Segment Anything阅读笔记
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【仿真建模】第三课：AnyLogic入门基础课程 - 多层建筑行人疏散仿真讲解
为了实现对一楼和二楼不同的疏散时间，复制之前的按钮，创造两个新按钮分别对一楼和二楼进行控制。在MyFloor1中，选择colOut，按照Ctrl键移动，复制一个colOut1出来。好像服务的延迟时间太长了，可以调小一点，设置为uniform(0.5, 1.0)为了区分一楼和二楼，在Main中调整My
机器学习数据集----训练集、测试集以及验证集
其中，Ytrain为正确的标签，y_score为输出概率值，thresholds1为阈值，当 y_score>thresholds1时预测为正样本；随机将样本划分为训练集（70%）和测试集（30%），用训练集训练模型，用测试集验证模型及参数。接着再把样本打乱，重新选择训练集和测试集，继续训练模型和验
NuSences 数据集解析以及 nuScenes devkit 的使用
nuScenes数据集(发音为/nuːsiːnz/)是由Motional(前身为nuTonomy)团队开发的用于自动驾驶的公共大规模数据集。motion公司正在让无人驾驶汽车成为一个安全、可靠、方便的现实。通过向公众发布我们的一部分数据，motion旨在支持公众对计算机视觉和自动驾驶的研究。为此，我
chart gpt
ChartGPT是一个基于GPT技术的智能聊天机器人。它可以回答用户的各种问题，并且还可以用自然语言进行对话。ChartGPT可以理解用户输入的文本并作出相应的回答，它的语言处理能力十分强大。ChartGPT可以被用来提供各种服务，比如在线客服、语言翻译、问答系统等等。它可以通过与用户逐步交流，不断
李志飞 All in AGI，出门问问大模型来了！
在李志飞看来，ChatGPT 开启了 AGI 时代，而大模型是目前看来通往 AGI 最靠谱的实现方式
基于内容的推荐算法（Content-Based）
基于内容的推荐方法是非常直接的，它以物品的内容描述信息为依据来做出的推荐，本质上是基于对物品和用户自身的特征或属性的直接分析和计算。例如，假设已知电影A是一部喜剧，而恰巧我们得知某个用户喜欢看喜剧电影，那么我们基于这样的已知信息，就可以将电影A推荐给该用户。
【个人记录 | UNet | 整理ing】
和UNet做好朋友：代码/框架/整理/阅读
时间序列模型SCINet（代码解析）
基于因果神经网络改进的SCINet长时间序列预测模型，在公共数据集上表现仅次于Nlinear
图像分割 - 分水岭算法
图像是由x，y表示的，如果将灰度值也考虑进去的话，那么一幅图像需要一个三维的空间去表示。这样就可以把x，y轴比作大地，将灰度值的z轴比作地面上的坡度。因为图像的灰度值是不均匀的，那么也意味着这个地面也是坑坑洼洼的。那么试想一下，下雨的时候，由于地面是不平坦的，雨水会顺着高的地面流向地处。必然会导致有
CVPR2023论文及代码合集来啦~
80、半监督学习、弱监督学习/无监督学习/自监督学习。36、行为识别/动作识别/检测/分割/定位。46、场景重建/视图合成/新视角合成。74、迁移学习/domain/自适应。23、图像复原/图像增强/图像重建。26、图像去噪/去模糊/去雨去雾。32、人脸生成/合成/重建/编辑。35、图像&视频检索/
深度学习图像识别笔记（三）：yolov5检测结果分析
yolov5学习
AI提效工具｜借助chatgpt快速读论文，快速总结、归纳、索引相似文章
本文展示了两个借助chatgpt快速总结论文的工具，让你读论文速度快到飞起～
Anaconda(python)安装教程以及创建新环境
Anaconda(python)安装教程以及创建新环境
ChatGPT有用到知识图谱吗？它自己是这样回答...
从搜索引擎到个人助手，我们每天都在使用问答系统。问答系统必须能够访问相关的知识并进行推理。通常，知识可以隐式地编码在大型语言模型（LLMs）中，例如ChatGPT、T5 和LaMDA 等大型语言模型，这些模型在未结构化文本上进行预训练，或者显式地表示在知识图谱（KGs）中，例如OpenKG和Conc
智能优化算法——正余弦优化算法（SCA）及其改进策略
近十年涌现了众多优秀的智能优化算法，然而一个算法在某些优化问题上的优异表现并不能保证其在其他问题上的有效性，即不存在一个算法能有效解决所有的优化问题，即著名的“无免费午餐”定理。同时，新算法的提出是否能跳出仿生的思路而开拓新的思路也是我们的研究方向之一。正余弦算法的提出者 归纳了仿生智能优化算法的迭
ORB特征
ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)特征是一种常用的图像特征，其最大的优点是提取速度快，按业界的说法，ORB特征提取速度臂SURF快10倍，比SIFT快100倍。ORB特征由关键点和描述子两部分组成。他的关键点称为“Oriented FAST”，是一种改进的FAS
NLP自然语言处理简介
NLP自然语言处理简介
从零开始实现VAE和CVAE
扩散模型可以看作是一个层次很深的VAE(变分自编码器)本文将用python从头开始实现VAE和CVAE，来增加对于它们的理解。
