吴恩达机器学习课程资源（笔记、中英文字幕视频、课后作业，提供百度云镜像！）
课程，可以说是机器学习入门的第一课和最热门课程，作者在github开源了吴恩达机器学习个人笔记，用python复现了课程作业，成为热门项目，star数达到11671+。由于某种原因，国内用户访问github非常慢，下载资源经常失败，于是，为方便读者，我们把github内容做成镜像文件予以发布，针对非
stable diffusion插件controlnet的详细讲解以及用法说明
controlnet是基于只能绘画AI-stable diffusion推出的一款功能强大的插件，它为文生图功能引入了新的控制方式，可以额外控制人物的具体姿势，景深，线稿上色等等，可以更稳定的控制画面。
Dropout的深入理解（基础介绍、模型描述、原理深入、代码实现以及变种）
深度神经网络包含多个非线性隐藏层，这使得它们有强大的表现力，可以学习输入和输出之间非常复杂的关系。但是在训练数据有限的情况下，深度神经网络很容易过度学习造成过拟合，过拟合是深度神经网络的一个非常严重的问题，此外，神经网络越大，训练速度越慢，Dropout可以通过在训练神经网络期间随机丢弃单元来防止过
DINO 论文精度，并解析其模型结构 & DETR 的变体
截止2022年7月25日，DINO是目标检测的SOTA。本人根据源码的复现感受和DINO论文的精读心得，撰写本篇博客，希望对你有所帮助。DINO(DETR with Improved deNoising anchOr boxes)，一款最先进的端到端对象检测器。对比的去噪训练方式；用于锚点初始化的混
【OpenCV-Python】：查找物体轮廓+计算轮廓面积、长度、重心
😺一、查找物体轮廓🐶1.1 函数API函数：img, contours, hierarchy = cv2.findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset ]]]).
Python机器学习：drop()删除行列
drop()函数可以轻松剔除数据、操作列和操作行等。
Colmap学习二：前端部分（特征点提取、匹配与剔除）
1 Colmap特征提取和描述colmap一般使用sift-gpu，涉及的知识：1.1 图像金字塔：DOG图像金字塔，再找极值1.2 SIFT特征检测与描述：确定主方向和128维的描述子，再归一化(消除光照的影响)。其中由于Euclidean distance 容易受较大值的影响，使用Helling
注意力机制(Attention)原理详解
文章结构1. 为什么需要Attention2. Attention的基本原理3. Attention存在的问题总结1. 为什么需要Attention在了解Attention之前，首先应该了解为什么我们需要注意力机制。我们以传统的机器翻译为例子来说明为什么我们需要Attention。传统的机器翻译，也
Tensorflow Lite从入门到精通
TensorFlow Lite 是 TensorFlow 在移动和 IoT 等边缘设备端的解决方案，提供了 Java、Python 和 C++ API 库，可以运行在 Android、iOS 和 Raspberry Pi 等设备上。目前 TFLite 只提供了推理功能，在服务器端进行训练后，经过
手把手教你使用Segformer训练自己的数据
SegFormer 基于Swin transformer 修改
一起自学SLAM算法：8.1 Gmapping算法
连载文章，长期更新，欢迎关注：下面将从原理分析、源码解读和安装与运行这3个方面展开讲解Gmapping 算法。首先要知道，Gmapping是一种基于粒子滤波的算法。在7.7.2节中已经提到过用RBPF（Rao-Blackwellization Particle Filter）这种粒子滤波器来求解SL
【超直白讲解opencv RGB与BGR】RGB模式与BGR模式有什么不同，如何相互转换？
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ChatGPT 简介
ChatGPT 现在还处于测试阶段，可以看出在未来它可以极大地提升人类的生产力。但由于这是一个新鲜事物，还没有完善的法规和政策对它进行约束和规范，所以可能会存在一些数据安全等问题。要想实现ChatGPT以及类似产品在国内的落地与商业化，还有很长的路要走。
YOLOv5源码逐行超详细注释与解读（2）——推理部分detect.py
全网最详细的YOLOv5之推理部分detect.py源码逐行注释，近四万字的超详细讲解！小白入门必看！
ChatGPT 中文调教指南
ChatGPT模型是由OpenAI训练的大型语言模型，能够生成类人文本。通过向它提供提示，它可以生成继续对话或扩展给定提示的响应。在此中，您将找到可与 ChatGPT 一起使用的各种提示。
Kaggle实战入门：泰坦尼克号生还预测（基础版）
泰坦尼克号生还预测是机器学习领域著名的数据科学竞赛平台kaggle的入门经典。本文对该数据的处理、分析、训练、预测进行了全流程介绍。
YOLOv8进行改进并训练自定义的数据集
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【联邦学习（Federated Learning）】- 从基本分布式思想开始理解联邦学习
机器学习和人工智能的成功离不开大量的数据，但随着人工智能在各行各业的应用落地，人们对于用户隐私数据保安全的关注度也在不断提高。如何在遵守更加严格的、新的隐私保护条例的前提下，解决数据碎片化和数据隔离的问题，是当前人工智能研究者必须解决的问题。在以上的背景基础下，人们开始寻求一种不必将所有数据集中到一
猿创征文 | re:Invent 朝圣之路：“云“行业风向标
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yolov5_reid【附代码，行人重识别，可做跨视频人员检测】
该项目利用yolov5+reid实现的行人重识别功能，可做跨视频人员检测。应用场景：可根据行人的穿着、体貌等特征在视频中进行检索，可以把这个人在各个不同摄像头出现时检测出来。可应用于犯罪嫌疑人检索、寻找走失儿童等。支持功能：1.reid训练2.人员标注3.人员查找(可做。
