月球背面

七夕来了，让我看看不发文章的都在干嘛🎀🎀🎀🎀🎀🎀🎀🎀🎀我猜.......不可能是...... 今天继续为大家带来深度学习模型部署篇——从0部署深度学习分类模型

上节实现了基于Mediapipe的三维手部关键点检测，代码实战之后，相信大家也想进一步了解这有趣神奇的模型背后的思想，那本文就结合原始论文，用通俗易懂的语言给大家介绍一下Mediapipe手部关键点

不知道小伙伴们有没有用手势控制各种智能设备的体验。今天就带领大家从零上手，实现基于Mediapipe的手部关键点三维实时检测，通过计算机视觉和深度学习，智能定位出21个手部关键点的三维坐标，实现...

本文将介绍，如何基于Transformer架构，借鉴Bert的基本思想，做基于像素级别的图像重建任务。

深度学习模型部署篇——从0部署深度学习分类模型🥗🥗🥗今天准备来给大家介绍介绍我们如何来部署我们训练的深度学习分类模型。

随着，ChatGPT 迅速爆火，引发了大模型的时代变革。然而对于普通大众来说，进行大模型的预训练或者全量微调遥不可及。由此，催生了各种参数高效微调技术，让科研人员或者普通开发者有机会尝试微调大模型。

对图像不了解的人时常妄想去除马赛克是可以实现的，严格意义来说这确实是无法实现的。而深度学习是出现，让去除马赛克成为可能。 为了理解去除马赛克有多难，我们需要知道马赛克是什么。

随着 ChatGPT 的现象级走红，引领了 AI 大模型时代的变革，从而导致 AI 算力日益紧缺。与此同时，

自2012年起，人工智能快速发展，频繁出现在大众视野。从Alpha GO到ChatGPT，人工智能已成为不可阻挡的发展趋势。但是由于神经学习的黑盒性质，导致神经网络难以解释，且难以控制。即使