为机器学习模型设置最佳阈值：0.5是二元分类的最佳阈值吗
在本文中，我将展示如何从二元分类器中选择最佳阈值。
SegNeXt: 重新思考基于卷积注意力的语义分割
重新设计基于CNN的语义分割，超越Transformer。
基于matlab的车牌识别系统的实现
本项目以车辆牌照为依据，基于matlab软件设计了车牌识别系统(Vehicle License Plate Recognition, VLPR)，能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆牌照信息（汉字字符、英文字母、阿拉伯数字）。主要实现的功能为从图像中提取车牌信息，并输出到操作界面中。该系统输入为
数字图像处理课程设计-疲劳检测系统
文章目录数字图像处理课程设计-疲劳检测系统前言一、课程设计任务二、设计框图三、准备工作四、任务流程４.１视频预处理4.2图片分割五、结果六、项目总结数字图像处理课程设计-疲劳检测系统前言此系统基于MATLAB设计,核心思想是PERCLOS算法.参考文章MATLAB疲劳检测系统 - 知乎 需要源码的,
最强人工智能 OpenAI 极简教程
上个月安利了一波：机器学习自动补全代(hán)码(shù)神器，然后就被打脸了，Github 宣布 copilot 要开始收费了。Github 和 OpenAI 一样，遇到微软之后就慢慢丧失灵魂了。话说 OpenAI 由马斯克和PayPal创始人彼得·蒂尔等硅谷科技大亨与2015年创立，后来马斯克退
人工智能内容生成元年—AI绘画原理解析
AIGC元年达到了学术-商业共振，本文介绍现有AI绘画、AI作画背后的相应基本原理、应用、以及论文参考文献。
人工智能-机器学习-深度学习-概述
线性代数是用虚拟数字世界表示真实物理世界的工具。
支持向量机核技巧：10个常用的核函数总结
支持向量机是一种监督学习技术，主要用于分类，也可用于回归。它的关键概念是算法搜索最佳的可用于基于标记数据(训练数据)对新数据点进行分类的超平面。
人工智能：语音识别技术介绍
就是语音识别技术中的识别过程，根据输入的语音信号，然后和训练好的HMM声学模型、语言模型、发音字典建立一个搜索空间，根据搜索算法找到最合适的路径。特征提取：把要分析的信号从最原始信号提取出来，这个阶段主要是对语音的幅度标准化、频响校正、分帧、加窗、始末端点检测等预处理操作，为声学模型提供需要特征向量
【实战 01】心脏病二分类数据集
1. 获取数据集2. 数据集介绍3. 数据预处理4. 构建随机森林分类模型5. 预测测试集数据6. 构建混淆矩阵7. 计算查全率、召回率、调和平均值8. ROC曲线、AUC曲线
要点初见：开源AI绘画工具Stable Diffusion代码分析（文本转图像）、论文介绍（上）
本文深入分析Stable Diffusion所对应的论文High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models，即《具有潜在扩散模型的高分辨率图像合成》，并深入Stable Diffusion项目代码，分析文本转图像部分的代码。
Python数据分析（4）：jieba分词详解
jieba分词器1. jieba分词器的分词模式说明jieba分词器提供4种分词模式，并且支持简体/繁体分词、自定义词典、关键词提取、词性标注。（1）精确模式该模式会将句子最精确地切分开，适合在文本分析时使用。（2）全模式该模式会将句子中所有成词的词语都扫描出来，速度也非常快，缺点是不能解决歧义问题
在本地PC运行 Stable Diffusion 2.0
这里我们将介绍如何在本地PC上尝试新版本
YOLO系列 --- YOLOV7算法（二）：YOLO V7算法detect.py代码解析
YOLO V7算法detect.py代码解析
粒子群算法(PSO)优化的BP神经网络预测
BP神经网络是一种常见的多层前馈神经网络，本文通过粒子群算法(PSO)对BP神经网络的网络参数进行寻优，得到最优化的网络参数，并与未使用PSO的BP网络对同一测试样本进行预测，对比分析并突出PSO-BP的优越性。
多元时间序列特征工程的指南
使用Python根据汇总统计信息添加新特性，本文将告诉你如何计算几个时间序列中的滚动统计信息。将这些信息添加到解释变量中通常会获得更好的预测性能。
盘点AI的认证
近年来，在数字经济不断推进的大背景下，人工智能发展迅速，并与多种应用场景深度融合。深度理解人工智能行业，也逐渐成为推动经济创新发展的重要技术。AI认证作为衡量AI工程师能力水平的重要标准，越来越受到行业的青睐。今天我们就盘点一下哪些值得考的AI认证吧！
从头开始进行CUDA编程：原子指令和互斥锁
本文是本系列的最后一部分，我们将讨论原子指令，它将允许我们从多个线程中安全地操作同一内存。我们还将学习如何利用这些操作来创建互斥锁
基于pytorch的图像识别基础完整教程
基于pytorch的深度学习图像识别基础完整教程以常见盆栽植物的图像识别示例来驱动学习，通过这个教程，你可以学会深度学习中的图像识别的完整操作并且可以通过这个示例训练出其他的图像识别模型。
GPU版本安装Pytorch教程最新方法
GPU版本安装Pytorch最新，windows11
