有趣的地方

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【可解释AI】图神经网络的可解释性方法及GNNexplainer代码示例

图神经网络的可解释性方法及GNNexplainer代码示例 GNNExplainer Introduction Model Single-instance explanations(Explanation via Structural Information) Joint learning of graph structural and node feature information(Explanation via Feature Information) Multi-instance

【KITTI数据集Odometry序列00-10标定文件中的参数关系解读】

KITTI数据集Odometry序列00-10标定文件中的参数关系解读 KITTI数据集Odometry序列00-10标定文件中的参数关系解读 一、下载完整的里程计calib文件 二、calib.txt文件内容解读 三、真值pose文件解读 KITTI数据集Odometry序列00-10标定文件中的参数关系解读 KITTI Odometry数据集是大量研究感知、salm、跟踪学者经常接触的数据集。但是对于新手来说,下载相应数据集进行坐标转换的过程中,往往会碰到对cali

【赠书第17期】Excel高效办公:文秘与行政办公(AI版)

文章目录 前言 1 了解Excel的强大功能和工具 2 提升Excel技能的方法 3 结合AI技术提升Excel应用 4 注意事项 5 推荐图书 6 粉丝福利 前言 随着人工智能(AI)技术的快速发展,我们的工作方式也在发生深刻变革。其中,Excel 作为一款强大的电子表格软件,在数据处理、分析和可视化方面发挥着重要作用。然而,尽管 Excel 功能丰富,但很多用户对其使用仅停留在基础层面,导致工作效率低下。本文旨在探讨在 AI 时代如何提升Excel 高效办公之道,帮助用

微软推出Copilot Pro高级订阅服务;使用大语言模型处理音频数据;AI新工具Summify-用于总结YouTube视频的人工智能工具

🦉 AI新闻 🚀 微软推出Copilot Pro高级订阅服务,扩展适用范围到更多设备和应用 摘要:微软为其Copilot助手推出了新的高级订阅服务Copilot Pro,该服务每月收费20美元,支持Windows PC、Web、App使用,并即将登陆手机。Copilot Pro付费用户还能够在多个设备上体验到支持Copilot的Microsoft Office软件,并获得OpenAI最新模型和更快的速度和性能。此外,Copilot Pro还推出自定义GPT功能,支持针对特定主题的定制

端侧AI的“春风化雨手”,翻开中国科技下一页

大模型是一年多来全球科技圈的最大热点,手机厂商想要借助大模型的锋芒,打造高端形象,获得新的增长,这无可厚非。 不过,大家注意到没有,越是“AI强者”,对待大模型越举重若轻。 简单来说,就是不会为了大模型而大模型,过多强调大模型本身有多么厉害,而是将这一新技术,拆解到自身已有的AI体系中,融化到用户需求和体验变化中。 比如说苹果,在AI芯片、AI算法上都有颇多建树,但对大模型,却冷静观察了很久,库克曾说过:使用生成式AI“深思熟虑和考虑周到非常重要”,前不久苹果才开源了一个

《AI智能化办公:ChatGPT使用方法与技巧从入门到精通》

一本书开启AI高效办公时代,成为AI时代的先行者 零基础上手,让你快速精通 ChatGPT注册/登录→基本操作→提示词训练→ 文章生成→图片生成→视频生成→ 编写程序→高效办公→设计应用 图书特色 (1)零基础上手:本书的内容从零开始,力求浅显易懂,不需要额外的背景知识即可学习。 (2)前沿知识:本书力争将前沿的知识点和应用操作介绍给读者,帮助读者掌握新资讯和应用技能。 (3)形式丰富:本书内容除了文字描述,还有图片、表格、代码等多种表达形式,帮助读者更好地理解和掌握内容。 (4)案例丰

使用Python进行小波去噪

使用Python进行小波去噪的步骤如下所示: 导入必要的库: 首先,我们需要导入所需的库,包括pywt用于小波处理和信号去噪,numpy用于数值计算和数组操作,matplotlib用于可视化结果。 import pywt import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 准备信号数据: 接下来,我们需要准备用于信号去噪的数据。可以使用numpy生成一个具有噪声的信号。 # 生成原始信号 t = np.linspace(0, 1, 1000

PyTorch Quantization简介

基于YOLOv5实践目标检测的PTQ与QAT量化 PyTorch Quantization PyTorch Quantization是一种在机器学习中使用的技术,用于减少深度神经网络的大小和计算需求,使其更适合在内存和处理能力有限的设备上部署。 量化是一种将大量数值表示为较小的离散值的过程,这可以减少神经网络的内存和计算需求。PyTorch提供了各种量化方法,包括训练后静态量化、动态量化和量化感知训练。 训练后静态量化涉及在模型训练后对权重和激活进行量化。动态量化则涉及使用量化感知运

【解决】OSError: cannot write mode F as PNG

问题: 将图像所表示的矩阵转换为图像并保存为 png 格式时报错: OSError: cannot write mode F as PNG,报错信息如下: 原因分析: 这里的 mode F 意思是图像中浮点类型的像素值,原因是我代码中的 img 数组是 float 类型的,而图像中每个像素的值应该是 0-255(uint8 类型)。 解决办法: 将 img 矩阵类型转换为 uint8 类型。 添加如下代码: import numpy as np img = img.astype

python 学习笔记(5)——SMTP 使用QQ邮箱发送邮件

目录 发送邮件 1、准备工作: 2、发送纯文本信息内容: 3、发送 HTML 格式的内容: 4、发送带附件的邮件: 5、群发(一个邮件,发给多个人): 发送邮件         以下都 以 QQ邮箱 为发送方举例;   1、准备工作:          使用 QQ邮箱发送邮件,需要到 “设置”=>“账号” 中 开启 POP3/IMAP/SMTP/Exchange/CardDAV/CalDAV服务:         开启服务后,点击 管理服务:    

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