Retinex图像增强
Retinex图像增强,用于去除模糊，增强图像特征，用于学习
爆改YOLOV7的detect.py制作成API接口供其他python程序调用（超低延时）
YOLO系列框架凭借其超高的运行流畅度和不俗的准确率，一直被广泛地应用到各个领域。刚刚推出不久的YOLOV7在5FPS到160FPS范围内的速度和精度达到了新的高度，并在GPUV100上具有30FPS或更高的所有已知实时目标检测器中具有最高的精度56.8%AP。作为目标检测领域的一种框架，YOLOV
(三)ls-dyna做入水冲击仿真操作步骤
使用ls-dyna实现流固耦合，做航行体入水冲击操作流程
模型实战（2）之YOLOv5 实时实例分割+训练自己数据集
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NV12等常用YUV数据格式
与 RGB 编码方法类似，YUV 也是一种颜色编码方法。其中“Y”表示明亮度(Luminance 或 Luma)，也就是灰阶值，U和V表示的则是色度(Chrominance 或 Chroma)，分别用Cr和Cb来表示，作用是描述影像色彩及饱和度，用于指定像素的颜色。;YUV 是一个比较笼统地说法
GoogLeNet网络结构的实现和详解
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Chatgpt使用指南[Chatgpt训练师必看]
Chatgpt的调教指南，助力使用体验，帮助你快速完成工作。
人工智能交互系统界面设计（Tkinter界面设计）
本平台利用Tkinter模块搭建了一个人工智能系统界面，用户在界面按下按钮或者输入文本框内容，可以与系统进行数据交互，使用户能够在一个界面就完成本平台基本的Python程序功能。
VMD如何确定分解层数（一）：最优变分模态分解（OVMD）---VMD分解的基础上确定分解层数和更新步长
上篇博文已经讲述了VMD的分解机制，关于其中的参数，特别是分解层数如何确定的问题，这篇文章给出一个解决方法：最优变分模态分解（OVMD），利用中心频率法确定分解层数K，利用残差指数指标确定更新步长tau。关于利用中心频率法确定分解层数的文章，无论国内还是国外都有较多的讲述。这里直接上代码。ticcl
R语言|plot和par函数绘图详解，绘图区域设置 颜色设置 绘图后修改及图像输出
如果bty的值为”o”（默认值）、”l”、”7”、”c”、”u”或者”]”中的任意一个，对应的边框类型就和该字母的形状相似，如果bty的值为”n”，表示无边框。R语言绘图讲解
GNSS及其定位原理，差分GNSS技术分析
根据后方交会定位原理，要实现 GNSS定位，需要解决两个问题:一是观测瞬间卫星的 空间位置；二是观测站点和卫星之间的距离，即卫星在某坐标系中的坐标。为此首先要建 立适当的坐标系来表征卫星的参考位置[8]，而坐标又往往与时间联系在一起[9]，因此， GNSS定位是基于坐标系统和时间系统进行的。...
Faiss(一)基础介绍及安装
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opencv安装教程(通用过程说明)
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ChatGPT介绍以及一些使用案例
ChatGPT就是一个高级的聊天机器人，跟微软的小冰、苹果的Siri、小米的小爱同学和阿里的天猫精灵等比较类似。之所以最近这么火爆，主要原因是依赖其大量的语料的训练和人工的标注调整（RLHF），它已经能达到甚至超越真人的水平了，而人类生成一段文本可能需要比较长时间的思考，而ChatGPT却只需要不到
训练自己的GPT2模型（中文），踩坑与经验
GPT模型，中文，自己微调，经验与踩坑
Unet网络解析
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Jupyter Notebook 修改默认路径
Jupyter Notebook修改默认文件路径
【KDD20】多变量时间序列异常检测算法之USAD：对抗性训练AE
前言KDD20的paper链接：https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3394486.3403392代码链接：https://github.com/manigalati/usad一、摘要在摘要中主要指出了本文的难题引出本文的方法。原因出自Orange公司的IT系统的自
YOLOv5~目标检测模型精确度
也称重叠度表示计算预测回归框和真实回归框的交并比,计算公式如下:指标的一些基本概念：TP（True Postives）：分类器把正例正确的分类-预测为正例。(IOU >=阈值)FN（False Negatives）：分类器把正例错误的分类-预测为负例。(IOU
【文心一言】什么是文心一言，如何获得内测和使用方法。
文心一言（英文名：ERNIE Bot）是百度全新一代知识增强大语言模型，文心大模型家族的新成员，能够与人对话互动，回答问题，协助创作，高效便捷地帮助人们获取信息、知识和灵感。文心一言是知识增强的大语言模型，基于飞桨深度学习平台和文心知识增强大模型，持续从海量数据和大规模知识中融合学习具备知识增强、检
