YOLOv5源码逐行超详细注释与解读（1）——项目目录结构解析
全网最全YOLOv5项目目录结构超详细分析。逐个文件注释，小白上手必备
机器学习之基础知识（全）
学习机器学习前必备知识体系，比较全面，该系列课程笔记会一直更新。本文包括机器学习里涉及到的基本概念，环境的安装，Matplotlib,numpy,pandas的讲解。
ChatGPT 菜鸟教程，赶快收藏~
现在 chatGPT 相关周边产品很丰富，虽然这些 AI 工具网上都有一大把教程，但都零零散散、参差不齐，既费时间又不保证一定能成功，让人很受挫。树先生将网上这些教程都过滤筛选一遍，并进行整理汇总，分享给大家，目的是让互联网 “ 小白 ”、“ 菜鸟 ” 跟着教程也都能自己玩转起来，体验 AIGC 时
Stable Diffusion界面参数及模型使用
Stable Diffusion模型使用及界面参数简单介绍
卷积神经网络（CNN）详细介绍及其原理详解
本文总结了关于卷积神经网络（CNN）的一些基础的概念，并且对于其中的细节进行了详细的原理讲解，通过此文可以十分全面的了解卷积神经网络（CNN），非常适合于作为Deep Learning的入门学习。下面就是本篇博客的全部内容！
【Slack+Claude保姆级安装教程】
【Slack+Claude保姆级安装教程】Claude可以直接在Slack上运行，不知道它们的关系也没关系，他们的关系就像Midjourne🌲 AI工具、AI绘图、AI专栏 🍀🌲 如果你想学到最前沿、最火爆的技术，赶快加入吧✨🌲 作者简介：硕风和炜，CSDN-Java领域优质创作者🏆，保
免费chatGPT国内镜像，目前可访问
AiDuTu 是一款免费的智能AI问答系统，可以快速、准确地解答您的问题，辅助您更高效的学习和工作。Chat2Doc - 您阅读文档的好帮手。6. 除了文字问答还支持绘图。8. 分析文档内容的网站。
机器学习案例 | 通过EBG学习概念cup
基于解释的学习(explanation-basedlearning)可简称为解释学习，是20世纪80年代中期开始兴起的一种机器学习方法。解释学习根据任务所在领域知识和正在学习的概念知识，对当前实例进行分析和求解，得出一个表征求解过程的因果解释树，以获取新的知识。在获取新知识的过程中，通过对属性、表征
yolov5的detect.py代码详解
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【零基础学机器学习 3】机器学习类型简介：监督学习 - 无监督学习 - 强化学习
监督学习是一种使用标记数据来训练机器学习模型的机器学习类型。在标记数据中，输出已经是已知的。模型只需要将输入映射到相应的输出。例如，监督学习的一个例子是训练一个识别动物图像的系统。下面附上我们训练的识别猫图片的模型。无监督学习是一种使用未标记数据来训练机器的机器学习类型。未标记数据没有固定的输出变量
使用Python免费试用最新Openai API
3月2日凌晨，OpenAI放出了真正的ChatGPT API，不是背后的GPT-3.5大模型，是ChatGPT的本体模型！ChatGPT API价格为1k tokens/$0.002，等于每输出100万个单词，价格才2.7美金（约18元人民币），比已有的GPT-3.5模型便宜10倍。
手把手教你用YOLOv5算法训练数据和检测目标（不会你捶我）
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PyTorch搭建图卷积神经网络（GCN）完成对论文分类及预测实战（附源码和数据集）
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第29次CCF CSP 认证题目 第一题 202303-1田地丈量 C++语句实现。交叉部分矩阵右边界即原两个大矩阵的右边界中的较小值，左边界即原两个大矩阵的左边界中的较大值。
〖数据挖掘〗weka3.8.6的安装与使用
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Synthesys：语音合成和视频生成平台
Synthesys是一个基于人工智能的语音合成和视频生成平台，可以让你用几分钟的时间，就能制作出专业的音频和视频内容，无需花费大量的金钱和时间去雇佣演员、摄像机或音频设备。Synthesys使用了先进的人工智能算法，可以根据你的文本生成逼真的语音和唇形同步的视频，让你的内容听起来和看起来更自然和专业
【OpenCv • c++】形态学技术操作 —— 开运算与闭运算
在上一篇文章中，我们了解了腐蚀与膨胀的原理与实现，今天我们继续学习形态学技术操作里面的开运算与闭运算。
【深度强化学习】(5) DDPG 模型解析，附Pytorch完整代码
深度确定性策略梯度算法 (Deterministic Policy Gradient，DDPG)。DDPG 算法使用演员-评论家（Actor-Critic）算法作为其基本框架，采用深度神经网络作为策略网络和动作值函数的近似，使用随机梯度法训练策略网络和价值网络模型中的参数。DDPG 算法架构中使用双
【OpenCv • c++】形态学技术操作 —— 腐蚀与膨胀
形态学腐蚀膨胀操作是形态学的基本操作，常用于图形处理方面，实现了对目标像素点进行拓展的目的。从数学角度来讲，腐蚀膨胀操作就是将图像或者图像的一部分（称之为核A）与核（称之为核B）进行卷积。
