智能算法系列之遗传算法
本篇是[智能算法(Python复现)]专栏的第一篇文章，主要介绍遗传算法`(Genetic Algorithm, GA)`的思想，`python`实现及相关应用场景模拟。
AI面题 | 谈谈目标检测中两阶段和单阶段方法的特点和区别
大家好，我是起床敲代码，本期给大家带来一道深度学习领域的面题：目标检测中两阶段和单阶段方法的特点和区别。
ChatGLM-6B (介绍相关概念、基础环境搭建及部署)
chatglm-6b详细部署步骤
【分享】21个ChatGPT镜像站
分享21个能在国内无需科学上网使用ChatGPT的网站
手把手教你用Yolov5 (v6.2) 训练分类模型 基于《Kaggle猫狗大战》案例
在8月17日晚上，YOLOv5官方发布了v6.2版本，v6.2版本支持分类模型训练、验证、预测和导出；v6.2版本的推出使得训练分类器模型变得超级简单！
本地从0搭建Stable Diffusion WebUI及错误记录
将下载的v2-1_768-ema-pruned.ckpt复制到models/Stable-diffusion模型文件夹下。取消勾选NVIDIA GeForce和Driver components，当前版本已经比安装的要高了，就不安装低版本了。下载NVIDIA Studio驱动程序，下载前查看NVID
「ChatGPT国内首款学术优化工具首发」代码解析、论文润色全覆盖：未来以来，你来不来
全流程的学术论文阅读工具来啦！！！
【Paraview教程】第一章安装与基础介绍
ParaView基本的交互式可视化功能，主要包括数据加载，数据处理，参数调整和数据交互等功能。如切割，剪裁，轮廓，探测都能通过paraview实现。
小爱音箱集成-ChatGPT-的不完全教程
2023年三月对于金融和科技领域来说，可谓是“冰火两重天”。硅谷银行倒闭事件像一枚深水炸弹一样在金融领域扩散开来，而 OpenAI 则凭借 ChatGPT 这款产品一路“狂飙”，成为当下最负盛名的爆款话题。就在百度推出同类产品“文心一言”的前夕，OpenAI 正式发布了 GPT-4，直至微软高调宣布
【第77篇】分割anything
本文提出Segment Anything (SA)项目:一个用于图像分割的新任务、模型和数据集。在数据收集循环中使用我们的高效模型，我们构建了迄今为止(到目前为止)最大的分割数据集，在1100万张授权和尊重隐私的图像上有超过10亿个掩码。该模型被设计和训练为可提示的，因此它可以将零样本迁移到新的图像
ChatGPT等大模型的模型量化：平滑量化法
十亿级的模型、百亿级的模型、千亿级的模型量化难度完全不一样，而像chatgpt为代表的大模型，模型参数已经超过千亿。大模型往往同时是计算密集型+访存密集型的，如果想要做模型压缩，非常困难！这篇博客给大家介绍一下为什么大模型量化困难？大模型压缩过程中会遇到哪些挑战？以及如果解决这些困难？SmoothQ
chat gpt 国内版免费网站
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
