基于stm32的太空人温湿度时钟项目——DHT11（HAL库）
基于STM32的DHT11与RTC的联动OLED显示，同时包含可爱的太空人GIF动态图
GPT-4 免费体验方法
New Bing Chat的回答是基于最新的算法和技术，它可以帮助您快速找到您需要的信息。如果您想推荐New Bing Chat给其他人使用，那么我建议你告诉他们New Bing Chat可以帮助他们解决各种问题，并且提供了许多有用的功能。Cursor 编辑器集成了 GPT-4 接口，可以自动生成各
卷积神经网络CNN的数据回归预测,多输入单输出模型。（主要应用于风速，负荷，功率）
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New Bing不能用了？该教程教会你如何通过其它手段使用Bing
微软表示，new bing正在使用对话式人工智能来创造一种新的浏览网络的方式。用户将能够像ChatGPT那样与Bing聊天，用自然语言提出问题和接受答案。同时，微软宣布了其搜索引擎Bing的新版本，由支持聊天机器人ChatGPT的同一人工智能技术的升级版驱动。该公司在推出该产品的同时，还为其Edge
CutMix原理与代码解读
其中\(M\in\left\{0,1\right\}^{W\timesH}\)是一个binarymask表明从两张图中裁剪的patch的位置，和mixup一样，\(lambda\)也是通过\(\beta(\alpha,\alpha)\)分布得到的，在文章中作者设置\(\alpha=1\)，因此\(l
Cifar-10图像分类/Pytorch/LeNet/AlexNet
又叫下采样层，目的是压缩数据，降低数据维度，和卷积有明显区别，采样2x2的选择框进行压缩，原来是28x28，采样后是14x14，通过选择框的数据求和再取平均值然后在乘上一个权值和加上一个偏置值，组成新的图片，每个特征平面采样的权值和偏置值相同，因此每个特征平面对应的采样层只两个待训练参数，总共有6张
【APC支付攻略】期刊版面费应该怎么付？看这里一文说清楚（含Wiley、MDPI、Frontiers）
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OpenCV笔记：cv2.VideoCapture 完成视频的跳帧输出操作
不需要对循环读取视频的每一帧进行解析，跳过中间帧，将数据量降低以优化效率。
python 查看程序的GPU显存占用
主要针对显卡：nvidia初衷：想要看某个python程序的GPU显存占用量在linux(1)nvidia-smi; (2)任务管理器 (3)pynvml库
AI遮天传 ML-集成学习
“Two heads are better than one.”“三个臭皮匠，顶一个诸葛亮”把多个人的智慧集合到一起，可能会比一个人好，放在机器学习上，我们借鉴这一经验，把融合多个学习方法的结果来提升效果的方法，我们叫做：Ensemble learning 集成学习......
计算机复试-前沿知识
计算机面试的一些问题：1.机器学习、人工智能、深度学习之间的基本关系人工智能，简单来说就是为机器人赋予人的智能，我们目前能实现的一般被称为“弱人工智能”，弱人工智能是能够与人一样，甚至比人更好地执行特定的任务的技术，比如一些人脸识别、指纹识别等。机器学习是一种实现人工智能的方法，机器学习最基本的做法
SLAM评估工具-EVO从安装到使用
1、安装 evopip install evo --upgrade --no-binary evo --user即可直接安装成功如果说需要更新则更新即可/usr/local/bin/python3.7 -m pip install --upgrade pip2、测试evo_traj euroc 2.
详解双闭环控制算法（理论篇）
双闭环控制算法是一种先进的控制方法，它针对控制系统中存在的多种干扰和变化进行优化，提高系统的稳定性、精度和响应速度。双闭环控制算法由内环和外环组成，分别控制系统的快速响应和系统稳定。内环控制器主要负责对系统的实际输出进行监控和调节，以保证系统的响应速度快、精度高，通常采用比例、积分、微分控制算法，并
【OpenAI | ChatGPT“超进化”】打造AI生态
作为本轮AI浪潮的领头羊，ChatGPT在迅速迭代发展的同时，再次带来了令人振奋的好消息——ChatGPT支持第三方插件了！这将让我们的用户体验更加便捷，功能更加实用，为广大用户提供更多聪明、高效的解决方案。ChatGPT支持第三方插件了，能联网获取新知识，可与5000+个应用交互，而且一口气上架了
NeurIPS2022 | SegNeXt，重新思考卷积注意力设计
在本文中，作者分析了以前成功的分割模型，并找到了它们所拥有的良好特征。基于这些发现，作者提出了一个定制的卷积注意力模块 MSCA 和一个 CNN 风格的网络 SegNeXt。实验结果表明，SegNeXt 在相当大的程度上超越了当前最先进的基于Transformer的方法。最近，基于Transform
最基本的25道深度学习面试问题和答案
在本文中，将整理深度学习面试中最常被问到的25个问题和答案。如果你最近正在参加深度学习相关的面试工作，那么这些问题会对你有所帮助
毕业设计-基于深度学习的医学影像分割
毕业设计-基于深度学习的医学影像分割：医学影像分割是计算机辅助诊断中的一项基础且关键的任务，目的在于从像素级别准确识别出目标器官、组织或病变区域。不同于自然场景下的图像，医学影像往往纹理复杂，同时受限于成像技术和成像设备，医学影像噪声大，边界模糊而不易判断。除此之外，对医学影像进行标注极大依赖于医疗
【Deep-sort多目标跟踪流程及其改进方法的解读】
【Deep-sort多目标跟踪流程及其改进方法的解读】文前白话相关的文章、资源链接流程及其改进方法的梳理一、多目标跟踪的流程二、Sort 与 deepSort 的对比三、DeepSort主要的跟踪流程四、关于DeepSort中部分模块原理的理解1、预测模块2、更新模块3、使用级联匹配算法4、马氏距离
最近几篇较好论文实现代码（附源代码下载）
【代码】最近几篇较好论文实现代码（附源代码下载）
变分模态分解（VMD）原理-附代码
VMDmatlab代码
