基于pytorch用yolov5算法实现目标检测与分割
适合新手入门玩一下目标的检测和分割，大概了解yolov5算法的一些基本操作。1.1 课题背景目标检测的目的是判断在单张图片或者连续图片（视频）中，感兴趣的单个或者 多个物体是否存在，如果存在，需要将感兴趣的单个或者多个物体的位置和大小确 定。通常情况下我们使用一个矩形框来表示一个物体的位置和大小，矩
飞书接入ChatGPT - 将ChatGPT集成到飞书机器人，直接拉满效率
在飞书中创建chatGPT机器人并且对话，在下面操作步骤中，使用到了Git克隆项目，需提前安装好Git，克隆的项目是Go语言项目，所以需提前安装Go语言环境。
chatGPT的接口调用及插件开发方法
通过配置模型文件和预处理模块，可以实现自定义的对话功能，并提供了HTTP接口方便调用。现在，chatGPT已经启动了一个 Web 服务器，在默认情况下监听地址为 http://localhost:5000，提供了一些基本的API接口，可以通过HTTP请求来访问。在路由中，可以调用 ChatGPT 提
AI 绘画工具 Midjourney 详细使用教程
Midjourney 是一个人工智能程式，可以根据文本生成图像。我们可以通过 Discord 平台进行访问 Midjourney 服务，Midjourney可以生成壁纸、插画、漫画、平面设计、logo等图像
win下YOLOv7训练自己的数据集（交通标志TT100K识别）
遗传算法是利用种群搜索技术将种群作为一组问题解，通过对当前种群施加类似生物遗传环境因素的选择、交叉、变异等一系列的遗传操作来产生新一代的种群，并逐步使种群优化到包含近似最优解的状态，遗传算法调优能够求出优化问题的全局最优解，优化结果与初始条件无关，算法独立于求解域，具有较强的鲁棒性，适合于求解复杂的
【2023 · CANN训练营第一季】昇腾AI入门课（Pytorch)---昇腾AI入门课（PyTorch）微认证考试
19、当迁移出现报错时，查看底层日志是一种常见的DEBUG手段，可以通过设置环境变量ASCEND_GLOBAL_LOG_LEVEL的方式收集不同等级的日志。20、昇腾软硬件基础平台中包括应用使能、AI框架、异构计算架构、Atlas系列硬件等，其中()对下适配不同的硬件形态，对上适配不同的AI框架，发
【ChatGPT｜AI 实践】如何免费使用 ChatGPT？
1、进入插件下载页面：https://chrome.google.com/webstore/detail/merlin-chatgpt-assistant/camppjleccjaphfdbohjdohecfnoikec，添加至 Chrome注意：这里需要 🪜，同时下载速度可能会有点慢！2、浏览器
2023最新pytorch安装教程，简单易懂，面向初学者（Anaconda+GPU）
2023最新pytorch安装教程，简单易懂，面向初学者（Anaconda+GPU）
突发！ChatGPT王炸级更新！支持GPT-4联网 & Code Interpreter！
4月30日，OpenAI官方悄悄发布了联网版GPT-3.5。虽然名字变了，但使用体验却是换汤不换药，还是那套。然而，万万没想到的是，刚过去没几天，昨天5月4日，鱼哥发现自己的Plus账号竟然多了一些能力，OpenAI竟然把GPT-4也联网了！并且支持Web Browsing with GPT-4 &
Camera-IMU联合标定原理
在VIO系统中，camera-imu间内外参精确与否对整个定位精度起着重要的作用。所以良好的标定结果是定位系统的前提工作。目前标定算法主要分为离线和在线标定，离线标定以kalibr为代表，能够标定camera内参、camera-imu之间位移旋转、时间延时以及imu自身的刻度系数、非正交性等。标定过
YOLOv5解析 | 参数与性能指标
：Confidence Threshold，置信度阈值。只显示预测概率超过conf_thres的预测结果。：Intersect over Union Threshold，交并比阈值。：以某种方式计算AP值来表达PR图的面积：每个类的AP值的平均数。用于表达多类标签预测的性能，如AP一样，mAP越高，
程序员最终会被自己开发的轮子所淘汰吗？
我们开展的很多课题项目也是围绕各种工具来展开的，比如研发建模工具，代码生成工具等等，但是这种现象在各行各业都普遍存在，不仅程序员热衷做轮子，很多传统行业的从业者也都比较热衷造轮子，而且现在很多传统行业的从业者还在积极借助计算机技术来造轮子。
时间序列预测股票数据—以LSTM模型为例
时间序列是按照一定时间间隔排列的数据，时间间隔可以是任意时间单位，通过对时间序列的分析，我们可以探寻到其中的现象以及变化规律，并将这些信息用于预测。这就需要一系列的模型，用于将原始时间序列数据放进模型中进行训练，并用训练好的时间序列模型来预测未知的时间序列。提供的数据：“中国平安”2016-2018
DHVT：在小数据集上降低VIT与卷积神经网络之间差距，解决从零开始训练的问题
VIT在归纳偏置方面存在空间相关性和信道表示的多样性两大缺陷。所以论文提出了动态混合视觉变压器(DHVT)来增强这两种感应偏差。
因子分析（factor analysis）过程
因子分析是一种常用的特征提取方法，可以被认为是主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）的扩展。因子分析与PCA最大的区别在于，因子分析得到的隐藏因子具有可解释性，具有较高的实用价值。现如今，因子分析在提高模型可解释性和有效性的研究还尚未得到彻底的分析和探索。
Yolov5 激活函数
activation.py文件
深入浅出PaddlePaddle函数——paddle.to_tensor
paddle.to_tensor
53、RK3588测试视频编解码和 POE OAK Camera编码结合开发
这里使用rk3588和oak相结合，存在两个问题，多个usb电流都在1a内，只有一个type-c转usb的电流在2a内，oak的基础电流要求900ma,峰值电流要求在1.5a左右，这就限制了oak的目标检测和推理数据传输，所以需要使用编码方式压缩数据量传输，即使使用usb的线进行数据传输，这个实验使
gocqhttp + chatgpt + stable diffusion实现AI聊天画图机器人
QQ机器人，实现AI智能回复和AI绘画功能
[NLP]如何训练自己的大型语言模型
大型语言模型，如OpenAI的GPT-4或谷歌的PaLM，已经在人工智能领域掀起了一场风暴。然而，大多数公司目前没有能力训练这些模型，而且完全依赖少数几家大型科技公司作为技术提供者。在Replit，我们已经大量投资于所需的基础设施，以从头开始训练我们自己的大型语言模型。在这篇博文中，我们将概述我们如
