微软Bing的AI人工只能对话体验名额申请教程
ChatGPT这东西可太过火了。国外国内，圈里圈外都是人声鼎沸。微软，谷歌，百度这些大佬纷纷出手。因此出个BIng教程版的chatGPT
ConvLSTM时空预测实战代码详解
ConvLSTM代码复现
【swinUnet官方代码测试自己的数据集（已训练完毕）】
swinUnet官方代码测试自己的数据集
opencv训练自己的模型，实现特定物体的识别
opencv安装包中有训练好的分类器文件，可以实现人脸的识别。当然，我们也可以训练自己的分类器文件，实现对特定物体的识别。本文章就详细介绍下如何训练自己的分类器文件。
语音识别（利用python将语音转化为文字）
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、申请讯飞语音端口1.点击链接进入讯飞平台主页面2.在页面注册自己的个人账户3.申请语音端口4.查看自己的端口编码二、python代码讲解1.引入库2.读入数据总结前言本篇博客讲述利用讯飞端口将语音转化为文字。一、申请讯飞
MMPose姿态估计+人体关键点识别效果演示
MMPose开源姿态估计算法库，进行了人体关键点的效果演示。（包括肢体，手部和全身的关键点，还尝试了MMPose实时效果）
NeRF 源码分析解读（一）
对 pytorch 版本的 NeRF 代码进行解析注释
Deformable DETR 实战（训练及预测）
Deformable DETR的训练及预测
OpenAI 开源语音识别模型 Whisper 初体验
Whisper 是一个自动语音识别（ASR，Automatic Speech Recognition）系统，OpenAI 通过从网络上收集了 68 万小时的多语言（98 种语言）和多任务（multitask）监督数据对 Whisper 进行了训练。OpenAI 认为使用这样一个庞大而多样的数据集，可
复现开源论文代码总结
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超详细的激光点云地面分割（可行驶区域提取）方案
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clip预训练模型综述
CLIP是一个预训练模型，就像BERT、GPT、ViT等预训练模型一样。首先使用大量无标签数据训练这些模型，然后训练好的模型就能实现，输入一段文本（或者一张图像），输出文本（图像）的向量表示。CLIP和BERT、GPT、ViT的区别在于，CLIP是多模态的，包含图像处理以及文本处理两个方面内容，而B
ABB机器人RobotStudio编程指令大全
程序的调用ProcCall调用例行程序CallByVar经过带变量的例行程序名称调用例行程序RETURN返回原例行程序例行程序内的逻辑控制CompactIF假如条件知足，就履行一条指令IF当知足不一样的条件时，履行对应的程序FOR依据指定的次数，重复履行对应的程序WHILE假如条件知足，重复履行对应
Intel Realsense D455深度相机的标定及使用（二）——对内置IMU和双目相机进行标定
标定前需先安装librealsense SDK2.0以及realsense-ros，可参考教程：Intel Realsense D455深度相机的标定及使用（一）——安装librealsense SDK2.0以及realsense-ros 插入相机并静置， 终端输入realsense-v
Anaconda与python对应版本的对照
Anaconda、Python、pycharm
使用MobileViT替换YOLOv5主干网络
相比较于其他的transformer变体，MobileViT这篇文章给出的改动技巧很简单高效，它解决的ViT中因为像素摊平操作导致的位置信息损失问题，将卷积的局部信息提取优势和自注意力机制的全局信息提取能力结合起来，并且根据论文描述具有高度轻量化+极快的推理速度，具体的大佬们自己去读读，本菜鸡好久之
注意力机制详解系列（二）：通道注意力机制
本篇主要介绍注意力机制中的通道注意力机制，对通道注意力机制方法进行详细讲解，通道注意力机制在计算机视觉中，更关注特征图中channel之间的关系，重点对SENet、ECANe进行重点讲解。
如何通过 Python 与 ChatGPT 对话
ChatGPT 是 GPT-3 语言模型的变体，专为会话语言生成而设计。要在 Python 中使用 ChatGPT，您需要安装OpenAI API客户端并获取 API 密钥。当前提你需要知道如何获取一个openAI账号，访问：在本文中，我们将设置一个简单的示例，教您在 Python 程序中使用 Ch
fine-tuning（微调）的理解
介绍fine-tuning的过程就是用训练好的参数（从已训练好的模型中获得）初始化自己的网络，然后用自己的数据接着训练，参数的调整方法与from scratch训练过程一样（梯度下降）。对于初始化过程，我们可以称自己的网络为目标网络，训练好的模型对应网络为源网络，要求目标网络待初始化的层要与源网络的
图像中的注意力机制详解(SEBlock | ECABlock | CBAM)
图像中的注意力机制详解注意力机制目前主要有通道注意力机制和空间注意力机制两种一、 前言我们知道，输入一张图片，神经网络会提取图像特征，每一层都有不同大小的特征图。如图1所示，展示了 VGG网络在提取图像特征时特征图的大小变化。图1 VGG网络特征结构图其中，特征图常见的矩阵形状为[C,H,W]{[C
