ChatGPT核心技术奠基者，在中国开放平台
早在 2016 年，Jerry 就在用同样他认为最简单的方式解释他们的技术方向，但在和很多机构投资人沟通的过程中，Jerry 在技术方向上得到了非常多的质疑声，VC 们问过最多的问题就是：“如果单样本学习是自然语言处理 NLP 正确的方向，为什么谷歌每年将数十亿美金投入在完全相反的科研方向？最好的人
校园打架行为识别检测 yolov7
校园打架行为识别检测系统基于python基于yolov7深度学习框架+边缘分析技术，自动对校园、广场等区域进行实时监测，当监测到有人打架斗殴时，系统立即抓拍存档语音提醒，并将打架行为回传给学校后台，提醒及时处理打架情况。YOLOv7 在 5 FPS 到 160 FPS 范围内，速度和精度都超过了所有
【毕业设计】疲劳驾驶检测系统 - python 深度学习
🔥 Hi，大家好，这里是丹成学长的毕设系列文章！🔥 对毕设有任何疑问都可以问学长哦!这两年开始，各个学校对毕设的要求越来越高，难度也越来越大… 毕业设计耗费时间，耗费精力，甚至有些题目即使是专业的老师或者硕士生也需要很长时间，所以一旦发现问题，一定要提前准备，避免到后面措手不及，草草了事。为了
【Pytorch项目实战】之生成式模型：DeepDream、风格迁移、图像修复
现有一个猫狗分类网络模型，当输入一张云的图像进行判断时，假设这朵云比较像狗，则机器提取的特征也会偏向于狗的特征。假设特征对应的概率分别为：[狗，猫] = [x1，x2] = [0.6，0.4]，那么采用L2范数（L2 = x1 ^ 2 + x2 ^ 2）可以很好达到放大特征的效果，最终图像越来越像狗
【控制】动力学建模简介 --＞ 牛顿-欧拉 (Newton-Euler) 法和拉格朗日 (Lagrange) 法
牛顿-欧拉方法是最开始使用的动力学建模分析方法，由于牛顿方程描述了平移刚体所受的外力、质量和质心加速度之间的关系，而欧拉方程描述了旋转刚体所受外力矩、角加速度、角速度和惯性张量之间的关系，因此可以使用牛顿-欧拉方程描述刚体的力、惯量和加速度之间的关系，建立刚体的动力学方程。拉格朗日方程是另一种经典的
用yolov5图像分割做人物抠像
用yolov5的6.2版本新推出的图像分割模型来做人物抠像，速度很快效果也不错！
对比学习 ——simsiam 代码解析。：
2022李宏毅作业HW3 是食物的分类 ，但是我怎么尝试 再监督学习的模式下 准确率都达不到百分之60 .。半监督也感觉效果不明显。 所以 这次就想着对比学习能不能用来解决这个问题呢 。？看了一圈，感觉simsiam是对比学习里比较简单的一种方法，好像效果也不错。 所以来看一看这个东西是怎么玩的。
人工智能如何用于静态生物特征验证
静态生物特征验证是一种常用的 AI 功能，它可以实时捕捉人脸，并可以在不提示用户移动头部或面部的情况下确定人脸是否属于真人。通过这种方式，该服务有助于提供获得积极反馈的便捷用户体验。静态生物特征验证需要 RGB 摄像头，并且能够通过细节（例如莫尔图案或纸上的反射）区分真人的面部和欺骗攻击（例如面部和
Introducing Tome, AI讲演助手
随着ChatGPT进入人们的视野，AI开始在越来越多的领域大展拳脚，近期，一款名为Tome的讲演编辑工具（类似幻灯片）推出了AI辅助创作的功能。
Diffusion Models扩散模型简单讲解与简单实现
Diffusion Model
不写代码、年薪百万，带你玩赚ChatGPT提示工程-高级提示
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。到这个时候，应该很明显了，改进提示可以帮助在不同任务上获得更好的结果。这就是提示工程的整个理念。虽然那些例子很
Transfomer编码器中自注意力机制、前馈网络层、叠加和归一组件等讲解（图文解释）
Transfomer编码器中自注意力机制、前馈网络层、叠加和归一组件等讲解（图文解释）
知识图谱从入门到应用——知识图谱推理：基于表示学习的知识图谱推理-[嵌入学习]
首先介绍基于嵌入学习的知识图谱推理模型，即知识图谱嵌入（KG Emebedding）。知识图谱最关心的推理任务是关系推理。现实场景中的很多问题都可以归结为基于知识库中已知的事实和关系来推断两个实体之间的新关系或新事实。给定两个实体，预测它们之间是否存在rrr关系给定头实体或尾实体，再给某个关系，预测
ROS机器人自主导航详解
机器人在完成建图后即可在建立好的地图中进行导航，在ROS机器人中，导航使用到Navigation功能包集。Navigation包中最重要的就是Amcl与Move_base两个核心节点，本篇将详细讲解这两个核心节点及其参数。
Transformer | DETR目标检测中的位置编码position_encoding代码详解
Transformer不像RNN可以根据位置顺序接受和处理单词，所以为了得到词的位置信息，将位置信息添加到每个词的嵌入向量中，这称为位置编码。DETR中提供了两种编码方式，一种是正弦编码（PositionEmbeddingSine），一种是可以学习的编码(PositionEmbeddingLearn
人工智能复试面试题总结
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，它是计算机科学的一个分支。可以说这是一门集数门学科精华的尖端学科中的尖端学科——因此说人工智能是一门综合学科。（是机器
基于chatGPT设计卷积神经网络
本文主要介绍基于chatGPT，设计一个针对骁龙855芯片设计的友好型神经网络。提问->跑通总共花了5min左右，最终得到的网络在Cifar100数据集上与ResNet18的精度对比如下。此外，GPT生成的模型训练速度更快，ResNet18才训练170个epoch，CNN-GPT已经完整地训练完了。
模型训练步骤
①准备数据集，一个训练数据集，一个测试数据集。因为CIFAR10数据集是PIL，要转为tensor数据类型。每次训练完进行一轮测试，看测试集的损失或者正确率评估模型是否训练好。返回64行数据，每一行10个数据，代表每一张图片的概率。利用DataLoader加载数据集。测试过程模型不需要调优，利用现有
【机器学习】一文搞懂标准化，归一化，正则化
归一化（Normalization）: 将一列数据变化到某个固定区间（范围）中， 通常， 这个区间是[0,1],广义的讲， 可以是各种区间， 比如映射到[0,1] 也可以映射到其他范围，在图像中可能会映射到[0, 255], 其他情况也有可能映射到[-1,1];最大值最小值的归一化,范围[0,1]均
遗传算法系列 | 多种群遗传算法(matlab)
不难发现，虽然遗传算法在一些简单问题上效果不错，但面对复杂的多模态函数时，常常发生早熟（未成熟收敛），也就是群体中所有个体都趋于同一状态而停止进化。多种群遗传算法正是应对此问题的方法之一，下面将从理论原理、算法流程以及程序实现上进行详细展开。......
