【最优化算法】基于【MATLAB】的最速下降仿真
无约束问题的求解过程一般都是通过一系列的一维搜索来实现，搜索方向的不同，形成了不同的最优化方法。最速下降法又叫梯度法，通过梯度下降法来一步步的迭代求解，得到最小化的损失函数和模型参数值。............
车联网V2X通信技术及应用介绍
V2X技术影响用户体验的主要系统指标有延时时间、可靠性、数据速率、通信覆盖范围移动性、用户密度、安全性等。
yolov8onnx的处理过程
此外，它还存储数据集的变换和大小。n是框的数量，然后对框进行排序（降序），选超参数中设置的max_nms个框，默认为300，最后x仍然是一个（48*6）的tensor，然后对着48个框进行对应类别的conf计算，max=wh表示加入框的大小时对score的影响，最后返回的c是一个（48*1）在xyw
【Call for papers】ICCV-2023（CCF-A/人工智能/2023年3月8日截稿）
ICCV is the premier international computer vision event comprising the main conference and several co-located workshops and tutorials.
Imagica.ai：无需代码即可构建 AI 应用程序
得益于Imagica.ai等工具，构建 AI 应用程序不再完全掌握在软件专家的手中。这种无代码的实时数据工具允许用户创建应用程序，以实时解决具有惊人 AI 功能的独特问题。
torch.gather()使用解析
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透过现象看本质 | GPT爆火的背后
近年来，GPT（Generative Pre-trained Transformer）作为一种革命性的语言模型，以其强大的文本生成能力和广泛的应用领域引发了全球范围内的热议。然而，GPT爆火的背后，是一个更加深刻的本质。本文将透过现象，探索GPT爆火的背后原因，以及它所代表的技术进步和社会影响。
AI图像（AIGC for PIC）大模型实战|Stable Diffusion
Stable diffusion：V1.4/v1.5/v2.0/v2.1都是大模型，泛化性通用性好，大模型自带VAE模型，不额外挂在。那针对目前火爆的AImodel我们开始进行学习，尝试本地化部署，生成自己的模型。pruned：剪枝模型，存储小，效率搞，优化后的神经网络。什么时大模型/底模型，VAE
XGBoost详解（原理篇）
XGBoost全称为eXtreme Gradient Boosting，即极致梯度提升树。XGBoost是Boosting算法的其中一种，Boosting算法的思想是将许多弱分类器集成在一起，形成一个强分类器（个体学习器间存在强依赖关系，必须串行生成的序列化方法）。Note：关于Boosting算法
最新版本 Stable Diffusion 开源 AI 绘画工具之微调模型篇
学习不同的模型，让AI成为你的生产力
【阅读论文】基于VAE-LSTM混合模型的时间序列异常检测
在这项工作中，我们提出了一种VAE-LSTM混合模型，作为一种无监督的时间序列异常检测方法。我们的模型既利用VAE模块在短窗口上形成稳健的局部特征，又利用LSTM模块在从VAE模块推断的特征之上估计序列中的长期相关性。因此，我们的检测算法能够识别跨越多个时间尺度的异常。我们证明了我们的检测算法在五个
Vicuna-13B量化模型单GPU可跑
链接在这（需要科学上网）有人在B站转了人家的视频下面就是部署的步骤，其中有一步需要科学上网。
RuntimeError: Trying to resize storage that is not resizable
RuntimeError: Trying to resize storage that is not resizable
【关于时间序列的ML】项目 5 ：用机器学习预测天气
在我们可以对我们的机器学习模型做出和评估任何预测以预测天气之前，我们需要建立一个基线，一个我们希望用我们的模型击败的合理指标。在将我们的 wrangle 函数调用到我们的 global_temp 数据帧之后，我们现在可以看到我们的 global_temp 数据帧的一个新的清理版本，没有缺失值。数据准
深入浅出Pytorch函数——torch.full
torch.full(size, fill_value, *, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False)
向量检索（一）Faiss 在工业界的应用和常见问题解决
传统的搜索，使用关键做精确的查找，利用倒排索引在索引库中搜索。日常在用的百度，Google都属于关键词搜索。在 AI 时代我们需要查找一张相似的图片，一个问题的答案，或者根据一段音乐查找对应的歌曲，这些情况下没有准确的关键词用来做检索。 这些图片，问题（文本），语音，不再是简单的一个一维量化的数字，
CODESYS增量式PID功能块(ST完整源代码）
增量式PID的详细算法公式和博途源代码，请参看下面的文章链接：博途1200/1500PLC增量式PID算法(详细SCL代码)_博图scl语言pid增量编码器_RXXW_Dor的博客-CSDN博客。
JupyterLab 4.0 发布了
JupyterLab 是 Jupyter Notebook 的下一代版本，它提供了更强大的功能和更灵活的用户界面，6月6日，官方发布了JupyterLab 4.0的说明，并且说该版本是下一个主要的版本。
科研笔记-无线感知第1篇（基于WIFI CSI进行人体行为识别调查）
无线感知；WIFI CSI；
轻松玩转开源大语言模型bloom（四）
使用xturing库轻松微调bloom模型来回答中文问题。
