Segment Anything CV界的GPT—prompt-based里程碑式研究成果
Segment Anything由Meta AI发布，估计将成为计算机视觉界颠覆性成果，甚至可能重塑“计算机视觉”的概念。本文主要描述Segment AI的研究成果和简单应用，简明扼要提取有关论文的信息。
【一文足以系列】ORB SLAM2完整详细算法流程
逻辑详细且严密的讲述了ORBSLAM2的算法流程
物理信息神经网络PINNs : Physics Informed Neural Networks 详解
本博客主要分为两部分：1、PINN模型论文解读2、PINN模型相关总结一、PINN模型论文解读1、摘要：基于物理信息的神经网络（Physics-informed Neural Network， 简称PINN），是一类用于解决有监督学习任务的神经网络，同时尊重由一般非线性偏微分方程描述的任何给定的物理
什么是AIGC？
很明显，ChatGPT的爆火，带动了AIGC（AI-Generated Content）概念的火热。
QT接入聊天机器人（OpenAI）
中国日报网2月17日电 综合外媒报道 近段时间来，由美国人工智能公司OpenAI推出的大语言模型ChatGPT在全球科技界和产业界刮起了一场“旋风”。数据显示，自去年11月30日正式发布以来，ChatGPT的用户数量已经突破1亿，成为了史上用户数量增长最快的应用，并激起了多家科技巨头之间的一场人工智
Python之ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块解决方案
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chatgpt对程序员会造成什么影响
16年阿尔法狗大战李世石的时候，全网也是刷屏AI，宣告程序员即将失业。我的观点一向很明确：写程序将是世界上最后一个消失的工作。ChatGPT根本不会写程序，它只是在大量人类写的代码基础上进行了总结。如果AI真的会写程序，它完全没有必要用高级语言写，因为会写程序的AI可以直接生成机器码。只有人类才需要
玩转ChatGPT：中科院ChatGPT Academic项目部署与测评
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带你一文透彻学习【PyTorch深度学习实践】分篇——线性模型 & 梯度下降
鉴于PyTorch深度学习实践系列文章，篇幅较长，有粉丝朋友反馈说不便阅读。因此这里将会分篇发布，以便于大家阅读。本次发布的是 “基础 模型&算法 回顾”章节中的线性模型、Gradient Descent（梯度下降）。
【ChatGPT】ChatGPT-5 强到什么地步？
ChatGPT的能力，为什么停止训练ChatGPT
Swin Transformer原理详解篇
CV攻城狮入门VIT(vision transformer)之旅——近年超火的Transformer你再不了解就晚了！🍁🍁🍁CV攻城狮入门VIT(vision transformer)之旅——VIT原理详解篇🍁🍁🍁CV攻城狮入门VIT(vision transformer)之旅——VIT
浅谈ChatGPT（人工智能）
chatgpt的简要介绍和发展前景
手把手教你win10下安装Anaconda
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超越ShuffleNet、MobileNet、MobileViT等模型的新backbone FasterNet
为了设计快速神经网络，许多工作都集中在减少浮点运算（FLOPs）的数量上。然而，作者观察到FLOPs的这种减少不一定会带来延迟的类似程度的减少。这主要源于每秒低浮点运算（FLOPS）效率低下。为了实现更快的网络，作者重新回顾了FLOPs的运算符，并证明了如此低的FLOPS主要是由于运算符的频繁内存访
深度学习中的卷积神经网络
2012年，AlexNet横空出世，卷积神经网络从此火遍大江南北。此后无数人开始研究，卷积神经网络终于在图像识别领域超过人类，那么卷积神经网络有什么神奇？下面我们来了解了解。
PyTorch之F.pad的使用与报错记录
这一函数用于实现对高维tensor的形状补齐操作。模式中，padding的数量不得超出原始tensor对应维度的大小。常见的错误主要是因为padding的数量超过了对应模式的要求。模式中，padding的数量必须小于对应维度的大小。对于padding并没有限制。
使用树莓派4b和OpenCV做机械臂夹取
文章目录前言 一、基本功能 二、主要代码 1.图像处理部分 2.舵机驱动部分 前言本人第一次在csdn上发技术类文章，原谅在此多说一些废话。项目是自己的毕设，比较简单还望不要见笑，如果发现有什么问题欢迎指正。发文章的目的一方面是希望用自己微薄的能力的帮助有需要的人，另一方面想要记录下自己一步一步走
如何让ChatGPT Plus教你写代码？
ChatGPT+ 是 OpenAI 开发的一种人工智能语言模型，是对原有的 ChatGPT 模型的升级版。与 ChatGPT 相比，ChatGPT+ 在以下几个方面进行了改进：更高的生成质量：ChatGPT+ 使用了更大的模型和更多的训练数据，可以生成更加准确、有趣、多样化的文本。更好的语言理解能力
语义分割数据集：Cityscapes的使用
本文主要介绍Cityscapes在语义分割方向上的理解和使用。其中包括Cityscapes具体构建流程和使用方法。并提供了具体代码和pytorch dataset代码。
Notion AI vs ChatGPT vs New Bing 三款AI软件使用体验对比
三款AI问答软件均师出同门，全部基于OpenAI公司开发的GPT-3模型（其中Chatgpt使用的应是ChatGPT3.5版本的模型）。本篇文章从多个维度对比三款软件使用的优缺点，帮助大家了解它们的使用方式，以及应该如何更好地使用它们作为自己的辅助。
