【联邦学习（Federated Learning）】- 横向联邦学习与联邦平均FedAvg
横向联邦学习也称为按样本划分的联邦学习，可以应用于联邦学习的各个参与方的数据集有相同的特征空间和不同的样本空间的场景，类似于在表格视图中对数据进行水平划分的情况。例如，两个地区的城市商业银行可能在各自的地区拥有非常不同的客户群体，所以他们的客户交集非常小，他们的数据集有不同的样本ID。然而，他们的业
用 ChatGPT 辅助学好机器学习
探索更高效的学习方法可能是有志者共同的追求，用好 ChatGPT，先行于未来。作为一个人工智能大语言模型，ChatGPT 可以在帮助初学者学习和实践机器学习方面发挥重要的作用。提供基础知识：ChatGPT 可以回答关于机器学习的基本问题，例如什么是有监督学习、无监督学习、强化学习等等。初学者可以通过
【2】YOLOv8原理解析：重新定义实时目标检测的速度和精度
YOLOv8原理解析！
CSDN接入AIGC辅助创作，对此你怎么看？
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深度学习环境配置(pytorch版本)----超级无敌详细版（有手就行）
全体目光向我看齐，我宣布个事：看完这个，妈妈再也不用担心我不会配置深度学习环境了！！！
机器学习中的数学原理——分类的正则化
通过这篇博客，你将清晰的明白什么是分类的正则化。这个专栏名为白话机器学习中数学学习笔记，主要是用来分享一下我在 机器学习中的学习笔记及一些感悟，也希望对你的学习有帮助哦！感兴趣的小伙伴欢迎私信或者评论区留言！这一篇就更新一下《 白话机器学习中的数学——分类的正则化》
LabVIEW+OpenCV快速搭建人脸识别系统(附源码)
本篇博客将介绍如何使用LabVIEW 和 SFace 快读实现人脸识别系统
NILM非侵入式负荷识别（papers with code、data）带代码的论文整理——(论文及实现代码篇) 全网最全
非侵入式负荷识别（NILM,non-intrusive load monitoring）领域的深度学习论文及代码实现，全网最全。
波士顿房价数据集进行数据预处理和模型训练（Python）
根据数据预处理的过程和步骤，对波士顿房价数据集进行数据预处理和模型训练（需要将数据集切分为训练集和测试集）在进行模型训练时进行数据按列归一化、特征规约/特征抽取等数据预处理操作，训练出高分模型后在测试集上进行测试，在测试集上验证准确度。这几天没有更新就是在做这个数据预处理的大作业和其他的大作业。现在
【AIGC】6、Segment Anything | Meta 推出超强悍可分割一切的模型 SAM
本文主要介绍 segment anything
chatgpt的多种免费使用方式
很多朋友因为各种限制无法开通#ChatGPT Plus，而申请OpenAI的GPT-4 API也要慢慢排队（我的也还没下来）。推出的 https://www.steamship.com/。：这算是玩AI的人之间共通的秘密了—在Hugging Face上白嫖别人的公开Space，比如如下的。需要注册，
【满血Buff】ChatGPT科普篇，三段式介绍，内含各种高效率插件
本篇博客采用三段论的叙事方式进行时下流行的人工智能工具ChatGPT的科普。
数据安全-数据分类分级方案设计
通过前期市场调研与分析，发现已经有多家企业在数据分类分级方向发力，国家政策也是21年才正式发布，市场还处于早期阶段，多家产品也是近一两年才出炉，地方政府相关单位也在逐步出台相关政策和做出动作。数据分类分级产品，还是大有市场的，那么我们来看一下针对分类分级方案的具体设计。
微信小程序 | 网易云+ChatGPT实现一个智能音乐推荐小程序
本文在网易云音乐应用的基础之上，整合了ChatGPT这一AI大模型的智能推荐功能，通过制定高效的Prompts关键词，引导ChatGPT产生准确的用户推荐效果！项目使用了vue+uniapp框架实现了一套完整的音乐推荐小程序用于用户交互，最终实现了用户自定义的智能推荐效果！
【图像分割】Meta分割一切（SAM）模型环境配置和使用教程
Meta最新segment-anything（sam）模型使用教程
【国内chatgpt最全使用方法合集】（总有一个适合你）
Hello大家好， 我是【麟-小白】，一位软件工程专业的学生，喜好计算机知识。希望大家能够一起学习进步呀！本人是一名在读大学生，专业水平有限，如发现错误或不足之处，请多多指正！！！如果小哥哥小姐姐们对我的文章感兴趣，请不要吝啬你们的小手，多多呀！❤❤❤爱你们！！！
阿里入局，通义千问备受期待
“你好，我叫通义千问。初次见面，请多指教。”4月7日下午，阿里大模型“通义千问”在阿里云官方微博以这样的方式与大家见面。阿里版GPT正式官宣内测，通义千问开始邀请用户测试体验。
对 ChatGLM-6B 做 LoRA Fine-tuning
ChatGLM-6B 是一个支持中英双语的对话语言模型，基于 GLM (General Language Model)。它只有 62 亿个参数，量化后最低 (INT4 量化) 只需要 6GB 的显存，完全可以部署到消费级显卡上。在实际使用这个模型一段时间以后，我们发现模型的对话表现能力确实非常不错。
PyTorch 深度学习实战 | 基于生成式对抗网络生成动漫人物
生成式对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN）是近些年计算机视觉领域非常常见的一类方法，其强大的从已有数据集中生成新数据的能力令人惊叹，甚至连人眼都无法进行分辨。本文将会介绍基于最原始的DCGAN的动漫人物生成任务，通过定义生成器和判别器，并让这两个网络在参
《从零深入理解Yolo系列v1-v8全家桶 + 目标检测面试提问》
从零深入理解Yolo系列理论v1-v8
