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深度学习中的经典检测方法，成为AI达人必备操作手册

亲们，今天我要和大家分享一款神奇的跨语言交流工具——ChatGPT4！这款人工智能软件在多语言支持方面取得了卓越突破，让我们在全球范围内的跨语言交流变得前所未有的简单、流畅。

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ChatGPT API使用系列课程搬运，在这里可以创建一个自己的ChatGPT的提交和回答界面，可以通过调用API的方式，让ChatGPT的访问更加方便，不用总是检测你是不是人，还能保留会话上下文。如果你有使用ChatGPT的相关问题，也可以留言，大家一起帮忙解决。

实现联动还是很简单的！所以现在该叫什么好呢？py GPT？还是chat charm？

告诉你们个秘密。这个UP主很干，关注不亏。轻松学习python、web前端、java、人工智能关注我，分享更多干货教程。

视频中的代码实现https://github.com/NakanoSanku/StudyShare/tree/master/yolov3_ncnn.py

刚刚过去的3月，GPT-4刷屏了 吃瓜群众一边津津乐道，一边瑟瑟发抖随后国产大模型紧随其后，百度的“文心一言”、阿里的“通义千问”、复旦大学的“MOSS”、商汤的“商量”竞赛般的亮家伙有点全民练模型，人人GPT的味道了越来越多的大数据模型，让AI＋HPC一举晋升为人工智能方向就业的新路子视频内是个人对于AI+HPC就业方向的见解，如有不同观点欢迎大家评论区交流

但对通用的大规模深度学习模型训练加速技术的总结和指导仍有待深入研究。本文对训练加速的一般技术进行了详细的回顾。考虑基本更新公式，并将其基本组成部分分为5个主要角度

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《图像处理手册》一直被评为计算机图像处理的最佳整体介绍，涵盖二维(2D)和三维(3D)成像技术、图像打印和存储方法、图像处理算法、图像和特征测量、定量图像测量分析等等

我提供了一个单中心二分类几乎完美的完整代码，包含了数据读取、预处理、模型训练和评估等步骤。同时你还提供了多种交叉验证方法，这些方法可以帮助大家更好地评估模型的性能，并避免模型出现过拟合的情况。在实践中，我们需要根据具体问题选择不同的交叉验证方法和模型选择方法。留一法在数据量较小时适用，但是计算量较大；多折交叉验证适用于数据量较大的情况，并且可以提高模型的稳定性；bootstrap 重复抽样法可以利用数据集中的每一个样本，同时可以对模型的稳定性进行评估。我的代码实现了以上三种方法，并且提供了详细的注释和

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Mic的Java课堂NO.40——如何破坏双亲委派模型？我是Mic，一个工作了14年的程序员，关注我，分享更多Java面试知识，助力你们直通BATJ。还想知道什么问题，私信或留言告诉我哦

相信有很多人在编写Python代码的时候经常会出现报错，有时候还不知道报错的具体原因。所以今天UP给大家带来一个解决报错的方法，用完这个方法，相信大家的报错再也不会出现了！视频中相应的资料以及课件都已打包，需要的看下方置顶！最后，给个三连呗！！！

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Natural Language Reasoning with Language Models of Code在本次演讲中，我将展示经过代码预训练的 LM 可以成为比（主要）经过自然语言训练的 LM 更好的自然语言推理器，即使任务根本不涉及源代码。 在一类结构化 NL 推理任务中，我将展示我们如何将任务构建为代码生成； 这使得 Codex 等代码的 LM 比 T5 和 GPT-3 等自然语言的 LM 更好地推理。 另一类数学推理任务最近被要求 LLM 生成其显式推理步骤的方法解锁，例如“思维链”（Wei

我相信对于大部分人来说，论文内容的-可视化-是让人非常头疼的一件事。今天这份在GitHub上标星超8k资料可以帮大家很好的解决这个问题。

直播内容：1.自然语言基本概念2.自然语言任务类型3.代表性论文解读4.自然语言常见模型/重要技术5.Case Study & Practice

由于智能机器和应用程序的广泛应用，人工智能、机器学习和深度学习已成为当今商业世界中最受关注的技术。尽管这些术语在全世界的商业对话中占主导地位，但许多人很难区分它们，甚至这三个术语经常被互换使用。然而，其实它们并不完全指代相同的事物。

谷歌称其为了"探索用C++做不到的事"