深度学习基础——PyTorch简介和Tensor张量详解
PyTorch具有悠久的历史，它的前身 Torch 是用Lua写的机器学习框架，后来受到 Facebook、NVIDIA (著名显卡生产厂商)、Uber 等大公司以及斯坦福大学、卡内基梅隆大学等著名高校的支持。下面，就让我们走进PyTorch的世界。
AI计算机视觉笔记十四：YOLOV5环境搭建及测试全过程
本文详细记录了在Windows 10环境下从零开始搭建yolov5环境并进行测试的全过程，涵盖环境配置、依赖安装及模型测试等关键步骤。文章首先介绍了所需环境（Python 3.8、yolov5-5.0），接着详细说明了如何使用Miniconda3创建与激活虚拟环境，并通过具体命令演示了如何下载安装yolov5及相关依赖库。最后，通过一系列命令展示了如何下载预训练模型并对示例图像进行目标检测，同时解决了一些常见错误。适合初学者跟随实践。如需转载，请注明原文出处。
FastAPI + ONNX 部署机器学习模型最佳实践
本文介绍了如何结合FastAPI和ONNX实现机器学习模型的高效部署。面对模型兼容性、性能瓶颈、服务稳定性和安全性等挑战，FastAPI与ONNX提供了高性能、易于开发维护、跨框架支持和活跃社区的优势。通过将模型转换为ONNX格式、构建FastAPI应用、进行性能优化及考虑安全性，可以简化部署流程，提升推理性能，确保服务的可靠性与安全性。最后，以手写数字识别模型为例，展示了完整的部署过程，帮助读者更好地理解和应用这些技术。
基于ViT主干的扩散模型技术，开源！
近期大火的OpenAI推出的Sora模型，其核心技术点之一，是将视觉数据转化为Patch的统一表示形式，并通过Transformers技术和扩散模型结合，展现了卓越的scale特性。
