Claude在线AI注册教程（免费、可平替Chatgpt）
Claude注册与使用（无梯可用）
ROS导航实现：SLAM建图（slam_gmapping）与保存(map_server)
ROS导航实现，SLAM建图与保存详细流程记录
我用GPT写了一个关于GPT的文章，大家看看写的如何
ChatGPT是基于GPT（Generative Pre-training Transformer）的形式，GPT是一种前馈语言模型，将单词编码为向量表示，然后将这些向量输入到Transformer网络中进行预训练。而ChatGPT通过将文本转换为向量的方式，使得机器可以自动地生成对话数据，实现智能
目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合GAMAttention
论文题目：Global Attention Mechanism: Retain Information to Enhance Channel-Spatial Interactions作者设计一种减少信息缩减并放大全局维度交互特征的机制，采用了CBAM中的顺序通道-空间注意机制，并对子模块进行了重新设
走进人工智能| Computer Vision 数字化时代的视觉启示录
作为笔者，我对计算机视觉的未来发展充满了期待和兴奋。随着技术的不断进步和创新，计算机视觉将在许多领域展现出更大的潜力和影响力。首先，计算机视觉将在医疗领域发挥更重要的作用。随着人工智能和深度学习的发展，计算机视觉可以更准确地分析医学影像，辅助医生进行疾病诊断和治疗。这将提高医疗领域的效率和准确性，为
【复杂网络建模】——基于微博数据的影响力最大化算法(PageRank)
在复杂网络中，影响力最大化算法是用于确定在给定的网络中，选择哪些节点作为种子节点，以最大化某种影响力传播模型下的总影响力的方法。影响力最大化算法在社交网络分析、病毒传播模型、推荐系统等领域中具有广泛的应用。
一文带你读懂什么是ChatGPT?
ChatGPT是一款基于人工智能的聊天机器人，它可以回答各种问题和话题，是目前最流行的聊天机器人之一。ChatGPT的历史可以追溯到2015年，当时谷歌推出了一款名为Google Assistant的聊天机器人，它使用了一种叫做人工神经网络的技术，以更自然的方式与用户交互。这引发了人们对聊天机器人的
使用ChatGPT+MindShow一键生成PPT，以后再也不用担心制作PPT啦
我们经常会有制作ppt的需求，尤其大学里面的小组报告，什么班会团课之类的，有时避免不了，而ppt的制作相信大家都感到很厌烦，我尤其记得大学英语每学期的小组作业，基本都是熬夜做ppt，那么今天博主就推荐一个超级组合：ChatGPT+MindShow一键生成PPT，以后再也不用担心制作PPT啦！这也是c
漫画风格迁移神器 AnimeGANv2：快速生成你的漫画形象
趁着有空的时间，给大家介绍一些有趣的项目吧，比如这个漫画风格迁移神器 AnimeGANv2，可以快速生成自己的漫画形象
目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合MobileOne结构（高性能骨干|仅需1ms）
目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合MobileOne结构。移动端仅需1ms的高性能骨干！
博弈Ai官网ChatGPT4和3.5的真实功能测评
AI在生活、工作和学习等方面扮演着越来越重要的角色。它可以为我们提供更智能、高效的解决方案，使我们的生活更加便利和舒适。AI还能帮助我们实现更好的工作表现和学习成果，提升我们的竞争力和创造力。在未来，AI将继续发挥重要作用，为我们带来更多的机遇和挑战。
MATLAB处理DSP使用窗函数法设计FIR数字滤波器
(1) 熟悉矩形窗、汉宁窗、海明窗等常用窗函数。(2) 掌握用上述窗函数法设计FIR数字滤波器的原理和方法。(3) 熟悉线性相位FIR数字滤波器特性。(4) 了解窗函数类型及窗口长度对滤波器特性的影响。
AI工程师认证，看这一篇就够了
人工智能行业近几年发展迅速，从业人员也越来越多，能力的标准也越来越需要相关证书或认证来进行区分。目前中国关于人工智能的认证大致可以分为三类，一类是职称的评审认证；第二类是权威机构颁发的证书认证；第三类是大型企业的认证。
Yolov5口罩佩戴实时检测项目（模型剪枝+opencv+python推理）
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如何从宏观层面构建优秀的大语言模型
本文介绍核心内容为如何从宏观层面构建优秀的大语言模型，希望对学习和使用ChatGPT的同学们有所帮助。文章目录1. 常见误区2. 两个关键定律 2.1 定律一 2.2 定律二3. 预训练、指令微调和强化学习之间的关系4. 大模型的核心能力5. 如何在指令微调上取得较好的效果
Nerf系列数据集记录
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【MMDetection】——训练个人数据集
mmdetection训练自己的数据集，全过程记录。
yolov7-论文深度解析
yolov7自提出便号称在速度和精度方面超过了所有的目标检测器，并能够同时支持边缘设备到云端的移动GPU和GPU设备，而yolov7则具有以下优势：1、更高的检测精度：相较于其前身 YOLOv5，YOLOv7 在保持速度优势的同时，通过改进骨干网络和特征融合方法等方式，进一步提升了检测精度。2、更快
ACE2005数据集介绍、预处理及事件抽取
ACE2005数据集的介绍、中英文的预处理以及事件抽取的样例参考
