时间序列中的特征选择：在保持性能的同时加快预测速度
在这篇文章中，我们展示了特征选择在减少预测推理时间方面的有效性，同时避免了性能的显着下降。tspiral 是一个 Python 包，它提供了各种预测技术。并且它与 scikit-learn 可以完美的集成使用。
[BPU部署教程] 教你搞定YOLOV5部署 (版本: 6.2)
在BPU上部署yolov5，实现目标检测功能
opencv入门四
opencv
python从入门到实践：项目1-ATM取款机（完成代码）
通过上图，我们可以看到，一个完整的项目，基本包括三个部分：用户视图层、接口层、数据处理层，其中，用户视图层是用来接收用户的数据输入的，比如：有户名，密码；接口层是要接收用户视图层传来的数据，然后做判断：名字是否存在、密码是否正确，这就要求接口层调用数据处理层的方法；数据处理层就需要接收接口层的参数，
猿创征文｜深度学习基于ResNet18网络完成图像分类
CIFAR-10数据集包含了10种不同的类别、共60,000张图像，其中每个类别的图像都是6000张，图像大小均为32×3232×32像素。
研二弱鸡的新学期flag
新学期flag
【深度学习前沿应用】目标检测
【自然语言处理（NLP）】目标检测，基于百度飞桨开发，参考于《机器学习实践》所作。
猿创征文｜人工智能啾养成之路 - 写代码三天，CSDN治好了我的精神内耗
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猿创征文｜TensorFlow部署及最佳实践
TensorFlow （dataflow programming）是一个机器学习框架，如果你有大量的数据，或者你在追求人工智能最先进的技术：深度学习、神经网络等，它都会使你如虎添翼。
数学建模学习（99）：多目标寻优 非支配排序遗传算法NSGA III
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Opencv图像基本操作——读取、显示、截取图像、属性、颜色通道、边界填充、图像融合
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365天深度学习 | 第7周：咖啡豆识别
关于卷积的相关知识可以参考文章：https://mtyjkh.blog.csdn.net/article/details/114278995。我们可以通过class_names输出数据集的标签。2)需要的存储容量大，不利于部署。在官方模型与自建模型之间进行二选一就可以了，选着一个注释掉另外一个。VG
分类模型评估的实际编码
从实际编码的角度出现看看如何用代码评价分类模型的好坏。
猿创征文|OpenCV编程——计算机视觉的登堂入室
计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄像头和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等，并进一步做图像处理，使计算机处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取“信息”的人工智能系
【深度学习】7-矩阵乘法运算的反向传播求梯度
本节以较简单的例子来理解矩阵乘法下的反向传播过程。为了稍微形象一些，这里同样会用到计算图来进行描述。
最大似然估计(MLE)入门教程
最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation)是一种可以生成拟合数据的任何分布的参数的最可能估计的技术。它是一种解决建模和统计中常见问题的方法——将概率分布拟合到数据集。
手把手教你深度学习和实战-----卷积神经网络
利用大量的图片来讲解卷积神经网络的原理
BERT模型解析
BERT模型的提出对于NLP预训练的效果有了较大提升，在ELMo模型的基础上使用了Self-Attention作为文本特征的挖掘，同时避免了GPT模型中的单向语言模型，充分利用文本中的上下文特征。
Stable Diffusion搭建全过程记录，生成自己的专属艺术照
项目开发领导者有两位，分别是 AI 视频剪辑技术创业公司 Runway 的 Patrick Esser，和慕尼黑大学机器视觉学习组的 Robin Romabach。这个项目的技术基础主要来自于这两位开发者之前在计算机视觉大会 CVPR22 上合作发表的潜伏扩散模型 (Latent Diffusion
