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
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
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。
AdaBoost算法详解及python实现【Python机器学习系列（十八）】
Boosting是机器学习的三大框架之一，其特点是，训练过程中的诸多弱模型，彼此之间有着强依赖关系。Boost也被称为增强学习或提升法。典型的代表算法是AdaBoost算法。AdaBoost算法的核心思想是：将关注点放在预测错误的样本上。
对抗生成网络GAN系列——CycleGAN简介及图片春冬变换案例
在前面我们已经介绍过了最原始的GAN网络和DCGAN，这篇文章我将来为大家介绍CycleGAN，并且基于CycleGAN实现一个小demo——将一张图片进行季节转换，即从冬天变换到夏天和从夏天变换到冬天。🍹🍹🍹 大家已经看到了CycleGAN，应该对GAN已经有了一定的了解，因此我
10个Pandas的小技巧
pandas是数据科学家必备的数据处理库，我们今天总结了10个在实际应用中肯定会用到的技巧
Python简单代码实现k-means聚类算法
关于K-means聚类算法用Python语言实现
ADC学习系列（一）：ADC基础概念
本章主要是进行ADC的基础概念学习，从模拟和数字信号进行入手，分析各自的优缺点和应用场合，从而引出数模转换的重要性。紧接着提到了ADC部分最重要的奈奎斯特采样定理，了解采样频率和被测信号频率之间的关系。最后介绍了ADC的采样保持放大电路，作为ADC部分的输入级，该电路对于采样结果有着至关重要的影响。
5000字用C++带你入门马氏链。
随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。其中马尔科夫过程在预测模型上面的作用很大，校园图书馆管理人员根据当前学生们借阅图书的情况，需要用到马氏链来进行预测，股票行情的涨跌幅，状态分类。以及农业生态环境上面的改善，马氏链都做出了
