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有粉丝私信这个Kaggle里面的CIFAR图片分类的问题，需要我远程，平时比较忙，没有专门的一个时间段去帮忙，抽个时间将整个代码和数据集都上传进来，免费下载。 对于Kaggle不能科学上网，就不能登录的朋友们，这里我将其数据集下载了下来，希望可以帮助到大家 更多详情可以点击：https://blog.csdn.net/weixin_41896770/article/details/129118597

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想加速opencv运算，弄了两天。下载速度太慢了。 最后一生气，租了个外网服务器，秒下载完成。 然后用onedrive传给国内。 免费分享给大家。 不想大家也这么折腾。

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GPT-4的多模态处理能力进一步提升。GPT-4可以接受图片作为输入， 并且生成说明、分类和分析。根据OpenAI网站信息，以一张包含有鸡 蛋、面粉等物品的图片作为输入，向GPT-4提问，“我可以用这些原料做 什么？”。GPT-4可以准确列举出煎饼或华夫饼、蛋糕或纸杯蛋糕等，并 给出说明表示列举出的这些只是例子，可能性是难以穷举的。另外， GPT-4能够处理超过25000个单词的文本，允许使用长格式内容创建、 扩展对话、以及文本搜索与分析等用例。GPT-4可以用维基百科的网页 的URL地址作为输入，让GPT-4对网页的内容进行描述并分析，GPT-4 能够提取网页内容并给出准确的回答。得益于拥有更广泛的常识类知识 以及问题解决的能力，相比以往的模型，GPT-4能够更准确地解决难 题，多模态处理能力表现亮眼。

我们报告了GPT-4的开发，这是一个大规模的多模态模型，可以接受图像和文本 输入并产生文本输出。虽然在许多现实世界的场景中不如人类，但GPT-4在各种 专业和学术基准上表现出人类水平的表现，包括以大约前10%的分数通过模拟律师 考试。GPT-4是一个基于Transformer model的模型，经过预训练，可以预测文档 中的下一个令牌。培训后的调整过程提高了真实性和对期望行为的遵守程度。这个 项目的一个核心组成部分是开发基础设施和优化方法，这些方法在广泛的规模范围 内表现得可预测。这使我们能够根据不超过GPT 4计算量1/1000的模型准确预测 GPT 4性能的某些方面。

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不久前，清华大学人工智能研究院发布了《人工智能之机器学习》的研究报告，对机器学习发展历程、代表性专业技术、学者概况、发展趋势及应用现状等内容进行深入的梳理和概括。 机器学习已经成为了当今的热门话题，但是从机器学习这个概念诞生到机器学习技术的普遍应用经过了漫长的过程。在机器学习发展的历史长河中，众多优秀的学者为推动机器学习的发展做出了巨大的贡献。 从 1642 年 Pascal 发明的手摇式计算机，到 1949 年 Donald Hebb 提出的赫布理论——解释学习过程中大脑神经元所发生的变化，都蕴含着机器学习思想的萌芽。事实上， 1950 年图灵在关于图灵测试的文章中就已提及机器学习的概念。到了 1952 年， IBM 的亚瑟·塞缪尔（Arthur Samuel， 被誉为“机器学习之父”）设计了一款可以学习的西洋跳棋程序。塞缪尔和这个程序进行多场对弈后发现，随着时间的推移， 程序的棋艺变得越来越好。塞缪尔用这个程序推翻了以往“机器无法超越人类，不能像人一样写代码和学习”这一传统认识。并在 1956 年正式提出了“机器学习”这一概念。 本期的智能内参，我们推荐清华人工智能研究

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Problem benchmark 3: Anonymous Problem The MILP instances corresponding to this benchmark are assembled from a public dataset, whose origin is kept secret to prevent cheating. Reverse-engineering for the purpose of recovering the test set is explicitly forbidden (see rules). This dataset contains 118 training instances (pre-split into 98 train and 20 valid instances).

本项目使用了Django框架构建了网站。这个网站里包含了基于Resnet网络的三分类功能。 具体是苹果，桌子，狗。训练模型的时候还采用了迁移学习来提高了性能。准确度达到了95%以上。采用的网络结构是Resnet18模型结构。里面还包含了训练代码。所以可以通过训练来实现其他事物的分类。就是说可以自定义分类的种类。后续打算用这样的方法来开发一个自动分类蔬菜并购买的蔬菜买卖系统。请大家关注一下。训练集的话文件大小有点大。所以会另外上传的。

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阿里云官宣“通义千问” 4月7日，阿里云官方宣布，自研大模型“通义千问”开始邀请用户测试体验。现阶段“通义千问”主要定向邀请企业用户进行体验测试，用户可通过通义千问官网申请。 自去年11月底Chat GPT发布以来，互联网巨头在人工智能方面的投入持续加大，大型科技公司进入AI竞赛阶段，预训练大模型也快速更迭，向广大的开发者开放API且价格下探，带动应用层面持续落地，并从单一的文字模态向图文跨模态拓展。 3月16日，百度发布“文心一言”，在文学创作、商业文案创作、数理推算、中文理解、多模态生成等领域具备较强能力。 4月11日，2023阿里云峰会将在北京召开，包括阿里巴巴董事局主席兼CEO张勇，阿里云智能首席技术官周靖人、阿里云智能全球商业总裁蔡英华在内的主要负责人将出席主论坛。峰会上将正式推出阿里大模型，一周后的4月18日还将推出各类行业应用类模型 此前，有博主测试了天猫精灵，发现已经上线了阿里版Chat GPT语音助手版。 当前云计算和人工智能的结合正处于技术突破和发展的关键时期，生成式AI正在发生颠覆性突破，因此阿里巴巴正全力构建好自己的AI预训练大模型。2022年9月阿里正式发布通

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全部是JPG格式，YOLO系列拿过来可以直接用。已经全部标注好。解压即可使用。

Anaconda是一种用于数据科学、机器学习和人工智能的开源软件包管理系统。它为Python和R编程语言提供了一种简单的方式来安装、管理和部署开源软件包和依赖项。Anaconda旨在简化数据科学和机器学习的工作流程，同时提供高度优化的性能和扩展性。 Anaconda包括Python和R解释器、各种开源软件包和工具、Jupyter Notebook、Conda包管理器以及其他工具和库。它提供了一个完整的生态系统，方便数据科学家和机器学习工程师进行快速的原型设计和部署，从而加快数据分析、可视化、建模和应用开发的速度。 Anaconda是跨平台的，支持Windows、Linux和macOS等操作系统。安装Anaconda后，用户可以使用命令行或Anaconda Navigator图形用户界面来管理和使用软件包。用户可以通过Conda包管理器来创建和管理不同的Python环境，以便在同一台机器上同时运行不同的Python版本和不同的软件包集。

该数据集由制表符分隔的文件组成，其中包含烂番茄数据集中的短语。为了进行基准测试，保留了训练/测试的拆分，但句子已从其原始顺序中打乱。每个句子都被斯坦福解析器解析成许多短语。每个短语都有一个短语 ID。每个句子都有一个句子 ID。重复的短语（如短词/常用词）仅包含在数据中一次。 train.tsv 包含短语及其关联的情绪标签。 test.tsv 只包含短语。必须为每个短语分配情绪标签。

加州大学机器学习库的酒数据集包含了1599种不同红酒的11种物理化学属性，包括pH值和酒精含量。每 种酒的质量由真人评价来打分。分数范围从0～10，0代表质量最差，10代表质量最好。

内容概要：包含了2385张图片（图片中含有烟头）和split_data.py、xml2txt.py、data.yaml三个文件

efficientNet v1和v2对花数据集的分类

最优化复习资料，有需要深入学习或者考试复习最优化理论的可以自行下载，有需要的小伙伴自取

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深度学习语音识别教程（二）

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PTB(Penn Tree Bank)的一个常用的小型语料库，里面的内容是采样自《华尔街日报》的文章

利用cmake编译opencv4.5.2+VS2017+opencv-contrib4.5.2+包含微信二维码识别模块，直接使用。使用跟引入opencv库的方法一样，把dll，lib文件添加到工程文件夹里面去。博客参考链接如下：https://blog.csdn.net/Helloorld_1/article/details/129007207?spm=1001.2014.3001.5501

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自然语言理解及自然语言处理 - 统计自然语言处理的概率基础 - 词法分析 - 高效分析法 - 语义知识

一、实验项目名称：语音信号滤波处理 二、实验目的： 1.了解语音信号的产生、采集，能绘制语音信号的频率响应曲线及频谱图； 2.用程序对语音信号进行分析和处理； 3.掌握用滤波器去除语音信号噪声的方法，观察去噪前后的语音信号。 三、实验内容： 编写程序（MATLAB或者Python）对语音信号采集，并记录采样频率和采样点数。将语音信号转换成计算机能够运算的有限长序列。用FFT对其作谱分析。对信号添加噪声（高斯白噪声，正玄噪声），然后通过设计滤波器（巴特沃兹，切比雪夫1型，切比雪夫2型）滤掉该语音信号的噪声，对比滤波前后的语音波形和频谱。

软件老化测试数据 software aging

基于Halcon采用多线程方式设计AOI检测，可以参考参考专家的学术报告

Halcon检测思路 一、边缘提取 1、设置ROI兴趣区域 2、快速二值化，并连接相邻区域。这样做的目的是进一步减少目标区域，通过二值化将目标区域大概轮廓提取出来 3、提取最接近目标区域的轮廓.常用函数有boundary，gen_contour_region_xld 4、根据自己的需求提取需要的初步轮廓 5、将初步提取的初步轮廓进行膨胀操作 6、将膨胀后的区域和原图进行减操作（在这步之前有可能需要对原图进行高斯滤波）。这样就能得到只有边缘的真实图像 7、用canny或其他算子（根据需要）提取亚像素轮廓，一般使用edges_sub_pix函数 8、处理和计算 得到真实的边缘XLD后你可能需要进一步处理得到你想要的线、弧等。 你可能用到的函数segment_contours_xld（分割） union_collinear_contours_xld（联合相邻或相同角度直线）select_contours_xld（提取想要的轮廓） union_cocircular_contours_xld（联合相同圆）等等