如何训练一个属于自己的AI模型
同时，您需要对领域有较强的了解，对数据有很好的理解，并了解您使用的深度学习框架。学习使用机器学习和深度学习框架，如 TensorFlow、PyTorch、scikit-learn等，来构建和训练模型。使用深度学习平台：可以使用深度学习平台如 TensorFlow，PyTorch等，进而提高模型构建和
网络模型的参数量和FLOPs的计算 Pytorch
如果把torchstat包中的一行程序进行一点点改动，那么这个包可以用来统计全连接神经网络的参数量和计算量。当然手动计算全连接神经网络的参数量和计算量也很快 =_=。进入torchstat源代码之后，如下图所示，注释掉圈红的地方，就可以用torchstat包统计全连接神经网络的参数量和计算量了。包，
让AI帮你工作(2)-如何阅读pdf论文
用chatgpt最快速的复现chatpdf
OpenCV基础操作_视频读取
本文介绍了利用OpenCV来读取视频文件和IPC设备，给出示例。并分享了一些在项目中，遇到的摄像头延时的分析和处理心得，供大家参考。
【亲测可用】BEV Fusion (MIT) 环境配置
BEV Fusion踩坑血泪记录
ChatGPT介绍
ChatGPT是一种基于人工神经网络和自然语言处理技术的大型语言模型，由OpenAI公司开发。它的目标是模拟人类的对话方式，并能够生成准确、流畅、自然的文本响应。ChatGPT是建立在Transformer模型上的，它通过处理大量的自然语言数据，学习自然语言的规则和模式，并能够生成与给定输入相匹配的
波士顿房价预测——机器学习入门级案例
在机器学习和深度学习过程中，往往要将数据集划分为训练集和测试集两部分，训练集用来进行训练，一般会取数据集的80%-90%，而测试集用来对训练好的模型性能进行评估，一般只取少量数据集，大概为10%左右。波士顿房价预测数据集中原有数据集为506行，经过划分以后，训练集为原来的80%，即404，测试集为原
NLP--社区检测算法(Community Detection)总结【原理】
社区检测（Community Detection）又被称为是社区发现，用于评估节点组如何聚类或分区，以及它们增强或分离的趋势。重点对图算法中的社区检测进行了整理总结。
裂缝检测专题（3）裂缝数据集dataset总结1-分类
裂缝检测技术-基于图像处理用于裂缝分类裂缝分割用于裂缝分类Concrete Crack Images for Classification像素值：227x227数量：40000张（20000negative+20000postive）引用该数据集的论文：“Automatic crack distre
【跟着ChatGPT学深度学习】ChatGPT教我文本分类
总的来说，关于知识点方面，该说不说，它并不能完全替代我的老师，对于这些知识点，只能说达到及格的水平（作为一个老师的标准），尤其是对知识不能做到实时更新，官方说它的知识只能到2021年，后续的知识它并不能做到自学，只能通过不断地喂入数据才能精进。关于代码生成方面，虽然每次都能给我生成出来我想要的代码，
Phind-面向程序员的AI聊天对话机器人
phind面向程序员的ai
nnUNet 详细解读（一）论文技术要点归纳
提出了一种基于2D和3D UNet的自适应框架nnUNet，无需手动调参，平均DICE最高。总共10个数据集，7个用于训练阶段，3个用于评估阶段，且不能手动调参。预处理：resampling和normalization训练：loss，optimizer设置、数据增广推理：patch-based策略、
“如何获取一篇论文的代码以及运行”相关教程
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OpenAI | GPT-3新模型Davinci，将AI写作提升到新水平！网友惊呼：GPT-4要来了？
文 | 王思若20年，OpenAI推出了1750亿参数量的屠榜‘杀器’GPT-3，但基于大模型至今悬而未决的伦理和社会风险以及商业盈利等因素的考量，OpenAI将GPT-3以付费API的形式向公众开放。通过调用GPT-3的API，问答、语义检索、翻译、数学推理、创作小说等诸多玩法被玩家及尽探索。最近
YOLO算法改进之结合GradCAM可视化热力图（附详细教程）
🎄🎄计算机视觉 —— 致力于目标检测领域科研Tricks改进与推荐。各位小伙伴可根据自身研究方向及专业领域自主搭配各类创新新颖且行之有效的网络结构，以此实现论文实验高效涨点。~ ✨✨✨
Pytorch实现动物识别(含动物数据集和训练代码)
动物识别数据集，动物分类数据集，动物数据集，动物分类识别，animal dataset,动物识别数据集+动物分类识别训练代码 Pytorch 支持 googlenet, resnet, inception_v3, mobilenet_v2
【综述】一文读懂卷积神经网络(CNN)
卷积神经网络是多层感知机(MLP)的变种，由生物学家休博尔和维瑟尔在早期关于猫视觉皮层的研究发展而来，视觉皮层的细胞存在一个复杂的构造，这些细胞对视觉输入空间的子区域非常敏感，称之为感受野。CNN由纽约大学的Yann Lecun于1998年提出(LeNet-5)，其本质是一个多层感知机，成功的原因在
pytorch lightning最简上手
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基于MATLAB的随机森林分类
通过MATLAB进行随机森林分类实例：可输出混淆矩阵、重要性
时间序列数据预测结果为一条直线原因总结
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