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涌动与突破2024年,科技的浪潮汹涌澎湃,人工智能、量子计算、脑机接口等前沿技术如同璀璨星辰,方便了大家的日常生活,也照亮了人类未来的道路。这一年,科技的突破与创新不断刷新着人们对未来的想象。那么回顾2024年的科技技术圈,都给大家留下哪些印象深刻的技术和事件呢?又给技术圈的未来带来哪些影响和变化呢?一、浪潮涌动:科技开启新纪元2024年的开篇,科技的浪潮已然汹涌。1月底,马斯克旗下的Neural
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- 优秀的软件工程师需要具备什么
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- 基于OpenCV的答题卡识别系统(附全部源码)
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本项目基于Python和OpenCV图像处理库,在Windows平台下开发了一个答题卡识别系统。系统运用精巧的计算机视觉算法,实现了批量识别答题卡并将信息导出至Excel表格的功能。这一解决方案使得答题卡的判卷过程变得轻便、高效且准确。首先,我们以Python语言作为开发基础,结合OpenCV图像处理库,为系统提供了强大的图像处理和分析能力。这使得我们能够在图像中准确地定位答题卡,检测填涂区域,以
- 什么是ISP?
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ISP(Imagesignalprocessor)图像信号处理,用于处理图像信号传感器(sensor)输出的图像信号。广义的ISP:ISP通过一系列数字图像处理算法完成对数字图像的效果处理。主要包括坏点校正、去噪、强光抑制、背光补偿、色彩增强、镜头阴影校正等处理。ISP的控制结构上图所示,lens将光信号投射到sensor的感光区域后,sensor经过光电转换,将bayer格式的原始图像送给ISP
- 基于 PyTorch 的深度学习模型开发实战
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个人主页:一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注引言深度学习已广泛应用于图像识别、自然语言处理、自动驾驶等领域,凭借其强大的特征学习能力,成为人工智能的核心技术之一。PyTorch作为当前流行的深度学习框架,提供了灵活的张量操作和动态计算图,便于模型的快速开发和调试。本教程将通过一个完整的深度学习模型开发流程,从数据预处理、模型构建、训练与优化、评估以及部署,帮助读者深入理解深度学习的关键技术
- 构建桌面聊天助手:Mistral AI、LangChain 和 Tkinter 的结合
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在人工智能(AI)技术日新月异的今天,大型语言模型(LLMs)和LangChain成为了炙手可热的话题。作为一名开发者,我最近进行了一项实验,旨在创建一个实用的工具,将强大的AI功能与Python编程语言的简洁性结合起来,为用户提供便捷的服务。这次实验的成果是一款专为记者设计的桌面聊天助手,它使用了MistralAI提供的强大自然语言处理能力,并通过LangChain进行集成,同时利用Tkinte
- AIGC算法工程师 面试八股文
沉迷单车的追风少年
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目录八股文1、简述DDPM的算法原理2、什么是重参数化技巧?DiffusionModels和VAE中的重参数化技巧是如何使用的?VAE中的重参数化技巧DiffusionModels中的重参数化技巧3、什么是马尔可夫过程?DDPM中的马尔可夫链是如何定义的?马尔可夫过程DDPM马尔可夫链4、为什么DDPM前向过程中前期加噪少,后期加噪多?5、VAE和DiffusionModels中的变分推断是什么?
- 开源与闭源:AI模型发展的双重路径之争
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前言随着人工智能(AI)技术的飞速发展,AI模型的应用已经渗透到各行各业,从医疗、金融到制造、教育,无不受到AI技术的深刻影响。在讨论一个AI模型“好不好”“有没有发展”时,绕不过“开源”和“闭源”两条发展路径。两者各有利弊,且分别代表了不同的技术哲学和商业模式。那么,究竟哪一种路径更有前景?本文将深入探讨开源与闭源AI模型的发展路径,分析它们的优势与挑战,并探讨未来的趋势。一、开源AI模型的发展
- 数字人+虚拟展厅:开启互动展览新篇章!
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“数字人+展厅”这一组合正逐渐成为展览展示领域的新宠,它融合了最前沿的人工智能、虚拟现实、增强现实等技术,为观众带来了前所未有的互动新体验。数字人,即利用计算机图形学、人工智能等技术生成的具有人类外貌、行为和交互能力的虚拟形象。这些数字人不仅在外形上栩栩如生,还能通过自然语言处理、语音识别与合成等技术实现与人类的实时交互,模拟出真实的人际对话和情感表达。展厅应用的优势增强互动性:数字人作为展厅的虚
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摘要Llama3.1,一款先进的语言模型,以其庞大的参数量和卓越的性能而闻名。本文将分析Llama3.1在不同规模版本中—405B、70B和8B—的多语言处理能力和长上下文理解能力,探讨其在人工智能领域的应用潜力。引言随着人工智能技术的飞速发展,语言模型已成为处理和理解人类语言的关键工具。Llama3.1模型以其不同规模的版本,提供了多样化的应用场景和解决方案。本文将重点探讨这些版本的多语言处理能
- 《DeepSeek R1:开源大模型的破局者》
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惊爆!中国开源大模型震撼登场在人工智能领域的激烈竞争中,一场震撼全球的技术革命正悄然发生。2025年1月20日晚,一家来自中国的人工智能初创公司——DeepSeek(深度求索),如同一颗耀眼的新星,划破了AI世界的夜空,发布了其最新推理模型DeepSeek-R1正式版。这一消息迅速在全球范围内引发了轩然大波,犹如巨石投入平静的湖面,激起千层浪。消息一经传出,各大科技媒体纷纷将其置于头条位置,相关报
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作者简介:Java领域优质创作者、CSDN博客专家、CSDN内容合伙人、掘金特邀作者、阿里云博客专家、51CTO特邀作者、多年架构师设计经验、多年校企合作经验,被多个学校常年聘为校外企业导师,指导学生毕业设计并参与学生毕业答辩指导,有较为丰富的相关经验。期待与各位高校教师、企业讲师以及同行交流合作主要内容:Java项目、Python项目、前端项目、PHP、ASP.NET、人工智能与大数据、单片机开
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- 各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
bozch
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各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
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如何计算一个对象的大小呢?
 
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1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
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1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
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- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
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单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
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- Mockito异常测试实例
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import static org.mockito.Mockito.when;
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前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
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- 【Linux命令三】Top命令
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Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
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平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
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- [职业与教育]青春之歌
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- C语言学习homework1
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- select in order by , mysql排序
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Mac 在国外很受欢迎,尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解,毕竟 Mac 设计美观,简单好用,没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢?从个人使用经验来看我想有下面几个原因:
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