广义学习矢量量化(GLVQ)分类算法介绍和代码实现
广义学习矢量量化（Generalized Learning Vector Quantization，GLVQ）是一种基于原型的分类算法，用于将输入数据分配到先前定义的类别中。
ChatGPT持续“狂飙“,有这么人工智能吗？
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手把手带你体验ChatGPT
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深度学习-Pytorch环境搭建（Windows）
不同操作系统，不同语言，不同包管理器安装PyTorch方法不一样。Anaconda是官网推荐的和主流的包管理器，若支持CUDA则能更好的用GPU进行加速，不过不是必选项。即本文主要介绍基于Windows+Python+Anaconda的Pytorch环境搭建。
Stable Diffusion 关键词tag语法教程
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yolov5增加iou loss，无痛涨点trick
如果需要应用对应的IoU loss的变体，即可将Focal设置为True，并将对应的IoU也设置为True，如CIoU=True，Focal=True时为Focal-CIoU，此时可以调整gamma，默认设置为0.5。本文将在yolov5的基础上增加SIoU，EIoU，Focal-XIoU（X为C,
教你体验目前最火AI - 在craft AI assistant 使用chatGPT
chatGPT同款内核AI推荐, craft AI assistant与chatGPT使用同款内核
ChatGPT：“抢走你工作的不会是 AI ，而是先掌握 AI 能力的人”
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正则表达式
Regularization，中文翻译过来可以称为正则化，或者是规范化。什么是规则？闭卷考试中不能查书，这就是规则，一个限制。同理，在这里，规则化就是说给损失函数加上一些限制，通过这种规则去规范他们再接下来的循环迭代中，不要自我膨胀。
AI又进化了，突破性革命来了
2023 年，AI 真的杀疯了。短短不到一年的时间，当我们还在感慨 AI 一键生成的二次元画作精美万分的时候，它已经进化到了写实美照也能手到擒来的地步。
国外手机号注册OpenAi保姆级攻略讲解
需要注意的是在注册OpenAI账号的时候，想要更加简单，一定要使用QQ邮箱，其他邮箱的注册方式是会比较麻烦的。了解OpenAI的人群应该都知道，目前OpenAI并没有向全世界开放，对于国内人群来讲，想要体验OpenAI这款人工智能聊天机器人，就需要使用其他国家的手机号进行注册。注册登录之后，即可看到
ChatGPT中文版，免翻网体验AI智能解答所有问题，附2个镜像网站
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计算时间序列周期的三种方法
周期是数据中出现重复模式所需的时间长度。更具体地说，它是模式的一个完整周期的持续时间。在这篇文章中，将介绍计算时间序列周期的三种不同方法。
如何国内注册OpenAI 账号，具体方式详解
美国所成立的OpenAI最近成为了很多人关注的对象，其强大的AI功能更是吸引了很多国内的用户，不仅功能更加实用，智能度相比较之前的AI也发生了很大的变化。由于OpenAI的区域限制，目前通过国内手机号，并无法申请注册OpenAI账号，需要解决手机号的问题之后，才能够在国内注册OpenAI账号，但是究
机器学习--数据清理、数据变换、特征工程
看看数据长什么样子，找其他的规则，从数据中提起有弱噪音的标号，也是可以用来训练模型的】没有的话就去收集数据【发掘在哪里找数据；生成自己需要的数据；3、数据预处理：看看数据长什么样子；通常来说数据是有很多噪音的，要对数据清洗；将数据变成我们需要的格式；数据质量：数据的多样性：产品所关心的方方面面都要考
CVPR 2023第三届反无人机检测竞赛启动
CVPR 2023将于2023年6月18-22日举办。届时第三届“无人机跟踪”挑战赛将作为第三届反无人机挑战研讨会的一部分与CVPR2023一起举办。近来国内外多次发生无人机滥用事件。因此，开展复杂环境下低慢小（无人机）目标智能感知的研究，从而对无人机进行有效的探测和监管，具有重要意义。
OpenCV这么简单为啥不学——1.12、使用ssim函数对两张照片进行相似度分析
OpenCV这么简单为啥不学——1.12、使用ssim函数对两张照片进行相似度分析前言ssim函数图像相似度算法分类SSIM实操过程1、文件夹结构2、环境搭建3、样式处理4、过滤5、sim函数计算6、图片拼接与保存7、调用过程8、正确测试效果9、两张相同图片测试效果总结
使用PyTorch-LSTM进行单变量时间序列预测的示例教程
在本教程中，我们将使用PyTorch-LSTM进行深度学习时间序列预测。
[Python从零到壹] 六十四.图像识别及经典案例篇之图像傅里叶变换和傅里叶逆变换详解
欢迎大家来到“Python从零到壹”，在这里我将分享约200篇Python系列文章，带大家一起去学习和玩耍。在数字图像处理中，有两个经典的变换被广泛应用——傅里叶变换和霍夫变换。其中，傅里叶变换主要是将时间域上的信号转变为频率域上的信号，用来进行图像除噪、图像增强等处理；霍夫变换主要用来辨别找出物件
傅里叶变换
振幅、频率相位。
