基于 BERT 实现的情感分析(文本分类)----概念与应用
一文详解Bert的发展由来，及如何使用Bert模型实现情感分析(文本分类任务)
数学建模（三）：预测
数学建模（三）：预测
计算机视觉会议（CVPR，ECCV，ICCV，NIPS，AAAI，ICLR等）
CVPR首先介绍的是三大顶会之一的CVPR，ECCVICCVNIPSNIPS虽然不是三大顶会，但是影响力也很大，首先官网链接是https://neurips.cc/，直接找论文的话可以到Proceeding这个页面：click here,如下图所示：需要哪一年的直接点击进去（NIPS2021直达）,
机器学习强基计划4-2：通俗理解极大似然估计和极大后验估计+实例分析
极大似然法是困扰工科学生的一个重要方法，本文从机器学习背景出发，用一个例子理解基于频率学派的极大似然估计，并自然地引申出基于贝叶斯学派的极大后验估计
人工智能导论(6)——机器学习(Machine Learning)
机器学习按照学习任务可以分为回归、分类、聚类、降维、密度估计、排序、优化。机器学习按照学习方式可以分为有监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习。机器学习按照模型可以分为几何模型、逻辑模型、网络模型、概率模型。回归、分类、排序都是有监督学习。聚类、降维、密度估计都属于无监督学习。线性回归、多项式回
使用ChatGPT完成分类、检测、分割等计算机视觉任务（Pytorch）
ChatGPT是一个由OpenAI训练的大型语言模型，其知识涵盖了很多领域。虽然ChatGPT表示它不能用于写代码，但是万一是它太谦虚了呢？下面的文字均为ChatGPT给出的回答。
【吴恩达机器学习笔记】十七、总结
📣专栏定位：为学习吴恩达机器学习视频的同学提供的随堂笔记。📚专栏简介：在这个专栏，我将整理吴恩达机器学习视频的所有内容的笔记，方便大家参考学习。
Mindspore-训练模型
Mindspore-训练模型
Mindspore体验dcgan生成漫画头像
在第一篇中我们实现了昇思平台的安装与初体验，这一次我们可以进行对它深入的了解与尝试。想要了解安装部署的同学请去看我的第一篇哈。本文对通过昇思框架实现对抗神经网络实现动漫头像识别以及会遇到的问题进行了简单的介绍。最后自己生成的动漫头像也是非常的有意义，值得一试。欢迎大家加入昇思社区，一起讨论昇思框架的
【OpenCV】 人脸识别
C++ 版 OpenCV 人脸识别案例 步骤详解教程
高级人工智能（国科大2021-2022秋季学期课程）-基础概念及算法
高级人工智能-沈华伟-国科大2021-2022秋季学期课程
【OpenCV 例程 300篇】251. 特征匹配之暴力匹配
基于特征描述符的特征点匹配是通过对两幅图像的特征点集合内的关键点描述符的相似性比对来实现的。暴力匹配（Brute-force matcher）是最简单的二维特征点匹配方法。在OpenCV中提供了cv::BFMatcher类实现暴力匹配。
国科大.高级人工智能.期末复习笔记手稿+复习大纲
写在最前这是博主复习《高级人工智能》这门课程时的手稿。2021-2022年秋季学期的考试真题可以参考这篇文章。本文基本覆盖了这门课程的所有知识点，认真复习的话90分以上没有什么问题，如果有哪里的字体难以辨认，请评论区留言。另外，需要历年考试真题的同学可以在评论区留言，祝考试顺利！归结原理完备性证明：
从视频到音频：使用VIT进行音频分类
在本文中，我们将利用ViT - Vision Transformer的是一个Pytorch实现在音频分类数据集GTZAN数据集-音乐类型分类上训练它。
ubuntu18.04安装cuda和cudnn
一、安装 cuda1. 首先查看自身电脑最高支持的cuda版本为多少，在终端输入以下指令nvidia-smi可以看到我的最高支持 cuda 11.4 。2. 打开英伟达官网 下载官方cuda此处我下载的是cuda 11.0.3 版本，并选择相应配置，复制指令至终端下载3. 运行官网安装指令4. 依次
国科大.模式识别与机器学习.期末复习笔记手稿+复习大纲
这是博主复习《模式识别与机器学习》这门课程时的手稿。本文基本覆盖了这门课程的所有知识点，认真复习的话90分以上没有什么问题，如果有哪里的字体难以辨认，请评论区留言。
寒假本科创新学习——机器学习（一）
机器学习的概念、基本术语
2022数模国赛C题思路解析(可供训练用 源码可供参考)
2022数模国赛C题思路解析 有代码和论文 可供参考和训练用
Python中的时间序列数据操作总结
在本文中，我们介绍时间序列数据的索引和切片、重新采样和滚动窗口计算以及其他有用的常见操作，这些都是使用Pandas操作时间序列数据的关键技术。
【Android App】人脸识别中借助摄像头和OpenCV实时检测人脸讲解及实战（附源码和演示 超详细）
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