使用Koishi搭建一个你的AI画图机器人
此文章旨在对建立自己的机器人、AI画图有兴趣的各位同学给出一个引导作用。文章中不会涉及专业的编程、网络知识，也不会介绍AI画图的部署流程，仅仅给出通过Koishi插件一步步搭建出一个属于自己AI画图机器人的简单步骤。
ChatGPT高手写给初学者的ChatGPT使用指南，让你充分发挥ChatGPT的潜能
ChatGPT是OpenAI公司的产品，是一种革命性的新技术和基于人工智能的语言模型，它使用人工智能创建的对话与我们人类的对话非常相似，难以区分。感谢深度学习算法，ChatGPT已经在大量的聊天记录库上进行了训练，赋予了它即时地为您的问题和提示制造自然回复的能力。
李宏毅2022机器学习HW10解析
李宏毅2022机器学习HW10解析发布！
神经网络模型--数学建模
神经网络是一种人工智能算法，它受到了生物神经网络的启发。类似于生物神经网络，神经网络也由许多相互连接的简单单元组成，这些单元被称为神经元。神经网络通常被分为三个主要部分：输入层、隐藏层和输出层。输入层接受输入数据，输出层输出结果，而隐藏层在输入和输出层之间处理信息。每个神经元接收来自其他神经元的输入
多智能体强化学习(MARL)训练环境总结
目前开源的多智能体强化学习项目都是需要在特定多智能体环境下交互运行，为了更好的学习MARL code，需要先大致了解一些常见的MARL环境以及库。比如petting zoo, SMAC，MPE等
开源的AI算法可以进行物体识别，动物识别
其中最常用的算法是深度学习中的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN），如Google开源的Inception和ResNet模型，以及Facebook开源的Detectron2框架等。可以通过学习相关的机器学习和深度学习课程，掌握这些算法的基本原理和实现方法，
简单介绍一下YOLO算法发展历程
YOLO到目前为止总共发布了八个版本（截止笔者发稿），其中YOLOv1奠定了整个YOLO系列的基础，后面的YOLO算法是对其的不断改进创新。接下来，笔者将简单介绍一下YOLOv1-v5的发展历程，并重点介绍YOLOv5。
LangChain大模型应用落地实践（二）：使用LLMs模块接入自定义大模型，以ChatGLM为例
angChain版本：0.0.147；(没想到第二更LangChain已经更新到147了）
LangChain：Prompt Templates介绍及应用
Prompt Templates是一种可复制的生成Prompt的方式，它包含一个文本字符串，可以接受来自终端用户的一组参数并生成Prompt。Prompt Templates可以包含指令、少量示例和一个向语言模型提出的问题。我们可以使用Prompt Templates技术来指导语言模型生成更高质量的
ChatGPT5.0会如何？
同时，GPT-5还能够深入学习和掌握更多的领域知识，并在不同的应用场景中发挥更为出色的作用，如自然语言问答、聊天机器人、智能助手等。在硬件和算法的不断升级下，GPT-5将会拥有更快速的学习和处理能力，能够以更为迅速和高效的方式对海量数据进行分析和处理。通过在机器人和人类之间搭建起更为密切和亲近的关系
python数据分析与挖掘实战(航空公司客户价值分析）
企业在面向客户制定运营策略、营销策略时，希望能够针对不同的客户推行不同的策略，实现精准化运营，以期获取最大的转化率。客户关系管理是精准化运营的基础，而客户关系管理的核心是客户分类。通过客户分类，对客户群体进行细分，区别出低价值客户与高价值客户，对不同的客户群体开展不同的个性化服务，将有限的资源合理地
毕业设计-基于深度学习的花卉识别分类
毕业设计-基于深度学习的花卉识别分类：近年来，互联网技术快速发展，微博、小红书和微信等社交网络平台的兴起，使网 络上充斥着各种人们用于记录生活的图片和视频。其中，图片作为重要的信息载体，成 为人们沟通外界的主要方式。网络中的图片数量繁多、信息丰富，如何从海量图片中筛 选需要的内容并运用于现实世界是人
目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合Swin Transformer V2（涨点神器）
目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7结合Swin Transformer V2
图像分割之SAM（Segment Anything Model）
该模型有别于传统的分割模型。传统分割模型只能输入原图输出固定的分割结果，SAM在设计上可以同时输入原图和特定提示（点、框、阴影、文本），然后根据不同的提示输出不同的分割结果图，并且SAM支持不同提示的交互式分割。SA-1B覆盖了更广泛的图片区间，比第二大分割数据集多了11倍的图片400倍的mask。
损失函数——对数损失（Logarithmic Loss，Log Loss）
要在训练中使用对数损失作为损失函数，可以在模型训练的过程中调用 PyTorch 中的损失函数计算方法，并将计算得到的损失加入到反向传播过程中以更新模型参数。在 PyTorch 中，可以使用 nn.BCELoss() 来计算二元分类问题的对数损失，使用 nn.CrossEntropyLoss() 来计
OpenCV实例解析（OpenCV初学者）
一、计算机视觉1.定义：给计算机安装上眼睛（照相机）和大脑（算法），让其能感知周围的环境。它是对生物视觉的一种模拟，通常的做法是通过对采集的图像或视频进行处理来获得相应场景的三维信息。2.应用： 计算机科学和工程、信号处理、物理学、应用数学和统计学3.OpenCV不但能够实时运行许多不同的计算机视觉
时间序列异常检测：统计和机器学习方法介绍
在本文中将探索各种方法来揭示时间序列数据中的异常模式和异常值。
CityScapes数据集介绍
Cityperson数据集，在16年CVPR上被提出，是张姗姗一波人在CityScapes数据集上进行标注得到的行人检测数据集。有标记的前景对象绝对不能有洞，也就是说，如果有一些背景可见的“通过”一些前景对象，它被认为是前景的一部分。例如:房子或天空前面的树叶(一切都是树)，透明的车窗(一切都是汽车
网络智能化/通信AI TOP10 十大研究方向及数据集盘点
人工智能技术的广泛应用和通信领域技术的演化迈进，二者的相互融合发展成为必然趋，新的网络智能化领域就是二者融合的产物。盘点该领域中TOP 10研究方向和各方向常用的数据集能够对于领域科技工作者提供相对清晰的视野和发力支撑。
AI 绘画（1）：生成一个图片的标准流程
如果感觉和原图差异过大，可以调整重绘幅度，越小，越像原图，改变越小。我们之前的画出来的Ai坤坤和之前的都不太一样，那怎么样才能做到和原图一致呢？我们在生成图片之后，选中图片，然后再点击左上角的图片替换，即可生成对应封面。当然，你可以画很抽象的图片，比如画个火柴人，然后让Ai帮你把内容填充完整。你描述
