行业研究报告

AI大模型市场研究报告（2023）-迈向通用人工智能，大模型拉开新时代序幕-沙利文.pdf

swin transformer 预训练模型swin_large_patch4_window12_384_22kto1k.pth

本项目基于 weibo_senti_100k.csv 数据集，分别使用朴素贝叶斯、逻辑回归、LSTM、CNN、BERT等模型进行了实验，其中涉及的词向量表示方式包括one-hot、Bag of Words、TF-IDF、Word2Vec、Glove等。对于Word2Vec和Glove词向量的构建过程，本项目也提供了相关代码。项目中模型的训练运行脚本为train.sh，如bert_train.sh，模型的测试运行脚本为test.sh，如bert_test.sh。此外，本项目也会给出如何将训练好的BERT模型以服务的形式进行部署，以满足商业应用中的实时性需求。针对具体模型的使用，请读者查看*_README.md文件。希望通过本项目的学习，读者能够对情感分析中常用的模型技术有进一步的理解。

vue3 实现 chatgpt 的打字机效果.zip

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深度学习烟叶检测/分割数据集，包含五百六十张不同场景下的烟草叶片图像数据，可用于人工智能（深度学习）的学习和研究

本资源纯属免费，不收任何钱和任何积分，纯粹为爱发电，本资源已经为大家整合好了的，看我的博客部署好直接用：https://blog.csdn.net/Little_Carter/article/details/133610076?spm=1001.2014.3001.5501 资源原本项目源码地址：https://github.com/MuhammadMoinFaisal/YOLOv8-DeepSORT-Object-Tracking 本资源提供了基于YOLOv8-deepsort算法的智能车辆目标检测、车辆跟踪和车辆计数的实现方案。首先，利用YOLOv8算法对视频中的车辆目标进行检测，并对检测到的目标进行标记。然后，通过deepsort算法对标记的车辆目标进行跟踪，实现车辆目标的持续跟踪。最后，根据跟踪结果对车辆数量进行统计，实现车辆计数功能。本资源提供了完整的代码实现和详细的使用说明，帮助读者快速掌握基于YOLOv8-deepsort的智能车辆目标检测、车辆跟踪和车辆计数技术。

1.项目基于OpenCV库，通过 Dlib 提供的机器学习、数值计算、图模型算法、图像处理等相关功能，采用人脸识别预训练，实现两张照片的换脸功能。 2.项目运行环境：需要 Python 3.6 及以上配置，完成该项目所需要的库文件有 OpenCV、dlib、numpy、sys、PIL、thikter、matplotlib。 3.项目包括 7 个模块：准备数据、提取面部标记、调整脸部对齐、混合图像、校正颜色、转换函数、交互式界面设计。 4.关键库及数据准备说明：dlib.get_frontal_face_detector()是人脸检测器，检测图片中是否有人脸，返回一个矩形列表的人脸检测器。dlib.shape_predictor(PREDICTOR_PATH)特征提取器，由人脸检测器提供的边界框作为算法输入，返回一个人脸关键点预测器。采用官方提供的预训练模型：http://sourceforge.net/projects/dclib/files/dlib/v18.10/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2 构建有 68 个特征点组成的人脸特征

解读 ChatGPT 背后的技术重点：RLHF、IFT、CoT、红蓝对抗.pdf