Pandas 2.0 vs Polars:速度的全面对比
本文将比较Pandas 2.0(使用Numpy和Pyarrow作为后端)和Polars 0.17.0的速度。并且介绍使用Polars库复现一些简单到复杂的Pandas代码，这样也算是对Polars的一个简单介绍。另外测试将在4 cpu和32 GB RAM上进行。
Video Transformer | TimeSformer 理解+ 代码实战
TimeSformer（video transformer）Is Space-Time Attention All You Need for Video Understanding?
ChatGPT和New Bing作为AI界新宠，两者有何异同
总的来说，ChatGPT和New Bing都是人工智能技术在不同领域的应用，它们的技术和应用都具有一定的独特性和优势。ChatGPT主要应用于对话系统和语言处理方面，可以帮助用户进行自然语言交互；New Bing主要应用于搜索和信息获取方面，可以帮助用户快速找到相关信息。ChatGPT和New Bi
56_Pandas读取 JSON 字符串/文件 (read_json)
使用pandas.read_json()函数，可以将JSON格式字符串（str类型）和文件读取为pandas.DataFrame。它还支持 JSON 行 (.jsonl)。读取成pandas.DataFrame后，可以做各种数据分析，也可以用to_csv()方法保存成csv文件，这样就可以很方便的通
【人工智能】ChatGTP从入门到精通
当谈论自然语言处理和文本生成技术时，Chat GPT 是一个备受瞩目的话题。作为一种基于深度学习的语言模型，Chat GPT 在近几年里已经展现出了惊人的能力，可以生成几乎无法区分与人类写作的文本，并在自然语言处理领域的各种任务中都表现出色。Chat GPT 的广泛应用正在推动自然语言处理技术的进步
如何判断训练中的模型已经收敛
3.模型收敛：train loss 下降趋于稳定，val loss 下降也趋于稳定，且train loss 的值与val loss 的值相差不大。5.train loss上升，val loss上升：网络结构设计有问题，或者训练参数设置不当等，及时停止学习，调整代码。4.train loss稳定，va
目标检测：Faster-RCNN算法细节及代码解析
**Faster-RCNN是多阶段目标检测算法RCNN系列中的集大成者，下面来看看分别看看这个系列的算法细节。****注：只简单讲解RCNN，Fast-RCNN算法。后面会重点讲解Fater-RCNN算法。一、RCNNRCNN是2013年出现的目标检测算法，首先将深度学习引 入目标检测领域 ， m
DNN（全连接神经网络）
一.DNN网络一般拥有三层1.输入层2.隐藏层3.输出层简单网络如下：二.正向传播从第二层开始，每一个神经元都会获得它上一层所有神经元的结果。即每一个 y = wx + b的值。具体分析如下：如此下去就会非常可能出现了一个问题------就是越靠后的神经元获得的y值会非常大，试想一下，如果这个数远远
图像识别技术
图像识别技术的介绍
torch.load() 、torch.load_state_dict() 详解
torch.load() 、torch.load_state_dict() 详解
如何利用CloudCompare软件进行点云数据标注
目录一、CloudComparer软件介绍二、如何进行点云数据的人工“打标签”一、CloudComparer软件介绍CloudCompare是一个三维点云（网格）编辑和处理软件。最初，它被设计用来对稠密的三维点云进行直接比较。它依赖于一种特定的八叉树结构，在进行点云对比这类任务时具有出色的性能【1】
全局平均池化/全局最大池化Pytorch实现：
全局池化与普通池化的区别在于“局部区域”和“全局”：普通池化根据滑动窗口以及步长以逐步计算局部区域的方式进行；而全局池化是分别对每个通道的所有元素进行计算，谓之全局池化。大大降低计算的参数量；没有需要学习的参数，可以更好的避免过拟合；更能体现输入的全局信息；拿一个简单的网络验证参数量下降（此处只计算
A Time Series is Worth 64 Words（PatchTST模型）论文解读
论文A Time Series is Worth 64 Words:Long-Time Forecasting With Tranformer解读，最新时间序列预测SOTA模型PatchTST
Jetson AGX Orin上部署YOLOv5_v5.0+TensorRT8
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机器人多模态融合感知技术
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强化学习——Q-Learning算法原理
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Python空间分析| 03 利用Python进行地理加权回归（GWR）
地理加权回归（GWR） GWR本质上是一种局部加权回归模型，GWR根据每个空间对象的周围信息，逐个对象建立起回归方程，即每个对象都有自己的回归方程，可用于归因或...
时间序列—显著相关性和滞后性分析_python
本文讲述了两个时间序列(信号)的相关性分析，可以利用相关性分析进行特征筛选。此外本文还讲了怎么判断时间序列的滞后性的方法。
轨迹误差评估指标[APE/RPE]和EVO[TUM/KITTI]
在实际工程中，我们经常需要评估一个算法的估计轨迹与真实轨迹的差异来评价算法的精度。真实轨迹往往通过某些更高精度的系统获得，而估计轨迹则是由待评价的算法计算得到的。考虑一条估计轨迹Testii和真实轨迹Tgti，其中i1⋅⋅⋅N，那么我们可以定义一些误差指标来描述它们之间的差别。
【异构知识蒸馏：IVIF】
仅供自己参考
