Halcon边缘检测Sobel、Laplace和Canny算子
提示：文章参考了网络上其他作者的文章，以及相关书籍，如有侵权，请联系作者。文章目录前言一、像素级边缘提取二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言 除了阈值分割外，也可以通过检测区域的边缘得到目标区域。区域的边缘像素的
基于深度学习方法的车道线检测综述(2022)
车道线算法综述，一问入门车道线检测算法。
python 波士顿房价预测
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论文学习——Tune-A-Video
通过文本生成视频的深度学习方法
申威、龙芯、海光等六大国产芯片前景分析，谁有扛鼎之力？
不过由于兆芯早期只有内核层级授权，后来通过收购威盛才获得了x86技术阶段性授权，所以研发迭代进展比较慢，现在的旗舰产品性能约等于几年前AMD推土机架构的产品，与主流代差明显，想要实现性能跃迁，还有很长一段路要走。申威芯片采用Alpha架构，后来又自研了SW-64位指令集，是六大厂商中自主程度最高的，
第十一届泰迪杯B题：产品订单的数据分析与需求预测
2. 基于上述分析，建立数学模型，对附件预测数据（predict_sku1.csv）中给出的产品，预测未来3月（即2019年1月、2月、3月）的月需求量，将预测结果按照表3的格式保存为文件result1.xlsx，与论文一起提交。附件中的预测数据（predict_sku1.csv）提供了需要预测产品
阿里版 ChatGPT 突然上线!
熟悉ChatGPT的朋友应该都知道，就在本周，各个ChatGPT&AI群都在传一个消息：ChatGPT官方大面积封号，今天登录gpt千万别用亚洲节点！前几天率先流出的天猫精灵“鸟鸟分鸟”脱口秀版GPT，就是基于大模型的“压缩版”，已经以其惊艳表现吸引了众目光。百度的文心一言，阿里的通义千问，我相信中
【ChatGLM】在电脑部署属于自己的人工智能/ChatGPT平替/可离线/可发布
ChatGLM-6B 是一个由清华大学的团队开源的、支持中英双语问答的对话语言模型，基于 General Language Model (GLM) 架构，具有 62 亿参数。本文旨在介绍如何在电脑部署属于自己的人工智能/可离线/可发布。这是一个有趣而有意义的项目，可以让你体验到人工智能的魅力，也可以
手把手带你调参Yolo v5（二）
这次主要解析源码中train.py文件中包含的参数。
微信小程序 | 借ChatGPT之手重构社交聊天小程序
本文通过分析ChatGPT聊天界面的流式数据流效果，针对社交小程序中的具体聊天场景进行重构和实现，前端使用uniapp实现，后端可搭配python flask以及springboot中的PrintWrite方法进行效果实现！
论文推荐：基于联合损失函数的多任务肿瘤分割
以FFANet为主干，加入分类的分支，将模型扩展为多任务图像分割框架，设计了用于分类和分割的联合损失函数。
Chatgpt接入Csdn：实现自动回复、评论、点赞
起初，我只是想自己弄个工具，用来处理一下大佬们的三连支持，后面我发现大家都在讨论chatgpt，于是我将自动回复和评论消息接入到了Csdn中，不知道这篇文章能不能发出来，代码的话暂时不开源，后面完善了会考虑客户端形式分享，今天只是分享一下逻辑，欢迎大家关注支持我！
CVPR 2023 | OpenGait: 步态识别开源框架介绍
如果您也对人工智能和计算机视觉全栈领域感兴趣，强烈推荐您关注有料、有趣、有爱的公众号『CVHub』，每日为大家带来精品原创、多领域、有深度的前沿科技论文解读及工业成熟解决方案！同时欢迎添加小编微信: cv_huber，备注CSDN，加入官方学术|技术|招聘交流群，一起探讨更多有趣的话题！
【深度学习】Stable Diffusion AI 绘画项目搭建详解，并运行案例
先把人家的git放过来：https://github.com/CompVis/stable-diffusion40.7k 的stars， flask 和 django 两个web框架也不过如此数量级吧。就是给一段文字，它能按照文字描述给你画画。画出来的还挺好看，是一个text-to-image di
机器学习-朴素贝叶斯过滤垃圾邮件
什么是朴素贝叶斯算法：用贝叶斯定理来预测一个未知类别的样本属于各个类别的可能性,选择可能性最大的一个类别作为该样本的最终类别。用这个算法处理垃圾邮件就可以理解为：用贝叶斯定理来预测一封由若干个单词组成的不知道是否为垃圾邮件的邮件，它是垃圾邮件或是正常邮件的可能性，如果算法预测出垃圾邮件的可能性更高，
【类ChatGPT】本地CPU部署中文羊驼大模型LLaMA和Alpaca
推荐一个在本地部署中文类ChatGPT大模型的开源项目
YOLOv5图像分割中的NMS处理
在上一篇文章有讲到图像经过YOLOv5网络后得到的输出形式，主要是调用了BaseModel类下的forward得到的输出，输出的shape为【batch,25200,117】，这里的25200相当于总的anchors数量【以640*640的输入为例，共有anchors=80*80*3+40*40*3
在浏览器集成AI(chatgpt、new bing、bard )的必备扩展插件
本篇文章的插件大都基于Google浏览器，其他浏览器请自行尝试。本文中的插件链接就贴“”吧，方便其他浏览器也能找到同样的插件。一个可以在各大搜索引擎搜索的时候同时集成chatGPT搜索或在任意网站轻松访问chatGPT的插件，可以通过ChatGPT Sidebar官方提供的服务进行搜索，也可以使用自
智能优化算法之灰狼优化算法（GWO）的实现（Python附源码）
使用Python编程语言实现灰狼优化算法用于优化问题的求解，分别从实现思路、算法步骤以及实例这三个部分展开介绍，附源码，操作简单，适合新手学习。
FasterNet
更高FLOPS才是更快更强的底气,作者重新审视了现有的操作符，特别是DWConv的计算速度——FLOPS。作者发现导致低FLOPS问题的主要原因是频繁的内存访问。然后，作者提出了PConv作为一种竞争性替代方案，它减少了计算冗余以及内存访问的数量。论文链接：https://paperswithcod
