惊！不仅AI聊天！微软结合ChatGPT的新版Bing发现隐藏模式
最新消息：微软基于结合升级版ChatGPT AI聊天机器人技术，推出新版Bing搜寻引擎，具有四种不同特定情境与形式的聊天模式与使用体验：问答聊天式（已开放测试）、朋友模式（开发中）、助理模式（开发中）和游戏模式（开发中）。新版Bing搜寻引擎可以提供自然对话的问答聊天搜寻体验，以及搜寻旅行航班、发
学习笔记：点云库PCL（Point Cloud Library ）介绍
在environment.cpp中使用pcl查看器的函数是initCamera和initHighway，initCamera函数用于在窗口中设置不同的观察角度，有5种不同的选择:XY, TopDown, Side和FPS---XY提供45度视角，FPS则是第一人称视角，给人一种坐在汽车驾驶座上的感觉
【车道线检测】霍夫变换(HoughLines)检测直线详解
霍夫变化 车道线检测
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stable diffusion v1及v2版本 本地部署方法、踩坑
stable diffusion 本地部署 cannot import name 'SAFE_WEIGHTS_NAME' from 'transformers.utilsscripts/txt2img.py", line 22,
[总结] DDPM Diffusion模型各阶段训练和采样过程方案细节和代码逻辑汇总
下面是论文《GLIDE: Towards Photorealistic Image Generation and Editing with Text-Guided Diffusion Models》的代码逻辑进行梳理，code 链接：https://github.com/openai/glide-t
[工业相机] 分辨率、精度和公差之间的关系
文章预览：一. 分辨率（Resolution）1、工业相机的分辨率是如何定义的？ 2、工业相机的分辨率是如何选择的？ 二. 精度（Accuracy）1、像素精度 2、测量精度 视觉行业的初学者，甚至是做了1~2...
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MIoU（均交并比）的计算
文章目录1 交并比（Intersection over Union，IoU）1.1 传统 IoU1.2 语义分割中的IoU1.3 语义分割中的MIoU2 IoU 的计算2.1 单个类别 IoU 的计算2.2 MIoU 的计算步骤 1：求混淆矩阵步骤 2：计算 MIoU1 交并比（Intersecti
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目录一、创建 PyTorch 虚拟环境1.1 打开 Anaconda 自带的 Anaconda Prompt1.2 打开 Anaconda Prompt 之后，在命令行输入命令1.3 输入命令，进入 pytorch 虚拟环境二、安装Pytorch2.1添加清华镜像源2.2搜索可用版本2.3安装2.4
yolov7训练自己的数据集及报错处理
yolov7训练自己的数据集及报错处理，其实和yolov5差不太多
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传统的时间序列预测模型ARMA、ARIMA（包括实战！！！）
一、本篇主要介绍四种经典的时间序列模型：移动平均模型（MA）、自回归模型（AR）、自回归移动平均模型（，ARMA）、整合移动平均自回归模型（ARIMA）。
Yolov5中使用Resnet18作为主干网络
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机器学习篇-指标:AUC
AUC是什么东西？AUC是一个模型评价指标，只能够用于二分类模型的评价，对于二分类模型来说还有很多其他的评价指标：比如：logloss，accuracy，precision在上述的评价指标当中，数据挖掘类比赛中，AUC和logloss是比较常见的模型评价指标那么问题来了||ヽ(￣▽￣)ノミ|Ю为啥是
基于时序模式注意力机制（TPA）的长短时记忆（LSTM）网络TPA-LSTM的多变量输入风电功率预测
0 前言1、TPA理论注意力机制（Attention mechanism）通常结合神经网络模型用于序列预测，使得模型更加关注历史信息与当前输入信息的相关部分。时序模式注意力机制（Temporal Pattern Attention mechanism, TPA）由 Shun-Yao Shih 等提出
带图讲解，深度学习YOLO里面的anchors的进阶理解
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【yolov6系列一】深度解析网络架构
在yolov5霸屏计算机视觉领域很久时，六月处美团开源了yolov6，并号称在精度和速度上均超越其他同量级的计算机视觉模型，刚刚瞅了一眼，star已经超过2.8k。网上基于yolov6的解读有很多，文末会附上美团的官方解读和开源代码的github链接。文本开始yolov6系列，先和大家分享下整个yo
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