计算机视觉项目实战-背景建模与光流估计（目标识别与追踪）
OpenCV背景建模和光流估计细致解析！
在 PyTorch 中使用梯度检查点在GPU 上训练更大的模型
本文将介绍解梯度检查点（Gradient Checkpointing），这是一种可以让你以增加训练时间为代价在 GPU 中训练大模型的技术。 我们将在 PyTorch 中实现它并训练分类器模型。
CRPS：贝叶斯机器学习模型的评分函数
连续分级概率评分（Continuous Ranked Probability Score, CRPS）或“连续概率排位分数”是一个函数或统计量，可以将分布预测与真实值进行比较。
OpenCV实战（8）——直方图详解
一张图像由若干像素组成，每个像素如果包含一个值(一个通道)，则可以组成一张灰度图像；或者如果每个像素包含三个值(三个通道)，则可以组成一张彩色图像。每个通道的取值范围为 0 到 255。本节介绍图像直方图的概念，学习如何计算直方图以及如何使用它来修改图像的外观。直方图还可用于表征图像的内容并检测图像
编程的终结；展望2023年AI系统方向；AI的下一个阶段
1.OpenAI掌门人Sam Altman：AI的下一个发展阶段各种AI工具已显现出巨大的日常应用潜力，可以实现人类的各种想法，改善人类的工作方式，比如由Stability.ai发布的开源Stable Diffusion模型，Microsoft和OpenAI联合打造的AI编程工具Copilot，Op
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不平衡数据集的建模的技巧和策略
在本文中，我们将讨论处理不平衡数据集和提高机器学习模型性能的各种技巧和策略
动手学深度学习（五十）——多头注意力机制
文章目录1. 为什么用多头注意力机制2. 什么是多头注意力机制3. 多头注意力机制模型和理论计算4. 动手实现多头注意力机制层小结练习1. 为什么用多头注意力机制所谓自注意力机制就是通过某种运算来直接计算得到句子在编码过程中每个位置上的注意力权重；然后再以权重和的形式来计算得到整个句子的隐含向量表示
Anaconda创建环境及环境配置
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MoCo代码分析 [自监督学习]
关键词：MoCo 源码分析。
用Anaconda安装TensorFlow(Windows10)
本文分为三大部分：一.安装Anaconda二.用Anaconda安装TensorFlow三.Pycharm中安装Anaconda1.Anaconda下载两种下载路径，第一种是从Anaconda官网下载Anaconda官网第二种是从清华镜像官网下载（比较快）清华镜像Anaconda下载我选择的是在清华
如何用DETR（detection transformer）训练自己的数据集
DETR(detection transformer)简介DETR是Facebook AI的研究者提出的Transformer的视觉版本，是CNN和transformer的融合，实现了端到端的预测，主要用于目标检测和全景分割。DETR的Github地址：link
联邦学习（（Federated Learning，FL）
联邦学习相关概念、领域热点、挑战与前景。联邦学习的定义、特点、框架、迭代流程、分类；领域亟待解决的问题；主要研究方向、热点和前景展望。
【人工智能原理自学】卷积神经网络：图像识别实战
😊你好，我是小航，一个正在变秃、变强的文艺倾年。🔔本文讲解卷积神经网络：图像识别实战，一起卷起来叭！
DeepTime：时间序列预测中的元学习模型
DeepTime，是一个结合使用元学习的深度时间指数模型。通过使用元学习公式来预测未来
yolov5模型训练结果分析
模型训练结束后怎么看训练结果
2023需要重点关注的四大AI方向
本文是我认为2023年需要重点关注的四大AI方向，这四个方向有望在今年进一步推动AI的发展，并帮助解决行业面临的一些核心挑战。
使用OpenAI的Whisper 模型进行语音识别
本文将解释用于训练的数据集的种类以及模型的训练方法，以及如何使用Whisper
【深度学习】（四）目标检测——上篇
上一章介绍了图像分类，这一章来学习一下目标检测上篇。简单来说，需要得到图像中感兴趣目标的类别信息和位置信息，相比于分类问题，难度有所提升，对图像的描述更加具体。在计算机视觉众多的技术领域中，目标检测（Object Detection）也是一项非常基础的任务，图像分割、物体追踪、关键点检测等通常都要依
机器学习强基计划1-1：图文详解感知机算法原理+Python实现
感知机是最简单的二分类线性模型，也是神经网络的起源算法。本文图文详解感知机算法原理+手推公式，附Python代码实战加深理解
