机器学习笔记 - 什么是图注意力网络？
顾名思义，图注意力网络是图神经网络和注意力层的组合。要理解图注意力网络，我们首先需要了解什么是注意力层和图神经网络。首先，我们将看一下对图神经网络和注意力层的基本理解，然后我们将重点介绍两者的结合。让我们看一下图神经网络。图神经处理是数据科学和机器学习领域研究的热点之一，因为它们具有通过图数据进行学
pytorch离线安装
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机器学习——感知机
在本部分，我参考了网上多位博文对感知机的不同理解，大家可以根据自己的喜好进行对应的理解。输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取+1和-1；感知机对应于输入空间中将实例划分为正负两类的分离超平面，属于判别模型；导入基于误分类的损失函数；利用梯度下降法对损失函数进行极小化；感知机学习算法具有简单而易
深度学习之快速实现数据集增强的方法
我们在深度学习训练之前准备数据集的时候，特别是打标注的数据集，需要耗费大量的人力物力打标签，在打完的基础我们还可以直接对数据集进行二次增强，即**数据集增强**。
Novel-Ai本地部署教程
今天就来给大家讲解一下如何在本地部署最近很火的ai绘图novel-ai。首先来了解一下novel-ai是什么----其有python模板训练而成可根据使用者提供的关键词来进行ai绘图。
ChatGPT中文版重装上阵
ChatGPT是一款非常强大的NLP模型，可以帮助开发者构建会话式聊天机器人，它可以更加准确地理解用户的意图，并且可以自动生成合理的回复。总之，AI模型市场联手OpenAI推出的新版ChatGPT，可以帮助开发者构建更加智能的聊天机器人，更好地满足用户的需求。它可以更加准确地理解用户的意图，并且可以
GNSS算法相关开源代码（含多传感器融合相关项目）
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《人工智能及其应用》第3章书后题 | 西电《人工智能导论》作业
《人工智能及其应用》第6版第3章书后题
wFlow(CVPR2022)-虚拟试衣论文解读
CVPR2022，字节&中山大学，提出wFlow，引入3D信息，达到SOTA效果，尤其在自然场景
CUDA-v11.2下载以及相应版本cuDNN
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从零开始学定位 --- 使用kaist数据集进行LIO-SAM建图
这篇文章的代码其实早都写完了，但是一直没写文章。一方面是工作事情很多，下班也晚，一方面也是自己懒了。接下来的计划是通过这个不太完美的地图跑一下定位。先从odom与imu的融合开始。
特征融合的分类和方法
1、特征融合的定义特征融合方法是模式识别领域的一种重要的方法，计算机视觉领域的图像识别问题作为一种特殊的模式分类问题，仍然存在很多的挑战，特征融合方法能够综合利用多种图像特征，实现多特征的优势互补，获得更加鲁棒和准确性的识别结果。2、特征融合的分类按照融合和预测的先后顺序，分类为早融合和晚融合（Ea
BartForConditionalGeneration的使用细节
详细介绍BartForConditionalGeneration的代码细节，同时给出一些疑难杂症点。
全同态加密：CKKS
不论是 LSB 编码的 BGV，还是 MSB 编码的 BFV，它们的同态运算都是对 $\mathbb Z_t$ 上明文的**精确计算**，因为**密文中的明文空间和噪声空间是分离的**。例如，在 BGV 中是 $te+m$，在 BFV 中是 $\delta m+e$。但是，这种精确计算是在同余意义下
Adam优化器算法详解及代码实现
在随机（小批量）梯度下降法中，如果每次选取样本数量比较小，损失会呈现振荡的方式下降．也就是说，随机梯度下降方法中每次迭代的梯度估计和整个训练集上的最优梯度并不一致，具有一定的随机性。一种有效地缓解梯度估计随机性的方式是通过使用最近一段时间内的平均梯度来代替当前时刻的随机梯度来作为参数更新的方向，从而
【关系抽取】基于Bert的信息抽取模型CasRel
文章目录 关系提取是一项自然语言处理 (NLP) 任务，旨在提取实体（例如，比尔盖茨和微软）之间的关系（例如，创始人）。例如，从句子 比尔盖茨创建了微软 中，我们可以提取关系三元组 (比尔盖茨, 创始人, 微软)。关系提取是自动知识图谱构建中的一项关键技术。通过关系抽取，我们可以累积抽取新的关系实体
OpenCV中确定像素位置及获取、修改像素BGR值讲解及演示（Python实现 附源码）
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pytorch 自编码器实现图像的降噪
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2023 年8个ChatGPT 的替代品
OpenAI 于 2022 年 11 月下旬推出的 ChatGPT 在网络世界引起了不小的轰动。它不仅引起了社交媒体用户的关注，也引起了各大媒体的关注。这种先进的 AI 技术不仅可以根据命令生成、重写和汇总文本，还可以与用户进行交互。它会记住以前的对话，甚至可以根据用户输入提出问题，甚至可以编写代码
