7个角度，用 ChatGPT 玩转机器学习
大家好，我是机器学习科普创作者章北海mlpy，探索更高效的学习方法是我一直等追求。现在的初学者太幸福了，可以利用ChatGPT来帮助你学习机器学习的各个方面。请记住，ChatGPT虽然是一个非常有用的工具，但它不是万能的，也可能存在不准确或过时的信息。：询问ChatGPT关于学习机器学习的推荐资源，
computers & security投稿教程
3、需要上传这四个文件，Cover Letter：即是写给编辑的信，发表sci论文需要撰写cover letter(投稿附言)，主要是写关于稿件的说明，可以理解为是推荐自己的稿件，是展现科研成果的绝佳时刻，让期刊的编辑对论文有一个好的印象。Biographical Sketch：小传，对作者的介绍，
相机标定-张正友棋盘格标定法
(X，Y，Z)为在世界坐标系下一点的物理坐标 ( u , v ) 为该点对应的在像素坐标系下的像素坐标 引入齐次坐标的原因：引入齐次坐标的目的是为了升维，将坐标从二维坐标变为三维坐标。2.相机成像过程 相机成像系统中，共包含四个坐标系：世界坐标系、相机坐标系、图像坐标系、像素坐标系。（1）世
将时间序列转成图像——马尔可夫转移场方法 Matlab实现
马尔可夫转移场（Markov Transition Field, MTF）是基于马尔可夫转移矩阵的一种时间序列图像编码方法。该方法将时间序列的时间推移看成是一个马尔可夫过程，即：在已知目前状态的条件下，它未来的演变不依赖于它以往的演变，由此构造马尔可夫转移矩阵，进而拓展为马尔可夫转移场，实现图像编码
Yolov5_v6.2训练数据集进行预测
Yolov5_v6.2环境部署，并在云端训练自己的数据集
快速制作自己的VOC语义分割数据集
PASCAL VOC2012是语义分割任务极为重要的官方数据集，大量优秀的语义分割模型都会刷一下这个数据集，因此我们在使用别人的开源代码时，如果能将自己的数据集整理成官方数据集的格式，则可快速验证模型性能，减少自身工作量。
自然语言处理概述 NLP基本流程
自然语言处理(Natural Language Processing，NLP)是指利用计算机对自然语言的形、音、义等信息进行处理，即对字、词、句、篇章的输人、输出、识别、分析、理解、生成等进行操作和加工的过程。
跟着AI学AI(1): 线性回归模型
在线性回归中，我们的目标是找到一条直线，使得所有数据点到该直线的距离之和最小。因此，我们的目标是最小化平方误差。具体来说，我们计算损失函数对w和b的偏导数，然后将其乘以学习率并从当前w和b的值中减去。在线性回归模型中，我们使用梯度下降来找到最小化平方误差的最佳拟合直线。具体来说，我们计算损失函数对每
YOLOv5 CPU和GPU环境搭建（道路识别）
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Pytorch中loss.backward()和torch.autograd.grad的使用和区别(通俗易懂)
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手把手教你百度飞桨PP-YOLOE部署到瑞芯微RK3588
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一条指令打开ChatGPT开发者模式
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自适应点云配准（RANSAC、ICP）
FPFH 保留了 PFH 的大部分信息，但忽略了相邻点之间的计算，而是按照距离的反比将一个邻域内的点的直方图加权得到 33 维向量，效率更高。我的实现中采用了前两种。任务一和任务二的主要思路一致，都是先对点云进行降采样、滤波后计算点云特征信息（包括法向量、特征直方图、以及后续特征匹配需要的若干特征）
OpenCV学习笔记14-计算机视觉中的背景减除介绍及代码实现
参考文章：https://blog.csdn.net/tengfei461807914/article/details/81588808https://zhuanlan.zhihu.com/p/31103280文章目录背景减除方法选择：MOGMOG2GMGCNTKNN总结背景减除计算机视觉的前景和背
运用VGG16神经网络进行花朵识别
把数据集的照片进行处理得到向量，花种类名称写入文件class_indices.json中，确定batch_size = 8，运用模型进行训练，反向传播计算梯度，不断更新权重，最终计算损失函数，保存损失最小的模型权重，到vgg16Net.pth文件中。根据vgg16模型建立，在model.py文件中实
像素坐标到世界坐标的转换
注意：直接变换是直接根据变换公式获得，实际上包含pixel到camera和camera到world，实际上和顺序变换一样，通过顺序变换可以更清晰了解变换过程。下式为像素坐标pixel与世界坐标world的变换公式，右侧第一个矩阵为相机内参数矩阵，第二个矩阵为相机外参数矩阵。M为相机内参数矩阵，R为旋
训练NeRF模型的几个建议
如何快速训练处一个理想效果的NeRF, instant-ngp给了一些提示
基于旋转高频注入法的永磁同步电机无位置传感器控制
基于旋转高频注入法的永磁同步电机无位置传感器控制一、原理解说PMSM 无位置传感器控制主要分为两类:一种是在中高速范围内利用反电动势和电角速度的关系，通过计算反电动势获取转子位置信息，例如磁链观测器，模型参考自适应法，扩展卡尔曼滤波器和滑模观测器。另一种是利用电机凸极效应的高频注入法，包括脉振高频电
干货！如何打造我们自己的“ChatGPT”？| 大佬思辨
点击蓝字关注我们AI TIME欢迎每一位AI爱好者的加入！火爆全网的ChatGPT究竟是什么？为什么这么强？ChatGPT会取代搜素引擎吗？ChatGPT凸显的能力会是metaverse的有力支撑吗？ChatGPT的火爆背后, AI发展路向何方?2022年12月9日，AI TIME邀请了华为诺亚方舟
【记录】torch.nn.CrossEntropyLoss报错及解决
不然softmax无法计算，及model的output channel = class number。假设传入torch.nn.CrossEntropyLoss的参数为。根据官网文档，如果直接使用class进行分类，pred的维度应该是。注意在网络输出的channel中加入。，label的维度应该是
