图像文本

Transformer动画讲解 - 工作原理

Transformer模型在多模态数据处理中扮演着重要角色，其能够高效、准确地处理包含不同类型（如图像、文本、音频、视频等）的多模态数据。
ghx3110·2025-03-15 19:16

谷歌Gemini 3大模型发布，AI领域再掀波澜！

从智能语音助手到图像识别技术，从自动驾驶汽车到医疗诊断辅助系统，AI正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。在这
广拓科技·2025-03-15 19:14

TEX Quotes(UVA 272)

题目标签:点这里懒人题干给你一文本，将其中奇数个"替换为``（两个`），偶数个"替换为''（两个'）。DescriptionTEX是由DonaldKnuth开发的一种排版语言。
(❁´◡`❁)Jimmy(❁´◡`❁)·2025-03-15 19:42

Transformer架构在生成式AI中的应用解析

文章目录1.Transformer架构概述1.1Transformer的核心思想1.2Transformer架构的优势2.Transformer在文本生成中的应用2.1GPT系列：基于Transformer
二进制独立开发·2025-03-15 19:11

【大一新生必收藏系列】❤机器学习7大方面，30个数据集。纯干货分享❤

.记住了就可以跟同学装起来了嗷....目录.纯干货回归问题分类问题图像分类文本情感分析自然语言处理自动驾驶金融类...........纯干货..................在刚刚开始学习算法的时候，
.Boss.·2025-03-15 18:05

DeepSeek 使用教程及部署指南：从入门到实践

1.2DeepSeek的核心功能1.3DeepSeek的应用场景第二部分：DeepSeek使用教程2.1注册与登录2.2创建项目2.3数据导入2.4数据分析2.5文本挖掘2.6信息检索2.7保存与分享第三部分
点我头像干啥·2025-03-15 18:05

OTSU算法 （大津算法）理解&代码

OTSU算法：对图像进行二值化的算法介绍OTSU算法是一种自适应的阈值确定的方法，又称大津阈值分割法，是最小二乘法意义下的最优分割。它是按图像的灰度特性，将图像分成背景和前景两部分。
当代女大学生·2025-03-15 18:32

QT编程之图像数据操作（QImage、QPixmap、QBitmap、QPicture）

其中：QPixmap专门为图像在屏幕上的显示做了优化。
byxdaz·2025-03-15 17:59

OpenCV学习(二十一) ：计算图像连通分量:connectedComponents(),connectedComponentsWithStats()

OpenCV学习(二十一)：计算图像连通分量:connectedComponents(),connectedComponentsWithStats()1、connectedComponents()函数ConnectedComponents
Leon_Chen0·2025-03-15 17:59

（大模型微调大模型学习路线大模型入门）_大模型 学习，吹爆！2025最详细的大模型学习路线已整理！手把手带你高效入门，大模型论文全打通！

你可以把它们想象成非常聪明的大脑，这些大脑通过阅读大量的文本、图片、声音等信息，学习到了世界的知识。
大模型老炮·2025-03-15 17:28

OTSU算法（大津算法）

Otsu算法（大津算法）是一种经典的图像二值化方法，其核心是通过最大化类间方差自动确定全局阈值。
天行者@·2025-03-15 17:28

图像拼接-UDIS详细推导和精读Unsupervised Deep Image Stitching: ReconstructingStitched Features to Images

无监督粗对齐1.基于消融的策略主要是为了找到重叠区，去除无效区2.拼接域的TransformerLayer无监督图像重建1.低分辨率变形单应性变换仅能表示同一深度的空间变换，在实际的图像拼接任务中，由于输入图像的多样性和复杂性
cccc来财·2025-03-15 17:26

python 基于混合式推荐算法的学术论文投稿系统

-对文本数据进行预处理（分词、去停用词、向量化等）。2.推荐算法设计
mosquito_lover1·2025-03-15 17:25

探究Visual Studio中的乱码问题

三个字符集概念源码字符集MSVC中/source-charset即源代码文本文件的字符集，NodePad++、记事本、VSCode这样类似的文本编辑器，可以打开源文件看一下你的字符集（文件编码）。
L-Super·2025-03-15 17:25

目标检测中衡量模型速度和精度的指标：FPS和mAP

FPS（FramesPerSecond）定义：FPS是“每秒传输帧数”的缩写，用于衡量计算机视觉系统（如目标检测、图像识别等）的实时性能。它表示系统每秒钟能够处理的图像或视频帧的数量。
asdfg1258963·2025-03-15 16:47

CIR-DFENet：结合跨模态图像表示和双流特征增强网络进行活动识别

前言：零基础学Python：Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识，成为学业升学和求职工作的先行者！【优惠信息】•新专栏订阅前200名享9.9元优惠•订阅量破200
是Dream呀·2025-03-15 15:42

2025年开源大模型全景：语言、多模态与开发工具的前沿探索

它支持文本生成、问答、翻译等多种任务，尤其在处理长篇文本时表现出色，支持高达128K的上下文长度。
软件职业规划·2025-03-15 15:08

机器学习_重要知识点整理

贝叶斯分类器、文本分类（如垃圾邮件检测）。最大似然估计（MLE）通过数据最大化似然函数，估计模型参数。线性回归、逻辑回归参数估计。假设检验判断假设是否成立（如t检验、卡方
嘉羽很烦·2025-03-15 15:06

我与DeepSeek读《大型网站技术架构》（4）

压缩资源：Gzip压缩文本文件（HTML/CSS/JS）、图片优化（WebP格式）。CDN加速：静态资源
诺亚凹凸曼·2025-03-15 15:35

长文本、知识库、微调对比

长文本、知识库和微调是三种不同的技术手段，用于增强大模型的能力。1.长文本处理•核心目标：理解和生成长篇内容。•优点：•连贯性强，适合处理需要深入理解背景信息的任务。
司南锤·2025-03-15 13:56

基于IMX6ULL的安防监控项目

应用http微服务器boa实现网页展示监控信息；利用ov5640摄像头模块采集图像信息，并移植mjpg-streamer库实现在远端网页可以查看实时监控图像；利用cgi与html交互实现控制命令的下发和监控数据上传
暗夜之眼007·2025-03-15 13:54

适合企业内训的AI工具实操培训教程（37页PPT）（文末有下载方式）

AIGC指利用人工智能技术自动生成文本、图像、音频、视频等内容，让AI协助甚
极客11·2025-03-15 12:16

QLineEdit控件：基础用法、样式表与扩展应用

本文将全面解析QLineEdit的使用方法，涵盖以下内容：基础用法：文本输入、占位符、输入限制样式表美
Quz·2025-03-15 11:40

数据标注工具及其对预训练模型性能的影响

这些模型通过在大规模无标注文本数据集上进行预训练，学习到丰富的语言知识和语义表示，并在下游任务中展现出优异的性能。BERT、GPT-3等预训练模型的出现，标志着NLP领域进入了一个新的时代。
AGI大模型与大数据研究院·2025-03-15 10:00

HarmonyNext实战：基于ArkTS的高性能图像处理应用开发

HarmonyNext实战：基于ArkTS的高性能图像处理应用开发引言在HarmonyNext生态系统中，图像处理是一个重要且具有挑战性的领域。
·2025-03-15 10:50

吴恩达机器学习笔记复盘（二）监督学习和无监督学习

语音识别，输入音频剪辑，输出文本记录。机器翻译，输入一种语言文本，输出其他语言的相应翻译。在线广告，输入广告和用户信息，预测用户是否点击广告，为公司带来大量
wgc2k·2025-03-15 09:21

大数据技术【7】

A.结构化B.非结构化C.文本D.半结构化2.Kmeans算法包括如下步骤：①在第j次迭代中，对于每个样本点，选取最近的中心点，归为该类；②更新中心点为每类的均值；③随机选取k个中心点；④j选择一项：a
星绘搜题·2025-03-15 09:50

cv君独家视角 | AI内幕系列七：EfficientViT模型：基于多尺度线性注意力模块，实现高效的高分辨率密集预测

通过一系列精心策划的文章，我们将带您深入了解AI的各个领域，从计算机视觉到文本语音等多模态领域，从基础理论到前沿技术，从行业应用到未来趋势。
cv君·2025-03-15 09:19

Google Earth Engine——导入无云 Sentinel-2 图像和NDVI计算

目录搜索和导入无云Sentinel-2图像Sentinel-2的背景打开GEE界面定义您感兴趣的领域查询Sentinel-2图像的存档过滤图像集合将图像添加到地图视图定义真彩色可视化参数探索影像定义假色可视化参数从波段组合中导出指数
此星光明·2025-03-15 09:17

深入理解 OTSU 算法（大津法——最大类间方差法）

一、算法概述OTSU算法是一种用于图像分割的自动阈值选择算法，广泛应用于图像处理领域，特别是在二值化过程中。
ZHauLee·2025-03-15 08:12

otsu算法_OTSU(大津法最大类间方差法)

OTSU基本介绍OTSU是一种确定图像二值化分割阈值的算法，由日本学者大津于1979年提出，被誉为是图像分割中全局阈值选择的最佳方法。OTSU按照图像的灰度特性，将图像分成前景和背景两部分。
weixin_39996742·2025-03-15 08:12

UNet 改进：添加Transformer注意力机制增强捕捉长距离依赖关系的能力

目录1.Transformer注意力机制2.Unet改进3.代码1.Transformer注意力机制TransformerBlock是Transformer模型架构的基本组件，广泛应用于机器翻译、文本摘要和情感分析等自然语言处理任务
听风吹等浪起·2025-03-15 08:41

(学习总结28)Linux 基本命令3

Linux基本命令3工具使用命令使用vim编辑器命令vim使用nano文本编辑器命令nano使用gcc/g++编译器命令gcc/g++使用gdb/cgdb调试器命令gdb/cgdb使用自动化构建命令make
瞌睡不来·2025-03-15 07:34

Jump Desktop for Mac v9.0.94 优秀的远程桌面连接工具 支持M、Intel芯片

应用介绍JumpDesktopforMac是一款Mac上非常强大和易用的远程桌面控制软件，支持RDP、VNC协议，无论速度、性能和流畅度上都非常不错，支持全屏、文本粘贴复制、快捷键发送等功能，在各种细节上要比微软的远程桌面优秀很多
Macdo_cn·2025-03-15 07:04

eBest AI Hub全场景接入Deepseek

一、技术赋能，智创未来Deepseek的强大基因将为eBest产品注入新的活力即时智能响应：融合海量行业智慧与互联网搜索精华，提供秒级智能建议；多模态理解能力：突破界限，无缝融合文本、代码与图像理解
eBest数字化转型方案·2025-03-15 07:01

如何优化AI模型的Prompt：深度指南

随着人工智能（AI）技术的快速发展，AI模型在文本生成、翻译、问答等领域的应用越来越广泛。在使用这些模型时，**Prompt（提示）**的质量直接影响输出结果的好坏。
Earth explosion·2025-03-15 06:23

向量库集成指南

其中，语义文本搜索是一个典型的应用，用
三月七꧁ ꧂·2025-03-15 05:16

大语言模型（LLMs）全面学习指南（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了

这些模型，包括OpenAI的GPT-4o和Google的gemini系列等，已经展现出了在理解和生成类人文本方面的令人印象深刻的能力，使它们成为各行各业的宝贵工具。
网络安全大白·2025-03-15 04:38

Python的界面案例

作为python特定的GUI界面，是一个图像的窗口，tkinter是python自带的，可以编辑的GUI界面，用来入门，熟悉窗口视窗的使用，非常有必要。
稍微认真一点·2025-03-15 04:34

Flutter 按钮组件 ElevatedButton 详解

目录1.引言2.ElevatedButton的基本用法3.主要属性4.自定义按钮样式4.1修改背景颜色和文本颜色4.2修改按钮形状和边框4.3修改按钮大小4.4阴影控制4.5水波纹效果5.结论相关推荐1
帅次·2025-03-15 01:05

HTML星球大冒险之路线图

第二章：标签大狂欢：从基础到变形2.1文本标签的魔法咒语✨幽默教学：：
我自纵横2023·2025-03-15 01:03

PyWavelets（pywt）安装与使用指南

该库广泛应用于信号处理、图像分析以及数据压缩等领域。以下是基于提供的
贾雁冰·2025-03-15 00:01

pytorch实现cifar10多分类总结

cifar-10简介：CIFAR-10是一个常用的图像分类数据集，每张图片都是3×32×32，3通道彩色图片，分辨率32×32。
L_pyu·2025-03-15 00:31

DeepSeek面试——分词算法

其核心原理是将文本分解为字节（Byte）序列，通过统计高频相邻字节对的共现频率进行逐层合并，最终形成128K扩展词表。二、BBPE的核心优势1.多语言统一处理能力跨语言
mzgong·2025-03-15 00:27

使用Python的 multiprocessing 模块实现多进程并行计算（上完整代码）

以下是一个更具体、复杂且详尽的多进程并行计算代码示例，用于分析多个大型文本文件中单词出现的频率：importmultiprocessingimporttimeimportrefromcollectionsimportCounter
小码小李·2025-03-14 23:56

自然语言处理（NLP）技术介绍

NLP技术可以应用于多个领域，例如机器翻译、情感分析、文本分类、问答系统等。以下是一些NLP技术的示例：机器翻译：NLP技术可用于将一个语言的文本自动翻译成另一个语言。
风吹晚风悠·2025-03-14 23:56

多分类—微调DistilBERT对生物医学文本进行实验方法多分类：Automated Text Mining of Experimental Methodologies from Biomedical

AutomatedTextMiningofExperimentalMethodologiesfromBiomedicalLiterature从生物医学文献中自动挖掘实验方法文本paper：https:/
小小帅AIGC·2025-03-14 23:56

数据挖掘技术介绍

数据挖掘技术介绍分类聚类关联规则挖掘预测异常检测特征选择与降维文本挖掘序列模式挖掘深度学习集成学习数据挖掘（DataMining）是一种从大量数据中提取有用信息和模式的技术，旨在从数据中发现隐藏的规律、
柒柒钏·2025-03-14 23:25

图神经网络学习笔记—高级小批量处理（专题十四）

在图像或语言领域，这一过程通常通过将每个样本缩放或填充为相同大小的形状来实现，然后将样本在一个额外的维度中分组。该维度的长度等于小批量中分组的样本数量，通常称为batch_size。
AI专题精讲·2025-03-14 23:52

医学文本分析中的命名实体识别：从理论到实践

数据预处理主要包括医学文本的标注、清洗以及数据增强三个方面。1.1医学文本的标注标注是数据预处理中的关键环节，其目的是将医学文本中的实体明确标记出来，以便模型能够学习到实体的特征和边界。
软件职业规划·2025-03-14 23:51
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