个人技术分享

针对批大小和学习率01。

主要介绍数据仓库和数据挖掘的基本知识。

机器人与AI的结合是科技发展的重要趋势，已经在多个领域展现出巨大的应用潜力和广泛影响。尽管面临技术、伦理和法律等多方面的挑战，未来的发展前景依然广阔。通过不断创新和突破，机器人与AI将为人类社会带来更多的便利和福祉，推动社会进步和经济发展。

深度学习技术在当今技术市场上面尚有余力和开发空间的，主流落地领域主要有：视觉，听觉，AIGC这三大板块。目前视觉板块的框架和主流技术在我上一篇基于Yolov7-LPRNet的动态车牌目标识别算法模型已有较为详细的解说。与AIGC相关联的，其实语音模块在近来市场上面活跃空间很大。从智能手机的语音助手到智能家居中的语音控制系统，再到银行和电信行业的语音身份验证，语音技术的应用日益广泛。

本次活动由成都国际商贸城、成都成商数字科技有限公司、成都知了汇智科技有限公司及成都电商职教集团联合举办，旨在为青年（大学生）提供宝贵的AI学习和实践机会，为他们在AI领域的未来之路指明方向。成都国际商贸城青年（大学生）AI应用孵化营的学员们首先参观了成都国际商贸城的“出口商品汇”，深入了解了市场业态布局、运营模式及采购贸易方式，感受了浓厚的商业氛围。展望未来，我们期待更多的青年（大学生）能够积极投身于AI应用的探索与实践之中，共同推动商业领域的创新发展，为社会注入新的活力！

盲人生活自理能力训练是一个综合的过程，它融合了科技的便利与传统训练的扎实，旨在帮助盲人朋友实现从内而外的独立。正如“蝙蝠避障”所展现的那样，科技不是替代，而是辅助与赋能，让盲人朋友在自我探索的旅途中，拥有更多的自由与自信。每一次的训练，都是向自理能力的更进一步，每一次的尝试，都是对生活的热爱与尊重。随着科技的不断进步，一款名为“蝙蝠避障”的辅助软件以其独特的实时避障与拍照识别功能，成为了盲人朋友提升生活自理能力的有力工具。同时，培养积极心态，面对困难时的冷静与解决问题的能力，也是自理能力的体现。

盲人生活自理能力训练是一个综合的过程，它融合了科技的便利与传统训练的扎实，旨在帮助盲人朋友实现从内而外的独立。正如“蝙蝠避障”所展现的那样，科技不是替代，而是辅助与赋能，让盲人朋友在自我探索的旅途中，拥有更多的自由与自信。每一次的训练，都是向自理能力的更进一步，每一次的尝试，都是对生活的热爱与尊重。随着科技的不断进步，一款名为“蝙蝠避障”的辅助软件以其独特的实时避障与拍照识别功能，成为了盲人朋友提升生活自理能力的有力工具。同时，培养积极心态，面对困难时的冷静与解决问题的能力，也是自理能力的体现。

我是Octopus，这个名字来源于我的中文名--章鱼；我热爱编程、热爱算法、热爱开源。所有源码在我的个人；这博客是记录我学习的点点滴滴，如果您对 Python、Java、AI、算法有兴趣，可以关注我的动态，一起学习，共同进步。

机器学习是计算机科学的一个分支，通过算法和统计模型使计算机系统能够在没有明确指令的情况下执行特定任务。机器学习的核心思想是从数据中学习规律，并基于这些规律进行预测或决策。

以前使用过yolov5+deepsort实现过车辆进出流量统计+车辆实时测速，可以看我往期视频，这回改成yolov8+bytetrack实现，实时性更好，原理和原来一样。基于yolov8+pyqt5实现车辆进出流量统计+车辆实时测速_哔哩哔哩_bilibili。车速=单位像素车速x像素偏移/((当前帧索引-车辆进入帧索引)x(1/FPS))车速=单位像素车速x像素偏移/(车辆当前位置时间-车辆进入时间)时间为电脑本地时间或者在线北京时间。

在使用scikit-learn（sklearn）进行机器学习任务的过程中，我们常常会遇到一些问题。本篇教程将为你介绍一些常见问题及其解决方法，帮助你更好地使用sklearn进行机器学习。

录制人脸识别视频、采样准备工作、自定义人脸识别示例代码、人脸识别常见问题

在模拟了多个具有相同基础模型结构但训练数据不同的LLMs的场景中，FUSELLM在所有测试域中都实现了最低的平均困惑度（perplexity），这表明其在整合多样化模型知识方面的有效性超过了传统的集成和合并方法。知识融合的目标是将多个预训练的LLMs的能力结合起来，形成一个统一的模型，这个模型能够继承所有源模型的优势，并在广泛的任务上表现出色。实验结果表明，尽管知识蒸馏能够提升模型性能，但FUSELLM通过结合三个7B模型的持续训练，相比于从单一13B模型中提取知识的蒸馏方法，取得了更显著的性能提升。

2024 年 5 月 13 日，openai 发布了最新的模型 GPT4o。很多同学还不知道如何访问GPT-4、GPT-4 Turbo和GPT-4o等模型，这篇文章介绍如何在ChatGPT中访问GPT-4o，以及通过OpenAI API访问GPT-4、GPT-4 Turbo和GPT-4o。GPT-4o是OpenAI的新旗舰模型，能够实时处理音频、视觉和文本。GPT-4o将首先在ChatGPT和API中作为文本和视觉模型提供（ChatGPT将继续支持通过现有的语音模式功能进行语音交互）。

大家好，我是程序员小灰。最近两天，互联网上在疯传一个消息：微软公司突然发布邮件，让中国区 Azure 人工智能团队的部分员工集体打包去美国，涉及的项目组包括Azure ML和Azure Core等团队，总共涉及上百名员工。值得注意的是，微软官方还提出可以解决亲属签证的问题，真可谓是连同家人“打包赴美”。随着时间的推移，网上的消息也越传越邪乎，有人甚至说，微软相关团队的员工要么选择赴美，要么被裁员，...

写一段代码，模拟生成accuracy逐步上升、loss逐步下降的训练日志，并将日志信息记录到 training_log.txt中。##读取YOLO数据后画出曲线图。

Hume AI 可以集成到任何涉及人类数据的应用程序或研究中:音频、视频、图像或文本。使用api来访问模型，这些模型可以在细微的面部和声音行为中测量超过50个维度的情绪表达。

阶段性总结下我对ChatGPT的基础理解，算是一篇学习思考笔记吧。其中难免有很多不准确的，或过于简略的地方，将来再迭代学习

在自动驾驶系统中，决策规划是一个关键部分，它位于环境感知和控制执行之间，负责将感知模块提供的静态和动态环境信息转化为具体的驾驶策略和路径规划，生成期望的路径和相应的控制量，给到下一阶段控制执行使用。决策规划模块的主要任务包括：全局路径规划、行为决策、运动轨迹规划（主要进行局部路径规划和速度规划）。决策规划的体系架构早期是基于全局路径规划→行为决策→运动轨迹规划分层递进式的，具备推理解释能力，但中间存在延迟，路径误差累计较大，可靠性不高；

写一段代码，模拟生成accuracy逐步上升、loss逐步下降的训练日志，并将日志信息记录到 training_log.txt中。##读取YOLO数据后画出曲线图。