APOLLO planning比赛任务详解
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走进人工智能|机器学习 解码未来的科技革命
在本文中,我们深入探索了机器学习的发展历程、历史背景以及其在应用领域中的重要性。机器学习不仅是科技革命的驱动力,也是我们解码未来的关键。通过机器学习,我们能够从海量的数据中发现模式、提取有价值的信息,并应用于各个领域,从而推动社会的进步和创新。机器学习的发展源于科学家们对人工智能的追求和探索。他们希
【类ChatGPT】中文羊驼大模型Alpaca-13B体验
小羊驼13B版本发布了,我快速地进行了测试,给出了一些自己的看法
学习记录:BRATS 2021数据集介绍
BRATS 2021数据集是一个医学图像分割数据集,该数据集由2000例患者脑部MRI(核磁共振成像)扫描构成。其中训练集有1251例、验证集219例、测试集530例,每例MRI扫描有4个模态的3D图像。其中训练集是包含3D图像和分割标签的,而验证集和测试集则不包含分割标签,验证集被用于公共排行榜,
[超级详细]如何在深度学习训练模型过程中使用GPU加速
在深度学习当中,我们训练模型通常要对模型进行反复的优化训练,仅用CPU来进行训练的话需要花费很长时间,但是我们可以使用GPU来加速训练模型,这样就可以大大减少我们训练模型花费的时间。
机器学习进行数据分类模型的预测(含代码及数据集)
机器学习,决策树,随机森林,投票法,二分类,数据挖掘,个体学习器,集成学习,python
ChatGPT扫盲知识库
目前只有ChatGPT Plus订阅用户可以有限制的使用GPT-4,如果想使用GPT-4 API需要加入等候列表:https://openai.com/waitlist/gpt-4-api。这就好比,你的手机支持5G,但你的手机卡不支持5G,也是用不上5G网络的。是的,ChatGPT客户端目前是免费
轻量级的深度学习框架Tinygrad
Tinygrad是一个轻量级的深度学习库,它提供了一种简化和直观的方法来理解和实现神经网络。在本文中,我们将探讨Tinygrad及其主要功能,以及它如何成为那些开始深度学习之旅的人的有价值的工具。
51单片机数字电子钟开题报告
在该系统中,51单片机作为主控芯片,通过和时钟芯片的通信,实现对时间的读取和设置,通过温度传感器获取当前温度信息;3.进行充分的测试和校准:进行充分的测试和校准,以确保时钟的精度和稳定性。2.显示问题:数字电子钟的显示问题包括如何设计显示屏幕、显示的内容、显示的方式等方面,需要考虑的因素较多。1.选
pip使用、pip.ini文件配置、镜像源更换
可以进行分布的信任配置, 比如采用豆瓣源, 只在下载的时候信任, 但是在其他时候不信任, 就可以按照上述的写法进行 (很无效且2)阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/文件中的配置设置为了豆瓣源(下载很快), 所以不用再后面再加。注释掉或者是删除掉, 使
算法应用:工程优化设计(第2期)(含MATLAB代码)
介绍更复杂的6种工程约束优化问题:焊接梁设计、多盘离合器制动器设计问题、步进圆锥滑轮问题、减速机设计问题、行星轮系设计优化问题、机器人夹持器问题
【Neo4j × Python】基于知识图谱的电影问答系统(含问题记录与解决)附:源代码(含Bug解决)
此前,曾介绍过Neo4j的一些基础知识,本篇将在PyCharm中与Neo4j建立关联,从0到1实现一个基于知识图谱的电影问答系统,实现过程中,没有一帆风顺,而是遇到了一些问题,因此也包含问题的记录与解决。
【ChatGPT案例】10大ChatGPT谷歌插件神器
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深度学习项目:男女性别识别【附完整源码】
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李宏毅2022机器学习HW12解析
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PX4实战之旅(五):利用T265实现室内定点飞行
硬件:Intel NUC软件:PX4 1.13.0Ros NeoticMavros视觉惯性里程计测距(VIO)是一种计算机视觉技术,用于估算3D姿态(本地位置和方向),相对于本地起始位置的移动的机体速度。它通常用于在GPS不存在或不可靠的情况下(例如室内或在桥下飞行时)给载具导航。VIO 使用视觉里
机器学习基础知识点题库
对题库答案进行整理,很多图片来源于网站
基于LED或红外激光的可见光音频系统
设计并制作了一套基于LED或激光的可见光通信的音频传输系统。并且进行了相关的测试,获得了一些数据,经过多次实验,进行数据分析后发现接收模块和发射模块可以实现较远的通信距离。可见光通信的音频传输系统由发射模块,电源模块,接收模块三个模块构成。在发射模块端,用手机,MP3,电脑等输出设备通过音频线将信号