比较CPU和GPU中的矩阵计算
GPU 计算与 CPU 相比能够快多少？在本文中，我将使用 Python 和 PyTorch 线性变换函数对其进行测试。
详解摄像头的构造
一、摄像头简介 摄像头(CAMERA)又称为电脑相机、电脑眼等，它作为一种视频输入设备，在过去被广泛的运用于视频会议、远程医疗及实时监控等方面。近年以来，随着互联网技术的发展，网络速度的不断提高，再加上感光成像器件技术的成熟并大量用于摄像头的制造上，这使得它的价格降到普通人可以承受的水平。普通的人
RoboCom机器人大赛使用yolov5抽取20个随机图片进行人群识别
YOLOv5是一个在COCO数据集上预训练的物体检测架构和模型系列，它代表了Ultralytics对未来视觉AI方法的开源研究，其中包含了经过数千小时的研究和开发而形成的经验教训和最佳实践。YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，使得其速度与精度都得
Bishop 模式识别与机器学习读书笔记_ch1.1 机器学习概述
Bishop著作 《Pattern Recognition and Machine Learning》 读书笔记
数字图像处理——基本运算
相邻像素(对于像素p(m,n))像素邻接：像素的相邻仅说明了两个像素在位置上的关系，若再加上取值相同或相近，则称两个像素邻接。
基于Matlab使用雷达和摄像头对公路车辆跟踪仿真（附源码）
此外，通过使用多个检测，跟踪器可以估计每个物体的位置，速度，尺寸和方向。由于在函数中为车辆尺寸定义了更高的确定性，因此即使最佳拟合的椭圆具有非常低的长度，跟踪器也不会折叠这些车辆的长度。与点对象跟踪器（通常考虑检测的一个分区（簇））相反，跟踪器PHD创建一组检测的多个可能分区，并根据PHD滤波器中的
openGauss 3.1.0 的新型选择率模型大解密
国产数据库openGauss 9.30日新出了3.1.0版本，有哪些新的特性呢？我们计划出个系列详细介绍一下，期望大家多多支持~选择率估算作为代价模型行数估算的基础，其准确性影响着优化器查询计划的选取，数据库优化器生成的不同查询计划之间可以达到数个数量级的区别。
【自然语言处理（NLP）】基于PaddleNLP的短文本相似度计算
【自然语言处理（NLP）】基于PaddleNLP的短文本相似度计算，基于百度飞桨开发，参考于《自然语言处理实践》所作。
pytorch模型保存、加载与续训练
最近，看到不少小伙伴问pytorch如何保存和加载模型，其实这部分pytorch官网介绍的也是很清楚的，感兴趣的点击☞☞☞了解详情🥁🥁🥁 但是肯定有很多人是不愿意看官网的，所以我还是花一篇文章来为大家介绍介绍。当然了，在介绍中我会加入自己的一些理解，让大家有一个更深的认识。如果准备好了的话
Opencv实战项目：13 手部追踪
这是一个比较基础的项目，我们将在后面对它进行一个拓展，有很多的计算机视觉的游戏都可以根据这个来创立，比如贪吃蛇、水果忍者、虚拟拖拽等上周由于事情较多，上周没有更新，而且最近的学校里的功课也要做，所以很抱歉，今天的这个项目我觉得很有用，就比如在这之后的一些项目也会用到，到时候可以做很多有趣的项目。
yolov5-master源码详解笔记——yolo模块
本文将大致讲解yolov5神经网络结构，并对其实现进行代码追踪。文章有待更新优化，敬请期待。
构建基于Transformer的推荐系统
使用基于BERT的模型构建基于协同过滤的推荐系统
【Linux线程同步专题】五、进程间同步
《Linux从小白到大神》 | 系统学习Linux开发、VIM/GCC/GDB/Make工具、Linux文件IO、进程管理、进程通信、多线程等，请关注专栏免费学习。
AI：ModelScope(一站式开源的模型即服务共享平台)的简介、安装、使用方法之详细攻略
ModelScope旨在打造下一代开源的模型即服务共享平台，汇集了行业领先的预训练模型，减少了开发者的重复研发成本。个人认为，相比于AI公司经常卖一款软件产品或者卖一个算法需求，而ModelScope更偏向于某种功能(model端到端)实现，初级AI从业者也能很容易实现大模型，有点低代码的感觉。当前
打破AI算力成本困局 趋动科技即将重磅发布全球首个AI算力池化云服务
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基于Matlab使用激光雷达检测分类跟踪车辆仿真（附源码）
此示例演示如何使用安装在 ego 车辆上的激光雷达传感器捕获的激光雷达点云数据来检测、分类和跟踪车辆。此示例中使用的激光雷达数据是从高速公路驾驶方案中记录的。在此示例中，对点云数据进行分段，以确定使用网络的对象类别。具有交互式多模型滤波器的联合概率数据关联（JPDA）跟踪器用于跟踪检测到的车辆。一、
AI 杀疯了，NovelAI开源教程
NovelAI杀疯了，安装教程安排！
谷歌AudioLM :通过歌曲片段生成后续的音乐
AudioLM 是 Google 的新模型，能够生成与提示风格相同的音乐。该模型还能够生成复杂的声音，例如钢琴音乐或人的对话。结果是它似乎与原版没有区别，这是十分让人惊讶的。
基于人脸识别的情绪社区（Python+Django+Mysql+Keras,tensorflow）
3) 用户结果反馈：将嵌入结果时序图的 html 发送给用户，用户得到视频。2）算法模型分析：调用已经训练好了的 CNN 模型，将用户上传的视频切割。2）算法模型分析：调用已经训练好了的 CNN 模型，将用户上传的视频。3）用户结果反馈：将嵌入结果时序图的 html 发送给用户，用户得到。1）用户视
数据挖掘-数据的预处理（三）
准备数据:如何处理出完整、干净的数据?原始的数据本身也存在着各种各样的问题：如不够准确、格式多样、部分特征缺失、标准不统一、特殊数据、错误数据等。
