知识图谱之知识抽取
知识抽取是知识图谱构建的核心技术之一，是实现自动化构建大规模知识图谱的重要技术。其目的主要从不同来源、不同结构的数据中进行知识提取并存入知识图谱中。知识抽取任务主要包括以下三个子任务：实体抽取、关系抽取和事件抽取。
保姆级Gmapping算法介绍到复现
1.概述本文主要是学习SLAM过程中，记录下我复现Gmapping算法的过程，包括我遇到的各种问题，以便后续自己复习，也希望能对大家有所帮助，在此，也感谢很多CSDN的前辈的文章，给了我很多帮助，在此致谢。2.下载Gmapping源代码安装编译所需要的依赖包sudo apt-get install
脑电EEG代码开源分享 【1.前置准备-静息态篇】
本文档旨在归纳BCI-EEG-matlab的数据处理代码，作为EEG数据处理的总结，方便快速搭建处理框架的Baseline，实现自动化、模块插拔化、快速化。本文以非锁时任务（无锁时刺激，如静息态、运动想象）为例，分享脑电EEG的前置准备方法。前置准备是数据处理的敲门砖，前置准备的主要功能，分为以下4
当下呼声最高的NeRF究竟是什么？
作为今年计算机视觉领域最火的AI技术，NeRF可谓是应用广泛，前景一片大好。
【yolov5s中加入DCNv2（可变形卷积v2）】
在yolov5s中加入DCNv2进行实验
实测百度文心一言距离ChatGPT还有多远？
期待已久之后，终于拿到了文心一言的邀请码，第一时间进行了测试。最后面会讲一下如何获取邀请码。
自动驾驶感知——激光雷达物体检测算法
点视图 | PointNet/PointNet++，Point-RCNN，3D-SSD俯视图 | VoxelNet，SECOND，PIXOR，AFDet前视图 | LaserNet，RangeDet多视图融合 （俯视图+点视图）|PointPillar，SIENet，PV-CNN多视图融合（俯
一文看懂膨胀（空洞）卷积（含代码）
详细说明了膨胀卷积（空洞卷积）的背景，特点，特点解释，计算，优缺点，代码
精确控制 AI 图像生成的破冰方案，ControlNet 和 T2I-Adapter
ControlNet 和 T2I-Adapter 的突破性在哪里？有什么区别？其它为 T2I 扩散模型施加条件引导的相关研究ControlNet 和 T2I-Adapter 的实际应用效果如何？使用体验上，跟 SD原生支持的 img2img 有什么区别？ControlNet 在插画创作上的潜力多种条
Pandas 2.0正式版发布： Pandas 1.5，Polars，Pandas 2.0 速度对比测试
这里我们将对比下 Pandas 1.5，Polars，Pandas 2.0 。看看在速度上 Pandas 2.0有没有优势。
神经网络数据增强transforms的相关操作（持续更新）
transforms的相关操作（Pytorch）一、图像的相关变化1、格式转换（1）transforms.ToTensor()（2）transforms.ToPILImage()1、图像大小（1）一、图像的相关变化1、格式转换（1）transforms.ToTensor()可将PIL格式、数组格式转
Transformer框架时间序列模型Informer内容与代码解读
Transformer框架时间序列模型Informer内容与代码解读。详细介绍概括了顶会论文AAAI‘21 Best Paper的核心内容。
【知识图谱】深入浅出讲解知识图谱（技术、构建、应用）
知识图谱的背景 2012 年 5 月 17 日，Google 正式提出了知识图谱（Knowledge Graph）的概念，其初衷是为了优化搜索引擎返回的结果，改善用户的搜索质量以及搜索体验。当前的人工智能技术其实可以简单地划分为感知智能（主要是图像、视频、语音、文字等识别）和认知智能（涉及知识推理、
梯度下降算法(Gradient descent)
人工智能基础算法 梯度下降算法Gradient descent
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深度学习基础之正向传播与反向传播
因为这学期上了一门深度学习的课，老师上课推公式，写密密麻麻一黑板，看也看不清，讲完擦了之后说这推导如果考试必考，人都傻了，只能回过头来看她课件理解理解了。以下都是以计算图为例。
【ChatGPT整活大赏】写论文后自动生成视频
ChatGPT国内又火了一把，功能很强大，接下来就带大家感受一下它的强大之处，通过ChatGPT写一篇论文并自动生成视频，增加内容的可读性
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Python基于改进YOLOv5的烟叶病害检测系统（附带源码）Python、Anacanda、Pycharm、CUDA和cuDNN等基础的环境安装部署可以参考博主的B站视频教程[2022手把手教学版]Python＆Anacanda＆Pycharm安装，虚拟环境配置[CUDA＆cuDNN]炼丹师手把手
深度学习参数初始化（二）Kaiming初始化 含代码
Xavier初始化在ReLU层表现不好，主要原因是relu层会将负数映射到0，影响整体方差。而且Xavier初始化方法适用的激活函数有限：要求关于0对称；线性。而ReLU激活函数并不满足这些条件，实验也可以验证Xavier初始化确实不适用于ReLU激活函数。所以何恺明在对此做了改进，提出Kaimin
