文章目录前言网络结构Backbone数据读取Loss计算模型预测预测结果后处理预测框转换训练tensorboard可能会出现的现象总结论文:https://arxiv.org/abs/1904.07850前言之前博文介绍的目标检测算法如：Yolo系列、FasterRCNN等，这些基于先验框去进行预测的目标框的算法，我们称为anchor-base。即使是anchor-base中的one-stage算法，因为其复杂后处理，也常常被人诟病不是真正的end2end算法。在目标检测领域中，还有另一种不用基于先验框的模式，我们称之为anchor-free。anchor-free的定义就很简单了，输入一张图
我们都知道，ChatGPT是一款由OpenAl开发的自然语言处理模型，可以用于回答各种问题、完成各种自然语言任务！以下是ChatGPT的使用指南，这个ChatGPT的使用指南操作非常简单！！即便是咱们年纪大的外婆都能看懂怎么使用！就算她一点也不懂AI、也从来没有问过任何问题！！只要向ChatGPT提问或打个招呼，它都会及时回应！而且ChatGPT还能聊人生哲学、科技趋势等高级话题。让咱们的外婆也来感受一下ChatGPT带来的智慧与乐趣吧！具体操作步骤：1、首先，确定你要解决的问题或任务在开始使用ChatGPT之前，请先确定你要解决的问题或任务，比如：常识、学科、技术、翻译、设计等...问题，C
SDP出现的背景SDP全称是SoftwareDefinedPerimeter，即软件定义边界，是由国际云安全联盟CSA于2013年提出的基于零信任(ZeroTrust)理念的新一代网络安全技术架构。一个经典访问关系普遍都可汇总为这样的访问模型：【终端】-【网络】-【业务系统】。访问最初是由终端产生请求，通过网络发送给业务系统，系统响应请求，通过网络，反馈结果，终端展示结果，从而完成一个完整的访问关系。在这样的过程中企业为了保证访问的安全安全，因此需要在终端的数据要防止泄露，网络要防止被窃听和截取，业务系统要防止被攻击。这就是安全行业中常说端、管、云都安全的逻辑基础。对于业务系统而言，从诞生之日
单元测试项目管理和技术管理中做单元测试，衡量一个软件是否正常的标准，良好的单元测试以及足够多的覆盖率，至少保证关键功能，关键业务的覆盖率接近100%。gtest是谷歌公司发布的一个跨平台（Linux、MacOS、Windows等）的C++单元测试框架，它提供了丰富的断言、致命和非致命判断、参数化、死亡测试等等。两种断言：ASSERT_*：当断言失败时，产生致命错误、并终止当前函数。EXPECT_*：当断言失败时，产生非致命错误，并且不会终止当前函数。通常都会用EXPECT_*，因为能在一次测试中测试出更多的失败情况。如果要在出现失败测试时立即终止程序，则要选择ASSERT_*==注意：==因为
一、ChatGPT介绍ChatGPT是一款由OpenAI开发的人工智能技术驱动的语言模型应用。以下是ChatGPT的主要特点和功能：自然语言处理：ChatGPT可以识别和理解自然语言，包括英语、法语、德语、西班牙语等多种语言。它可以回答各种问题、提供各种建议，并与人类进行自然的对话。语言模型：ChatGPT是一种基于深度学习的语言模型，它使用了大量的语言数据进行训练，可以生成高质量的文本、提供各种各样的人工智能服务。自适应学习：ChatGPT可以根据用户的反馈和输入不断优化自己的表现，并学习新的知识和技能。多样化的应用：ChatGPT可以应用于各种领域，例如智能客服、智能写作、自动作文、智能翻
一、为什么需要自建反代OpenAI提供了两种访问方式，一种是直接在ChatGPT网页端使用的AccessToken方式，这种方式可以免费使用GPT-3.5模型，只需要登录即可使用。但缺点是不稳定，且无法扩展。另一种是使用API，注册用户可以获得5美元的赠送额度，但使用完之后就需要付费。这种方式相对更稳定，但缺点是赠送额度较少且存在限流，目前是3条/分钟。因此，对于那些希望免费使用OpenAIGPT-3.5模型的用户来说，选择AccessToken方式是比较好的选择。但是需要解决的问题是不稳定以及可能IP被封禁的问题。为了解决这些问题，我们可以自建反向代理服务来提高稳定性，并保护我们的IP地址不
瀑布模型、迭代模型、增量模型、原型模型，是项目管理常见的四种模型。每种模型都有其优缺点和适用的项目类型。项目经理针对不同的项目用对模型，才能起到事半功倍的作用。今天就讲讲这四种模型及其优缺点：如果你需要项目管理相关资料可拉到文末获取！1.瀑布模型用瀑布模型做项目就像古代匠雕刻玉石，先有完整的设计图，然后按部就班往前推进，中间不能出一点差错，追求的是“一次成型”。这就是瀑布模型，最基本也最常用的一种项目管理模型，又称线性模型。采用瀑布模型的项目依照该模型选定的阶段顺序进行，每一个阶段的工作产品都是下一个阶段工作的输入，每一个阶段只有在上一个阶段通过检查，确认完成后才开始新的阶段工作。瀑布模型
可编程增益放大器PGA（PGA:ProgrammableGainAmplifier)采用这种放大器，可通过程序调节放大倍数，使A/D转换器满量程信号达到均一化，因而大大提高测量精度。所谓量程自动转换就是根据需要对所处理的信号利用可编程增益放大器进行倍数的自动调节，以满足后续电路和系统的要求。可编程增益放大器(PGA)可在低幅值信号馈入16位ADC前对其放大，从而增大动态范围。在ADC转换前加入PGA级主要是为了增大动态范围。动态范围表明可分辨的最小步长以及最大和最小可能输入之间的比值。人话来讲：PGA可以将一个输入的小信号进行放大，可以让我们更加清晰的看到这个信号。比如：一个输入的模拟信号要求
‘我不是搞chatgpt技术的，但我很想了解一点相关的知识’。抱着这么个想法，我们用通俗的例子去了解下gpt背后概念AIGC的一部分，也就是生成式模型。例子引用了油管大佬和知乎大佬的ppt讲解与搬运。 数据来源：youtube✦ 正文深度学习属于机器学习，机器学习又可以分为两大类：生成式模型（GenerativeModel）、判别式模型（DiscriminativeModel）。 数据来源：youtube如上图，现在有一堆球，颜色信息为绿色和黄色，球的颜色为y（目标变量），坐标轴上位置为特征X。我们有个疑问，如果在坐标轴的某一位置x新放入一个球，这个球会是什么颜色的？于是就有下面两个角度考虑问
背景 随着chatgpt的发布，人工智能领域近期站上了风口浪尖。GitHubCopilot由github与OpenAI合作创建，是世界上第一个使用OpenAI的Codex模型（GPT-3的后代）制作的大规模生成式AI开发工具。GitHubCopilot作为AI结对程序员开启了软件开发的新时代，通过自动完成注释和代码让开发人员保持在流程中。自推出以来不到两年，GitHubCopilot已经编写了46%的代码，并帮助开发人员将编码速度提高了55%。 作为开发人员，想必也是想体验一把人工智能编程的，本篇文章主要介绍copilot的申请与使用方式。使用方式
