目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合ASPP（空洞空间卷积池化金字塔）
目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合ASPP。ASPP对所给定的输入以不同采样率的空洞卷积并行采样，相当于以多个比例捕捉图像的上下文。
【深度学习】——LSTM参数设置
LSTM的批大小可以根据训练数据集的大小和计算资源的限制来确定。一般而言，批大小，训练速度越快，但可能会导致过拟合和内存限制。批大小越小，训练速度越慢，但对于较大的数据集和内存限制较严格的情况下会更加稳定。在实践中，可以通过尝试不同的批大小来找到最优的批大小。一种常用的方法是开始使用较小的批大小，然
扩散模型与生成模型详解
详细介绍了扩散模型的原理及其使用
单目标优化：蜣螂优化算法（Dung beetle optimizer，DBO）
蜣螂优化算法（Dung beetle optimizer，DBO）由Jiankai Xue和Bo Shen于2022年提出，该算法主要受蜣螂的滚球、跳舞、觅食、偷窃和繁殖行为的启发所得。
DenseNet代码复现＋超详细注释（PyTorch）
DenseNet代码复现（PyTorch），每一行都有超详细注释，新手小白都能看懂，亲测可运行
OpenAI是什么？和疯狂ChatGPT什么关系？
OpenAI，在美国成立的人工智能研究公司，核心宗旨在于“实现安全的通用人工智能(AGI)”，使其有益于人类。OpenAI于2015年由一群科技领袖，包括山姆·阿尔特曼（Sam Altman）、彼得·泰尔（Peter Thiel）、里德·霍夫曼（Reid Hoffman）和埃隆·马斯克（Elon M
chatgpt使用手册
ChatGPT 的主要改进之一是它理解和生成代码的能力。然而，ChatGPT 的关键问题之一是它能够以令人信服的方式生成不正确的内容。您将学习如何访问 ChatGPT，如何开始使用它，它最突出的用例是什么，以及如何从使用它中受益。
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比肩 ChatGPT，国内快速访问的强大 AI 工具 Claude
虽然 AI 今年很火，很多人因为没有魔法没法体验到人工智能的强大，但国内依然有很多可以访问的相对强大的免费的 AI 工具。最近发现很多人虽然已经知道了 AI 工具，遇到问题依然习惯于解决不了时优先问别人而不是优先问 AI。希望大家在遇到困难时，先尝试自己解决，解决不了时优先问 AI，通常可以找到相对
AIGC大事件每周盘点【第二期】
AIGC大事件每周盘点【第二期】。ThundersArk，深耕前沿技术，助力每一个人轻松掌握AIGC等最新工具，登上人工智能时代的诺亚方舟!
涨点技巧：Detect系列---Yolov5/Yolov7加入ASFF特征金字塔融合方法，涨点明显
多尺度特征特别是特征金字塔FPN是解决目标检测中跨尺度目标的最常用有效的解决方法，特征金字塔融合方法ASFF与yolov5/yolov7结合可以有效涨点
学习记录09：快速上手简单改进yolov5目标检测网络
简单快速上手修改4层yolov5，以及添加注意力，希望这里能教会你如何运用，授人以鱼不如授人以渔。
核心圈好图书推荐（二）
我们还是老样子，文章末尾进行优质评论，评论内容要求跟本期图书的内容相关哦！评论受赞数量最多的四位伙伴，可以任选上面两种一本作为福利免费送给你（包邮到家）凉哥也将购买链接放在评论区了，有需求的小伙伴们可以自行购买！！！
ChatGPT从入门到精通（附PDF文档）
总之， ChatGPT 是一种非常有前途的自然语言处理模型，它具有强大的应用能力和可扩展性，可以应用于多个领域，是未来人工智能发展的重要方向之一。ChatGPT 是一种强大的自然语言处理模型，其应用前景广泛，可以应用于自然语言生成、对话系统、推荐系统、知识图谱构建、智能家居、人工智能教育、语音识别、
ChatGPT的平替来了？一文总结 ChatGPT 的开源平替，你值得拥有
2023 年，聊天机器人领域似乎只剩下两个阵营：「OpenAI 的 ChatGPT」和「其他」。再加上前段时间 GPT-4 的发布，ChatGPT 也有了更强大的推理和多模态能力，OpenAI 几乎不可能将其开源。然而，表现欠佳的「其他」阵营却一直在做开源方面的努力。本文总结了目前业界开源且适合中文
GPT-4 介绍
本文根据openAI的2023年3月的《GPT-4 Technical Report 》翻译总结的。原文确实没有GPT-4 具体的模型结构，openAI向盈利组织、非公开方向发展了。也没透露硬件、训练成本、训练数据、训练方法等。不过也透露了一些思想，比如提出了根据模型小的时候，预测模型大的时候的表现
使用YOLOV5训练自己的数据集（以王者荣耀为例）
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YOLOV8——快速训练指南（上手教程、自定义数据训练）
本篇主要用于说明如何使用自己的训练数据，快速在YOLOV8 框架上进行训练。当前（20230116）官方文档和网上的资源主要都是在开源的数据集上进行测试，对于算法“小白”或者“老鸟”如何快速应用到自己的项目中，这个单纯看官方文档显得有点凌乱，因为YOLOV8 不再致力于做一个单纯算法，而是想要做一个
模糊神经网络（FNN）的实现（Python，附源码及数据集）
本文对模糊神经网络（FNN）的理论基础及建模步骤进行介绍，之后使用Python实现基于FNN的数据预测，通俗易懂，适合新手学习，附源码及实验数据集。
目前最强的AI绘画模型——Midjourney v5
Midjourney实验室开发的Midjourney V5应该是目前最强的AI绘图工具了。
