人工智能-神弓

SparkAi-v6.6.2+搭建部署教程.zip 20.28MB

10 月前

最近ChatGPT智能AI聊天突然爆火了ChatGPT 是 OpenAI 开发的一款专门从事对话的人工智能聊天机器人原型。聊天机器人是一种大型语言模型，采用监督学习和强化学习技术。ChatGPT 于 2022 年 11 月推出，尽管其回答事实的准确性受到批评，但因其详细和清晰的回复而受到关注。ChatGPT 使用监督学习和强化学习在 GPT-3.5 之上进行了微调和升级。ChatGPT的相关模型是OpenAI与微软合作在其 Azure 超级计算基础设施上进行训练的。ChatGPT 的训练数据包括手册页、互联网现象和编程语言的知识，例如公告板系统和 Python 编程语言。今天就给大家带来一款小程序版本的程序包含前后端安装比较简单的其实PS:api需要用户自行注册获取哈

ChatGPT智能AI机器人微信小程序源码_带部署教程.zip 4.26MB

2 年前

CIFAR10.zip

【神经网络与深度学习】CIFAR10数据集介绍，并使用卷积神经网络训练图像分类模型——**附完整代码**和**训练好的模型文件**——直接用。具体介绍，看我的文章，链接：https://blog.csdn.net/weixin_45954454/article/details/114519299

CIFAR10.zip 2.82MB

4 年前

MSTAR数据集.zip

解压后有两个文件夹，一个train，一个test，两个文件夹都有十个子目录，分别是十类目标的SAR图像，图像为100*100的灰度图像

MSTAR.zip 20.67MB

5 年前

Mathwork+Matlab+编程手册

Introduction to Programming with MATLAB ~ Vanderbilt University

Introduction to Programming with MATLAB ~ Vanderbilt University.zip 2.2MB

1 年前

清华大学教授180张PPT解读人工智能（纯干货）

文档为图片（180张）清华大学教授180张PPT解读人工智能（纯干货

清华大学教授180张PPT解读人工智能（纯干货）_搜狐财经_搜狐网.zip 15.41MB

6 年前

PID仿真实验报告（含simulink仿真文件）

压缩包内有PID仿真实验报告和simulink仿真文件，相应的文章：https://blog.csdn.net/Fan_zhaoyang/article/details/119410248#comments_20936284

pid仿真实验报告.zip 280.99KB

3 年前

改进版的yolov5+双目测距

新版本代码特点：（注意目前只适用于2560*720分辨率的双目，其他分辨率需要修改)1、替换“回”字形查找改为“米”字形查找，可以设置存储像素点的个数20可修改，然后取有效像素点的中位数（个人觉得比平均值更有代表性）。2、每10帧（约1/3秒）双目匹配一次，提升代码的运行速度。3、可以进行实时检测，运行速度与机器的性能有关。

yolov5_stereo_Pro.zip 71.18MB

2 年前

基于鲸鱼优化算法优化VMD参数试看效果代码(目标函数为样本熵)

1.采用鲸鱼算法优化VMD分解层数和惩罚系数的MATLAB代码，目标函数根据样本熵计算。直接运行，可以换数据。2.核心算法加密，有需要请在CSDN联系作者。

基于鲸鱼优化算法优化VMD参数试看效果代码(目标函数为样本熵).zip 1.3MB

2 年前

download-NEU-DET

download-NEU-DET.zip 26.04MB

2 年前

LSTM预测实验中用到的航班数据集

数据集有三列:年、月和乘客。“passengers”列包含指定月份中旅行的乘客总数，可以看到数据集中有144行3列，这意味着数据集中包含了乘客12年的出行记录。这项任务是根据前132个月的数据，预测过去12个月出行的乘客数量。请记住，我们有144个月的记录，这意味着前132个月的数据将用于训练我们的LSTM模型，而模型性能将使用最后12个月的值进行评估。

flights.zip 837B

4 年前

Transformer模型实现长期预测并可视化结果（附代码+数据集+原理介绍）

这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用，这种模型最初是为了处理自然语言处理（NLP）任务而设计的，但由于其独特的架构和能力，它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是：Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制，这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码，Transformer 不仅提高了处理效率，而且确保了时间顺序的准确性。其灵活的模型结构允许调整以适应不同复杂度这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用，这种模型最初是为了处理自然语言处理（NLP）任务而设计的，但由于其独特的架构和能力，它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是：Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制，这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码，Transformer 不仅提高了处理效率，而且确保了时间顺序的准确性。定制化训练个人数据集进行训练利用python和pytorch实现

Transoformer.zip 26.51MB

1 年前

典型的多目标优化算法matlab代码---PlatEMO（你所需要多目标优化代码都有）

PlatEMO平台是由课题组田野师兄进行开发的，里面包含了众多经典多目标优化算法的matlab代码，需要的自行下载(仅仅限粉丝下载)

PlatEMO.zip 63.65MB

4 年前

Pytorch下实现Unet对自己多类别数据集的语义分割

Unet通常应用到单类别的语义分割，经过调整后该代码适合于多类别的语义分割。对应博客：https://blog.csdn.net/brf_UCAS/article/details/112383722

U-Net.zip 68.77KB

4 年前

stable-diffusion部署需要的包

openai.zip 1.98MB

1 年前

XGBoost+LightGBM+LSTM-光伏发电量预测

包含比赛代码、数据、训练后的神经网络模型等。在分析光伏发电原理的基础上，论证了辐照度、光伏板工作温度等影响光伏输出功率的因素，通过实时监测的光伏板运行状态参数和气象参数建立预测模型，预估光伏电站瞬时发电量，根据光伏电站DCS系统提供的实际发电量数据进行对比分析，验证模型的实际应用价值。1 数据探索与数据预处理1.1 赛题回顾1.2 数据探索性分析与异常值处理1.3 相关性分析2 特征工程2.1 光伏发电领域特征2.2 高阶环境特征3 模型构建与调试3.1 预测模型整体结构3.2 基于LightGBM与XGBoost的构建与调试3.3 基于LSTM的模型构建与调试3.4 模型融合与总结4 总结与展望参考文献

Code+data+model.zip 1.88MB

2 年前

Deep Learning Tuning Playbook（中译版）

由五名研究人员和工程师组成的团队发布了《Deep Learning Tuning Playbook》，来自他们自己训练神经网络的实验结果以及工程师的一些实践建议，目前在Github上已有1.5k星。此版本为中文翻译版，提供给大家免费下载，因为本人知识水平有限，翻译过程中可能有误，随时欢迎大家指出错误，我会随时更正。

Deep Learning Tuning Playbook.zip 2.5MB

2 年前

博客中聚类算法（K-means、FCM、DBSCAN、DPC）的数据集（免积分）

博客中K-means、FCM、DBSCAN、DPC算法的数据，包括Iris鸢尾花数据集、Wine葡萄酒数据集、Seed小麦种子数据集、glass数据集、WDBD乳腺癌数据集，以及几个人工数据集常用的人工数据集（Flame、Spiral等），下载在直接存入项目文件夹即可，如果下载不了，可以私信我，看到后会及时回复。

dataset.zip 93.24KB

2 年前

shape_predictor_68_face_landmarks.zip

免费下载人脸识别的68个特征点检测库dat文件如果收费请移步：https://blog.csdn.net/qq_51985653/article/details/113748025?spm=1001.2014.3001.5501

shape_predictor_68_face_landmarks.zip 67.82MB

4 年前

行人跌倒数据集（VOC格式）

fall_dataset.zip 62.05MB

2 年前