vit的cam和注意力图： VIT模型的可解释性
VIT的热力图怎么画
人工智能学习（十）：什么是贝叶斯网络——伯克利版
模型描述了世界的（一部分）运作方式。模型总是简化的：可能没有考虑到每个变量，不关心或者无法为其建模。可能没有考虑到变量之间的所有相互作用，无法发现或者代价昂贵。所有的模型都是错的；但有些是有用的。在<人工智能学习（七）：概率>中，我们主要谈论了动作，选择动作，动作序列，链式推理。但是在这一篇博文，我
调频连续波（FMCW）原理
FMCW（Frequency Modulated Continuous Wave）,即调频的连续信号。在许多方面得到应用，比如生物雷达，车载雷达，无人机雷达等等方面都有FMCW波的应用,目前的商业化的雷达模块大多使用的该原理来实现雷达的测距，测速。
【目标检测】YOLOv5模型从大变小，发生了什么？
记录一个实验小问题
【达摩院OpenVI】AIGC技术在图像超分上的创新应用
随着扩散模型DiffusionModel在理论和实践中的有效性得到越来越多的验证，在大数据、大模型的加持下，多模态学习发展如火如荼，促成了当今AIGC的火爆。同时以此为基础的视觉增强底层任务，也带来了一些突破性成果。今天重点给大家展示下，扩散模型在图像超分辨率这方面的新的应用，展现出其超过GAN的生
NLP关系抽取和事件抽取
关系抽取又称实体关系抽取，以实体识别为前提，在实体识别之后，判断给定文本中的任意两个实体是否构成事先定义好的关系，是文本内容理解的重要支撑技术之一，对于问答系统，智能客服和语义搜索等应用都十分重要。当前深度学习方法在关系抽取任务上取得了很好的效果，这是由于深度学习可以自动抽取文本特征。深度学习做关系
【数据分析实战】基于python对Airbnb房源进行数据分析
在本文中，我们基于Airbnb房源进行了数据分析，并从多种角度对其展开了探索性的工作，这对于养成数据分析习惯有很大的帮助。
OTFS从零开始（一）
传统信号有两种表示方法。一种是时间表示法，即信号作为时间的函数（delta函数的叠加），另一种是频率表示法，即信号作为频率的函数（复指数的叠加）。这两种表示法可以用傅里叶变换来互相变换。而时间表示和频率表示是互补的。这种互补性的数学表达方式是由海森堡不确定性原理确定的，该原理指出一个信号不能同时在时
KITTI数据集详解
三维目标检测常用的数据集——KITTI数据集的详解，包括文件目录、文件格式说明、文件使用说明。
光流估计（三） PWC-Net 模型介绍
PWC-Net 的网络模型在由提出，发表文章为与FlowNet2.0模型相比，PWCNet的大小缩小了17倍，训练成本更低且精确度稳定。此外，它在Sintel数据集（1024×436）图像上的运行速度大约为35 fps，是光流估计深度学习中非常基础且具有重要意义的一个网络模型。FlowNet2.0
你升级GPT-4了吗？，如何申请GPT-4 API？最全攻略
如何申请GPT-4 API？必须有ChatGPT plus 会员，才能调用GPT-4 API
Gazebo手册：【1】gazebo基本操作案例
欢迎来到初学者模块！本模块将引导您了解 Gazebo 的最基本功能。我们将构建一个简单的车辆来演示这些功能。这些教程适用于 Gazebo 新手和/或没有编程或 Linux 经验的人。 每个教程都建立在上一个教程的基础上，因此我们建议您按顺序学习这些教程。一、何为Gazebo？Gazebo 是一款 3
顶会查找论文的网址和检索方法
顶会的论文集：https://openaccess.thecvf.com/menu。dblp.org官网下载会议中的论文： https://dblp.org/论文下载网址：https://arxiv.org/指定论文来自哪个会议。
量子退火Python实战（1）：车辆路径问题（VRP : Vehicle Routing Problem）
建模车辆路径问题（VRP：Vehicle Routing Problem）的QUBO矩阵，并提供Python实现代码。
【深度学习基础】卷积是如何计算的
卷积操作其实就是每次取一个特定大小的矩阵，然后将其对输入矩阵依次扫描并进行内积的运算过程。
Zemax光学设计(四)——几何像差
几何像差即ZEMAX分析
Stable Diffusion的入门介绍和使用教程
Stable Diffusion是一个文本到图像的潜在扩散模型，由CompVis、Stability AI和LAION的研究人员和工程师创建。它使用来自LAION-5B数据库子集的512x512图像进行训练。使用这个模型，可以生成包括人脸在内的任何图像，因为有开源的预训练模型，所以我们也可以在自己的
轨迹预测论文解读系列——几种经典的网络
人体轨迹预测在现实场景有着极具挑战且有着重要的应用，例如人机交互的问题，自动驾驶汽车的感知能力。如何对人与人之间的交互进行建模是今天介绍的三种方法之间的主要区别。从方法和结果来看，我认为相邻人之间的交互和人于环境的交互也是在之后工作值得探讨的方向。...
OpenAI为ChatGPT与Whisper模型推出增强API，成本大降90%
ChatGPT的API在2023年3月1日开放了
PCA（主成分分析法）的Python代码实现（numpy，sklearn）
PCA（主成分分析法）的Python代码实现（numpy，sklearn）语言描述算法描述示例1 使用numpy一步一步按算法降维 2 直接使用sklearn中的PCA进行降维语言描述PCA设法将原来众多具有一定相关性的属性（比如p个属性），重新组合成一组相互无关的综合属性来代替原属性。通常数学上的
