【nn.LSTM详解】
nn.LSTM详解
OpenAI居然能自动写论文？导师直言我都犯难了...
震惊！！！我居然用Open自动写了论文，导师都蒙了！
MSRN（多尺度超分辨率重建）
MSRN网络结构
ChatGPT底层原理及教程
GPT（Generative Pre-training Transformer，生成预训练变压器）是由OpenAI在2018年开发的一种语言模型【和Bert是类似的】，在广泛的自然语言处理任务中取得了最先进的结果。它最初由Alec Radford, Karthik Narasimhan, Tim S
人工智能代理
人工智能被定义为对理性主体的研究。理性主体可以是做出决策的任何事物，如个人、公司、机器或软件。它在考虑过去和当前的感知（代理在给定实例中的感知输入）后执行具有最佳结果的操作。一个 AI 系统由一个agent 和它的环境组成。代理人在他们的环境中行动。环境可能包含其他代理。代理是任何可以被视为：通过传
电子科技大学人工智能期末复习笔记（四）：概率与贝叶斯网络
本复习笔记基于李晶晶老师的课堂PPT与复习大纲，供自己期末复习与学弟学妹参考用。 首先明确，P(W | dry)是一个概率分布，而不是一个概率值。不能写成 P(W | dry)=....①求联合概率分布P(D,W);②求边缘概率分布P(D);③求条件概率分布P(W | D).P(W | dry
分辨率、帧率和码率三者之间的关系
分辨率、帧率、码率
「ChatGPT」一夜之间“火爆出圈“【杞人忧天 or 未雨绸缪】
ChatGPT"一夜爆红"，本文将深耕其中的本质，带大家好好了解一下未来这场暗潮汹涌的人与AI之间的联系——竞争or合作？
Unity 之 Post Processing后处理不同项目配置（URP项目配置）
后期处理是指在摄影机绘制场景之后但在屏幕上渲染场景之前出现的全屏图像处理效果的通用术语。后期处理可以大大提高产品的视觉效果，只需很少的设置时间。
【绘图】比Matplotlib更强大：ProPlot
介绍ProPlot9大亮点+python代码
Pytorch教程入门系列11----模型评估
本文介绍了常用评估模型的方法，及使用方法，帮助初学者快速上手
MATLAB | 一行代码实现截断坐标轴
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超分算法之SRCNN
这篇文章是2014年的一篇论文，其主要意义在于作者推出的SRCNN是深度学习在超分上开篇之作！SRCNN证明了深度学习在超分领域的应用可以超越传统的插值等办法取得较高的表现力。参考目录：①深度学习图像超分辨率开山之作SRCNN（一）原理分析②深度学习端到端超分辨率方法发展历程SRCNN1 SRCNN
【OpenFOAM】-olaFlow-算例1- baseWaveFlume
算例文件注释--olaFlow-算例1- baseWaveFlume
tensorboard可视化events.out.tfevents.***文件
tensorboard可视化events.out.tfevents.***文件
在windows下安装nnUnet，并制作数据集以及运行（让隔壁奶奶也能学会的教程）
1.前言nnUnet原代码是在Linux下运行，如果现在windows下安装的话，会报各种错误，得改很多的地方，所以可以直接下载nnUnet_windows文件，这是我已经在windows上成功编译的版本，只要安装成功就可以直接运行。该链接中还包含apex安装包以及制作自己数据格式的代码。nnUne
[ 数据集 ] MINIST 数据集介绍
[ 数据集 ] MINIST 数据集介绍MINIST``Size:`` 28×28 灰度手写数字图像；``Num:`` 训练集 60000 和 测试集 10000，一共70000张图片；``Classes:`` 0，1，2，3，4，5，6，7，8，9；具体介绍了数据集的读取与可视化操作等...
注意力机制(SE,ECA,CBAM,SKNet, scSE，Non-Local，GCNet) Pytorch代码
介绍在CNN中的常见的三种注意力机制，并且提供了Pytorch代码2023.3.2新增SKNet代码，同是修改SkNet在测试时不报错，但是在反向传播中报错的情况。2023.3.10 新增scSE注意力代码2023.3.11 新增Non-Local Net代码2023.3.13 新增GCNet代码
直面风口，未来不仅是中文版ChatGPT，还有AGI大时代在等着我们
OpenAI发布了GPT-4，但百度推出的文心一言截至目前来看也算是顶住了GPT-4的压力，这在我们的人工智能技术也是一个好消息，我们也并非止步于此，国内各企业也在技术层面上，奋起直追。
