每日AI值得看--2023-05-20
① 深度学习训练营之Densenet网络(@无你想你)
[质量分:91;难度等级:中(领域:Python入门;匹配程度:0.09);新鲜技术:99]
摘要:语言环境:Python3.9.13编译器:jupyter notebook深度学习环境:TensorFlow2。
② 使用Cycle GAN训练自己的数据(@失落的熊熊)
[质量分:80;难度等级:中;新鲜技术:99]
摘要:但因为我需要的图像是长方形的,又懒得去改配置文件,于是直接定位一下它是在哪里修改图像尺寸的,最后找到了在./data/base_dataset.py文件中第81行def get_transform 方法中。接下来就可以测试了,顺利的话一次就可以成功了。
③ 常见深度学习库mmlab系列安装(mmdetection/mmdetection3d/mmyolo/mmsegmentation/mmocr/mmselfup/mmdeploy/mmrazor)(@熊猫小伙)
[质量分:92;难度等级:初(关键词:安装,常见);新鲜技术:99]
摘要:open-mmlab系列已经更新之3.x系列,底层也从mmcv-> mmengine,发生了较大的变化。类似python2->python3。所以很多环境需要重新安装和更新。方法也不一样了,特此安装和整理一下。
④ 【数据分析之道-基础知识(十一)】面向对象(@i阿极)
[质量分:90;难度等级:初(关键词:基础);新鲜技术:97]
摘要:Python 是一种面向对象的编程语言,它提供了丰富的面向对象编程特性和语法。面向对象编程(OOP)是一种编程范式,它将数据和与之相关的操作封装在对象中,通过定义类和实例化对象来实现程序的组织和设计。
⑤ GPT1解读:Improving Language Understanding by Generative Pre-Training(@tostq)
[质量分:84;难度等级:初;新鲜技术:99]
摘要:自然语言处理NLP是当代人工智能的关键领域,包含文本识别、智能问答等多个方向任务,通过监督学习方式一般需要大量带标签数据,而对某些特定任务,获取带标签数据成本非常高。
⑥ 深度学习-第T7周——咖啡豆识别(@Prime's Blog)
[质量分:91;难度等级:初;新鲜技术:90]
摘要:🍨 本文为🔗365天深度学习训练营中的学习记录博客K同学啊初步了解了VGG16架构。
⑦ 【Course1】3 One hidden layer Neural Network(@ZhuYuxi333)
[质量分:81;难度等级:初;新鲜技术:99]
摘要:l。
⑧ Tracking::GrabImageStereo(@小秋SLAM入门实战)
[质量分:89;难度等级:初;新鲜技术:89]
摘要:数据拷贝:通过将参数的值赋给新的变量,特别是局部变量,可以进行数据的拷贝,避免直接对传入参数的引用进行修改。保留参数的原始值:将参数的值赋给类的成员变量和局部变量可以保留参数的原始值,以备后续需要使用或比较。类的成员函数,用于获取图像的通道数。
⑨ 【2023/05/19】NFA(@霜淮子)
[质量分:83;难度等级:初;新鲜技术:14]
摘要:Hello!大家好,我是霜淮子,2023第14天。非确定有限状态自动机(NFA)是一种模拟复杂系统行为的数学模型非确定有限状态自动机(NFA)是一种模拟复杂系统行为的数学模型,可以用于解决游戏AI、无人驾驶等领域的问题。
相关推荐
【更新至2023】2000-2023中国各省市县AI人工智能企业数量面板数据
【更新至2023】2000-2023中国各省市县AI人工智能企业数量面板数据更新时间:2023年7月处理软件:Python + Stata16样本区间:2000—2023观测值:省744 / 市
2023AI大模型市场研究报告,迈向通用人工智能,大模型拉开新时代序幕
《2023AI大模型市场研究报告:迈向通用人工智能,大模型引领新时代》随着人工智能领域的飞速进步,特别是计算能力和深度学习技术的不断提升,大模型已成为AI领域的一个重要里程碑。
AIGC发展趋势报告2023:迎接人工智能的下一个时代
【AIGC发展趋势报告2023:迎接人工智能的下一个时代】随着2022年AIGC(人工智能生成内容)的崛起,我们正站在一个全新的技术创新前沿。
AIGC发展趋势报告2023-人工智能AI
《AIGC发展趋势报告2023-人工智能AI》深入探讨了AIGC的广泛应用与深远影响。报告指出,AIGC不仅在提升效率和质量上持续进步,也在降低成本,甚至在某些领域已超越人类的创作能力。
2023年中国AI人工智能LLM大模型工业应用指数.pdf
2023年中国AI人工智能LLM大模型工业应用指数.pdf


