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# clip-retrieval检索本地数据集 ```python from clip_retrieval.clip_client import ClipClient, Modality from tqdm import tqdm import urllib.request import os im 阅读全文
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# AI实战营第二期 | 环境配置及安装  - 强烈推荐使用 mim 来管理 OpenMMLab repo - O 阅读全文
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请你作为一个代码翻译解释生成器，下面我会发送一个github链接给你，请你详细解析与介绍这个链接下代码 好的，请发送链接。 https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/blip_2/ 这是 阅读全文
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github -> deepin-4090-edd25519-key openl -> deepin-4090-rsa-key gitee -> deepin-4090-dsa-key gitlab -> deepin-4090-ecdsa-key 阅读全文
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使用pytorch从零开始实现一个简单的gpt 本文由prompt引导ChatGPT生成简易版gpt模型，根据比较关心的问题，使用了以下的prompt进行内容和代码的生成： prompt:->如何使用transformer模型在pytorch上进行大语言模型的设计实现，请分段给出完整的可行性实现 p 阅读全文
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要设计一个轻量化网络模型，并具备强大的特征提取与语义理解能力，可以采用以下策略： 使用较少的卷积层和全连接层，减少模型的参数数量和计算量； 使用卷积层进行特征提取，使用全局池化层进行特征整合； 加入注意力机制，提升模型的语义理解能力； 使用残差连接，增强模型的稳定性和泛化能力； 对模型进行轻量化的优 阅读全文
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下面是如何使用PyTorch降低计算成本和计算量的一些方法： 压缩模型：使用模型压缩技术，如剪枝、量化和哈希等方法，来减小模型的大小和复杂度，从而降低计算量和运行成本。 分布式训练：使用多台机器进行分布式训练，可以将模型训练时间大大缩短，提高训练效率，同时还可以降低成本。 硬件加速：使用GPU或TP 阅读全文
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【开发配置】配置一台4090主力开发机的完全过程手册 1、硬件配置清单 | 硬件配置 | 数量 | 价格参考 | | | | | | Intel i7 13700KF(cpu) | 1 | | | 九州风神 冰魔方240 LT520(白) | 1 | | | 华硕 ROG STRIX B760-I 阅读全文
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macOS安装编译pcl git clone git@github.com:PointCloudLibrary/pcl.git cd pcl brew install eigen brew install boost brew install flann sudo cmake .. sudo mak 阅读全文
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在MBP上运行推理LLaMA-7B模型 build this repo # build this repo git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp cd llama.cpp obtain the original LLaMA model we 阅读全文
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在Github的fork项目中切换分支来提交PR 查看远程所有分支 git branch不带参数,列出本地已经存在的分支，并且在当前分支的前面用*标记，加上-a参数可以查看所有分支列表，包括本地和远程，远程分支一般会用红色字体标记出来 git branch -a * main remotes/ori 阅读全文
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在 Ubuntu 或 Debian 上安装 LaTeX LaTeX 是一种文档标记语言。建议使用 LaTeX 创建技术或科学文章、论文、报告、书籍和其他文档，如博士。 1. 打开你的终端 终端是一个命令行界面 (CLI)，您可以在其中键入命令来告诉计算机要做什么。确保您已打开终端，如果是，请继续下一 阅读全文
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OpenMMLab AI实战营 第七课笔记 import os import numpy as np from PIL import Image import os.path as osp from tqdm import tqdm import mmcv import mmengine impor 阅读全文
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OpenMMLab AI实战营 第五课笔记 在气球数据集上训练检测模型 训练新模型通常有三个步骤: 支持新数据集 修改配置文件 训练模型 而MMDetection中有三种方法来支持新数据集: 将数据集整理为COCO格式 将数据集整理为中间格式 直接实现新数据集的支持 我们将基于数据集balloon 阅读全文
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OpenMMLab AI实战营 第六课笔记 1.什么是语义分割 1.1 语义分割的应用 1.1.1 应用：无人驾驶汽车 1.1.2 应用：人像分割 1.1.3 应用：智能遥感 1.1.4 应用：医疗影像分析 1.2 几个概念 1.2.1 语义分割 vs 实例分割 vs 全景分割 2.语义分割的基本思 阅读全文
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OpenMMLab AI实战营 第四课笔记 目标检测与MMDetection 1.什么是目标检测 1.1 目标检测的应用 1.1.1 目标检测 in 人脸识别 人脸检测是目标检测的一种特殊情形。目标检测（通用物体检测）针对的是多类别，人脸检测是二分类，只检测人脸这个类别。 通用物体检测算法都可以直接 阅读全文
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《人工智能：线代方法》 第二部分问题求解 通过搜索进行问题求解(5) 总结 本章对搜索算法进行了介绍，智能体可以用这些算法在各种环境中选择动作序列——只要环境是回合式的、单智能体的、完全可观测的、确定性的、静态的、离散的和已知的。算法需要在搜索所需时间、可用内存和解的质量之间进行权衡。如果我们对于启 阅读全文
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OpenMMLab AI实战营 第三课笔记 花朵五分类数据集：https://www.kaggle.com/datasets/alxmamaev/flowers-recognition 进入 mmclassification 目录 In [1]: import os os.chdir('mmclas 阅读全文
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、# 《人工智能：线代方法》 第二部分问题求解 通过搜索进行问题求解(4) 3.6 启发式函数 启发式函数h(n)告诉A*从任意结点n到目标结点的最小代价评估值。选择一个好的启发式函数是重要的。 3.6.1 启发式函数的准确性对性能的影响 启发式函数可以控制A*的行为： 一种极端情况，如果$h(n) 阅读全文
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OpenMMLab AI实战营 第二课笔记 图像分类与基础视觉基础 1.图像分类问题 图像分类是根据各自在图像信息中所反映的不同特征，把不同类别的目标区分开来的图像处理方法。 它利用计算机对图像进行定量分析，把图像或图像中的每个像元或区域划归为若干个类别中的某一种，以代替人的视觉判读。 简单的说就是 阅读全文