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
点云滤波算法
本文讲解了点云常用的滤波算法及相关代码
Transformer结构解析
Transformer模型的结构和计算过程
深度解析：什么是Diffusion Model？
©PaperWeekly 原创 ·作者 |鬼谷子引言在上一篇基于流的深度生成模型中详解介绍了有关流的生成模型理论和方法。目前为止，基于 GAN 生成模型，基于 VAE 的生成模型，以及基于 flow 的生成模型它们都可以生成较高质量的样本，但每种方法都有其局限性。GAN 在对抗训练过程中会出现模式崩
Susan角点检测python实现 （边缘检测、角点检测、重心计算、非极大值抑制）
黄宁然——看过你看过的算法：susanSusan角点检测python实现（边缘检测、角点检测、重心计算、非极大值抑制）
如何理解鲁棒性？为什么robustness会翻译为鲁棒性？
鲁棒性，英文为Robustness（承受故障和干扰的能力），是许多复杂系统（包括复杂网络）的关键属性。复杂网络的鲁棒性研究对许多领域都非常重要。本文着重介绍了鲁棒性的基本定义、命名起源、分类区别、提升方法和具体应用，供大家学习参考。
【NLP】使用 BERT 和 PyTorch Lightning 进行多标签文本分类
了解如何为多标签文本分类（标记）准备带有恶意评论的数据集。我们将使用 PyTorch Lightning 微调 BERT 并评估模型。多标签文本分类（或标记文本）是您在执行 NLP 时会遇到的最常见任务之一。现代基于 Transformer 的模型（如 BERT）利用对大量文本数据的预训练，可以更快
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