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用Anaconda 配置不同版本Python环境

本文将介绍 Anaconda 的进阶使用:用 conda 配置虚拟环境、 package(安装包)的管理、以及导入或导出虚拟环境。

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#python#开发语言#pytorch +3
一看就会的 Anaconda 搭建 OpenCV for Python 环境(全平台通用)

在学习 OpenCV 的时候,需要搭建 OpenCV 的环境并安装一些库,本文就准备了 OpenCV for Python,换而言之就是 OpenCV 的 python 的 API 接口。它拥有 OpenCV C++ API 的功能,同时也拥有 Python 语言的特性。

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#opencv#python#人工智能 +3
Latte:一个类似Sora的开源视频生成项目

前段时间OpenAI发布的Sora引起了巨大的轰动,最长可达1分钟的高清连贯视频生成能力秒杀了一众视频生成玩家。因为Sora没有公开发布,网上对Sora的解读翻来覆去就那么多,我也不想像复读机一样再重复一遍了。

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#音视频#机器学习#计算机视觉 +2
Grok-1 :目前参数最大的开源大模型

在人工智能快速发展的自然语言处理领域中,xAI 正式发布了大模型 Grok-1,这是迄今参数量最大的开源大语言模型,标志着一个重要的里程碑。

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#目标跟踪#算法#学习 +2
本地部署Llama3教程,断网也能用啦!

Llama3 8B效果已经超越GPT-3.5,最为重要的是,Llama3是开源的,我们可以自己部署!

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#语言模型#人工智能#自然语言处理 +1
Github Copilot 程序员效率提升工具

以下是GitHub的首席执行官 Thomas 在2022年6月21日,首次将Github Copilot面向个人开发者全面开放的公告。

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#github#目标跟踪#算法 +2
深度学习入门——卷积神经网络CNN基本原理+实战

​ 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是深度学习技术中最基础的网络结构,模拟人脑工作,具备强大的特征学习能力。

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#深度学习#cnn#人工智能 +4
混合专家模型 (MoE) 简述

本文主要想梳理一下 MoE 模型相关的概念,并阅读整理部分开源 MoE 模型的论文,简要地描述整体架构等。

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#深度学习#机器学习#目标跟踪 +2
深度学习经典模型之T5

T5是由google的Raffel等人于2019年提出了新的预训练模型,其参数量高达110亿,完爆BertLarge模型,且在多项NLP任务中达到SOTA性能,在NLP兴起了“迁移学习技术”热潮,带来了一系列方法、模型和实距的创新。

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#深度学习#人工智能#vscode +4
最新开源的目标检测算法来了!

目标检测作为计算机视觉领域的顶梁柱,不仅可以独立完成车辆、商品、缺陷检测等任务,也是人脸识别、视频分析、以图搜图等复合技术的核心模块,在自动驾驶、工业视觉、安防交通等领域的商业价值有目共睹。

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#目标检测#算法#人工智能 +2
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