目标跟踪实战deepsort+yolov5（上）
今天的主要目的还是快速上手目标跟踪，先前的话我是简单说了一下卡尔曼滤波，然后由于博客的问题，没有说完。本来是想做一个系列的，但是很难整理，而且说实话有些东西我也没搞清楚。当然这并不影响我们使用，抽象一下继续happy，就像你不懂SpringBoot 或者Django底层一样，还是阔以做出一个网站的。
2023美赛F题全部代码+数据+结果 数学建模
已全部更新 完整代码 数据等
python+cuda编程（一）
numbaNumba通过及时编译机制（JIT）优化Python代码，Numba可以针对本机的硬件环境进行优化，同时支持CPU和GPU的优化，并且可以和Numpy集成，使Python代码可以在GPU上运行，只需在函数上方加上相关的指令标记，PyCUDAPyCUDA的内核函数（kernel）其实就是使用
1024程序员节？我们整点AI绘图玩玩吧，一文教你配置stable-diffusion
stable-diffusion环境配置教程。
densenet的网络结构和实现代码总结(torch)
densenet网络是CVPR 2017 (Best Paper Award)，这篇论文是在Stochastic Depth的启发下提出的。densenet和Stochastic Depth都是清华的黄高博士提出的。DenseNet（密集卷积网络）的核心思想是密集连接，即某层的输入除了包含前一层的
【相机标定】相机内参
本文详细分析了相机拍照的数学模型并推导了相机内参
【雷达入门 | FMCW毫米波雷达系统的性能参数分析】
本文编辑：调皮哥的小助理FMCW毫米波雷达系统的性能参数主要包含：(1)距离估计、距离分辨率、距离精度、最大探测距离;(2)速度估计、速度分辨率、速度精度、最大不模糊速度；(3)角度估计、角度分辨率、角度精度、最大角度范围。分析以及理解上述这些参数有助于我们学习雷达和设计雷达。
马云回国，首谈ChatGPT
总之，今年复苏和发展经济将是主旋律，而马云作为中国民营经济的代表作，也是中国平台经济企业家的代表，这个时候回来相当于给很多人吃了一颗定心丸，有积极的示范作用。作为中国最具代表性的企业家之一，马云在过去的二十多年里，带领阿里巴巴从一个小小的创业公司，发展成为全球最大的电商平台之一，同时也推动了中国互联
嵌入式学深度学习：1、Pytorch框架搭建
深度学习是机器学习的一种，目前深度学习应用场景较多.在嵌入式领域也经常会用到普通传感器无法检测、而用机器视觉能很方便完成的任务，比如流水线检测、无接触姿态检测等。而传统的计算机视觉要求使用者掌握图像处理的基本知识，较为复杂，而采用深度学习的图像处理则要求较低。因此，嵌入式工程师如果能掌握深度学习的应
计算机视觉-图像的傅里叶变换
法国数学家吉恩·巴普提斯特·约瑟夫·傅里叶被世人铭记的最大的贡献是：他指出任何周期函数都可以表示为不同频率的正弦和/或余弦之和的形式，每个正弦项和/或余弦项乘以不同的系数（现在称该和为傅里叶级数）。无论函数多么复杂，只要它是周期的，并且满足某些适度的数学条件，都可以用这样的和来表示。即一个复杂的函数
【mmdetection】mmdetection安装详细步骤
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【Android App】人脸识别中OpenCV根据人脸估算性别和年龄实战（附源码和演示 超详细）
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4、nerf（pytorch）
nerf-pytorch
TensorRT 推理 (onnx-＞engine)
TensorRT 推理 (onnx->engine)【Win10+cuda11.0+cudnn8.2.1+TensorRT8.2.5.1】
软注意力和硬注意力的对比
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十八届智能车逆透视教学
智能车逆透视
探究大语言模型(LLM)：让ChatGPT火爆的背后
ChatGPT作为一款大型的语言模型，其多层次、多粒度的设计和预训练+微调的模型训练方式使得其在自然语言处理领域具有非常高的应用价值和前景。随着技术的不断进步，ChatGPT等大型语言模型的应用将不断扩大和普及。
AI：ModelScope(一站式开源的模型即服务共享平台)的简介、安装、使用方法之详细攻略
ModelScope旨在打造下一代开源的模型即服务共享平台，汇集了行业领先的预训练模型，减少了开发者的重复研发成本。个人认为，相比于AI公司经常卖一款软件产品或者卖一个算法需求，而ModelScope更偏向于某种功能(model端到端)实现，初级AI从业者也能很容易实现大模型，有点低代码的感觉。当前
图像增强方法概述
图像恢复是通过一些先验知识估计图像缺失像素值，是估计值对缺失值的逼近，图像增强则与之不同。图像增强是通过代数或者统计等方法，增强图像中的有用信息，它可以是一个失真的过程，其目的是要改善图像的视觉效果。
RLS递归最小二乘法(Recursive Least Squares)
大多数的RLS算法介绍都是从各种专业领域角度讲解的(比如滤波器等角度), 对于缺乏专业背景的同学入门较难, 本文主要是以上提到的视频的文字化, 加入了自己的一些理解, 也许有一些地方不是那么严谨, 不过希望能帮助其他同学快速了解一下RLS算法的思想。...
