【数字图像处理】直方图均衡化与规定化
灰度级范围[0,L-1]的数字图像，在实际使用中，用哥灰度级的像素总数除以MN的整幅图像的像素数量，归一化到规律中进行计算，这样可以解除面积对哥灰度级在所有橡树中分布的影响，仅仅靠概率进行分析个灰度级的分布。在较暗的图像中，直方图的分量集中在灰度级的低段。低对比度图像具有较窄的直方图，且都集中于[0
合宙AIR32F103CBT6刷回CMSIS-DAP固件和DAP升级固件以及刷ST-LINK V2-1固件方法
合宙AIR32F103CBT6刷回CMSIS DAP固件以及刷ST-LINK固件方法
优化器SGD、Adam和AdamW的区别和联系
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。
语音增强——基本谱减法及其python实现
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ResNet 训练CIFAR10数据集，并做图片分类
超深的网络结构，可以突破1000层提出residual 模块使用Batch Normalization 抑制过拟合，丢弃Dropout方法针对第一点，我们知道加深网络层对于提升网络性能至关重要。然而实际情况中，网络层的加深会导致学习无法进行，性能会更差。因为网络的深度会导致梯度消失或者梯度爆炸的问题
ChatGPT正式开放API，企微接入平台上线
这几天，OpenAI正式开放ChatGPT API的消息又再次火爆AI界的朋友圈了吧，并且开放的是已经应用到 ChatGPT 产品中的gpt-3.5 - turbo模型。不仅如此，让开发者更兴奋的是ChatGPT因为成本的降低，以前每处理1000个tokens（相当于750个单词）的费用为0.02美
【图像处理】图像拼接原理介绍
图像拼接（image mosaic）是将同一场景中的两张或多张重叠图像拼接成一张更大图像的技术，在机器视觉、医学成像等多个领域有着广泛的应用。常见的图像拼接算法流程如下：即提取输入图像中的特征，例如角点、边缘等信息。即将同一目标场景下的两张或多张图像在空间位置上对准。随机抽样一致性算法，用来剔除异常
CNN(一维卷积Conv1D)实现时间序列预测(PyTorch版)
本专栏整理了《深度学习时间序列预测案例》，内包含了各种不同的基于深度学习模型的时间序列预测方法，例如LSTM、GRU、CNN（一维卷积、二维卷积）、LSTM-CNN、BiLSTM、Self-Attention、LSTM-Attention、Transformer等经典模型，包含项目原理以及源码，每一
深度学习之CSPNet网络分析
一、简介CSPNet：Cross Stage Partial Network，跨阶段局部网络作用：从网络设计角度来缓解以前推理时需要很大计算量的问题推理计算过高的原因：由于网络优化中的梯度信息重复导致的！cspnet解决方式：通过将梯度的变化从头到尾地集成到特征图中，在减少了计算量的同时可以保证准确
目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进结合新神经网络算子Involution（CVPR 2021）
💡💡魔法搭配计算机视觉领域各类创新新颖且行之有效的网络结构，平均精度均值mAP涨点明显，实验效果也俱佳。有需要的小伙伴可以在CSDN/QQ后台留言+点赞收藏喔！！！👍👍👍🔥🔥🔥
却话文心一言（Chatgpt们），存算一体真能突破AI算力“存储墙”|“能耗墙”|“编译墙”？
存算一体，可将带AI计算的中大量乘加计算的权重部分存在存储单元中，在存储阵列中完成卷积运算。在传统计算机的设定里，存储模块是为计算服务的，因此设计上会考虑存储与计算的分离与优先级。，将存储和计算的融合，能够打破传统架构下的三堵墙，彻底消除访存延迟，并极大降低功耗。现如今，这“三堵墙”已导致大量算力无
图解cross attention
交叉注意力与自我注意力。
ChatGPT相关核心算法
ChatGPT 的卓越表现得益于其背后多项核心算法的支持和配合。本文将分别介绍作为其实现基础的 Transformer 模型、激发出其所蕴含知识的Prompt/Instruction Tuning 算法、其涌现出的思维链能力、以及确保其与人类意图对齐的基于人类反馈的强化学习算法。
PyTorch~单机多卡
在 1.0 之后，官方终于对分布式的常用方法进行了封装，支持 all-reduce，broadcast，send 和 receive 等等。通过 MPI 实现 CPU 通信，通过 NCCL 实现 GPU 通信。官方也曾经提到用。whaosoft aiot http://143ai.com
【工程实践】np.loadtxt()读取数据
机器学习中使用np.loadtxt()可以高效的导入数据，np.loadtxt()适合.txt文件和.csv文件。但是它默认读取float类型的值。
一个令人惊艳的ChatGPT项目，开源了！
而Visual ChatGPT这个项目则可以把ChatGPT和一系列视觉基础模型（VFM，Visual Foundation Model）给联系起来，以便实现在ChatGPT聊天的过程中来发送和接收图像，也使得ChatGPT能够处理更为复杂的视觉任务。中已经收录，里面有我整理的6大编程方向(岗位)的
os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES‘] 和torch.cuda.set_device()
在使用 PyTorch 进行训练之前，需要确保已经正确设置了可见的 GPU 设备，并且已经初始化了 CUDA 环境。是一个环境变量，可以通过设置它来限制程序所能看到的可用 GPU 设备列表，从而确保程序只使用指定的 GPU 设备。设置该环境变量可以使用。则是一个 PyTorch 提供的函数，用于将程
【ChatGPT】阿里版 ChatGPT 突然官宣意味着什么？
阿里版本ChatGPT
【NLP相关】开源中文NLP大模型及项目集合
自然语言处理领域存在很多开源模型和项目，这也使得自然语言处理的相关研究进展飞快。本文旨在对现有的一些开源项目和模型做一个调研，可能不是很全，有不在其中的欢迎评论区告知，不甚感谢。
