pytorch如何搭建一个最简单的模型，
在 PyTorch 中，可以使用torch.nn模块来搭建深度学习模型。具体步骤如下：定义一个继承自的类，这个类将作为我们自己定义的模型。在类的构造函数__init__()中定义网络的各个层和参数。可以使用torch.nn模块中的各种层，如Conv2dLinear等。在类中定义前向传播函数forwa
【愚公系列】华为云系列之基于ModelBox搭建的AI寻车系统
ModelBox是端边云统一的、高性能、高扩展、易用的AI推理开发框架，它可以帮助AI开发者快速完成从模型文件到AI推理应用的开发和上线工作，降低AI算法落地门槛，同时带来AI应用的高稳定性和极致性能。
通过 Colab 下载 Google Driver 上的大文件到内网服务器
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超越语言界限，ChatGPT进化之路——Visual ChatGPT
当前版本的ChatGPT仅限于基于文本的答案，并使用GPT-3.5。然而，在下一次迭代中，这个限制将被消除。据称，GPT-4将是一项重大更新，具备多模态模型能力，这将显着提升其能力，支持AI生成的视频和其他内容。此外，就在昨天微软官方在Github开源了一个重量级的ChatGPT AI交互应用Vis
AI 艺术之 MidJourney AI 的新“混合”功能令人难以置信（教程含配置方式）
Midjourney AI 的新功能带来无限可能。您可以混合风景、静物图像，甚至抽象图像来创建真正独特的东西。我了解这些 AI 图像生成器带来的风险。但是，作为一名艺术家，我仍然很感激拥有强大的创作机会。
卷积神经网络进行图像识别的学习（一）
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种用于图像处理、计算机视觉和自然语言处理等任务的深度学习模型。它主要由卷积层、池化层和全连接层组成。
ChatGPT热潮下，因生成式AI失业的人出现，我成了第一批失业的人
有人说人生是一场突破边界的探索，职场中的边界，便是不断进行专业的进阶和学习。在当下这个充满不确定性的时代，提升职场软技能已经刻不容缓，这不仅是广大公司对职场人的需求，也是职场人防止自己不被淘汰，拓展新机会的最佳助手。
机器学习-常用回归算法归纳(全网之最)
文章目录前言一元线性回归多元线性回归局部加权线性回归多项式回归Lasso回归 & Ridge回归Lasso回归Ridge回归岭回归和lasso回归的区别L1正则 & L2正则弹性网络回归贝叶斯岭回归Huber回归KNNSVMSVM最大间隔支持向量 & 支持向量平面寻找最大间隔
Transformer13~目标检测算法汇总
都到了13了 ~~ 还是基于这个的么办法 自从VIT横空出世以来，Transformer在CV界掀起了一场革新，各个上下游任务都得到了长足的进步，然后盘点一下基于Transformer的端到端目标检测算法！进行了深入的消融研究，以验证DINO中不同设计选择的有效性。因此，DINO通过ResNet-5
ChatGPT账号被封号了？不要急，这里有方法~
大家可以来试用哦，「V起来」从ChatGPT问世开始，不离不弃，已经稳定服务了5个月了。相比于市面上大多数打着免费的套壳产品，「V起来」持续在更新API，不断升级功能，并且优化体验！也省去了自己折腾被封号的烦恼！
OpenCV函数大全（超级详细版）-python操作
OpenCV函数大全（超级详细版）方便大家学习。
Opencv实战——图像拼接
图像拼接(Image Stitching)是一种利用实景图像组成全景空间的技术，它将多幅图像拼接成一幅大尺度图像或360度全景图，接可以看做是场景重建的一种特殊情况，其中图像仅通过平面单应性进行关联。图像拼接在运动检测和跟踪，增强现实，分辨率增强，视频压缩和图像稳定等机器视觉领域有很大的应用。
20分钟，使用Amazon SageMaker快速搭建属于自己的AIGC应用
人工智能自动生成内容（AIGC）是一种基于人工智能（AI）技术的内容创作方法，旨在快速、高效地生成高质量、有创意的文本、图像、音频或视频等多种形式的内容。借助先进的深度学习和自然语言处理技术，AIGC能够理解和学习人类语言、语境、知识和创意，从而根据用户需求生成各种类型的内容。这其中尤其以为代表性技
机器学习中的七种分类算法
Spike-and-slab priors(SSP)：尖峰和平板先验
Cursor！！！GPT-4帮我写代码
目前为止应该是第一个免费能够使用GPT4工作的软件，看作者的Twitter，他说自己提前向OpenAI要到了GPT4的API，然后在这么短的时间内就集成出一个IDE，效率之高简直离谱，并且实际测试代码生成速度也巨快。
基于SIFT的图像Matlab拼接教程
基于SIFT的图像Matlab拼接教程
ChatGPT应用
ChatGPT的打开方式
AI遮天传 DL-CNN
上次我们介绍了多层感知机(MLP)，本次将介绍深度学习领域中第二个基本的模型：卷积神经网络(CNN)。CNN在MLP之上又引入了两种新的层：卷积层和池化层。
解读YOLO v7的代码(三)损失函数
对Yolov7的代码进行分析，研究其正样本生成机制以及损失函数
深度学习参数初始化（一）Xavier初始化 含代码
Xavier初始化也称为Glorot初始化，因为发明人为Xavier Glorot。Xavier initialization是 Glorot 等人为了解决随机初始化的问题提出来的另一种初始化方法，他们的思想就是尽可能的让输入和输出服从相同的分布，这样就能够避免后面层的激活函数的输出值趋向于0。..
