论文介绍了一种名为 UniRepLKNet 的新型大核卷积神经网络（ConvNet），它在图像识别、音频、视频、点云、时间序列等多种模态的任务上表现出色，展示了...

文章背景：最近在使用PyQt5来创建一些带有UI界面的小工具。下面制作一个简单的界面来计算BMI指数。

论文介绍了一种新型的轻量级卷积神经网络（CNN）架构——RepViT，它通过从Vision Transformers（ViTs）的角度重新审视和改进传统的轻量级...

论文介绍了一种新的视觉Transformer模型——Swin Transformer，它旨在成为计算机视觉领域的通用骨干网络。Swin Transformer通...

本推文主要介绍一下企业的智能网关产品哈，能够部署AI算法，支持图象识别等，具体可以参考：基于边缘端的体态识别实例、体态识别算法及部署、智能网关—数据永久化以及智...

文章提出了一种名为 Large Selective Kernel Network（LSKNet）的新型网络架构，专门用于遥感图像中的目标检测任务。LSKNet ...

本博客内容是《大语言模型》一书的读书笔记，该书是中国人民大学高瓴人工智能学院赵鑫教授团队出品，覆盖大语言模型训练与使用的全流程，从预训练到微调与对齐，从使用技术...

摘要： 本系列旨在普及那些深度学习路上必经的核心概念，文章内容都是博主用心学习收集所写，欢迎大家三联支持！本系列会一直更新，核心概念系列会一直更新！欢迎大家订阅

VanillaNet，是一种强调简洁性和优雅设计的新型神经网络架构。VanillaNet 通过避免深度结构、跳过连接和复杂的操作（如自注意力机制），实现了在计算...

这篇论文介绍了一种名为 EfficientFormerV2 的新型高效视觉模型，旨在解决如何在移动设备上实现与 MobileNet 相当的模型大小和推理速度的同...

论文提出了一种新的神经网络架构 FasterNet，旨在通过提高浮点运算每秒(FLOPS)来实现更快的网络速度，同时不牺牲准确性。通过重新审视流行的卷积操作，发...

论文题目：EfficientViM: Efficient Vision Mamba with Hidden State Mixer based State Sp...

adata.h5ad中存储的是已经初次注释好的对象adata。其中self_annotation列是细胞类型注释。

Python: 3.7 或更高版本（推荐 3.8 或 3.9，与 PyTorch 和 Transformers 兼容性更好）。

📝前言说明： ●本专栏主要记录本人的基础算法学习以及LeetCode刷题记录，主要跟随B站博主灵茶山的视频进行学习，专栏中的每一篇文章对应B站博主灵茶山的一个...

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继续写《从0开发大模型》系列文章，本文主要介绍预训练过程。 预训练是目的是让模型学习知识，需要将预处理的数据（《机器学习|从0开发大模型之数据预处理》）中生成的...

在深度学习中，求导几乎是所有优化算法的关键步骤，但是对于单个值的求导比较简单，但是如果对于模型训练过程中每次都需要手动求导就很麻烦，因此深度学习框架都提供了自动...

Mojo被设计为Python的超集，如果了解Python，那么Mojo代码的入门也不难。 Mojo旨在解决其他任何语言都无法解决的各种人工智能开发挑战，因为Mo...

论文提出了一个全卷积掩码自编码器框架和一个新的全局响应归一化（Global Response Normalization, GRN）层，用于增强 ConvNeX...