使用 ChatGPT 辅助学习——为自己找一个老师
我们每个人都有许多标签，例如高中生、成绩中等、文科，根据这些标签我和其他拥有相同标签的人分配了相同的教程、班级和老师，这可以带来效率上的提升，因为同一份教程、老师就可以服务几十上百人，而无须为每个人定制，但也正是这样造成了忽略个性的问题。。在过往遇到问题时通常使用 Google 搜索答案，在接受答案
适用于计算成像领域无参考图像的图像信噪比评价方法（SNR,PSNR,SSIM）（基础）
图像信噪比计算，单幅图像信噪比计算。
基于YOLOv7的植物虫害识别＆防治系统（源码＆教程）
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[自注意力神经网络]Segment Anything(SAM)论文阅读
SAM网络学习笔记
OLED屏幕详解-显示原理
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AI创作——disco diffusion入门使用
目的：在谷歌的的colab上基于disco diffusion模型实现输入文本输出相应图片的功能
毕业设计-基于深度学习的垃圾分类系统
毕业设计-基于深度学习的垃圾分类系统：随着工业革命人类的生产力水平以指数级提升，也使得垃圾数量飞速上涨，如何处置垃圾在全世界范围变成一个棘手的问题。垃圾分类作为资源回收利用的重要环节之一，可以有效地提高资源回收利用效率，减轻环境污染带来的危害。传统的图像分类算法很难满足垃圾分拣设备的要求，随着深度学
图像去雾算法评价指标
本篇主要是关于去雾算法的评价指标的描述以及python实现
如何计算神经网络参数的个数？
神经网络随着层数的加深，网络参数的个数会越来越多，小的网络有成千上万个参数，大的可以达到千万个网络参数。这里我们介绍一下如何计算神经网络参数的个数图像分类的神经网络，包含两个部分：特征提取层+ 分类层特征提取层就是将提取图像中的特征，这里的特征就是图像的细节，例如边缘、关键点等等。类似于人在识别物体
【关于时间序列的ML】项目 3 ：基于机器学习的地震预测模型
在此，我们将给定的日期和时间转换为以秒为单位的 Unix 时间和数字。所以我们可以在上面的输出中看到我们用于地震预测的神经网络模型表现良好。这里的输入是时间戳、纬度和经度，输出是幅度和深度。现在，要创建地震预测模型，我们需要将数据分为 Xs 和 ys，分别作为输入输入到模型中，以接收模型的输出。因此
Notion AI是什么？和chatgpt比哪个好？
最近对于人工智能的热度可谓是前所未有的高涨，毕竟现在的人工智能发展是越来越快，能做的事情也是越来越多，不再是那种低等的假智能小爱同学和siri那种。今天我们主要来聊聊Notion AI和chatgpt吧，Notion AI是什么？和chatgpt比哪个好？
GEO数据挖掘（一）基础介绍
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深度学习实战10-数学公式识别-将图片转换为Latex(img2Latex)
大家好，我是微学AI，今天给大家带来一个关于数学公式识别的实战案例，解决大家在写论文中遇到很多latex输入的问题，而且可以无限次识别哦，因为是代码实现，不用调用外部API.
人工智能大神何凯明往事与风华岁月
机器视觉牛人何凯明的小传
InstructGLM:基于ChatGLM-6B在指令数据集上进行微调
基于ChatGLM-6B+LoRA在指令数据集上进行微调。
gpt的优势和gpt缺点
GPT可以根据给定的上下文信息生成质量很高的语句，甚至可以生成完整的文章、故事等长文本，和人类写作风格非常接近。随着训练的深入，GPT技术的语言生成质量也将不断提升。只能实现单向文本生成：与一些双向解码器（如BERT）不同，GPT采用单向的解码器，只能利用前面的上下文信息进行生成，无法利用后面的文本
[控制原理基础]浅谈PID算法
当今的自动控制技术都是基于反馈的概念。即一个In Loop闭环的理论，反馈理论的要素包括三个部分：测量、比较和执行。测量关心的变量，与期望值相比较，用这个误差纠正调节控制系统的响应。
机器学习算法入门与编程实践课后题及答案（唐四新等编著）
本文章制作了机器学习算法入门与编程实践课后题及答案（唐四新等编著），希望对大家学习有所帮助。
DETR详解
DETR 将目标检测任务看作集合预测问题，对于一张图片，固定预测一定数量的物体（原作是100个，在代码中可更改），模型根据这些物体对象与图片中全局上下文的关系直接并行输出预测集，也就是 Transformer 一次性解码出图片中所有物体的预测结果，这种并行特性使得 DETR 非常高效。
GPT2-Chinese 文本生成,训练AI写小说,AI写小说2
在根目录（目录\GPT2-Chinese\）下建立文件夹data 和modeldatamodel。
