鱼大

ChatGPT 是一种专注于对话生成的语言模型。它能够根据用户的文本输入，产生相应的智能回答。这个回答可以是简短的词语，也可以是长篇大论。其中 GPT 是 Generative Pre-trained Transformer（生成型预训练变换模型）的缩写。本人已经收集，下载打包了该模型相关的10篇论文。

ubuntu的字体放在/usr/share/fonts里，很多人都不知道

docker 容器已经出现很久了，本人用的不多，最近使用后知道是怎么回事。用代码改变世界，希望所有程序员 今天快乐，码上幸福。

为了探索深度学习，享受coding的乐趣，笔者在此推荐几种日常使用的工具，可以起到事半功倍的效果。(1)版本管理：git(2)高效编辑器：vim(3)Python调试器：pdb(4)网页可视化：Jupyter(5)分屏工具:Terminator(6)任务托管：Screen1.版本管理：gitgit是一个开源的分布式版本控制系统，用于高效敏捷开发工程项目。有了GIT,开发人员就不必将不同版本的文件复制成不同的副本，而是可以通过Git系统的版本来控制完成。尤其是在多人协同开发时，会提供诸

一、背景推荐一个不错的博客的项目，钢筋点数。基于faster-rcnn模型的pytorch的接口部署。说到接口部署，我们得了解它是一种什么方式，怎么应用起来就是一个问题。我们使用过百度、腾讯、阿里的智能云服务时，大多数都是以API接口形式提供，通过接口，用户发送一张图片给API，api再返回去相应的内容，并告诉你如何解析。二、接口实现要靠web框架其实这并不难，我们的python web框架有很多，大家可以尝试tornado 、flask、以及Django。三、模型部署时需要...

前面我们有一篇10分钟入门TensorFlow：一元线性回归模型（Python代码，今天再给大家介绍一个实际场景：房价预测，二元线性回归模型。两个代码的规范有所不同，请进行比较阅读，对于入门者应该会有启发。需要数据集data1.csv的朋友可以联系个人微信：ai_hellohello ！代码暂时不公布在github上，建议入门的同学都通过编写代码来学会用TensorFlow解决问题....

一、问题抛出当我们针对一个单通道的图进行卷积计算时，我们很容易知道卷积核划过每一块区域得到不同的值，每个区域的值组成一个特征图。但是当我们有几个通道的图，也就是我们见到的彩色图卷积计算该怎么处理呢？很多人不理解特征图的个数与什么有关系。二、背景说明这里先说明一下，多通道的彩色图一般为三通道RGB（红绿蓝），四通道则多了一个透明通道。假设我们是有一个四通道组成的彩色图像，我们有一个卷积核，那步骤是怎么样的。三、理解与记忆我们应该把四通道看成四个灰度图，像单通道的图片一样，卷积核..

1、问题linux ubuntu18.04因为重启后，显卡驱动不见了nvidia-smi报错NVIDIA-SMI has failed because it couldn't communicate with the NVIDIA driver.Make..2、分析千万不要先去重新安装驱动，这样不一定很好解决。出现这个原因是因为重启后linux 内核版本已经不是你当时安装显卡驱动的版本了，就需要我们去恢复到之前的版本，如果不知道之前的版本就每个版本恢复一遍再去看nvidia-smi。

作为一个AI工程师，对Linux的一些技能的掌握也能从一定层面反应工程师的资深水平。本文参考SIGAI资深专家对Linux技术提出的5个要求进行整理，大家看完后可以自评。5个要求要求1：基于SSH的远程访问 1）能用一台笔记本电脑，远程登陆一台linux服务器。 2）能随时使用笔记本电脑启动训练任务。 3）能熟练的让代码和文件在笔记本电脑与LINUX服务器...

下载：https://github.com/tzutalin/labelImg解压如果安装了Anaconda,在解压包安装路径下运行：pyrcc5 -o resources.py resources.qrc会生成resources.py ，将resources.py拷贝到 libs文件夹中。以下为转载参考文档：一、安装环境win10Python3.5其它的环境我...

通道有三种，输入通道，卷积核通道，输出通道输入通道：RGB 为3通道的数据。卷积通道：卷积核的个数，等于最后得到的特征举证。输出通道：最后的输出features map 个数。如下图，假设现有一个为 6×6×36×6×3 的图片样本，使用 3×3×33×3×3 的卷积核（filter）进行卷积操作。此时输入图片的 channels 为 33 ，而卷积核中的 in_channels ...

FaceNet 模型特点该模型的主要特点在损失函数,使得所有同类人脸特征向量的欧式距离要小于非同一人脸间的欧式距离。表达式如下：损失函数如下，最小化L：如上图所示，我们能看出同一人脸的距离要远小于不同人脸的距离。且一般我们判断是否为同一人只需要设置一个距离阈值即可对人脸进行判断。通过这两组实验的distance,我们很容易知道设置距离阈值0.5就可以区分赵丽颖...

很多朋友喜欢在windows下编程，今天介绍一下如何在windows下通过Anaconda安装tensorflow。以后需要学习深度学习的朋友可以收藏着。一共四步,一会就成功！第一步，首先需要安装Anaconda。它是一个库管理工具，能够管理不同环境，不同环境下可以安装不同python版本以及其他库。安装Anaconda这一步非常的简单去Anaconda官方网站（https://...

MNIST是一套手写体数字的图像数据集，包含60000个训练样本和10，000个测试集，由纽约大学的Yann LeCun等人维护。MNIST 手写体数字介绍MNIST图像数据集使用形如【28，28】的二姐数组来表示每个手写体数字，数组中的每个元素对应一个像素点，即每张图像大小固定为28X28像素。MNIST数据集中的图像都是256阶灰度图，即灰度值0表示白色（ 背景），2...

论文：Adaptive Gradient Methods with Dynamic Bound of Learning Rate论文地址：https://openreview.net/pdf?id=Bkg3g2R9FXgithub地址：https://github.com/Luolc/AdaBoundAdaBound可以被视为一个优化器，随着训练步数的变大，它会从Adam动态...