图像质量评估指标（Image

docker-compose安装anythingLLM

1、anythingLLM的docker-compose文件version:'3.8'services:anythingllm:image:mintplexlabs/anythingllm:latestcontainer_name
非ban必选·2025-03-04 14:03

使用 stress 命令进行Linux CPU 压力测试

大家好，在现代计算机系统中，对系统性能和稳定性的评估是至关重要的。特别是在服务器环境中，我们需要确保系统能够在高负载情况下稳定运行，以满足用户的需求。
寒秋丶·2025-03-04 14:32

基于HarmonyNext的ArkTS实战案例：构建高效的图像处理应用

ArkTS作为HarmonyNext的推荐开发语言，结合了TypeScript的静态类型检查与JavaScript的灵活性，非常适合开发高性能的图像处理应用。
·2025-03-04 14:59

判断一个项目或任务是CPU密集型还是IO密集型

判断一个项目或任务是CPU密集型还是IO密集型通常需要考虑以下几个方面：任务执行时间：CPU密集型：如果任务的执行时间主要消耗在CPU计算上，比如复杂的数学运算、加密解密、图像处理等，那么它可能是CPU
KK_crazy·2025-03-04 14:31

开源的向量数据库Milvus

向量在Milvus中作为基本数据单元，用于表示高维空间中的点，可以是图像、音频
研创通之逍遥峰·2025-03-04 13:27

Canvas截取视频图像

Canvas截取视频图像基本概念和作用说明Canvas和Video的结合点示例一：基本的视频截取功能示例二：使用getUserMediaAPI捕获摄像头视频流示例三：从视频帧中读取像素数据示例四：应用滤镜效果示例五
DTcode7·2025-03-04 13:24

顶配版SAM：由分割一切迈向感知一切

然而，迈向更高效的视觉感知则需要在单个模型中实现全面的视觉理解，以助力于更广泛的应用场景，如自动驾驶、安防监控、遥感以及医学图像
猛码Memmat·2025-03-04 13:23

AI大模型-提示工程学习笔记22-元提示(meta-prompting)

目录1.元提示的核心思想(1)传统提示的局限性(2)Meta-Prompting的解决方案2.Meta-Prompting的工作流程(1)元提示输入(2)提示生成(3)提示评估(可选)(4)提示选择(可选
9命怪猫·2025-03-04 13:22

Helix 是开源的私有 GenAI 堆栈，用于构建具有声明性管道、知识 （RAG）、API 绑定和一流测试的 AI 应用程序。

从语言模型到图像模型等，Helix以符合人体工程学、可扩展的方式为您的业务带来最好的开源AI，同时优化GPU内存和延迟
2301_78755287·2025-03-04 13:50

GPU与CPU：架构对比与技术应用解析

GPU以其强大的并行计算能力，在深度学习、图像处理和科学计算等领域迅速崛起，而CPU则在通用计算任务中保持其核心地位。了解GPU与CPU的设计差异和适用场景
Hello.Reader·2025-03-04 12:50

vue videojs使用canvas截取视频画面

前言刚开始做的时候太多坑，导致一直报错：Uncaught(inpromise)TypeError:Failedtoexecute‘drawImage’on‘CanvasRenderingContext2D
叫我OldFe·2025-03-04 12:19

python流水线自动化项目教程

开发环境安装必要库2.数据获取与理解4.模型训练流水线6.模型保存7.模型部署（简单Web服务）8.测试模型部署总结前言以下是一个使用Python构建简单机器学习流水线自动化项目的教程，涵盖数据预处理、模型训练、模型评估和模型部署等主要步骤
小白教程·2025-03-04 12:46

算法15--BFS

BFS原理经典例题解决FloodFill算法[733.图像渲染](https://leetcode.cn/problems/flood-fill/description/)[200.岛屿数量](https
黑眼圈的小熊猫·2025-03-04 12:42

SFT与RLHF的关系

以下是关键要点：1.核心关系SFT：基于标注的高质量样本（如问答对、指令-回答数据），以监督学习方式直接调整模型参数，使模型初步掌握特定任务（如对话生成）的基础能力。
一只积极向上的小咸鱼·2025-03-04 11:12

测试工程师的DeepSeek提效1：测试设计

本文将详细介绍DeepSeek在测试工程师日常工作中的应用技巧，并通过实际例子和场景说明，展示如何充分利用DeepSeek提升测试效率和质量。
艳Yansky·2025-03-04 11:09

AttnGAN: Fine-Grained Text to Image Generation with Attentional Generative Adversarial Networks

《AttnGAN:Fine-GrainedTexttoImageGenerationwithAttentionalGenerativeAdversarialNetworks》是CVPR2018文本生成图像的文章
EwanRenton·2025-03-04 10:31

深入解析无线测试软件：提升Wi-Fi性能的关键工具

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：无线测试软件对于评估和优化无线网络至关重要，它能够分析AP性能，包括信号强度、信道干扰和网络覆盖范围。
腐国喵小姐·2025-03-04 09:22

树莓集团董事长谋略：构建全国第五代产业园的智慧

例如，通过智能传感器实时监测园区内的能源消耗、环境质量等数据，进行智能化调控，提高园区的运营效率和管理水平。在绿色发展方面，董事长注重可持续发展
树莓集团·2025-03-04 09:21

树莓集团现状最新进展：宜宾园区业务再添新篇

这一成果不仅提升了宜宾园区在智能制造领域的竞争力，还为当地的制造业企业提供了更先进的质量检测手段。目前，已有多家
树莓集团·2025-03-04 08:21

【Python】OpenCV算法使用案例全解

OpenCV算法使用案例全解前言OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它提供了大量的图像和视频处理功能。
岱宗夫up·2025-03-04 07:43

按键精灵找图的原理及影响找图效率的因素

按键精灵找图的原理主要是基于图像识别算法，具体涉及像素点的颜色值和位置比对。以下是对该原理的详细解释：一、图像像素点的基本概念图像是由一个个颜色块组成的，这些颜色块非常小，通常看不出有明显的分块界限。
学自动化的小白·2025-03-04 07:43

Apipost 和 Apifox：国产接口工具的深度对比

在软件开发领域，接口测试工具是提升开发效率和保障项目质量的关键。Apipost和Apifox作为两款热门的国产接口测试工具，各自具备独特的优势和功能。
绿色果酱·2025-03-04 07:42

解决CPU/ABI： No system images installed for this target.

一、问题：在eclipse创建AVD设备的时候无法正常创建虚拟设备，报错：Nosystemimagesinstalledforthistarget.二、原因：SDK里面缺少了system-images文件
依旧很淡定·2025-03-04 07:10

《解锁HarmonyOS NEXT高阶玩法：艺术图像识别功能开发全攻略》

在艺术领域，AI图像识别技术能够帮助艺术从业者、爱好者快速识别艺术品风格、作者，甚至挖掘艺术品背后的历史文化信息。
·2025-03-04 05:15

Docker 学习（一）

2、镜像（Image）只读模板，用于创建容器。由多层文件系
酥暮沐·2025-03-04 05:58

微信小程序点击图片保存到相册

小程序实现点击图片保存到相册温馨提示：小程序图片在本地保存成功后放到线上失效，应该是没有设置合法的文件下载域名//下载事件函数bindImage:function(e){varurl=e.currentTarget.dataset.img
ToDeer·2025-03-04 05:27

微信小程序保存图片到本地

utils/util文件constsaveImageLocal=function(url){wx.downloadFile({url,success(res){wx.saveImageToPhotosAlbum
吴冬雪~·2025-03-04 05:56

神经网络之CNN文本识别

1.参考我的第一篇文章了解CNN概念神经网络之CNN图像识别(torchapi调用)-CSDN博客2.框架目前对NLP的研究分析应用最多的就是RNN系列的框架，比如RNN,GRU,LSTM等等，再加上Attention
邪恶的贝利亚·2025-03-04 05:56

RuntimeError: The size of tensor a (4) must match the size of tensor b (3) at non-singleton dimensio

出现：RuntimeError:Thesizeoftensora(4)mustmatchthesizeoftensorb(3)atnon-singletondimension0的解决办法：把代码中Image.open
费马的弟弟费劲·2025-03-04 04:50

echarts制作词云图

阿里巴巴图标库2、图片转base64网站3、echarts-wordcloud.min.js文件4、echarts.min.js文件二、全部代码如果要使用自定义图案需要注意：1、创建图片：varmaskImage
ヾぁ影おジღ·2025-03-04 04:47

MoneyPrinterTurbo：一键生成短视频的AI神器

然而，制作一部高质量的短视频不仅需要创意，还需要大量的时间和精力。
Devil、Feng·2025-03-04 04:16

CocoaPods错误：CDN: trunk URL couldn't be downloaded:......(Connection refused

执行podsearch时候出错：$podsearchYYWebImage报错信息：CDN:trunkURLcouldn'tbedownloaded:https://raw.githubusercontent.com
auspark·2025-03-04 02:36

《基于Django和ElasticSearch的学术论文搜索推荐系统的设计与实现》开题报告

选题的国内外现状与总结（一）国内现状（二）国外现状（三）总结三、选题的主要内容和拟解决关键问题（一）主要内容1.数据库设计与实现2.搜索功能实现3.推荐功能实现4.用户管理与交互功能实现（二）拟解决关键问题1.数据质量与整合难题解决措施
Python数据分析与机器学习·2025-03-04 02:04

RagFlow专题三、RagFlow 关键技术（向量数据库、文档分块、Prompt 设计与召回排序优化）

文档分块、Prompt设计与召回排序优化在前一篇文章中，我们详细探讨了RagFlow的核心架构，包括数据检索、语义搜索（BM25&向量搜索）以及知识融合，并了解了如何通过RagFlow机制优化信息检索和生成质量
伯牙碎琴·2025-03-04 02:33

AI写作助手哪家强？综合对比就数它！BKAI

它们能够极大地提升写作效率和文本质量。然而，面对市场上众多的AI写作助手，如何选择最适合自己的工具？AI写作助手的关键功能AI写作助手的核心功能包括文本生成、校对编辑、风格优化和创意生成。
·2025-03-04 02:41

python valueerror函数使用_python – 具有张量流的语义分段 – 损失函数中的ValueError(稀疏 – softmax)...

我的输入图像数据暂时是750x750x3RGB图像.在通过网络运行后,我使用shape[batch_size,750,2]的logits进行损失计算.这是一个二进制分类–我这里有两个类,[0,1]在我的标签中
创新工场·2025-03-04 02:00

DynamicSparse-MobileNet (DSMNet) 用于低功耗图像分类

目录DynamicSparse-MobileNet(DSMNet)用于低功耗图像分类一、模型背景与动机二、模型创新点详细解析1.动态稀疏计算路径2.自适应通道缩放3.熵感知知识蒸馏三、数据集与预处理四、
闲人编程·2025-03-04 01:29

Vue 3 组件库开发实战：打造基础 UI 组件库并发布 - 构建可复用的 Vue 组件资产

今天，我们将迈向Vue3组件化开发的更高阶段，聚焦于组件库的开发与发布，构建可复用的Vue组件资产，提升团队协作效率和项目开发质量。在实际项目开发中，尤其是大型项目或团队协作开发中，组件的复用性至关
Neo Evolution·2025-03-04 01:57

matlab实现磨皮美颜效果

原理matlab实现磨皮美颜效果主要是对图像进行低通滤波，滤除或大部分衰减图像的高频分量，留下其中的低频分量，使得图像可以降噪，平滑。
Neo Evolution·2025-03-04 01:56

SpringBoot四大核心特性（四）

审计、运行状况和指标收集也可以自动应用于应用程序。SpringBootActuator的关键特性是在应用程序里提供众多Web端点，通过它们了解应用程序运行时的内部状况。
lihaiyang_sz·2025-03-04 01:25

ESP32驱动OV7725摄像头 | Arduino IDE

1前言使用微雪的ESP32-S3-Pico开发板和摄像头模块OV7725，在Arduino的IDE上编写驱动程序，采用上位机对图像进行显示。摄像头模块带FIFO，型号AL422B，模块如图所示1。
宽姨·2025-03-04 01:54

终于等来能塞进手机的文生图模型！十分之一体量，SnapGen实现百分百的效果

该团队的主要研究方向包括EfficientAI和图像/视频/三维生成模型。近些年来，以StableDiffusion为代表的扩散模型为文生图（T2I）任务树立了新的标准，Pi
ytsoft001·2025-03-04 01:22

AI大模型教程入门到精通，非常详细收藏我这一篇就够了！AI大模型零基础入门教程（适合小白）

这些模型通常具有高度的准确性和泛化能力，可以应用于各种领域，如自然语言处理、图像识别、语音识别等。为什么要学AI大模型？
AGI大模型学习·2025-03-04 01:21

Python服务端测试开发实战-从单元测试到性能优化【好书推荐】

而对于服务端的开发人员来说，测试不仅是保证代码质量的基础工作，也是开发过程中不可忽视的环节。
一键难忘·2025-03-04 00:20

ios swift摄像头画中画技术的探索与突破

app从前台退出时，自动开启画中画窗口，但是视频图像马上就停止了。换了新设备，原本以为就可以直接支持了，看来还是没
taopi2024·2025-03-04 00:16

DiNN学习笔记1-理论部分

DiNN学习笔记1-理论部分背景知识机器学习即服务MLaaS中的全同态加密神经网络Fhe-DiNN中的默认设定Fhe-DiNN方案神经元中的计算离散神经网络DiNN评估步骤自举的引入激活函数的同态评估对
瓜皮37·2025-03-04 00:45

大模型算法工程师的技术图谱和学习路径

对模型性能进行评估和优化，确保模型的准确性、效率和可扩
执于代码·2025-03-03 23:39

图像算法工程师的技术图谱和学习路径

01.图像算法图像算法工程师的技术图谱和学习路径涵盖了多个技术领域，从基础知识到高级算法，涉及计算机视觉、深度学习、图像处理、数学和编程等多个方面。以下是图像算法工程师的技术图谱和学习路径的详细总结。
执于代码·2025-03-03 23:09

机器学习——KNN算法实战—手写数字识别

下面我们开始实战，制作手写数字识别模型：一、cv2创建模型1、导入相关的库，这里我们用numpy和cv2两个库importnumpyasnpimportcv22、导入数据，并转化灰度图像img=cv2.
巷955·2025-03-03 23:09

数据挖掘的建模流程

1、定义数据挖掘目标任务理解指标确定2、数据取样建模抽样(大数据是用过滤后的全量数据)抽样之前需要衡量数据质量衡量的标准主要有以下几点：资料完整无缺，各类指标齐全数据准确无误，反映的都是正常状态下的数据数据抽样的方式
慢跑的Liam·2025-03-03 23:08
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