yolov5的detect.py代码详解
目标检测系列之yolov5的detect.py代码详解
yolov5+deepsort目标检测与跟踪（毕业设计+代码）
yolov5+deepsort目标检测与跟踪
【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++实现 满分答案
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
Preprocess：预处理Classify：分类Cluster：聚类Associate：关联Select attributes：选择属性Visualize：可视化open file：从文件中打开一组实例open URL：从URL中打开一组实例open DB：从数据库中打开一组实例generate：
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。
chatGPT申请和使用的流程
chatGPT使用起来很简单，直接到它的官网就可以使用，http://chat.openai.com，但问题是由于某种原因，我们不能直接访问，而且在注册时，由于诸多限制，也无法直接使用内地的手机号注册，所以要用通过一些方法达到目标。很多人认为它会在商业领域产生重大的革新，使人们觉得没有赶上这趟车就会
神经网络学习小记录73——Pytorch CA（Coordinate attention）注意力机制的解析与代码详解
神经网络学习小记录72——Pytorch CA（Coordinate attention）注意力机制的解析与代码详解学习前言代码下载CA注意力机制的概念与实现注意力机制的应用学习前言CA注意力机制是最近提出的一种注意力机制，全面关注特征层的空间信息和通道信息。代码下载Github源码下载地址为：ht
【1】如何安装和卸载tensorflow-CPU和GPU各版本-简单清晰版
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机器学习：基于PCA对人脸识别数据降维并建立KNN模型检验
PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的数据降维方法，通过线性变换将高维数据映射到低维空间，同时尽量保留原始数据的信息。PCA的主要思想是将原始数据的各个特征进行线性组合，使得新特征能够最大程度地保留原始数据的方差，从而达到降维的目的。
一键AI绘画-生成自己想要生成的图片（你懂的）。
https://colab.research.google.com/drive/1_Ma71L6uGbtt6UQyA3FjqW2lcZ5Bjck-#scrollTo=uQBR9zXQGJrn
数学建模--预测类模型
数学建模预测类的方法整理和运用
YOLOV5轻量化改进-MobileNetV3替换骨干网络
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机器学习：基于逻辑回归（Logistic Regression）对股票客户流失预测分析
逻辑回归（Logistic Regression）是一种二分类的监督学习算法，用于预测样本的概率属于某一类别的概率。相比于线性回归，逻辑回归可以更好地处理分类问题。
