国科大. 图像处理与计算机视觉：期末复习题目与知识点总结（一）
意义若一幅图像的像素占有全部可能的灰度级并且分布均匀，则这样的图像有高对比度和多变的灰度色调。该图像主要存在两个问题（1）存在椒噪声、（2）整体灰度值偏低，图像过暗，对比度过低。均值滤波器、中值滤波器、最大值和最小值滤波器、中点滤波器、修正后的阿尔法均值滤波器。高斯噪声、瑞利噪声、伽马噪声、指数分布
深入浅出PaddlePaddle函数——paddle.full
paddle.full
【AIGC】9、BLIP-2 | 使用 Q-Former 连接冻结的图像和语言模型 实现高效图文预训练
一个很关键的地方就在于促进不同模态之间的校准，但由于大语言模型 LLM 在训练的时候并没有见过图像，简单的冻结参数可能无法达到预期的效果，现有的方法是通过使用 image-to-text 生成 loss 来解决的，但本文证明这种方法难以很好的弥补其中的 gap。BLIP-2 的 image-to-t
ROS简介（新手入门须知）
ROS简述
ChatGPT基础入门教学
在本文中，我们将介绍如何使用ChatGPT解决生活中的问题和提高工作效率。
【tensorboard】深度学习的日志信息events.out.tfevents文件可视化工具
【tensorboard】深度学习的日志信息events.out.tfevents文件可视化工具
技术动态 | 基于GPT-4的知识图谱构建能力评测
一、摘要知识图谱是一种用图模型来描述知识和建模世界万物之间关联关系的大规模语义网络，是大数据时代知识表示的重要方式之一。而大型语言模型，如OpenAI发布的GPT-4 ，通过在大量文本等数据上进行预训练，展示出了极其强大的通识知识和问题解决能力[1][2][3][4]。知识图谱可以为大型语言模型提供
第04课：使用revChatGPT动手制作问答机器人
revChatGPT是acheong08/ChatGPT 项目提供了一个很好的 ChatGPT 接口。地址：https://github.com/acheong08/ChatGPT该项目是采用python开发的，目前项目在github上已经获取了23.4k的star数量。
这次彻底不需要账号了，无需魔法永久白嫖GPT
你由最开始的不会注册账号，不懂得魔法的使用，慢慢的成了gpt使用大佬，各种插件加持，各种使用姿势，见谁都能聊两句的你，忽然～有一天发现，官方开始封账号，魔法用的不通畅，官网报的各种异常搞得你很不舒服，你很不服气，你问，有没有一个可以不需要账号，无需魔法就能使用的正版GPT。自GPT风靡以来，大家用的
深度学习(六) Word Embedding
本文是李宏毅老师的关于词汇编码方面的总结
NVIDIA显卡 - CUDA算力总结概览
NVIDIA显卡 - CUDA算力总结概览
两篇2023 ICLR多模态论文分享(模态互补性对多模态鲁棒性影响 与 对多模表示学习有效的单模学习)
本文讨论了模态互补性在多模态鲁棒性中的重要性，并基于信息论提出了一种数据集层面量化度量，用于量化不同模态之间有多少互补信息，以及这些信息对预测标签有多大贡献。该指标基于互信息神经估计器（MINE）来计算。提出了一个两阶段pipeline，分成数据生成阶段和度量计算阶段。在数据生成阶段，作者生成具有受
《多智能体博弈学习研究进展--罗俊仁，张万鹏》论文笔记
基于认知行为建模的智能体能够从与环境及其他智能体的交互经验中学会有效地提升自身行 为。在学习过程中，智能体可以学会与其它智能体进行协调，学习选择自身行为、其它智能 体如何选择行为以及其目标、计划和信念是什么等。伴随着深度学习(感知领域)和强化学习(决策领域)的深度融合发展，多智能体学习方法在机器博弈
【python】数据挖掘分析清洗——离群点(异常值)处理方法汇总
异常值处理的意义在于提高数据分析的准确性和可靠性。异常值往往会影响数据的统计特征，如平均值、方差等，从而导致错误的结论或预测结果。此外，异常值还可能干扰模型的拟合效果，使得模型对数据的解释能力变弱。因此，对于数据分析任务，我们通常需要进行异常值处理，以尽可能保证数据的质量和准确性。常用的异常值处理方
Photoshop2023(Firefly AI)Beta中文爱国版ps ai绘图功能使用教程
我们尝试使用这一功能进行简单的创作，首先新建一个空白的画布，框选后输入：「coastline, mountains and water, sunny day」（海岸线，有山有水，晴天）。在Photoshop Beta版（24.6版本）中，随意建立选区，即可开始使用Firefly生成式填充AI，输入简
10- SVM支持向量机 (SVC) (算法)
支持向量机是一种二分类算法，它的目的是寻找一个超平面来对样本进行分割，分割的原则是间隔最大化，如果对应的样本特征少，一个普通的 SVM 就是一条线将样本分隔开，但是要求线到两个类别最近样本点的距离要最大。就是在寻找一个最优的决策边界（上图中的两条虚线）来确定分类线b，所说的支持向量就是距离决策边界最
【PaddleOCR-kie】关键信息抽取1：使用VI-LayoutXLM模型推理预测（SER+RE）
使用PaddleOCR中的kie关键信息抽取功能
走进人工智能|深度学习 算法的创世纪
作为读者，您可能会好奇深度学习在不同领域的应用。无论是医疗、金融、交通还是娱乐，深度学习都有着巨大的潜力。它能够帮助医生诊断疾病、帮助金融机构预测市场趋势、改善交通流量管理，并为我们提供更智能化的娱乐体验。随着技术的进一步发展，我们可以期待深度学习在更多领域中的应用，为我们的生活带来更多的便利和创新
利用Labview实现曲线拟合
利用Labview实现三种方式曲线拟合
【李宏毅】HW12
李宏毅HW12
