windows11 pycahrm 安装cuda版本的pytorch教程（cuda+cudnn+pytorch）
Windows11安装cuda+cudann+pytorch教程
ROS从入门到精通2-5：Gazebo插件制作案例(带碰撞属性的多行人场景)
本文以构造带碰撞属性的多行人场景为例，介绍Gazebo插件制作流程
本地CPU运行ChatGLM-6B与测试过程记录
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图像处理（二）之 基于OpenCV的水泥裂缝检测（区域延申）
2. array寻值（项目中用来寻找黑点、找到的点将以Xarray，Yarray的形式返回，（ Xarray[i],Yarray[i] ）表示其中的某一点）a. min_pos开始，寻找临近的黑点，并扩展出一块完整的区域:timblock。b. 每个区域timblock相加，形成完整的多区域图像
Runway 使用说明，Gen2 AI
Runway ——Gen-2 AI，一种多模态 AI 系统，可以生成带有文本、图像或视频剪辑的新颖视频。
【8】SCI易中期刊推荐——图像处理领域（中科院4区）
📚📚 SCI即《科学引文索引》是1961年由美国科学信息研究所创办的文献检索工具。在我国，SCI不仅是一部权威的文献检索工具，更是评价个人&团队科研学术水平及优秀创新成果的一种重要依据。
【语音算法】wav2vec系列原理和使用
wav2vec系列工作由facebook AI Research团队提出，包括wav2vec、vq-wav2vec、wav2vec2.0，效仿nlp上的word2vec，是语音的一种通用特征提取器。本文重点讲解wav2vec2.0模型及其使用方法。
Github ChatGPT-Web：了解最新AI技术的前沿应用！
近年来OpenAI的ChatGPT模型在自然语言处理领域取得了很大的进展，并且已经在全球范围内得到了广泛的应用和普及。ChatGPT不仅可以用于生成对话和文本摘要等任务，还可以用于机器翻译、问答系统、情感分析等多个领域。ChatGPT已经成为自然语言处理领域的一个重要里程碑，并带来了许多新的应用场景
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ChatGPT提示语大全
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【分享】国内如何使用chatGPT4，集简云已接入API接口，可将GPT-4接入到企业业务流程
通过集简云可以快速扩展您现有系统的功能，例如为您的表单系统增加微信提醒，邮件提醒，短信提醒功能，为您的微信公众号增加赠送卡券同步CRM系统功能，为您的OA办公系统增加逻辑判断与数据存储功能等等。您的团队还在人工导出导入不同系统之间的数据信息，手动的在不同的系统中录入，修改和执行各种操作吗？4 在字段
部署运行ai智障写作记录【ChatRWKV】
看到知乎一篇教程……
一起学习用Verilog在FPGA上实现CNN----(七)全连接层设计
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不写代码、年薪百万，带你玩赚ChatGPT提示工程-基本提示
随着ChatGPT的大火，提示工程在大模型中的重要性不言而喻，本文参考国外完成国内中文版本的《提示工程指南》，希望能够和大家一起交流，分享及发现提示工程的美妙之处。文章所有内容可以在中找到。在之前的指南中，我们介绍并给出了Prompt的基本示例。在本指南中，我们将提供更多示例，展示Prompt如何使
基于YOLOv5的中式快餐店菜品识别系统
本文基于YOLOv5v6.1提出了一套适用于中式快餐店的菜品识别自助支付系统，综述了食品识别领域的发展现状，简要介绍了YOLOv5模型的历史背景、发展优势和网络结构。在数据集预处理过程中，通过解析UNIMIB2016，构建了一套行之有效的标签格式转换与校验流程，解决了YOLOv5中文件路径问题、标签
RKNN模型部署（2）——环境配置
RKNN支持许多框架训练的模型，但由于本人目前主要使用pytorch框架来训练模型，因此该部署教程是以Pytorch模型部署过程为例进行说明，后面再继续补充ONNX模型部署过程。
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模型训练时测试集上正确率大于训练集
数据集切分的时候不均匀，也就是说训练集和测试集的分布不均匀，如果模型能够正确地捕捉到数据内部的分布模式的话，就有可能造成训练集的内部方差大于验证集，会造成训练集的误差更大，这个时候就需要重新划分数据集，使其分布一样。训练集的准确率是每个batch之后产生的，而验证集的准确率一般是一个epoch后产生
语义分割系列11-DAnet（pytorch实现）
本文介绍了DAnet网络，介绍了Position Attention和Channel Attention两个Attention机制的构建方式，在pytorch框架上复现了DAnet网络，在Camvid数据集上进行测试。本文提供了DAnet网络的代码和测试结果。
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