智能信息检索——期末复习题库
习题来源于《信息检索导论》这本书，仅供参考，具体重点还请大家咨询自己的课程老师。第2章 词项词典及倒排记录表第3章 词典及容错式检索第5章 索引压缩第6章 文档评分、词项权重计算及向量空间模型第8章 信息检索的评价第12章 基于语言建模的信息检索模型第13章 文本分类及朴素贝叶斯方法第16章 扁平聚
BEV感知：BEV开山之作LSS（lift,splat,shoot）原理代码串讲
目前在自动驾驶领域，比较火的一类研究方向是基于采集到的环视图像信息，去构建BEV视角下的特征完成自动驾驶感知的相关任务。所以如何准确的完成从相机视角向BEV视角下的转变就变得由为重要。显式估计图像的深度信息，完成BEV视角的构建，在某些文章中也被称为自下而上的构建方式；利用transformer中的
【DarkLabel】使用教程（标注MOT数据集）
Open video第 2 处的内容为数据集类型。例如：VOC、COCO、MOT、YOLO等。第 3 处的内容为标签名称。可在中修改。第 4 处的内容为两种跟踪方法可选：插值法，每次一个目标。首先在第一帧点击Begin Interpolation，然后画目标bbox，按↓键往后几十帧，在找到该目标画
GragGAN：人工智能黑科技，本地使用详细教程
DragGAN是一种由Max Planck研究所开发的创新型人工智能工具，通过仅需几个点击和拖动操作，能够实现对照片的真实修改。根据一篇研究论文，该工具主要包括两个要素：基于特征的运动监控和一种革命性的点追踪技术。DragGAN赋予用户交互性，使其能够自主拖动图片中的点，并将其移动至所选择的目标位置
图像分割综述之语义分割
语义分割综述，列举的是经典论文，适合入门的初学者
香农公式--通信的浅显理解--单纯只是为了弄懂功率和信道容量的关系
简单梳理功率和信道容量的关系其中主要是为了弄明白论文《Spectrum Sharing in Vehicular Networks Based on Multi-Agent Reinforcement Learning》中的应用场景问题，即功率（信道增益）与信道容量的关系
推荐九大类实用的AI工具网站 | 最实用的AI工具网站推荐大全（建议收藏！！！）
随着AI技术的快速发展，越来越多的网站开始提供AI工具，以帮助用户解决日常工作和生活中的问题。在这篇博客中，将为大家推荐一些实用的AI工具网站。
AIGC：关于人工智能的那些事
论 AIGC 为创作者（伪创作者）带来的效率：以下内容均由创作助手生成，图片花10秒在网上复制的，创作文章时间1分钟😄。
一文读懂Embedding
解读Embedding
PaddleDetect图像目标检测模型训练之数据标注——使用labelme进行标注
在做PaddleDetect图像检测模型训练时，需要对数据集进行人工标注，下面将已货车检测为例，使用labelme进行标注的详细过程记录一下，以防日后忘记。
带你了解ICCV、ECCV、CVPR三大国际会议
因此大部分最新的工作都首先发表在顶级会议上，这些顶级会议完全能反映“热门研究方向”、“最新方法”。ICCV 的全称是 IEEE International Conference on Computer Vision，即国际计算机视觉大会，是公认的三个会议中级别最高的。如果注意这些领域大牛的pulic
yolov5训练自己的数据集
目标检测
Video-LLaMa:利用多模态增强对视频内容理解
本文将重点介绍称为video - llama的多模态框架。Video-LLaMA旨在使LLM能够理解视频中的视觉和听觉内容。
【定位导航科普篇】北斗卫星导航技术介绍
这是北斗三号全球组网卫星突出的亮点之一，极大地提高了卫星独立运转的能力，各卫星可以通过星载设备相互通讯，彼此实时共享位置，很快就能知道所有卫星与自己的相对位置。北斗卫星导航系统（简称北斗系统）是我国自主发展、独立运行的全球卫星导航系统，为全球用户提供全天候、全天时、高精度的定位、导航和授时服务，是继
亚马逊云科技中国峰会：Amazon DeepRacer——载着 AI 梦想向前奔跑
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YOlov5网络架构
yolov5网络架构
机器学习第一章 发展历史与背景
机器学习的发展历史和背景
让 ChatGPT 自己告诉你如何与它高效交流（对话全过程展示，请自行感受）
在本博客中，我们介绍了与 ChatGPT 高效交流的方法和技巧。
使用ChatGpt做考试卷: 助力拿高分的利器
作为一名学生，在考试的时候总是会有些焦虑和压力。为了在考试中取得更好的成绩，我们经常会去准备各种资料和笔记，并不断地复习和巩固。但是，有时候，这些准备方法并不足以让我们完全应对考试中的各种难题。这时候，我们就需要借助其他的工具来帮助我们。最近，我发现了一种新的方法——使用ChatGpt来做考试卷。在
线性卷积和循环卷积（圆周卷积）
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