智能无界：揭秘AI工具与网站，让你体验未来科技之美！（一）
自从亲身体验了 ChatGPT4 带来的翻天覆地的改变以来，我已深陷 AIGC 的魅力无法自拔。为了能让大家同享这一盛宴，我在 GitHub 上搜罗了众多令人瞩目的 AI 产品和工具网站，并决定将它们以系列文章的形式分享给大家。同时，我也热切期待你们在评论区分享你们钟爱的 AI 产品，让我们携手共同
孔乙己脱不下的长衫：人工智能对学历的看法
孔乙己文学事件，火了一段时间了。起因是一名网友在媒体平台留言道：“学历不但是敲门砖，也是我下不来的高台，更是孔乙己脱不下的长衫。”该网友以孔乙己作类比，道出空有学历，却换不来体面的工作，过不好体面的人生，落魄于社会，百无一用。“少年不懂孔乙己，读懂已是书中人。”
前沿探索，AI 在 API 开发测试中的应用
Apikit 是结合 API 设计、文档管理、自动化测试、监控、研发管理和团队协作的一站式 API 生产平台，可以快速、规范地管理所有 API，已经成为当前 API 研发管理的主流产品。
ChatGPT及各种AI网站集合清单!(免费！免费！免费!)
ChatGPT集合清单！几十个AI网站甚至GPT4免费使用[⭐建议收藏⭐]
ChatGPT被淘汰了？Auto-GPT到底有多强
Auto-GPT是一个 "人工智能代理"，给定一个自然语言的目标，它将试图通过将其分解成子任务，并在自动循环中使用互联网和其他工具来实现它。它使用OpenAI的GPT-4或GPT-3.5 API，是使用GPT-4来执行自主任务的首批应用实例之一。据网友反馈，这个这个跑任务很烧API流量，跑一次大概要
【五一创作】自动驾驶技术未来大有可为
自动驾驶技术是指通过计算机技术和各种传感器，使得汽车可以在不需要人类干预的情况下完成行驶任务。这项技术在近年来得到了快速的发展，并在汽车制造业、城市规划和交通管理等领域引起了广泛的关注和讨论。传感器技术、计算机视觉技术和人工智能技术。
激活函数ReLU和SiLU的区别
在这里，我就简单写一下两个激活函数的概念以及区别，详细的过程可以看看其他优秀的博主，他们写的已经非常好了，我就不必再啰嗦了
AI 绘图：MidJourney 的提示语句（Prompt）怎么写？
这篇文章主要总结了在 AI 绘画中，使用 MidJourney 时提示语句 Prompt 的写法。
Windows 10 python 3.9安装运行Mockingbird--拎包入住功略
mockingbird是一个AI模拟声音的开源python库，可以用你自己的录音或音频文件，在其预置的模型支持下，生成模拟录音者的声音。mockingbird拎包入住功略，是因为本人python不精通，机器学习等AI也只是只其然不知其所以然，没有调整算法和优化模型的能力，所以只能用牛人们创建好的代码
【K210开发板】人脸识别+ SD卡断电存储 --实时按键录取人脸信息并识别
K210开发板 人脸实时录入信息并识别
TEB算法详解（TebLocalPlannerROS::computeVelocityCommands（1））
TebLocalPlannerROS::computeVelocityCommands作为teb算法与move_base算法的接口函数，是作为teb算法的重点部分去分析的，这一节先看该算法的前半部分，也就是局部路径规划前的数据处理部分，这部分算法的基本思路如下：
Softmax简介
Softmax是一种数学函数，通常用于将一组任意实数转换为表示概率分布的实数。
gpt模型训练-gpt3模型详解
目前，GPT-3已经成为最流行、最常用的GPT模型，它集成了1750亿个参数，能够执行一系列的自然语言处理任务，包括翻译、问答、文本摘要、对话生成等。具体而言，GPT模型将Transformer中的编码器部分作为自己的网络架构，实现了一个多层的、自回归的语言模型。总之，GPT模型是一种强大的、通用的
2022.07.25 C++下使用opencv部署yolov7模型（五）
opencv下部署yolov7
粒子群算法(PSO)优化的BP神经网络预测回归——附代码
BP神经网络是一种常见的多层前馈神经网络，本文通过粒子群算法(PSO)对BP神经网络的网络参数进行寻优，得到最优化的网络参数，并与未使用PSO的BP网络对同一测试样本进行预测，对比分析并突出PSO-BP的优越性。本文章代码可改性强，注释详细，替换输入与输出后即可满足不同的任务，实现自己想要的功能，适
卷积神经网络CNN-全连接层
卷积神经网络CNN-全连接层，特点、作用、复杂度，全连接层的操作过程详解
2022年度强化学习领域19个重要进展汇总
为了创造更安全的对话智能体，DeepMind在最新论文中提出了Sparrow（麻雀）模型，探索了训练对话智能体的新方法，即从人类的反馈中学习，使用基于研究参与者输入的强化学习，能够减少生成不安全和不适当答案的风险。最近，AlphaZero 的作者 Demis Hassabis 与 DeepMind
基于随机森林的特征选择-降维-回归预测——附代码
可以看到，使用两个特征进行预测的准确度为85.2077，与使用所有特征进行预测的准确度相差不大，这表明随机森林特征选择方法有效的选择出了最重要的特征，实现了从大量特征到少数重要特征的特征降维筛选，极大的降低了特征的冗余性。当随机森林评价完成特征的重要性后，还需要对各个特征变量之间的相关性进行评估，以
一文看懂多模态大型语言模型GPT-4
GPT-4是OpenAI公司3月推出的新一代人工智能预训练AI模型，是一个多模态大型语言模型，使用了1.5万亿个参数，是GPT-3.5的10倍之多，当然它也是世界上最大的人工智能模型。
ChatExcel--自动处理表格
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