目标检测算法——YOLOv7改进|增加小目标检测层
目标检测算法——YOLOv7改进|增加小目标检测层。官方版的YOLOv7相同体量下比YOLOv5精度更高，速度快120%（FPS），比 YOLOX 快180%（FPS），比 Dual-Swin-T 快1200%（FPS），比 ConvNext 快550%（FPS），比 SWIN-L快500%（FPS
ChatGPT的前世今生
让机器理解语言！
2023年noc指导教师认证测评参考试题
16、将f=1+1/2+1/3+...+1/n转化成递归函数，其递归出口是f（n）=f（n-1）+1/n。40、递归函数f（n）=f（n-1）+n（n>1），f（1）=0的递归体是f（n）=f（n-1）+n。25、在巡线中某时刻，机器人最后连续测量的光值差分别为（5、3、1），理论上我们可以预计。6
使用范例调教ChatGPT
本文介绍核心内容为使用范例调教ChatGPT，希望对学习和使用ChatGPT的同学们有所帮助。为了兼顾质量和速度，本专栏的更新频率为一周一到两更。文章目录1. 前言2. 基本概念讲解3. 实战案例
【Argoverse 1 Motion Forecasting Dataset】轨迹预测数据集使用与评价指标
argoverse 数据集的使用
【ChatGPT】AI发展如此火热，程序员的发展呢？
ChatGPT为代表的AI发展如此火热，程序员的发展呢？莫听穿林打叶声,何妨吟啸且徐行~道阻且长，行则将至~
Text to image论文精读GigaGAN: 生成对抗网络仍然是文本生成图像的可行选择
GigaGAN是Adobe和卡内基梅隆大学学者们提出的一种新的GAN架构，作者设计了一种新的GAN架构，推理速度、合成高分辨率、扩展性都极其有优势，其证明GAN仍然是文本生成图像的可行选择之一。
从零开始，国内实现调用Open Ai
保姆级别，从零开始，实现网页调用GPT。
图像处理-特征融合：相加、拼接、Attention
图像处理-特征融合：相加、拼接、Attention特征融合是指来自不同层或分支的特征的组合，是现代网络体系结构中很常见的一种操作。图像处理的特征融合中，对于普遍的多尺度融合，广泛操作是直接将他们相加或者拼接起来！即通常通过简单的操作（例如求和或串联）来实现，但是，这不一定是最佳选择。随着Transf
最新版本 Stable Diffusion 开源 AI 绘画工具之使用篇
学好使用方式让你的绘画技术突飞猛进
ChatGPT类工具网站合集【收藏】
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半监督学习（SEMI-Supervised Learning）
简单易懂什么是半监督学习，为什么使用半监督学习
Focal loss 损失函数详解
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毕业设计-基于 MATLAB 的小波去噪的研究
毕业设计-基于 MATLAB 的小波去噪的研究：近些年来，小波分析理论发展得十分迅速，良 好的时域和频域特性使得其广泛地被应用于实际。 在现实中，搜集到的信号往往都是含有噪声的，噪 声的存在常常会将原始信号所要表达的信息掩盖 掉，所以，在实际对信号的处理过程中，降噪是首 先要进行的，并且是非常重要的
(笔记)ubuntu20.04下 yolov5学习与使用
等到数据训练好了以后，就会在主目录下产生一个run文件夹，在run/train/exp/weights目录下会产生两个权重文件，一个是最后一轮的权重文件，一个是最好的权重文件，一会我们就要利用这个最好的权重文件来做推理测试。对视频进行测试，和如上的图片的测试是一样的，只不过是将图片的路径改为视频的路
ChatGPT的主要应用场景例子
另外，ChatGPT还可以应用于语音助手、智能家居、自动驾驶等领域，为人们的生活带来更加智能化的体验。未来，随着人工智能技术的不断发展，ChatGPT将会在更多的领域发挥其作用，为人们创造更加智能、便捷、高效的生活方式。这种技术可以应用于新闻报道、广告宣传、文案撰写等领域。例如，某位学生需要撰写一篇
【翻译】图解Stable Diffusion
扩散”指的是下图中粉色这一块组件“图像信息生成器”中发生的处理过程。该组件获取能表示输入文本信息的token嵌入和一个随机初始化的图像信息张量（aka 潜变量），然后用它们生成一个信息张量，把这个信息张量交给图像解码器，去生成最终的图像。这个过程是一步一步进行的，逐步添加相关信息。想更直观的了解这个
【ChatGPT】多国“围堵”，万人抵制，AI发展的红线到底在哪？
在之前的某一周我谈论过对中国版”ChatGPT“文心一言我的看法，最近由马斯克、图灵奖得主Bengio等千人联名的“暂停高级AI研发”的公开信的出现，又让这个注定成为热点的话题重新出现在了我的视野。2023年2月，媒体报道，欧盟负责内部市场的委员蒂埃里·布雷东日前就“聊天生成预训练转换器”发表评论说
基于1DCNN(一维卷积神经网络）的目标识别
基于深度学习对故障种类的识别，也就是目标检测和识别的一种
【NLP】NLP基础知识
目录自然语言处理主要内容自然语言的构成自然语言处理的步骤1：词法分析1 分词：2 实体识别3 实体识别方法：序列标注4 序列标注关键算法：5 序列标注应用：5.1 新词发现：5.2 领域中文分词5.3 命名实体识别5.4 依存句法分析（帮助句法分析）自然语言处理的步骤2：句法分析1 主题
