【AI引领未来】探索人工智能技术的无限潜能
✈️人工智能（AI）是模拟人类智能的科技，通过学习、理解、推理和决策等能力，使计算机系统具备智能化的特征。它在当今社会和科技领域中具有重要性。✒️本文将着重探讨人工智能技术的落地场景及发展前景，创新无限，智能无边。
21世纪的产业革命，AI时代中的企业何去何从？
2023年最热门的话题莫过于大模型。ChatGPT发布短短2个月用户数就突破1亿。为实现这个用户量，电话用了75年，手机用了16年，互联网站用了7年，推特用了5年。当前全球人工智能目前已经进入到产业爆发期，企业也纷纷入局。
【人工智能】遗传算法
Pxifxi∑j1NfxjPxi∑j1Nfxjfxi可得P(s1) = P(13) = 0.14，P(s2) = 0.49， P(s3) = 0.06， P(s4) = 0.31① 在［0, 1］区间内产生一个均匀分布的随机数r。② 若r ≤ q1 ,则染色体x1被选中。③ 若qk-1<
来自腾讯AI实验室的Real-ESRGAN将模糊老照片和视频修复成高清晰(一些错误处理)
老旧照片修复成高清晰照片，视频也可以，一起来体验下Real-ESRGAN
【计算机视觉】数字图像处理（六）—— 图像压缩
数字图像处理（六）—— 图像压缩一、图像压缩概述（一）、图像编码技术的研究背景1. 信息信息传输方式发生了很大的改变2. 图像传输与存储需要的信息量空间（1）彩色视频信息（2）传真数据图像通信系统模型图像冗余无损压缩的原理（四）、 图像压缩与压缩的必要性二、图像压缩的保真度准则与压缩性能参数三、统计
2023亚马逊云科技中国峰会：强化学习探索—— Amazon DeepRacer
DeepRacer是一款小型自主驾驶车辆，它结合了深度学习、强化学习和云计算等技术，亚马逊发布Amazon DeepRacer是为了推动机器学习和人工智能的普及和应用，旨在帮助开发者和学习者更好地理解和应用这些技术。技术背景方面，亚马逊DeepRacer使用了深度学习技术，通过大量的训练数据和神经网
通用的融合框架：IFCNN
仅供自己参考
计算机视觉 期末复习
计算机视觉期末复习，红色部分注意，字体红色选择填空
[大模型] 搭建llama主流大模型训练环境
搭建llama大模型GPU训练环境，用于llama及其衍生模型的训练与微调
深入浅出TensorFlow2函数——tf.Variable
tf.Variable( initial_value=None, trainable=None, validate_shape=True, caching_device=None, name=None, variable_def=None, dtype=No
实测 亚马逊AI 编程助手 Amazon CodeWhisperer（全网最全)
CodeWhisperer是亚⻢逊出品的一款基于机器学习的通用代码生成器，可实时提供代码建议。在编写代码时，它会自动根据我们现有的代码和注释生成建议。从单行代码建议到完整的函数，它可为我们提供各种大小和范围的个性化建议。CodeWhisperer 还可以扫描我们的代码以突出显示和定义安全问题。：亚马
技术解读 | 科大讯飞语音技术最新进展之二：语音识别与语音合成
语音合成技术助力智能硬件升级。
论文中的参考文献规范
每年都有毕业班的同学要完成论文，但是很多同学对参考文献的格式都弄不清楚，没有几个把参考文献写规范了的。参考文献格式乱的，不致命。但是，对于精益求精的一些老师来说，也是让人受不了。所以，做好参考文献格式也很重要。
水泥路面、桥梁基建、隧道裂痕裂缝检测数据集
水泥路面、桥梁基建、隧道裂痕裂缝检测数据集
神仙工具集合
神仙工具集合
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
