腾讯云部署novel ai (stable-diffusion-webui)
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移动通信（16）信号检测
常见的信号检测算法一般包括以下几类检测算法：最优、线性和非线性。最优检测算法：最大似然算法线性检测算法：迫零检测算法和最小均方误差检测算法非线性检测算法：串行干扰消除检测算法球形译码检测算法属于一种次优检测算法（运算量远小于最大似然检测算法）作为一种性能接近ML的次优算法，球形译码（SD）可以大大降
ChatGPT全面升级，GPT4支持多模态数据。
未来，如果GPT再次升级，能够支持更多类型的数据，诸如语音，视频，照片，文本等等，并且接入互联网能够抓取实时信息的时候，或许真的能够进入新的AI时代。最后，OpenAI已经明确了GPT4将会在对话，购物，反欺诈，金融，教育，保护文化遗产 等多个领域进行商业应用，新的AI时代即将开启？目前，OpenA
机器学习评估指标 - f1, precision, recall, acc, MCC
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Colab使用教程（超级详细版）及Colab Pro/Colab Pro+评测
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国产版Jetson nano b01烧录经验帖子|详细步骤|保姆教程|后续继续更新开机后的基本配置
Jetson nano b01国产开发板烧录过程与细节，帮助新手成功烧录，少踩坑。
paddlepaddle-tiny安装失败的解决办法及python wheel名称的含义
使用jieba的paddle模式安装paddlepaddle-tiny失败的解决办法，以及与此相关的python wheel的名称含义等。
GPT系列：GPT, GPT-2, GPT-3精简总结 (模型结构+训练范式+实验)
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有关optimizer.param_groups用法的示例分析
pytorch 1.11.0作为测试，param_groups用法探索`optimizer.param_groups`： 是一个list，其中的元素为字典；`optimizer.param_groups[0]`：长度为7的字典，包括['**params**', '**lr**', '**betas*
智能计算之遗传算法(GA)介绍
1. 简介2. GA思想来源及建立过程3. 研究发展4. GA的基本结构5. GA的实现流程(1) 染色体编编辑(2) 群体的初始化(3) 适应值评价(4) 选择算子(父体选择)(5) 交配算子(杂交算子)(6) 变异算子(7) 算法流程6. 实例举例7.遗传算法的改进(1) 算子的选择(2) 参
【Matlab】海底声学模拟（Bellhop）以及滤波器的设计
BELLHOP 模型是通过高斯波束跟踪方法(Porter 和 Bueker，1987 年)，计算 水平非均匀环境中的声场。高斯波束跟踪方法对于高频水平变化问题特别有吸 引力，这是简正波、波数积分和抛物线模型不可替代的。高斯束射线跟踪法的基 本思想是将高斯强度分布与每条声线联系起来，该声线为高斯声束的
YOLOv8检测和分割训练自己数据集
yolov8的分割训练以及报错：runtimeerror: sizes of tensors must match except in dimension 1. expected size 2 but got size 0 for tensor number 1 in the list.
CUDA升级和版本切换方法
输出:/usr/local/cuda-11.1/bin:/usr/local/cuda-10.1/bin:…哪个在前面哪个就是你的CUDA版本如果你的电脑里有多个CUDA，哪个路径在你的系统默认路径，哪个就是你当前在使用的版本如果你遇到提示没有nvcc或版本明显不对（可能执行了/usr/bin/nv
人工智能知识全面讲解： RBF神经网络
7.4.1 全连接与局部连接1968 年 ， 生 物 学 家 休 伯 尔 （ David Hunter Hubel ） 教 授 与 维 泽 尔（Torsten N.Wiesel）教授在研究动物如何处理视觉信息时有一个重要的发现。他们发现动物大脑皮层是分级、分层处理信息的。在大脑的初级视觉皮层中存在好
站上风口，文心一言任重道远
3月16日，百度在北京正式发布大语言模型、生成式AI产品“文心一言”。在发布会上，李彦宏展示了文心一言在文学创作、商业文案创作、数理推算、中文理解、多模态生成五个使用场景中的综合能力。
自动控制原理的100+道简答题
饱和特性、回环特性、死区特性、继电器特性既有前项通道，又有反馈通道，输出信号对输入信号有影响，存在系统稳定性问题。高阶系统中距离虚轴最近的极点，其附近没有零点，它的实部比其它极点的实部的1/5还小，称其为主导极点。（2分）将高阶系统的主导极点分析出来，利用主导极点来分析系统，相当于降低了系统的阶数，
pytorch中使用TensorBoard进行可视化Loss及特征图
pytorch中使用TensorBoard进行可视化安装导入TensorBoard安装TensorBoardpip install tensorboard导入TensorBoardfrom torch.utils.tensorboard import SummaryWriter实例化TensorBo
立体匹配入门指南（8）：视差图、深度图、点云
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最通俗易懂的LSTM讲解，一个例子理解通透！！
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NeRF 源码分析解读（二）
NeRF 代码解析之光线生成部分
