这里的Transformers指的是huggingface开发的大模型库，为huggingface上数以万计的预训练大模型提供预测、训练等服务。

本文使用香橙派AIpro开发板，实现Yolov5的框架部署，并使用预训练模型进行图像识别。OrangePi AIpro 是2023.12月初，香橙派联合华为发布了基于昇腾的Orange Pi AIpro开发板，提供8/20TOPS澎湃算力，支持复杂的计算任务，适用于AI...

题目：Split-KalmanNet: A Robust Model-Based Deep Learning Approach for State Estimation

在生成式人工智能领域，图像生成模型如Stable Diffusion凭借其出色的生成效果和广泛的应用场景，逐渐成为行业的热门技术。然而，随着需求的多样化和复杂化，如何高效地微调这些大型模型以满足特定的应用场景成为一个重要课题...

本文是PyTorch常用代码段合集，涵盖基本配置、张量处理、模型定义与操作、数据处理、模型训练与测试等5个方面，还给出了多个值得注意的Tips，内容非常全面。...

Prophet是一种基于加法模型的时间序列预测工具，由Facebook的数据科学团队开发。它可以处理时间序列数据中的多种复杂性，包括趋势变化、季节性变化以及节假日效应等。...

接《马里奥 AI 实现方式探索 ：神经网络+增强学习（上）》马尔可夫决策过程（MDP）一提到马尔科夫，大家通常会立刻想起马尔可夫链（Markov Cha

智能娱乐和虚拟现实技术正在改变我们体验娱乐内容的方式。通过深度学习模型，我们可以实现更加智能和互动的娱乐体验。在这篇教程中，我们将使用Python和TensorFlow/Keras库来构建一个简单的深度学习模型，用于智能娱乐和虚...

时间序列，特点是数据点按离散时间顺序排列，在现实应用中无处不在。与其他模态不同，时间序列因其复杂和动态特性，包括非线性模式和时间变化趋势的纠缠，而呈现出独特的挑战。在现实场景中分析时间序列数据具有重要意义，几个世...

智能农业和精准农业技术通过数据分析和机器学习模型，帮助农民优化作物产量、减少浪费，并提高农业生产效率。在这篇教程中，我们将使用Python和TensorFlow/Keras库来构建一个深度学习模型，用于智能农业和精准农业技术。...