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转载 需要了解的 50 个 ChatGPT 统计数据和事实

ChatGPT由OpenAI开发，是一款基于开源GPT-3自然语言处理（NLP）模型的创新人工智能聊天机器人。聊天机器人可以理解用户所说的内容、预测他们的需求并准确响应。它以对话方式进行交互，因此用户可以感觉到他们正在与真人交谈。

原创 【系统迁移：笔记本更换硬盘，不重装系统方法】

本人在使用笔记本的时候，C盘空间经常不够用。每次空间满了，就要清理磁盘，卸载一些软件。后来网上搜索一些C盘扩容的办法，列在下面了。去官方下载 diskgenius 软件，点击跳转官网。电脑型号：联想小新15 2020款，512G固态硬盘官网地址：https://www.diskgenius.com/

原创 OriginBot指令记录

【代码】OriginBot指令记录。

原创 MiniGPT-4 and LLaMA 权重下载

磁力 magnet:?xt=urn:btih:dc73d45db45f540aeb6711bdc0eb3b35d939dcb4&dn=LLaMA-也可以直接下载7B模型，index为：QmbvdJ7KgvZiyaqHw5QtQxRtUd7pCAdkWWbzuvyKusLGTw。安装ipfs客户端，下载。

原创 卷积核尺寸计算

https://github.com/madebyollin/convnet-calculatorConvNet Shape Calculator https://github.com/zimonitrome/convolution-shape-calculatorhttps://zimonitrome.github.io/convolution-shape-calculator/

原创 视觉SLAM十四讲：Sophus 安装

安装 Sophus问题解决解决错误解决错误新的改变我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持，除了标准的Markdown编辑器功能，我们增加了如下几点新功能，帮助你用它写博客：撤销：Ctrl/Command + Z重做：Ctrl/Command + Y加粗：Ctrl/Command + B斜体：Ctrl/Command + I标题：Ctrl/Command + Shift + H无序列表：Ctrl/Command + Shift + U有序列表：Ctrl/Command

翻译 Theano教程：使用逻辑回归分类MNIST数字

使用逻辑回归分类MNIST数字在本节中，我们展示如何使用Theano来实现最基本的分类器：逻辑回归（the logistic regression）。We start off with a quick primer of the model, which serves both as a refresher but also to anchor the notation and show how m

翻译 caffe学习笔记2：Fine-tuning一个类别识别的预处理的网

Fine-tuning一个预处理的网用于类型识别（Fine-tuning a Pretrained Network for Style Recognition）本文原文地址here在这个实验中，我们我们探索一个通用的方法，这个方法在现实世界的应用中非常的有用：使用一个提前训练的caffe网络，并且使用自定义的数据来fine-tune参数。 这个方法的优点就是，提前训练好的我那个落是从一个非常大的图

翻译 caffe学习笔记：1、Training LeNet on MNIST with Caffe

Training LeNet on MNIST with CaffeWe will assume that you have Caffe successfully compiled. If not, please refer to the Installation page. In this tutorial, we will assume that your Caffe installation

翻译 scikit-learn学习笔记：Simple 1D Kernel Density Estimation

This example uses the sklearn.neighbors.KernelDensity class to demonstrate the principles of Kernel Density Estimation in one dimension. The first plot shows one of the problems with using histograms

翻译 scikit-learn学习笔记：非线性核单类的SVM（One-class SVM with non-linear kernel (RBF)）

一个用one-class SVM对于异常检测的例子。

翻译 scikit-learn学习笔记：1.4 支持向量机（Support Vector Machines）

Support vector machines(SVMs)是一系列监督的学习方法，可以被用于分类、回归和异常值检测。

翻译 Structured SVM（SSVM）

Structured SVM（SSVM）Dr Andrea Vedaldi 的SVM-struct MATLAB代码hereSSVM主页通常的SVMs仅仅是二值决策，例如y∈{−1,1}y\in\{-1,1\}。Structured SVMs 扩展了SVMs到更通常的结构输出空间。在这种情况下，这个输出就可以是多个二值决策的组合，例如在一幅图像中对一个像素点判断为前景和背景的决策，或者是更多的结构输

原创 R-CNN笔记3：rcnn_test.m文件

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翻译 Latent Structural SVM

隐结构SVM（Latent Structural SVM）

翻译 scikit-learn学习笔记：1.1 广义线性模型-普通的最小二乘（Ordinary Least Squares）

scikit-learn学习笔记：1.1 广义线性模型-普通的最小二乘（Ordinary Least Squares）

原创 R-CNN笔记2：rcnn_train.m文件

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原创 R-CNN笔记0：README.md文件

R-CNN: Regions with Convolutional Neural Network FeaturesCreated by Ross Girshick, Jeff Donahue, Trevor Darrell and Jitendra Malik at UC Berkeley EECS.Acknowledgements: a huge thanks to Yangqing Jia fo

原创 R-CNN笔记1：rcnn_demo代码注释

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原创 minFunc 2012:Huber loss

minFunc 2012:Huber loss本Markdown编辑器使用[StackEdit][6]修改而来，用它写博客，将会带来全新的体验哦：Huber loss 定义Huber loss 定义The Huber loss function describes the penalty incurred by an estimation procedure f. Huber (1964) de

原创 用CVX实现SVM

% get SVM dataload fisheririsclassKeep = ~strcmp(species,'virginica');X = meas(classKeep,3:4);y = species(classKeep);gscatter(X(:,1),X(:,2),y,'mc','.x',[15,10]);classKeep = strcmp(y , 'setosa');y = do

翻译 [CVPR2015]Learning to propose objects

原创 理解特征值和特征向量

%2014-9-24%w b xingkonga = [0 0;0 1;0 2;0 3;1 0;1 1;1 2;1 3;2 0;2 1;2 2;2 3;3 0;3 1;3 2;3 3]; %生成一个4*4的格子点阵t = [2 1;1 2]; %转换矩阵figurescatte

原创 Python下的scipy,matplotlib,Numpy，six安装

scipy下载地址http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipymatla

原创 Normalized Cuts and Image Segmentation

ABsumAassoc(A,A)cut(A,B)assoc(A,V)Bcut(B,A)assoc(B,B)assoc(B,V)sumassoc(A,V)assoc(B,V)