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
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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
YOLOv7保姆级教程！（个人踩坑无数）----环境配置
深度学习，yolo环境详细配置讲解
我的GPT-4 API 接入之旅
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对比应用ChatGPT3.5和4，和4比起来，3.5略显清澈且愚蠢
从GPT3.5到4，ChatGPT在飞速进步，如果3.5只是个小学生的话，那么GPT4已经是合格的大学生甚至研究生了。
声纹识别之说话人验证speaker verification
由于工作需要接触到了语音领域的声纹识别，对语音识别进行了一些预研，因此在这里开一篇博客，聊一聊speaker verification学习历程。
【半个月实践】普通人如何利用ChatGPT变现？(附镜像网站)
如今ChatGPT的话题爆火各大平台，所谈论的方向也各不相同，或许是ChatGPT使用方法、应用领域、前景趋势等等。而这必然也产生了信息差使得大多数人可以利用ChatGPT变现。而在这一开始，更多的人变现的方式也不同。而普通人又可以通过什么方式变现呢？
chatgpt3接口 国内版免费使用
目前OpenAI公司提供了GPT-3的API服务，允许开发者通过调用API接口，使用GPT-3的功能。总的来说，GPT-3的API接口是一个非常方便和高效的自然语言处理工具，可以帮助您快速解决自然语言处理问题，例如生成文本、回答问题等任务。但需要注意的是，API使用需要遵从OpenAI公司的相关规定
KNN中不同距离度量对比和介绍
本文演示了KNN与三种不同距离度量(Euclidean、Minkowski和Manhattan)的使用。
毕业设计-基于MATLAB的含噪语音信号降噪处理方法的研究与实现
毕业设计-基于MATLAB的含噪语音信号降噪处理方法的研究与实现：随着互联网信息技术的不断发展与普及， 语 音依然是人类沟通、 交流传递信息的重要载体。 语音信号处理是一个新兴的交叉学科， 是语音 和数字信号处理的两个学科的结合产物， 即综合 运用数字信号处理技术对语音信号进行处理 。 随着互联网、
训练ChatGPT的必备资源：语料、模型和代码库完全指南
文｜python前言近期，ChatGPT成为了全网热议的话题。ChatGPT是一种基于大规模语言模型技术（LLM， large language model）实现的人机对话工具。但是，如果我们想要训练自己的大规模语言模型，有哪些公开的资源可以提供帮助呢？在这个github项目中，人民大学的老师同学们
可以顺畅使用不输Chatgpt的AI
虽然chatgpt不错，但是如果在咱们国家，想使用起来还是有一定的门槛的，又要科学上网，又要申请账号，申请账号还要申请虚拟手机号接收验证码，难道就没有适合普通人使用的AI了吗，直到我发现了Cluade。虽然答案有部分是错误的，比如ChatGPT4 并不是一个开源项目，不过在交互的时候我让它用表格展示
GANs系列：CGAN(条件GAN）原理简介以及项目代码实现
cGAN的中心思想是希望 可以控制 GAN 生成的图片，而不 是单纯的随机生成图片。 具体来说，Conditional GAN 在生成器和判别器的输入中 增加了额外的 条件信息，生成器生成的图片只有足够真实 且与条件相符，才能够通过判别器。
YOLOv7-tiny网络结构图及yaml文件 详细备注
yolov-tiny网络结构图，结合yaml文件和common.py源码深度理解网络构建及其过程中图片的尺度变化
