Chat-GPT 的优点、缺点和潜力，GPT 技术伦理概述，以及其功能的示例教程
在过去的两个月里，互联网一直沉迷于Chat-GPT（生成式预训练转换器），这是一种被认为是神奇的语言模型，可以写出类似人类的文章（包括防抄袭），能够编写代码以无论用户想要什么，让整个职业生涯都过时，似乎世界上几乎有任何答案！显然，当发布了显然具有无限解决方案的东西时，人们必然会利用它，滥用他们的工具
阿里云免费使用stable diffusion三个月【ai生成图片】详细教程【保姆级】
如图所示 Stable Diffusion WebUI 的操作界面主要分为：模型区域、功能区域、参数区域、出图区域。txt2img 为文生图功能，重点参数介绍：正向提示词：描述图片中希望出现的内容反向提示词：描述图片中不希望出现的内容Sampling method：采样方法，推荐选择 Euler a
微软AI 绘图工具+ChatGPT免费用，10秒轻松出图，超详细教程，纯干货分享
微软Bing开放了一款免费AI绘图工具，名为“Bing Image Creator”，中文名叫“影像建立者”（名字起得怪怪的，不好听），基于OpenAI的DALL-E 图片生成技术。微软Bing Image Creator（影像建立者）虽然免费使用，但它初始会为每位用户提供25个点数，每生成一次图片
信号处理-小波包分解
连续小波变换：小波函数与原信号对应点相乘，再相加，得到对应点的小波变换系数，平移小波基函数，再计算小波函数与原信号对应点相乘，再相加，这样就得到一系列的小波系数。工程应用中经常需要对一些非平稳信号进行，小波分析和小波包分析适合对非平稳信号分析，相比较小波分析，利用小波包分析可以对信号分析更加精细，小
GPT4All 一个开源 ChatGPT
开源项目和社区努力在实施技术和加速创意方面非常强大。GPT4All 就是一个显着的体现。从根本上说，这为闭源模型的业务方面提供了一个有趣的视角。如果提供 AI 作为服务，那么需要多长时间才能让爱好者对 AI 进行足够长的探索以能够模仿它？对于 GPT4All 的案例，论文中有一个有趣的注释：花了四天
NLP领域大语言模型汇总
大语言模型是近年来人工智能领域重要研究方向之一。它们是基于深度学习技术构建的神经网络，可以自动学习和生成自然语言文本，如文章、对话、诗歌、代码等等。本文主要真针对目前比较火热的自然语言大语言模型，进行简单介绍，LLM包括了OpenAI的ChatGPT、百度文心一言、清华的GLM等模型。
【自然语言处理】主题建模：BERTopic（理论篇）
在我的博客中已经写了很多关于主题建模的内容，当你准备了解 BERTopic 时，默认你已经知道了 LSA、pLSA、NFM、LDA 等传统的主题建模方法。关于主题建模的前置知识我在这里不做赘述，感兴趣的同学可以看看我前几篇博客。学习 BERTopic 需要一定的机器学习基础，让我们一起开始吧！
98家央企及下属上市企业全名单（2023版）
1月10日，央企专业化整合又有新动作。经过整合，我国生物质发电领域龙头企业国能生物重组进入国家电投，中国电建旗下的医疗机构将加入通用技术集团。中储粮集团、中粮集团开展储备加工领域分类改革股权合作，组建中储粮集团控股的粮食仓储业务合资公司和中粮集团控股的油脂油料加工合资公司。近两年，央企重组整合驶入快
百度飞桨 paddleX操作手册
paddleX操作手册
传统语音增强——基本的维纳滤波语音降噪算法
传统语音增强——基本的维纳滤波语音降噪算法
手把手教你声音克隆（so-vits-svc）
视频里所使用的技术是 so-vits-svc，是音频转音频，属于音色转换算法，支持正常的说话，也支持歌声的音色转换。下面具体介绍如何使用so-vits-svc。
【YOLOv8】实战一：手把手教你使用YOLOv8实现实时目标检测
YOLOv8导出为onnx模型，YOLOv8在LabVIEW中的部署，实现实时目标检测！在CPU和GPU上实现加速
13个优秀的AI人工智能工具软件导航网站推荐
人工智能（AI）是现在科技领域的热门话题，它不仅改变了我们的生活方式，也催生了许多创新的工具和应用。AI工具可以帮助我们完成各种任务，如绘画、编程、视频制作、语音合成等，让我们的工作和娱乐更加高效和有趣。但是，面对琳琅满目的AI工具，你是否感到困惑和无从下手？你是否想要找到一个方便快捷的方式，来了解
【AI能否取代设计师】「Stable Diffusion」AI绘画黑科技将告诉你答案
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【Win 11】Pytorch-CUDA版 安装指南
笔者在很久之前就装过Pytorch，但当时装的是CPU版本，今天尝试装GPU版本，几经波折，总结一些问题在此，以少走弯路。
交叉验证之KFold和StratifiedKFold的使用（附案例实战）
交叉验证是在机器学习建立模型和验证模型参数时常用的办法。交叉验证，顾名思义，就是重复的使用数据，把得到的样本数据进行切分，组合为不同的训练集和测试集，用训练集来训练模型，用测试集来评估模型预测的好坏。在此基础上可以得到多组不同的训练集和测试集，某次训练集中的某样本在下次可能成为测试集中的样本，即所谓
【AI领域+餐饮】| 论ChatGPT在餐饮行业的应用展望
Thoughtworks作为一家集战略、设计和工程于一体的全球化技术咨询公司，在今年年初发布的《科技棱镜》里提出了“Partnering with AI”的观点，建议寻求技术驱动业务的企业充分利用人工智能赋能员工和服务客户。
AI 将完全取代前端开发吗？
今晨，我浏览 Medium，看到了篇颇为标题党的文章，于是我就将它抛给了 ChatGPT。本篇文章全部由 ChatGPT 所写。同时，我也请 ChatGPT 分享了它对此的观点。
【哈士奇赠书活动 - 22期】-〖ChatGPT时代：ChatGPT全能应用一本通〗
【哈士奇赠书活动 - 22期】-〖ChatGPT时代：ChatGPT全能应用一本通〗
【目标检测】YOLOv5多进程/多线程推理加速实验
一个小小的实验记录
