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随着这个人工智能AI的火爆，各种国内用户也希望能够尝试使用，如何在国内使用也是大家想知道的点，在这里为大家介绍，可以来看看。总的来说，ChatGPT因其语言生成能力强大、语言知识丰富、快速响应、易于使用、应用广泛等优秀特点而受到广泛关注。1、强大的语言生成能力：ChatGPT是一种被训练有素的语言模
【Segment Anything】CV的大模型Segment Anything也来了，强人工智能的时代究竟还有多远？
我自己上传了一张图片，结果还是挺好的（我上传的图片比较简单）。由于自己的3090显存有限，无法使用。论文解读后续更新……
打造出ChatGPT的，是怎样一群人？
震惊世界的ChatGPT，要多少人才能开发出来？几百，还是几千？答案是：87个人。老实说，刚看到这个数字真是惊到我了，印象里，之前看媒体报道各大巨头人工智能人才储备时，动辄都是几百上千人。国内像百度，人工智能领域有上千人的规模，国外谷歌、Facebook也都差不多。但掀起这一轮AI浪潮的，却不是这些
【NLP文本分类算法集锦】零基础入门经典文本分类项目实战（附代码+数据集）
本专栏整理了《NLP文本分类算法集锦》，内包含了各种常见的中英文文本分类算法，以及常见的NLP任务：情感分析、新闻分类以及谣言检测等。
Apollo星火计划学习笔记——Apollo开放空间规划算法原理与实践
1. 开放空间规划算法总体介绍1.1 Task: OPEN_SPACE_ROI_DECIDER1.2 Task: OPEN_SPACE_TRAJECTORY_PROVIDER1.3 Task: OPEN_SPACE_TRAJECTORY_PARTITION1.4 Task: OPEN_SPACE_F
径向基神经网络（RBFNN）的实现（Python，附源码及数据集）
本文对径向基神经网络（RBFNN）的理论基础及建模步骤进行介绍，之后使用Python实现基于RBFNN的数据预测，通俗易懂，适合新手学习，附源码及实验数据集。
深度学习时间序列预测项目案例数据集介绍
高精度、可靠的风速预报是气象学家面临的挑战。由对流风暴引起的强风，造成相当大的破坏(大规模森林破坏、停电、建筑物/房屋损坏等)。雷暴、龙卷风以及大冰雹、强风等对流事件是有可能扰乱日常生活的自然灾害，特别是在有利于对流启动的复杂地形上。即使是普通的对流事件也会产生强风，造成致命和昂贵的损失。因此，风速
最简单体验TinyML、TensorFlow Lite——ESP32跑机器学习（全代码）
最详细、通俗、简单地带你从0到1实现TinyML第一个项目。基于tensorflowlite、python、esp32的嵌入式机器学习。
Deep Learning Tuning Playbook（深度学习调参手册中译版）
由五名研究人员和工程师组成的团队发布了《Deep Learning Tuning Playbook》，本文对手册进行了中文翻译
基于小程序制作一个ChatGPT聊天机器人
在AI技术日新月异的浪潮中，将ChatGPT与实战开发相结合，制作一个随身携带的聊天机器人，紧贴前沿的同时稳固基础。
解决方案：炼丹师养成计划 Pytorch如何进行断点续训——DFGAN断点续训实操
在实际运行当中，我们经常需要每100轮epoch或者每50轮epoch要保存训练好的参数，以防不测，这样下次可以直接加载该轮epoch的参数接着训练，就不用重头开始。下面我们来介绍Pytorch断点续训原理以及DFGAN20版本和22版本断点续训实操**。
单目测距（yolo目标检测+标定+测距代码）
#目标检测 #单目测距 #相机标定 车辆行人测距
数据分析实战＜一＞脑电(EEG)分析
脑电EEG
在Android端集成OpenCV的三种方式
本文较为详细的介绍了在Android端集成OpenCV的三种方式，并给出了相关的小例子实现，本文安卓开发编译器Android Studio。
【人工智能】图文详解深度学习中的卷积神经网络（CNN）
卷积神经网络是一种常用的深度学习模型，广泛用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。它的核心思想是通过一系列卷积、池化等操作，提取出输入数据的特征，并通过全连接层等操作进行分类或回归等任务。
TensorFlow 决策森林详细介绍和使用说明
使用TensorFlow训练、调优、评估、解释和部署基于树的模型的完整教程
ChatGPT惨遭围剿？多国封杀、近万人联名抵制……
4月5日，OpenAI在其官网中发布了题为《Our approach to AI safety》（《我们保障 AI 安全的方法》）的文章，介绍了该公司确保 AI 模型安全性的部署。盖茨称，“我不认为命令一个特定的群体暂停（发展）能够解决所有的问题，很显然AI进步有着巨大的益处，我们需要做的是找出那些
使用Python批量旋转，镜像图片
当我们进行大量图像处理时，经常需要旋转或镜像图像。但一张张处理图片费神又费力，有什么好的办法可以帮助我们快速搞定这个问题呢？本文介绍了使用python快速批量处理图片的方法~ 并提供了简易实现code，希望可以帮到大家~
【Python】-- python的基本图像处理（图像显示、保存、颜色变换、缩放与旋转等）
python关于图像文件的操作：图像的显示、图像的保存、图像的拷贝与粘贴、图像的缩放与旋转、图像的颜色变换、图像的过滤与增强、序列图像处理
AI热潮的发展，既有机遇也有挑战！
一方面，AI可以协助编程，并通过机器学习、自然语言处理等技术，能够更快速地生成代码和解决问题，这无疑会缩短开发周期，提高效率，降低开发成本。AI的发展也带来了很多思考，比如AI是否会取代人类的工作、AI如何与人类进行复杂的协作、AI如何保持可控性和透明性等等。未来，AI将会成为软件工程的一个重要支撑
