改进版的yolov5+双目测距

压缩包内有PID仿真实验报告和simulink仿真文件，相应的文章：https://blog.csdn.net/Fan_zhaoyang/article/details/119410248#comments_20936284

文档为图片（180张）清华大学教授180张PPT解读人工智能（纯干货

Introduction to Programming with MATLAB ~ Vanderbilt University

解压后有两个文件夹，一个train，一个test，两个文件夹都有十个子目录，分别是十类目标的SAR图像，图像为100*100的灰度图像

【神经网络与深度学习】CIFAR10数据集介绍，并使用卷积神经网络训练图像分类模型——**附完整代码**和**训练好的模型文件**——直接用。具体介绍，看我的文章，链接：https://blog.csdn.net/weixin_45954454/article/details/114519299

最近ChatGPT智能AI聊天突然爆火了ChatGPT 是 OpenAI 开发的一款专门从事对话的人工智能聊天机器人原型。聊天机器人是一种大型语言模型，采用监督学习和强化学习技术。ChatGPT 于 2022 年 11 月推出，尽管其回答事实的准确性受到批评，但因其详细和清晰的回复而受到关注。ChatGPT 使用监督学习和强化学习在 GPT-3.5 之上进行了微调和升级。ChatGPT的相关模型是OpenAI与微软合作在其 Azure 超级计算基础设施上进行训练的。ChatGPT 的训练数据包括手册页、互联网现象和编程语言的知识，例如公告板系统和 Python 编程语言。今天就给大家带来一款小程序版本的程序包含前后端安装比较简单的其实PS:api需要用户自行注册获取哈

一、最新AI系统源码程序已支持ChatGPT4.0、Midjourney绘画、TTS语音识别输入、用户每日签到功能。支持电脑PC、手机移动H5自适应。1、AI提问：支持OpenAI-GPT全模型和国内AI全模型+三方主流大模型2、Midjourney绘画动态全功能（文生图、图生图、垫图混图、AI换脸、VaryRegion局部编辑重绘等）、DALL-E2/E3/E4绘画3、支持GPTs应用+Prompt预设应用，可前台自定义添加4、文档分析、识图理解、GPT联网、联网读取分析网页等5、插件系统、内部支持各类插件并会持续开发更多插件6、支持语音模式、可与ai直接语音对话支持二、使用安装教程环境要求Nginx >= 1.19.8MySQL >= 5.7或者MySQL 8.0PHP-7.4PM2管理器 5.5Redis 7.0.11Node版本：>=16.19.1在代码中我们提供了基础 环境变量文件配置文件env.example，使用前先去掉后缀改为.env文件即可

pandas实训项目预测员工工资带文档和数据集下载改名字既能用

这是 《基于用户的协同过滤推荐算在Python中的 应用》中提到的项目源代码，要求你本地具备 Python 环境才可运行，项目代码从 CSV 数据源中导入数据，并经过分析计算，预测出目标用户对于特定条目的评分。下载后需配合原文使用，原文地址：https://blog.csdn.net/oLawrencedon/article/details/140084671

中国海洋大学机器学习完整课件ch1-ch16

标注方式上：RefCOCOg采用的是非交互式标注法，选定区域请人标注，再请另外一批人根据标注的expression选择对应的region；RefCOCO和RefCOCO+采用的是双人游戏 (Refer it game)的方式.数据划分方式上：RefCOCO和RefCOCO+包含train, val, testA, testB。testA的图片包含多个人；testB的图片包含多个除人之外的物体。同一个图片的object-expression样本对要么全在训练集，要么全在验证\测试集。RefCOCOg包含train, val, test。是按照object进行划分的，同一个图片的object-expression样本对集合可能会在训练集一部分，在验证\测试集另一部分。图片选择上：RefCOCO：图像包含同一类别的多个物体。RefCOCO+：图像包含同一类别的多个物体，并且expression不能有绝对位置（e.g., left）的词。RefCOCOg：图像包含同一类别的2-4个物体，覆盖面积超过图片面积的5%

标注方式上：RefCOCOg采用的是非交互式标注法，选定区域请人标注，再请另外一批人根据标注的expression选择对应的region；RefCOCO和RefCOCO+采用的是双人游戏 (Refer it game)的方式.数据划分方式上：RefCOCO和RefCOCO+包含train, val, testA, testB。testA的图片包含多个人；testB的图片包含多个除人之外的物体。同一个图片的object-expression样本对要么全在训练集，要么全在验证\测试集。RefCOCOg包含train, val, test。是按照object进行划分的，同一个图片的object-expression样本对集合可能会在训练集一部分，在验证\测试集另一部分。图片选择上：RefCOCO：图像包含同一类别的多个物体。RefCOCO+：图像包含同一类别的多个物体，并且expression不能有绝对位置（e.g., left）的词。RefCOCOg：图像包含同一类别的2-4个物体，覆盖面积超过图片面积的5%