【语音算法】wav2vec系列原理和使用
wav2vec系列工作由facebook AI Research团队提出，包括wav2vec、vq-wav2vec、wav2vec2.0，效仿nlp上的word2vec，是语音的一种通用特征提取器。本文重点讲解wav2vec2.0模型及其使用方法。
Github ChatGPT-Web：了解最新AI技术的前沿应用！
近年来OpenAI的ChatGPT模型在自然语言处理领域取得了很大的进展，并且已经在全球范围内得到了广泛的应用和普及。ChatGPT不仅可以用于生成对话和文本摘要等任务，还可以用于机器翻译、问答系统、情感分析等多个领域。ChatGPT已经成为自然语言处理领域的一个重要里程碑，并带来了许多新的应用场景
吴恩达机器学习课后作业
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ChatGPT提示语大全
ChatGPT prompts，常用的提示语整理
【分享】国内如何使用chatGPT4，集简云已接入API接口，可将GPT-4接入到企业业务流程
通过集简云可以快速扩展您现有系统的功能，例如为您的表单系统增加微信提醒，邮件提醒，短信提醒功能，为您的微信公众号增加赠送卡券同步CRM系统功能，为您的OA办公系统增加逻辑判断与数据存储功能等等。您的团队还在人工导出导入不同系统之间的数据信息，手动的在不同的系统中录入，修改和执行各种操作吗？4 在字段
部署运行ai智障写作记录【ChatRWKV】
看到知乎一篇教程……
一起学习用Verilog在FPGA上实现CNN----(七)全连接层设计
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不写代码、年薪百万，带你玩赚ChatGPT提示工程-基本提示
随着ChatGPT的大火，提示工程在大模型中的重要性不言而喻，本文参考国外完成国内中文版本的《提示工程指南》，希望能够和大家一起交流，分享及发现提示工程的美妙之处。文章所有内容可以在中找到。在之前的指南中，我们介绍并给出了Prompt的基本示例。在本指南中，我们将提供更多示例，展示Prompt如何使
基于YOLOv5的中式快餐店菜品识别系统
本文基于YOLOv5v6.1提出了一套适用于中式快餐店的菜品识别自助支付系统，综述了食品识别领域的发展现状，简要介绍了YOLOv5模型的历史背景、发展优势和网络结构。在数据集预处理过程中，通过解析UNIMIB2016，构建了一套行之有效的标签格式转换与校验流程，解决了YOLOv5中文件路径问题、标签
RKNN模型部署（2）——环境配置
RKNN支持许多框架训练的模型，但由于本人目前主要使用pytorch框架来训练模型，因此该部署教程是以Pytorch模型部署过程为例进行说明，后面再继续补充ONNX模型部署过程。
结构重参数化（Structural Re-Parameters）PipLine
结构重参数化基础知识储备
模型训练时测试集上正确率大于训练集
数据集切分的时候不均匀，也就是说训练集和测试集的分布不均匀，如果模型能够正确地捕捉到数据内部的分布模式的话，就有可能造成训练集的内部方差大于验证集，会造成训练集的误差更大，这个时候就需要重新划分数据集，使其分布一样。训练集的准确率是每个batch之后产生的，而验证集的准确率一般是一个epoch后产生
语义分割系列11-DAnet（pytorch实现）
本文介绍了DAnet网络，介绍了Position Attention和Channel Attention两个Attention机制的构建方式，在pytorch框架上复现了DAnet网络，在Camvid数据集上进行测试。本文提供了DAnet网络的代码和测试结果。
Anaconda D2L 虚拟环境安装配置
Anaconda配置d2l环境，包安装
Pytorch教程入门系列 10----优化器介绍
优化器用于优化模型的参数。在选择优化器时，需要考虑模型的结构、模型的数据量、模型的目标函数等因素。
torch.cuda常用指令
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神经网络与深度学习
神经网络与深度学习复习
3D卷积神经网络详解
1 3d卷积的官方详解2 2D卷积与3D卷积1）2D卷积 2D卷积：卷积核在输入图像的二维空间进行滑窗操作。2D单通道卷积 对于2维卷积，一个3*3的卷积核，在单通道图像上进行卷积，得到输出的动图如下所示：2D多通道卷积 在之前的2D单通道的例子中，我们在一张图像上使用卷积核进行扫描，得
PaddleNLP系列课程二：RocketQA、SKEP（属性级情感分析）、通用信息抽取技术UIE
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Anaconda保姆级安装配置教程（新手必看）
本人深度学习入门小白，创建了一个关于深度学习环境配置的专栏，包括从anaconda到cuda到pytorch的一系列操作，本篇文章为Anaconda的保姆级安装教程，也是环境配置专栏的第一步
