高性价比！又一漂亮合资SUV预售价10.98万起

cesium添加原生MVT矢量瓦片方案 zhu_zhu_xia cesium vue arcgis cesium webgl javascript
项目中需要基于cesium接入mvt格式的服务并支持属性拾取查询，通过一系列预研测试，最后选择cesium-mvt-imagery-provider开源插件完成，关键源码信息如下：npmicesiumcesium-mvt-imagery-provider//安装依赖包//加载图层importCesiumMVTImageryProviderfrom"cesium-mvt-imagery-provid
数字孪生技术为UI前端注入新活力：实现产品设计的沉浸式体验 ui设计前端开发老司机 ui
hello宝子们...我们是艾斯视觉擅长ui设计、前端开发、数字孪生、大数据、三维建模、三维动画10年+经验!希望我的分享能帮助到您!如需帮助可以评论关注私信我们一起探讨!致敬感谢感恩!一、引言：从“平面交互”到“沉浸体验”的UI革命当用户在电商APP中翻看3D家具模型却无法感知其与自家客厅的匹配度，当设计师在2D屏幕上绘制汽车内饰却难以预判实际乘坐体验——传统UI设计的“平面化、静态化、割裂感”
seaborn又一个扩展heatmapz qq_21478261 #Python可视化 matplotlib
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Topview Avatar 2深度实测：AI数字人带货的新高度，还是又一个营销噱头？神码小Z AI工具人工智能
在AI数字人赛道越来越卷的今天，各家产品都在宣传自己的"独门秘技"。最近，TopviewAI推出的Avatar2引起了我的注意——号称突破了产品尺寸限制，实现了"万物皆可带"。作为一个经常需要制作营销视频的内容创作者，我决定亲自上手测试一番，看看这款工具是否真的像宣传的那样强大。TopviewAvatar2是什么？革命性升级还是渐进式改良？TopviewAvatar2是TopviewAI推出的第二
第一次在CSDN 使用Markdown编辑页，就看到了完美的语法，在此处，我记录一下撰卢编辑器笔记
这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML图表FLowchart流程图导出与导入导出导入欢迎使用Mark
AI问答之手机相机专业拍照模式的主要几个参数解释 piaopiaolanghua 拍摄曝光时间 ISO感光度
一、背景近期突然想了解下手机的专业拍照模式，了解如何拍出拖尾效果，譬如拍摄运动的车辆，长曝光拍摄星空，甚至能够拍到卫星（再来个漂亮的拖尾），因此想到先了解下手机相机专业模式的参数再说，通过AI问答，学习了下，也就有了本文。二、主要参数详细解释截图显示了在“专业”模式下设置的典型核心参数。这些参数共同决定了照片的曝光、清晰度、色彩和焦点。下面逐一解释每个参数及其典型用法：1、ISO640解释：ISO
LLM-生成器判别器的实现
总结首先，使用GPT模型获取每个词的生成概率pLLMp_{LLM}pLLM。然后，使用训练好的生成判别器，对每个可能的生成结果进行打分，得到pθ(c∣x1:t)p_\theta(c|x_{1:t})pθ(c∣x1:t)。最后，结合两者的输出，用贝叶斯规则调整每个词的概率，选择调整后的概率最高的词作为输出。通过这样的组合，生成过程可以更好地满足预期需求，如生成符合特定风格或格式的文本。要在使用已经预
NVIDIA 系列之使用生成式 AI 增强 ROS2 机器人技术：使用 BLIP 和 Isaac Sim 进行实时图像字幕制作知识大胖 NVIDIA GPU和大语言模型开发教程人工智能机器人
简介在快速发展的机器人领域，集成先进的AI模型可以显著增强机器人系统的功能。在本博客中，我们将探讨如何在ROS2（机器人操作系统2）环境中利用BLIP（引导语言图像预训练）模型进行实时图像字幕制作，并使用NVIDIAIsaacSim进行模拟。我们将介绍如何实现一个ROS2节点，该节点订阅摄像头源、应用BLIP模型进行图像字幕制作，并实时显示结果。这种集成展示了生成式AI在增强人机交互方面的强大功能
初学者如何选购性价比国产电钢琴？指尖跃动的 C 大调电钢琴
内容概要本文专为初学者设计，系统解析选购性价比国产电钢琴的关键要点。我们将从选购指南入手，深入探讨手感还原度（如逐级重锤技术和实木琴键设计）、音质稳定性（高复音数确保不跑音）、实用功能（如耳机插孔避免扰民）及性价比策略（低价位结合零调音成本）。随后，推荐高性价比型号，例如贝琪电钢琴，并全面分析其优缺点，帮助读者明智决策。此外，常见问题部分将解答入门常见困惑。为清晰展示核心内容，下表概述文章结构：文
【AI大模型】LLM模型架构深度解析：BERT vs. GPT vs. T5 我爱一条柴ya 学习AI记录 ai 人工智能 AI编程 python
引言Transformer架构的诞生（Vaswanietal.,2017）彻底改变了自然语言处理（NLP）。在其基础上，BERT、GPT和T5分别代表了三种不同的模型范式，主导了预训练语言模型的演进。理解它们的差异是LLM开发和学习的基石。一、核心架构对比特性BERT(BidirectionalEncoder)GPT(GenerativePre-trainedTransformer)T5(Text
互联网摸鱼日报(2025-07-10) 每日摸鱼大王每日摸鱼新闻业界资讯
互联网摸鱼日报(2025-07-10)钛媒体盒马超永辉位列三甲，奥乐齐中国一年翻倍|钛媒体独家广汽菲克败走中国，合资“躺赢”时代落幕｜钛度车库白牌才是县城的“救世主”抖音终于抢到了周杰伦爆火的AI4Research，被哈工大车万翔团队讲明白了罗马仕倒下，下一个会是安克吗？马来西亚，东南亚旅游新“一哥”？创造AI安全领域的AlphaGo时刻，Xbow获得7500万美元B轮融资罗马仕之死最卖座的脱口秀
虚拟视频器：为QQ等通讯软件添加创意功能 TEDDYYW
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：虚拟视频技术提供了一种模拟摄像头的新方法，使得用户能创建虚拟的视频源，用于在线视频通话中展示预定内容而非真实画面。该软件支持QQ、MSN等主流通讯工具，使用户能控制和自定义视频通话的呈现方式。通过使用虚拟视频器，用户可以在各种场景下（如在线演示、隐私保护、教育培训和艺术创作）展示静态图像、预录制视频或实时视觉效果，增强视频通信的个性化和灵活性。1.虚拟视频技术
如何使用Python实现交通工具识别
如何使用Python实现交通工具识别文章目录技术架构功能流程识别逻辑用户界面增强特性依赖项主要类别内容展示该系统是一个基于深度学习的交通工具识别工具，具备以下核心功能与特点：技术架构使用预训练的ResNet50卷积神经网络模型（来自ImageNet数据集）集成图像增强预处理技术（随机裁剪、旋转、翻转等）采用多数投票机制提升预测稳定性基于置信度评分的结果筛选策略功能流程用户通过GUI界面选择待识别图
matlab画信号图方法,献给初学者：手把手教你绘制信号通路图
信号通路是指能将细胞外的分子信号经细胞膜传入细胞内发挥效应的一系列酶促反应通路。细胞信号通路图是科研研究过程中最常见也是最常用到的，如何绘制适合我们自己科研课题的信号通路图呢？可以试试pathwaybuildertool软件。这款软件简单易学，即便是零基础的同学，也可以做出漂亮的信号通路。1.首先，打开PathwayBuilderTool2.0软件，软件自带分子生物学会用到的基本元素，如不同的细胞
【深度学习实战】当前三个最佳图像分类模型的代码详解云博士的AI课堂大模型技术开发与实践哈佛博后带你玩转机器学习深度学习深度学习人工智能分类模型机器学习 Transformer EfficientNet ConvNeXt
下面给出三个在当前图像分类任务中精度表现突出的模型示例，分别基于SwinTransformer、EfficientNet与ConvNeXt。每个模型均包含：训练代码（使用PyTorch）从预训练权重开始微调（也可注释掉预训练选项，从头训练）数据集目录结构：└──dataset_root├──buy#第一类图像└──nobuy#第二类图像随机拆分：80%训练，20%验证每个Epoch输出一次loss
loam的scanRegistration.cpp文件学习
上一篇博客解析了imuhandler和AccumulateIMUShift()函数，知道了imu预积分。本篇文章就一块看看，点云生成以及点云特征是如何提取的。一、首先看订阅点云函数voidlaserCloudHandler(constsensor_msgs::PointCloud2ConstPtr&laserCloudMsg)。先看代码了//接收点云数据，velodyne雷达坐标系安装为x轴向前，
语音信号基础篇1-预加重(Pre-emphasis) 沐黎~ 信号与系统语音识别人工智能
预加重就是对语音信号的高频进行补偿，语音信号90%能量集中在有效带宽低频分量上，高频分量频谱(一般我们用其幅度谱，通俗将就是频谱的模长或者绝对值长度)较小，我们让它变大一定，占比多，增强其高频分量。预加重原理也非常简单，其时域表达式非常简单，如下式子：公式中：一般取0.97时域看着就简单后一个减去前一个，看不出有什么规律，我们对其进行z变换，可得：合并同类项，可得：自变量为z，我们画出z变化后的频
Python 语音识别系列-实战学习-语音识别特征提取
Python语音识别系列-实战学习-语音识别特征提取前言1.预加重、分帧和加窗2.提取特征3.可视化特征4.总结前言语音识别特征提取是语音处理中的一个重要环节，其主要任务是将连续的时域语音信号转换为连续的特征向量，以便于后续的语音识别和语音处理任务。在特征提取阶段，这些特征向量能够捕捉到语音信号中的关键信息，如音调、音色和音节等。特征提取主要可以分为以下几个方面：时域特征提取：包括自相关函数、方差
基于MATLAB的语音信号预处理
3.1.语音信号的预加重处理对语音的的高频部分进行加重以去除口唇部分的影响，就必须要对输入的数字语音信号进行预加重处理，以此来增加语音的高频分辨率。通常通过传递函数为的一阶FIR高通数字滤波器来实现预加重，其中为预加重系数，0.9<<1.0。设n时刻的语音采样值为X(n),经过预加重处理的结果为，这里取=0.98。图3.1为该高通滤波器的幅频特性及相频特性。图3.2中分别给出了预加重前和预加重后的
开学了要记得英雄王二小
《开学了要记得英雄王二小》作家／罗光记‌‎时光荏苒，岁月如梭，转眼间又是一年开学季。在这个充满希望和梦想的时刻，我不禁想起了那个勇敢的名字——王二小，他的故事像一股清流，激励着一代又一代的学生。‌‎‌‎王二小，原名闫富华，一个普通的农村孩子，却有着不平凡的命运。1929年5月，他出生在南滚龙沟村，一个贫穷但充满爱的家庭。11岁那年，他失去了双亲，成了一个孤儿。然而，命运的捉弄并没有击垮他，反而激发
又双叒叕是它！MySQL 外键的“隐形杀手”：MyISAM 引擎再现江湖 ✨ 小丁学Java Spring Data JPA mysql 数据库
又一次遇到MyISAM引擎引发的外键问题，这确实是一个非常经典的“坑”。这次我们来详细记录并分析这个“隐形杀手”，希望能帮助更多开发者避开它！又双叒叕是它！MySQL外键的“隐形杀手”：MyISAM引擎再现江湖！你好，我是坚持哥！在软件开发中，有些错误就像“老朋友”一样，隔一段时间就会来“拜访”你一次。最近，我的SpringBoot项目在启动时又遇到了一个熟悉的SQLException，日志里赫然
大模型服务的推理优化探索半吊子全栈工匠
【引】有的事情别人不问时我们明白，一旦要我们解释它我们就不明白了，而这正是我们必须留心思索的东西。于是，开启了一次又一次的论文阅读之旅。开发并部署大模型应用肯定要考虑它们的服务成本。然而，钱并不是唯一的考虑因素，如果不能解决模型性能方面的问题，即使有很大的预算，大模型服务仍会受到影响。本文尝试讨论将LLM推理服务更改为高吞吐量引擎的挑战与应对方法。1.大模型服务面临的挑战大模型的能力令人惊叹，但其
机器学习每周挑战——二手车车辆信息&交易售价数据梦想成为一名机器学习高手机器学习 python 人工智能
这是数据集的截图目录背景描述数据说明车型对照：燃料类型对照：老规矩，第一步先导入用到的库第二步，读入数据：第三步，数据预处理第四步：对数据的分析第五步：模型建立前的准备工作第六步：多元线性回归模型的建立第七步：随机森林模型的建立问题：背景描述本数据爬取自印度最大的二手车交易平台CARS24，包含8000+该平台上交易车辆的关键评估信息。CARS24成立于2015年，总部位于印度古尔冈，是一个在印度
从数据集视角看——大语言模型（LLMs）的训练、微调和推理爱看烟花的码农 AIGC NLP 语言模型人工智能自然语言处理
1.大语言模型训练的整体框架大语言模型的训练是一个复杂的过程，涉及数据准备、模型架构、优化策略和推理部署。以下是整体框架的详细分解：1.1训练阶段预训练：在海量文本数据上学习通用语言表示，类似于“学习语言的百科全书”。微调：针对特定任务调整模型参数，类似于“针对考试复习重点内容”。指令微调：在对话或指令数据集上优化，使模型更适合交互式任务。推理：使用训练好的模型进行预测或生成。1.2核心组件数据集
大型语言模型中的提示工程系统综述：技术与应用 AI专题精讲 Paper阅读语言模型人工智能自然语言处理
摘要提示工程已成为扩展大型语言模型（LLMs）和视觉语言模型（VLMs）能力的不可或缺的技术。这种方法利用任务特定的指令（称为prompt），在不修改核心模型参数的情况下增强模型效能。与更新模型参数不同，prompt仅通过给定指令即可引出所需的模型行为，从而实现预训练模型在下游任务中的无缝集成。prompt可以是提供上下文以引导模型的自然语言指令，也可以是激活相关知识的学习向量表示。这一新兴领域已
从实验到文化 - “混沌日”与持续混沌 weixin_42587823 混沌数据库混沌
从实验到文化-“混沌日”与持续混沌第一部分：锻炼团队的“免疫系统”-混沌日(GameDay)什么是“混沌日”？混沌日是一场有计划、有组织的演习活动。在活动中，团队成员们齐聚一堂（无论是线上还是线下），在一个受控的环境中（理想情况是生产环境，但从预生产环境开始是更安全的选择），主动触发一次模拟的真实故障场景。它就像一次针对技术团队和系统的消防演习。它的价值何在？混沌实验不仅仅测试机器，它同样也测试人
【AI大模型】深入解析预训练：大模型时代的核心引擎我爱一条柴ya 学习AI记录深度学习人工智能 ai python AI编程算法
预训练已成为现代人工智能，尤其是自然语言处理和计算机视觉领域的基石技术。它彻底改变了模型开发范式，催生了BERT、GPT等革命性模型。本文将系统阐述预训练的核心概念、原理、方法、应用及挑战。一、预训练的本质：为何需要它？核心问题：数据标注的瓶颈监督学习依赖海量高质量标注数据，获取成本极高（时间、金钱、专业知识）。对于复杂任务（如理解语义、生成文本），标注难度呈指数级上升。标注数据稀缺导致模型泛化能
毫秒级断电+AI预警：广州曼顿智能空开如何重新定义电气安全？ mdkk678 人工智能安全
在智慧城市、工业4.0与“双碳”目标的推动下，电力系统正经历从传统被动响应向主动智能防控的深刻变革。广州曼顿科技推出的智能空气开关，凭借毫秒级断电技术与AI预警系统的深度融合，不仅填补了传统断路器在响应速度、故障预判和能效管理上的技术空白，更以“零时差守护”理念重塑了电气安全的新范式。一、技术突破：毫秒级断电的“物理屏障”传统断路器依赖机械结构实现过载保护，其响应时间通常在数十毫秒以上，难以应对瞬
EC800E模组 zylx1 信息与通信
EC800E-CN是移远通信专为M2M和IoT领域而设计的LTECat1无线通信模块，支持最大下行速率10Mbps和最大上行速率5Mbps，超小封装，超高性价比。同时，EC800E-CN在封装上兼容EC800M-CN、EC800N-CN和EC800G-CN模块。EC800E-CN采用镭雕工艺，镭雕工艺具有外观更好看、金属质感强、散热更好、信息不容易被抹除、更能适应自动化需求等优点。EC800E-C
中文大模型的技术债问题大鹏的NLP博客大模型 transformer 大模型
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这篇继续结合例子来深入了解下Method组件动态变更方法字节码的实现。通过前面一篇，知道ClassVisitor 的visitMethod()方法可以返回一个MethodVisitor的实例。那么我们也基本可以知道，同ClassVisitor改变类成员一样，MethodVIsistor如果需要改变方法成员，注入逻辑，也可以
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