“文心一言”和“ChatGPT”两者有何差距？
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强化学习——多智能体强化学习
文章目录前言多智能体系统的设定合作关系设定下的多智能体系统策略学习的目标函数合作关系下的多智能体策略学习算法MAC-A2C前言本文总结《深度强化学习》中的多智能体强化学习相关章节，如有错误，欢迎指出。多智能体系统的设定多智能体系统包含有多个智能体，多个智能体共享环境，智能体之间相互影响。一个智能体的
【深度学习实战】基于深度学习的图片风格快速迁移软件（Python源码+UI界面）
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yolov5算法-学习过程
这张图是在找工作前，回忆yolo系列的发展历程，进行梳理的图。内容可能有一些不准确的地方，请指出。
10个最流行的向量数据库【AI】
矢量数据库是一种将数据存储为高维向量的数据库，高维向量是特征或属性的数学表示。每个向量都有一定数量的维度，范围从几十到几千不等，具体取决于数据的复杂性和粒度。推荐：用快速搭建3D场景。矢量数据库（Vector Database）和矢量开发库（Vector Library）都是实现矢量相似性搜索的技术
chatgpt 免费访问
最近chatgpt太火了，前面我也写过一篇文章来讲怎么免费体验，随着网上类似的网站越来越多，这里我也整理了几个国内完全免费访问的chatgpt网站。chatgpt是一种基于人工智能技术的语言模型，可以通过分析用户输入的自然语言文本或语音，理解用户的意图并作出相应的回应。它被设计用于各种应用场景，例如
手眼标定，9点标定过程及其运算
在工业领域常常会遇到将相机安装在机器手中，由相机快速引导机器手进行工作的方式。其中9点标定的作用是将图像的坐标转化为机器手的坐标。9点标定的作用意义：1.计算像素当量，通过9点标定后的计算，可以得出一个由像素值转化为机器手的移动值的一个变化量。当我们标定完后即可得到一个像素当量的固定值。2.将图像坐
【Metashape精品教程2】创建工程
Metashape工程的创建，包括导入照片、pos、相机参数、控制点，坐标系的选择
IEEE 802.1 Qav 协议的详细总结（时间敏感流的转发和排队增强）
基于信用的整形器算法有一个外部确定的参数idleSlope（参见8.6.8.2），它确定了与流量类（）相关的队列可用的的最大比例，如下式(L.1)所示:其中是支持出站队列的端口能够传送的最大传输数据速率。式（L.1）的推导详见式（L.5）至式（L.8）。如果基于信用的整形算法支持的流量类别使用的带宽
SPWM波调制度原理
SPWM波调制度原理
损失函数——交叉熵损失（Cross-entropy loss）
对于每个类别i，yi表示真实标签x属于第i个类别的概率，y^i表示模型预测x属于第i个类别的概率。对于每个输入数据x，我们定义一个C维的向量y^，其中y^i表示x属于第i个类别的概率。假设真实标签y是一个C维的向量，其中只有一个元素为1，其余元素为0，表示x属于第k个类别。该函数将输入数
深入了解目标检测技术--从基本概念到算法入门
Hello大家好，我是Dream。 众所周知，目标检测是计算机视觉领域中的重要任务之一，其目的是识别图像或视频中包含的物体实例并将其定位。实现目标检测可以帮助人们在自动驾驶、机器人导航、安防监控等领域中更好地理解和应用图像信息。接下来Dream将带大家一起介绍目标检测的基本概念和常见方法，并详细讲解
langchain学习5
LANGCHAIN
ChatGPT在线网页版和接口
ChatGPT是一种强大的自然语言生成技术，它可以用来自动生成大量的、质量较高的文本。根据OpenAI官方的演示和使用案例，ChatGPT已经被用于文本摘要、对话生成、语言翻译、文本分类等多种应用场景。然而，ChatGPT作为一种自动生成的技术，其生成的文本仍然需要进行审校和修改，以满足特定的需求和
SAM - 分割一切图像【AI大模型】
如果你认为 AI 领域已经通过 ChatGPT、GPT4 和 Stable Diffusion 快速发展，那么请系好安全带，为 AI 的下一个突破性创新做好准备。推荐：用快速搭建3D场景。Meta 的 FAIR 实验室刚刚发布了 Segment Anything Model (SAM)，这是一种最先
如何使用ChatGPT赚钱和变现的16种方法和途径：创意和机会的探索
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调用智能Ai画图在线生成图片生成视频的工具集API说明等
四款文字生成视频的智能软件1、 Lumen5：是一种自动化视频制作工具，可以利用其强大的AI技术，自动对文本进行分析，并提供适当的图像、视频剪辑和音乐，生成令人印象深刻的视频。它适用于制作社交媒体广告、营销视频和品牌故事等。。用户只需输入文本和选择相关图像/视频资源即可快速生成视频。2、Adobe
chatGPT国内可用镜像源地址
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TensorFlow安装和下载（超详细）
本教程中的代码已经在以下平台上进行了测试：Windows 10，Anaconda 3，Python3.5，TensorFlow GPU，CUDA toolkit 8.0，cuDNN v5.1，NVDIA GTX 1070TensorFlow安装准备工作TensorFlow 安装的前提是系统安装了 P
强化学习分类与汇总介绍
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