【数据挖掘】决策树归纳中ID3算法讲解及构建决策树实战（图文解释 超详细）
【数据挖掘】决策树归纳中ID3算法讲解及构建决策树实战（图文解释 超详细）
YOLOv5 backbone（一）
yolov5中Backbone部分
ChatGPT+Midjourney实现儿童绘本故事及其插图（数字1~10的故事）
近期AI对话技术与AI绘画技术突飞猛进。本文尝试结合AI对话与AI绘画进行儿童绘本内容的创作，发现AI对话技术已经超越大部分人类水平。但是AI绘画在精细的主体个数以及主体动作语义的理解上还远未达到人类水平。
yolov5 模型输出的格式解析
关键要看shape的最后一位，在这一步的时候，不是最终输出的格式，这里只是把它们合并起来了。后面还有个y.view进行了重新改变维度， 让这个组合的矩阵变的更加的直观， 改变维度后， 它的shape变成了。（我非常反感这种配置来配置去，搞脑子的写法， 因为非常的不方便代码理解， 不如直接在代码中硬编
预测任务评价指标acc,auc
1、分别表示什么TP（true positive）：表示样本的真实类别为正，最后预测得到的结果也为正；FP（false positive）：表示样本的真实类别为负，最后预测得到的结果却为正；FN（false negative）：表示样本的真实类别为正，最后预测得到的结果却为负；TN（true neg
语音识别智能家居控制设计
技术规格书设计1.本设计采用LD3320语音识别芯片。2.LD3320识别语音后，单片机根据语音控制家电设备开关。3.家电设备有灯、窗帘、空调、热水器。4、家居环境监测传感器有火焰传感器、烟雾传感器、温湿度传感器、人体红外传感器。5、当火焰传感器、烟雾传感器、异常时，启动喷水设备。6、语音控制灯开关
UNeXt：基于 MLP 的快速医学图像分割网络
UNeXt是约翰霍普金斯大学在2022年发布的论文。它在早期阶段使用卷积，在潜在空间阶段使用 MLP。通过一个标记化的 MLP 块来标记和投影卷积特征，并使用 MLP 对表示进行建模。对输入通道进行移位，可以专注于学习局部依赖性。
程序员未来是不是会大量失业？
这两年的裁员固然有经济形势的影响，很多人都寄希望于经济形势好转后互联网行业再回到3年前那种「求贤若渴」的疯狂抢人模式，但是我并不这么认为，这三年互联网的艰难发展让很多公司一味的从营收、GMV等指标上逐渐转移到成本、效率方面，精细化管理、降本提效会在很多互联网公司占据着主导地位。举个简单的例子，出现一
[linux-sd-webui]api化之训练lora
accelerate==0.15.0 应该只能在虚拟环境中，在train.sh中把accelerate launch --num_cpu_threads_per_process=8换成python。lora训练是需要成对的文本图像对的，需要准备相应的训练数据。scikit-image==0.14 版
【五】头歌平台实验-不确定性推理
介绍不确定性推理中的基本问题
gpt4人工智能怎么下载-chatgpt哪里下载
通常，您需要训练GPT模型，采用有意义的对话数据和有意义的提示和激活响应函数，才能获得高质量和自然的响应。在生成文本时，我们可以使用带有模板的文本提示，以便GPT-2模型了解预期的生成文本类型。但请注意，这只是一个示例，在生产环境中，您可能需要更多的定制和调整，以获得更高质量的中文文本。Happy
SGD，Adam，AdamW，LAMB优化器
BERT 预训练包括两个阶段：1）前 9/10 的训练 epoch 使用 128 的序列长度，2）最后 1/10 的训练 epoch 使用 512 的序列长度。优化器是用来更新和计算影响模型训练和模型输出的网络参数，使其逼近或达到最优值，从而最小化(或最大化)损失函数。优点： 简单性，在优化算法中没
BasicSR的使用过程
由于最近在研究BasicSR的超分辨率的各种模型，在测试各种实验的过程中出现过很多的问题，下面针对这些问题说一下解决方式。比如像我本次遇到的问题，当输入的图像数据特别小时我们应该如何处理。本文仅针对使用BasicSR进行一个模型使用和模型对比的安装、使用、一些注意实现进行一部分的描述。
四种类型自编码器AutoEncoder理解及代码实现
慢慢的会设计自己的编码器和解码器。全部都将其搞定都行啦的回事与打算。慢慢的全部都将其搞定都行啦的回事与打算。
详解信道估计的发展与最新研究进展（MIMO）
奈奎斯特采样定理要求采样频率必须大于信号中最高频率的两倍。直到有一天，这个定律有了新的世界：陶哲轩等人指出 独立同分布的高斯随机测量矩阵可以成为普适的压缩感知测量矩阵。先看看信号重建领域怎么解释：如果一个信号在某个变换域是稀疏的，那么就可以用一个与变换基不相关的观测矩阵将变换所得高维信号投影到一个低
SCA（successive convex approximation）学习
SCA（successive convex approximation）学习
YOLOv5车辆测距实践：利用目标检测技术实现车辆距离估算
YOLOv5目标检测技术进行车辆测距。相信大家对YOLOv5已经有所了解，它是一种快速且准确的目标检测算法。接下来，让我们一起探讨如何通过YOLOv5实现车辆距离估算。
YOLOv5入门实践（3）——手把手教你划分自己的数据集
YOLOv5入门实践第3步，手把手教你将数据集划分成训练集、验证集和测试集。
【MOT】目标追踪DeepSORT与ByteTrack
介绍了目标追踪算法DeepSORT和ByteTrack的基本原理。
Pytorch实现中药材(中草药)分类识别(含训练代码和数据集)
Pytorch实现中药材(中草药)分类识别(含训练代码和数据集)，支持googlenet,resnet[18,34,50],inception_v3,mobilenet_v2模型；中草药识别，中药材识别，中草药AI识别，中药材AI识别，pytorch
