手把手带你调参Yolo v5 (v6.2)（验证）
解析val.py文件中21个参数含义！
WGAN(Wasserstein GAN)看这一篇就够啦，WGAN论文解读
WGAN本作引入了Wasserstein距离，由于它相对KL散度与JS 散度具有优越的平滑特性，理论上可以解决梯度消失问题。接 着通过数学变换将Wasserstein距离写成可求解的形式，利用 一个参数数值范围受限的判别器神经网络来较大化这个形式， 就可以近似Wasserstein距离。WGAN既解
CoCo数据集下载
文章目录1.介绍2.下载2.1 官网2.2 百度网盘2.3 下载到linux服务器1.介绍MS COCO的全称是Microsoft Common Objects in Context，起源于微软2014年的Microsoft COCO数据集COCO is a large-scale object d
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InfoNCELoss是为了将N个样本分到K个类中，K
火爆全网的ChatGPT上手体验，文尾免费送账号！
近期关于网路上对 （OpenAI发布的一款人工智能对话引擎）的讨论比较多。官方对的定义如下： 是一个计算机程序，可以自然地和人交流。它是由 开发的，是一个预训练的大型语言模型，可以生成文本，并且可以与人进行对话。相比于其他已知的语音助手，具有一些重要的优点。首先，它可以理解更复杂的语句，例如具有多层
数据挖掘-KNN算法+sklearn代码实现(六)
KNN最邻近分类算法的实现原理：为了判断未知样本的类别，以所有已知类别的样本作为参照，计算未知样本与所有已知样本的距离，从中选取与未知样本距离最近的K个已知样本，根据少数服从多数的投票法则（majority-voting），将未知样本与K个最邻近样本中所属类别占比较多的归为一类。
【自然语言处理（NLP）】基于ERNIE语言模型的文本语义匹配
【自然语言处理（NLP）】基于ERNIE语言模型的文本语义匹配，基于百度飞桨开发，参考于《自然语言处理实践》所作。
4大类11种常见的时间序列预测方法总结和代码示例
本篇文章将总结时间序列预测方法，并将所有方法分类介绍并提供相应的python代码示例，以下是本文将要介绍的方法列表：1、使用平滑技术进行时间序列预测指数平滑Holt-Winters 法2、单变量时间序列预测自回归 (AR)移动平均模型 (MA)自回归滑动平均模型 (ARMA)差分整合移动平均自回归模
[YOLOv7/YOLOv5系列算法改进NO.13]主干网络C3替换为轻量化网络EfficientNetv2
前 言：作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv5，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv5的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效
火遍全网的chatGPT（文末有彩蛋）
最近网上非常火爆的CHATGPT，它是OpenAI开发的一款开源的自然语言处理 (NLP) 模型，用于实现对话生成和语言模型预测。CHATGPT 模型基于 GPT-3 (Generative Pretrained Transformer 3) 模型构建，拥有语言理解和文本生成能力。CHATGPT 模
1000个大数据/人工智能毕设选题推荐
正值毕业季我看到很多同学都在为自己的毕业设计发愁Maynor在网上搜集了1000个大数据的毕设选题，希望对大家有帮助～适合大数据毕业设计的项目，完全可以作为本科生当前较新的毕业设计题目选择方向。
gazebo中给机器人添加16线激光雷达跑LIO-SAM
最近想搭建一个机器人移动平台，但是设备还没完全到齐，在设备全部到齐之前，我们先在gazebo中做一个仿真，进行相关的算法和功能包的部署。在这个仿真中机器人在一个移动底盘上搭载了16线激光雷达、IMU、RGB-D相机，并在最后跑了一个LIO-SAM，建图效果还不错。整个过程遇到了一些问题，都一一解决了
降维和特征选择的对比介绍
在machine learning中，特征降维和特征选择是两个常见的概念，在应用machine learning来解决问题的论文中经常会出现。特征降维和特征选择的目的都是使数据的维数降低，使数据维度降小。但实际上两者的区别是很大，他们的本质是完全不同的。
Transformers 库的基本使用
本内容主要介绍 Transformers 库 的基本使用。
java 对接百度AI文字识别第三方接口--(api方式以及sdk方式)
平时在工作当中难免会需要对接第三方接口。今天就带领大家来实践一下百度ai的文字识别技术。我使用的是文字识别中名片识别服务，别问为什么，因为是免费的，其他的服务要钱。。。。。。
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可解释深度学习：从感受野到深度学习的三大基本任务：图像分类，语义分割，目标检测，让你真正理解深度学习
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