以下文章来源于OpenDriveLab ，作者OpenDriveLab编辑：一点人工一点智能原文：CVPR 2023 | GPT-4与文心一言同台竞技，居然是为了自动驾驶UniAD工作！00 前言都说 ChatGPT 是自然语言处理中技术大魔王，国内百度的文心一言是国内技术一霸，那自动驾驶中的技术魔王，你听过说吗？另外，ChatGPT 和文心
使用LabVIEW实现Mask R-CNN图像实例分割
喜马拉雅AI云借助阿里云提供的HybridBackend开源框架，实现了其推荐模型在 GPU 上的高效训练。
本文将通过针对特定场景任务从模型选择、模型训练、超参优化、效果展示这四个方面与各位读者分享模型开发的一些心得。参考资料：最实用的项目开发全流程!从自建数据集到模型部署,其实没有这么难!神经网络前向传播原理详解写给小白的入门笔记，神经网络梯度下降原理详解使用飞桨可解释性算法库InterpretDL解析人脸识别模型一、模型选择从任务类型出发，选择最合适的模型。1.回归任
随着社会和经济的持续发展，电力系统的投资与建设也日益加速。在电力系统中，输电线路作为电能传输的载体，是最为关键的环节之一。而绝缘子作为输电环节中的重要设备，在支撑固定导线，保障绝缘距离的方面有着重要作用。大多数高压输电线路主要架设在非城市内地区，绝缘子在输电线路中由于数量众多、跨区分布，且长期暴露在空气中，受恶劣自然环境的影响，十分容易发生故障。随着大量输电工程的快速建设，传统依靠人工巡检的模式，
3月14日，万众期待的GPT-4终于发布啦！千呼万唤始出来！
GPT-4重磅发布，它究竟厉害在哪？
GPT4是迄今为止最强大的模型
GPT-4（Generative Pre-trained Transformer 4）是由OpenAI创建的多模态大型语言模型，是GPT系列的一员。官方说明，GPT-4将通过 API 和 ChatGPT Plus 向用户提供服务。
OpenAI 在宣布 GPT-4 的
本文介绍基于Python语言中TensorFlow的Keras接口，实现深度神经网络回归的方法~
生成式AI也需要多年的发展，它只是未来世界的一个选项
多模态方法种类多模态深度学习是指将来自不同感知模态的信息（如图像、文本、语音等）融合到一个深度学习模型中，以实现更丰富的信息表达和更准确的预测。在多模态深度学习中，模型之间的融合通常有以下三种方法：模态联合学习（Multimodal Joint Learning）：模态联合学习是一种联合训练的方法，将来自不同模态的数据输入到一个模型中，模型可以同时学习到多个模态的特征表示，并将这些特征表示融合在一
今天和大家一起分享如何使用LabVIEW调用pb模型实现物体识别
使用LabVIEW OpenCV dnn实现图像分类
在LabVIEW中如何使用OpenCV DNN模块实现手写数字识别
快速落地大模型训练和推理能力，带来业务指标和后续算法优化空间的显著提升。
引言最近python语言大火，除了在科学计算领域python有用武之地之外，在游戏、后台等方面，python也大放异彩，本篇博文将按照正规的项目开发流程，手把手教大家写个python小游戏,项目来自《Python编程从入门到实践》（本文将原项目中的部分错误进行修改完善，PS:强烈推荐这本书，真的很赞），来感受下其中的有趣之处。本次开发的游戏叫做alien invasion。安装pygame...
引言最近实验室老师让我去预测景区内代步车辆的投放量，于是乎，本着“一心一意地输出年富力强的劳动力”这份初心，我就屁颠屁颠地去找资料，然后发现了Holt-Winters模型 , 感觉这个模型可以有，于是就去研究一番，并总结成这篇博客了。原理分析移动平均（The simple moving average (SMA)）直观上，最简单的平滑时间序列的方法是实现一个无权重的移动平均，目前已知的方法是用窗口函
1. 卸载已有MySQL1.1. 查看是否已安装mysqlrpm -qa |grep -i mysql如果系统已安装，请卸载删除。1.2. 删除MySQL删除命令：rpm -e --nodeps 包名rpm -ev mysql-libs-5.1.73-8.el6_8.x86_64如果提示依赖包错误，则使用以下命令尝试（个人建议）：rpm -ev mysql-libs-5.1.73-8.el6_8.x86_64 --nodeps如果提示错误：error: %preun(xxxxx.
OpenAI官方发布ChatGPT API接口gpt-3.5-turbo
使用LabVIEW AI视觉工具包快速实现图像的滤波与增强；图像灰度处理；阈值处理与设定；二值化处理；边缘提取与特征提取等基本操作。
残差网络(ResNet)的提出是为了解决深度神经网络的“退化”（优化）问题。ResNet 通过设计残差块结构，调整模型结构，让更深的模型能够有效训练更训练。
所谓模型剪枝，其实是一种从神经网络中移除"不必要"权重或偏差（weigths/bias）的模型压缩技术。本文深入描述了 pytorch 框架的几种剪枝 API，包括函数功能和参数定义，并给出示例代码。
近年来主流的模型压缩方法包括：数值量化（Data Quantization，也叫模型量化），模型稀疏化（Model sparsification，也叫模型剪枝 Model Pruning），知识蒸馏（Knowledge Distillation）， 轻量化网络设计（Lightweight Network Design）和 张量分解（Tensor Decomposition）。
其中模型剪枝是一种应用非常广的模型压缩方法，其可以直接减少模型中的参数量。本文会对模型剪枝的定义、发展历程、分类以及算法原理进行详细的介绍。
本文深度讲解了卷积计算的原理，并详细介绍了构成所有卷积网络主干的基本元素，包括卷积层本身、填充(padding)和步幅 (stride)的基本细节、用于在相邻区域汇聚信息的汇聚层(pooling)，最后给出卷积层和汇聚层的代码示例和CNN框架结构图。
文心大模型开发套件ERNIEKit，面向NLP工程师，提供全流程大模型开发与部署工具集，端到端、全方位发挥大模型效能。
ChatGPT 是一个基于 GPT-3 模型的对话系统，它主要用于处理自然语言对话。通过训练模型来模拟人类的语言行为。本文给出了注册及使用教程，图文丰富。
当数据存在多个属性但其值具有不同尺度（scale）时，执行 normalization 操作将所有属性置于相同的尺寸内是很有必要的。本文给出了数据标准化(Normalization)的定义、常用方法以及为什么要做数据标准化，并给出相关代码实现。最后将Normalization概念应用于图像领域，并给出实现的相关细节以及示例代码。
概率论是用于表示不确定性声明的数学框架。它不仅提供了量化不确定性的方法，也提供了用于导出新的不确定性声明（statement）的公理。概率论的知识在机器学习和深度学习领域都有广泛应用，是学习这两门学科的基础。
所谓深度神经网络的优化算法，即用来更新神经网络参数，并使损失函数最小化的算法。优化算法对于深度学习非常重要，如果说网络参数初始化（模型迭代的初始点）能够决定模型是否收敛，那优化算法的性能则直接影响模型的训练效率。
了解不同优化算法的原理及其超参数的作用将使我们更有效的调整优化器的超参数，从而提高模型的性能。
在地平线X3上部署车牌识别系统一、 项目介绍本项目属于AI达人创造营三期项目，主要探索如何将PaddleOCR训练的车牌识别模型部署在地平线X3的板子上，并实现实时推理。项目地址：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4730476二、技术要点PaddlePaddle之于Arm对应的平台为paddle-lite。paddle-li