感知环境、做出决策并安全地行驶它的目标是提高道路交通的效率、改善驾乘体验，并为出行提供便捷的解决方案。❔那什么是AI算法呢？两者之间的关系又是什么？🧠AI算法就像是人工智能的“大脑”，它是一系列的计算方法，用来处理输
【高效炼丹】指数移动平均（EMA）：深度学习中的神器
EMA的本质是对历史数据进行加权平均，其中每个数据点的权重随着它距离当前时间点的远近而不断减小。这样做的好处是可以有效地平滑时间序列数据，使其更加连续和稳定。在深度学习中，EMA被广泛应用于优化器的更新、模型参数的平均等方面，可以帮助提高模型的性能和泛化能力。同时，由于EMA的计算方式简单且易于实现
AI模型推理（１）——入门篇
本文主要介绍AI模型推理的相关基础概念，为后续云原生模型推理服务的学习做准备。
百度飞桨paddlespeech实现小程序实时语音流识别
启动小程序后不要用电脑的麦克直接测试，因为小程序录音接口不支持PC。可以采用微信小程序真机调试 （手机网络在wifi局域网中），用手机去测试录音识别即可达到视频中的效果。哈哈，这是我2023年4月份的公司作业。如果仅仅是简单的语音识别倒也没什么难度，wav文件直接走模型输出结果的事。注意：如果nlp
