LLaMA-META发布单卡就能跑的大模型
2023年2月25日，Meta使用2048张A100 GPU，花费21天训练的Transformer大模型LLaMA开源了。
LSTM实现多变量输入多步预测(直接多输出)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
实现mini智能助理—模型训练
1.介绍了预训练大模型的训练流程是怎么样的2.介绍了常用的训练手段3.详细介绍了两种主流的预训练手段原理：promt、delta4.给了一个multi-gpu chatglm训练的例子
【MPC】①二次规划问题MATLAB求解器quadprog
二次规划是指约束为线性的二次优化问题。在Matlab中，quadprog是具有线性约束的二次目标函数求解器。
ChatGPT 70+款可以免费使用的AI工具，建议收藏
正如前不久微软发布的Copilot，其本意并非是取代人类工作，而是为每个人配备一个人工智能助手，就像是一名副驾驶，辅佐用户做出更聪明的决策，释放更大的生产力。为此，我们分别在创意写作、图像生成、影音编辑、编程开发、管理效率五个方面，收集整理了不同领域的AI工具/平台，希望大家也能从中找到适合自己的“
ChatGPT的提示的一些高级知识
在这篇文章中，我们将介绍关于提示的一些高级知识。无论是将ChatGPT用于客户服务、内容创建，还是仅仅为了好玩，本文都将为你提供使用ChatGPT优化提示的知识和技巧。
Python实现蒙特卡洛树黑白棋完整代码
Python实现的基于蒙特卡洛树搜索的完整代码最终效果：在控制台输入输出，实现3种玩家（AI或者人类或者随机）的对弈
实用工具 | ＜01＞ChatGPT-4——Cursor（AI代码神器）
一个基于ChatGPT-4的 AI 代码神器！
Pytorch深度学习基础 实战天气图片识别（基于ResNet50预训练模型，超详细）
🔥本项目使用Pytroch，并基于ResNet50模型，实现了对天气图片的识别，过程详细，十分适合基础阶段的同学阅读。项目目录结构核心步骤数据处理准备配置文件构建自定义DataSet及Dataloader构建模型训练模型编写预测模块效果展示。
【深度学习、工程实践】关系抽取Casrel实现(Pytorch版)
CASREL 分为两个步骤1.识别出句子中的subject2.根据subject识别出所有可能的relation和object其中模型分为三个部分1.BERT-based encoder module:编码2.subject tagging module：目的是识别出句子中的 subject。3.r
当下火爆出圈的 ChatGPT ，你了解多少？
什么是 ChatGPT？ChatGPT 的特点、用途以及初体验。
关于通过matlab实现Canny边缘处理的一些笔记
最近看了一些神经网络处理图像的视频，受到卷积核的启发，通过matlab实现了Canny边缘处理。左图为基本边缘处理，右图为Canny算法处理，本文记录了matlab实现Canny边缘检测时遇到的一些问题以及过程中的处理原理，各参数对结果造成的影响，并附有matlab代码即演示。
去除马赛克，有办法了 附运行教程
消除马赛克秒变高清人像，将模糊的照片秒变清晰。ai技术是越来越强悍了。但现在的ai技术，真的可以完全消除马赛克，百分百还原照片吗？其实，消除马赛克的算法 PULSE，在2年前就已经发布了。通过算法脑补出打码的地方，帮助我们还原照片。甚至脸上的毛孔、头发都能复原。发展到现在，消除马赛克的技术已经趋于成
【计算机视觉·OpenCV】使用Haar+Cascade实现人脸检测
人脸检测的目标是找出图像中所有的人脸对应的位置，算法的输出是人脸的外接矩形在图像中的坐标。使用 haar 特征和 cascade 检测器进行人脸检测是一种传统的方式，下面将给出利用 OpenCV 中的 haarcascade 进行人脸检测的代码。
使用自己数据及进行PointNet++分类网络训练
使用自己数据及进行PointNet++分类网络训练
通过ChatGPT实现的ChatPDF，简单的应用落地，让你的文档变成一个智能助手，通过对话的方式快速学习文档内容
首先，添加一些语料，如图下所示，语料优点少，向尝试的可以自行准备相关的语料那么，我现在让他担任一个旅游客服，因为我准备的语料都是关于景点方面的开始问答语料有点少，可以看到，效果还是很强的，我们可以自己准备语料，然后训练属于自己的ai客服。
（文末送18本ChatGPT扫盲书）从一路高歌到遭多国“封杀”，ChatGPT未来将是什么样子？
的问题，梳理了AI及AIGC的发展脉络，描述了ChatGPT的诞生过程，分析了ChatGPT的技术实现原理，讲解了ChatGPT的使用方法、基于API的用例以及在Web3和元宇宙领域的应用，最后对ChatGPT和AI的未来进行了展望。未来，随着计算机硬件技术的不断提高，ChatGPT可以借助更加先进
YOLOv7、YOLOv5改进之打印热力图可视化：适用于自定义模型，丰富实验数据
代码实践｜热力图可视化，丰富实验数据
【2023年第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛】B题：产品订单的数据分析与需求预测 建模及python代码详解 问题一
然后，可以计算出每个节假日的平均需求量，将其与普通日的需求量进行比较，从而分析节假日对产品需求量的影响。例如，如果线上订单需求量的中位数明显高于线下订单需求量的中位数，那么我们可以判断线上销售渠道对产品需求量的贡献较大。从结果中可以看出，不同季节的订单需求量分布存在差异，例如冬季的订单需求量普遍较高
