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
模型实践｜ Informer 上手实践
近年来的研究表明，Transformer具有提高预测能力的潜力。然而，Transformer也存在几个问题，使其不能直接适用于LSTF问题，例如时间复杂度、高内存使用和“编码-解码”体系结构的固有局限性。为了解决这些问题，作者基于Transformer设计了一种适用于LSTF问题的模型，即Infor
永磁同步电机基本控制方法
电机输出的转矩是电机性能的重要关键参数之一。电机的转矩与电机的电流有关，基于同步旋转坐标系，Te为电机转矩，id和iq分别为d、q轴的电流，因此对转矩的精确控制即为对电流的精确控制。对永磁同步电机进行电流控制时，将d、q两轴的设定电流Iq_Ref和Id_Ref输入电流PI环，转变为d、q两轴的设定电
文心一言是中文版的ChatGPT？多角度分析猜测文心一言到底是什么？
ChatGPT爆火网络，一时间风靡不断。AI替代人类工作的传言四起宣布ChatGPT类似产品的公司股价大涨，这到底是什么？国产的类似产品到底到了什么程度？让我们一起来分析（猜猜）看！
使用 TF-IDF 算法将文本向量化
TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一种用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术。TF是词频(Term Frequency)，IDF是逆文本频率指数(Inverse Document Frequency)。提示：以下是本篇文章正文内容，下面
解密AIGC：人工智能生成内容技术的优势和未来发展趋势
AI赋能创作：探究AIGC技术的价值与未来
Transformers 源码阅读之BertTokenizerFast分词模型
从bert-base-chinese下载预训练语言模型及其他词表，由于使用的是pytorch，因此下载即可。如果要使用英文模型，就下载能区分大小写的或者是不能区分大小写的，对于uncased，初始化时必须要把lower设为true。在深入模型细节之前，我们先用一个简单的例子看一看BertTokeni
