基于yolov5s+bifpn实践隧道裂缝裂痕检测
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【机器学习】决策树-Gini指数
基尼系数也是一种衡量信息不确定性的方法，与信息熵计算出来的结果差距很小，基本可以忽略，但是基尼系数要计算快得多，因为没有对数。
自动驾驶控制概况
Claudine Badue[1]等人以圣西班牙联邦大学（UFES）开发的自动驾驶汽车（Intelligent Autonomous Robotics Automobile，IARA）为例，提出了自动驾驶汽车的自动驾驶系统的典型架构。如图所示，自动驾驶系统主要由感知系统（Perception
李沐论文精读系列二：Vision Transformer、MAE、Swin-Transformer
本文是参考李沐bilibil论文精度视频和太阳花的视频/博文后所写
OpenGL相机自由移动旋转缩放，四元数,欧拉角，LookAt
当我们讨论摄像机/观察空间(Camera/View Space)的时候，是我们在讨论以摄像机的透视图作为场景原点时场景中所有可见顶点坐标。观察矩阵把所有的世界坐标变换到观察坐标，这些新坐标是相对于摄像机的位置和方向的。定义一个摄像机，我们需要一个摄像机在世界空间中的位置、观察的方向、一个指向它的右侧
yolov5中的best.pt
yolov5中的best.pt，best是啥意思？
分词工具使用系列——sentencepiece使用
分词的目的就是找到构成句子的基本单位，然后模型学习这些基本单位组合的概率情况，完成语言模型的构建。使用分词算法（前向后向匹配，单个词划分，字母划分，语言模型划分）构建分词后的字典根据字典的分词排序对完整句子做分词，实现句子到分词ID的双向转换分词算法有word-based: 使用空格，标点进行分割(
教你亲手制作一个虚拟数字人，超全步骤详解
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【代码解读】Transformer（一）——Encoder
encoder-decoder
rknn_yolov5执行流程
RV1109上测试rknn_yolov5_demo以及分析
【Python机器学习】KNN进行水果分类和分类器实战（附源码和数据集）
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人工智能大作业——人脸识别系统（最终）
时间过得飞快，时间已经距离我发第一篇文章过去2年多了，也不再从事代码工作，偶然间上到csdn翻看文章经过，看到还是有些人关注人脸识别系统的后续的，我猜大概率是学弟学妹们正在被期末实验折磨中，翻了翻原先的代码还能找到就一并更完了吧，如果抄了我的作业记得来学长的评论区表示一下感谢哦
GPT-4 API 申请
ChatGPT4 出来了 ，来看下怎么申请API进行开发吧 ~
Anaconda 3.6安装教程（详细版本）---可运行Python代码
首先到清华大学镜像网站可以下载相关版本，我选择的是3.6的版本，并且我的电脑是ThinkBook14+，64位，在该网站上对应的是点击下载，32位的话就选择上面不带_64那个。
20美刀一个月的ChatGPT架构师，性价比逆天了
接下来的步骤是创建一个解决方案设计，一个物理网络蓝图，定义系统集成的接口和部署环境的蓝图。请注意，尽管在短时间内可能没有重大的技术突破，但长期来看，计算机视觉和深度学习领域的技术进步可能会带来更先进的解决方案。在事件风暴过程中，我们可以使用黄色、蓝色和红色的便利贴分别表示事件、命令和聚合根，并将它们
YOLOV8 | 最先进的 YOLO 模型训练自己的数据集(持续更新中)
YOLOv8是Ultralytics最新的基于YOLO的目标检测模型系列，提供最先进的性能。
EGO-Planner：一种无需 ESDF（欧几里得距离场） 梯度的局部路径规划方法
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torch.cat()中dim说明
初次接触众多博客对dim的讲解为，对于两个二维张量作为输入，dim取0结果为两个张量按行拼接，取1结果为按列拼接，但是对于高维来说就有点难以直观想象结果了，我们尝试三维情况进而总结规律。其中初学者最费解的就是dim的选取，dim的取值范围由输入张量的维度决定，输入为n维张量，dim取值在[0,n-1
使用OpenAI的Whisper 模型进行语音识别
Whisper模型是在68万小时标记音频数据的数据集上训练的，其中包括11.7万小时96种不同语言的演讲和12.5万小时从”任意语言“到英语的翻译数据。该模型利用了互联网生成的文本，这些文本是由其他自动语音识别系统(ASR)生成而不是人类创建的。该数据集还包括一个在VoxLingua107上训练的语
BP神经网络
1.概念： BP（back propagation）即为反向传播，意为反向传播神经网络。
