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AI自动标注数据辅助工具代码,代码可导入模型来辅助标注数据的工作。还可上传自己训练好的模型来标注自己需要的数据。
Journal of Electronic Imaging (JEI) 投稿模板
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kitti数据集的标注文件
kitti数据集的标注文件
CANoe /CAPL 文件操作脚本
CANoe /CAPL 文件操作脚本
使用C#进行Yolo模型的Predict和Segment训练及推理
使用C#进行Yolo模型的Predict和Segment两个场景的训练及推理,包括Yolov5、Yolov8、Yolov11,尺寸覆盖n、s、l、m、l、x的大小。本压缩包中只包含了各模型的n大小的预训练权重,更多尺寸的预训练权重请在 https://github.com/IntptrMax/YoloSharp下载。另外该项目已经打包成dll并发布在了Nuget上,使用IntptrMax.YoloSharp即可直接使用。
yolo-world官方代码,预测 + 训练
yolo-world官方代码,预测 + 训练
《人工智能及其应用(第6版)》蔡自兴1-6章课后习题
人工智能及其应用第六版课后答案
yolov8调用zed相机实现三维测距(版本一)
yolov8调用zed相机实现三维测距(版本一),具体内容见博客https://*************/qq_45077760?type=blog
头歌-计组实验-运算器设计(HUST) 1~11关
头歌-计组实验-运算器设计(HUST),免费,不需要积分
DeepSeek-V3技术报告
DeepSeek-V3技术报告
清华大学出版《DeepSeek从入门到精通》 免费下载
内容概要:本文详细介绍了DeepSeek——一款专注于通用人工智能(AGI)的中国科技公司所研发的强大开源推理模型。该模型在处理文本生成、语义理解、知识推理和编程任务等方面表现出色。文档涵盖其核心技术、应用场景及使用指南,帮助用户从入门逐渐过渡到高级应用。文中特别强调了DeepSeek-R1的特点及其相对于其他模型的优劣,并详细讲解了如何设计高效提示语以充分利用其潜能。此外,还讨论了有关提示语策略和设计技巧的相关知识,以助用户提升模型的表现。最终,文章给出了从“下达指令”到“表达需求”的转变建议。适合人群:从事人工智能及相关领域科研和技术工作的专业人士,对大型语言模型感兴趣的从业者,特别是希望通过提示语设计提升模型效能的用户。使用场景及目标:①了解DeepSeek的背景与发展历程;②掌握其核心技术和应用场景,尤其是在智能对话、文本创作等方面的应用;③学会设计高效的提示语并应用于实际项目中;④优化人机协作过程以最大化AI工具的效果。其他说明:文中不仅介绍了技术层面的内容,而且针对提示语设计和实际应用提供了实用的方法和策略,是一份详尽的技术指南,也是通往高水平AI运用的重要参考资源。
低照度图像增强领域常用无监督数据集:DICM、LIME、MEF、VV、NPE
本资源整合了低照度图像增强领域广泛使用的五个无监督基准数据集,适用于算法开发、性能验证与学术研究,具体包含:DICM数据集(Diverse Composition Low-Light Images)包含大量真实场景低照度图像,涵盖复杂光照条件与多样化物体组合特点:具有动态范围差异显著的混合照明场景典型应用:算法泛化能力验证LIME数据集(Low-Light Image Enhancement)由李泽峰团队构建的经典基准库特点:聚焦极暗环境下拍摄的原始RAW格式图像典型应用:暗部细节恢复与噪声抑制研究MEF数据集(Multi-Exposure Fusion)专为多曝光融合技术设计的图像集合特点:包含同一场景不同曝光程度的序列图像典型应用:HDR重建与动态范围扩展VV数据集(Vasily-Vadim Benchmark)高分辨率自然低光场景集合特点:包含城市夜景、室内弱光等真实拍摄场景典型应用:真实场景算法性能评估NPE数据集(Naturalness Preserved Enhancement)强调自然视觉保持的测试集
锂电池BMS的Matlab仿真模型
该资源是基于MATLAB软件环境开发的锂电池Battery Management System (BMS)仿真模型。该模型的目的是对锂电池的管理系统进行详尽和深入的研究和模拟,这对于理解其工作原理和提升它的性能是至关重要的。该模型可用于模拟和预测锂电池在各种工况下的性能和状态。通过使用此模型,你可以模拟电池的充电和放电过程,我并分析这些过程中电池的电压、电流、状态量等参数的变化。此外,也可以利用MATLAB的强大的数据分析和处理功能,通过模型实现对BMS控制策略的优化设计,为BMS的研究、设计和改进提供有力的工具。该模型可以直接生成C代码,可以直接把.c、.h文件放到工程中即可使用。需要注意的是,使用此资源需要具备基础的MATLAB软件操作知识,同时对电池技术、电池管理系统以及相关仿真技术有一定的了解。只有这样,才能充分的利用此资源进行产品研发和技术创新。
PyTorch深度学习入门手册:PyTorch深度学习常用函数库解析及其应用指南
分享一个入门的pytorch 常用函数查阅手册内容概要:本文档详细介绍了 PyTorch 中常用的函数,覆盖了从基础的张量操作到高级的模型训练和优化技巧。文档内容包括张量的基本操作、随机抽样、数学运算、损失函数(如 SmoothL1Loss、MultiLabelMarginLoss、CosineEmbeddingLoss 等)、初始化方法(如 kaiming_normal、orthogonal 初始化)、RNN 工具函数、并行计算以及优化器的使用等。适合人群:适用于初学者和有一定经验的开发者,尤其是那些希望深入了解 PyTorch 框架内部机制的深度学习从业者。使用场景及目标:①帮助开发者掌握 PyTorch 的基本操作和高级功能,提升模型训练效果;②提供详细的代码示例和理论解释,便于理解和实际应用。其他说明:文档还提供了大量的代码示例和注意事项,确保读者能够更好地理解和应用这些函数和技术。
小红书旋转验证码自动识别验证
具体的项目代码,包括数据获取、标注、模型训练测试、以及实际操作
人工智能 机器学习 (西瓜书)笔记
资料是我发表文章的pdf版,需要人工智能 机器学习 (西瓜书)笔记的小伙伴们可以自取。后面我会陆续更新相关章节的笔记 pdf.
自己训练的superpoint与superglue模型
使用自己训练的superpoint与superglue模型进行图像配准(https://hpg123.*************/article/details/137381647) 博客中对应的模型与图片。放置对SuperGluePretrainedNetwork目录下,替换掉对应的文件即可使用
chatgpt免费使用网站
chatgpt免费使用网站1. POE:在POE网站上可以免费使用ChatGPT-4,但每天只能使用一条免费的。2. Forefront AI:这是第一个可以免费访问GPT-4的聊天机器人。3. HuggingFace:可以在其网站上使用ChatGPT4。4. Wnr ai:可以在其网站上使用,需要先创建账号登录。5. Perplexity AI:可以在其网站上使用,支持手机客户端,需要用google账号登录。6. Merlin:可以在其网站上使用,需要用google账号登录。7. ChatGPT AI:这个网站提供ChatGPT-4的API,可以在其网站上直接使用,也可以下载插件在浏览器中使用。8. QnAI:这个网站提供ChatGPT的API,可以在其网站上使用,也可以下载插件在浏览器中使用。9. Haddle:这个网站提供ChatGPT-4的API,可以在其网站上直接使用,也可以下载插件在浏览器中使用。10. Lightly AI:这个网站提供ChatGPT-4的API,可以在其网站上直接使用,也可以下载插件在浏览器中使用。
零基础入门多模态学习PPT
内容概要:本文档是一份面向零基础的学习笔记,详细介绍了多模态模型的基础理论和技术要点,主要包括以下几个方面:初识Transformer和NLP基础,深入讲解Vision Transformer (ViT)的工作原理及其代码实现;详细介绍CLIP模型,涵盖模型架构、代码结构和训练过程;解析BLIP、BLIP2、Flamingo、MiniCPM-V等多个先进的多模态模型,涵盖预训练、图文对比学习、图文匹配、文本生成等方面的技术细节。此外,文档还提供了动手实验指南,帮助读者在实践中加深理解。适合人群:初学者,尤其是对多模态模型感兴趣的科研人员、开发者。使用场景及目标:适用于希望快速入门多模态模型领域的学习者。通过对这些模型的理解和实践,读者能够掌握多模态模型的基本原理和实际应用,为进一步研究和开发打下坚实的基础。其他说明:文档不仅包含理论讲解,还提供了具体的代码示例和实践经验,适合结合代码进行学习。
光伏功率预测数据集.rar
训练集数据提供了4个电场的脱敏后的环境数据和电场实际辐照度和电场发电功率。测试集数据提供了4个电场的脱敏后的环境数据,需要利用这些数据预测每个时间点的光伏发电功率。注意: 为了贴近实际应用,环境数据提供的是预测值,不是实测值,训练集中的电场实际辐照度和电场实际发电功率为脱敏后的实测值。 训练集和测试集的描述如下: 训练集有train_1.csv, train_2.csv, train_3.csv, train_4.csv共4个文件,测试集有test_1.csv,test_2.csv,test_3.csv,test_4.csv共4个文件,分别为电场1,电场2,电场3,电场4的训练集数据和测试集数据。补充说明: 1.实际功率中的负值是因为机组在发电不足时自身会消耗电能。 2.实发幅照度中的负值视为噪声数据。
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