文字生成图像第5页

【深度学习与大模型基础】第7章-特征分解与奇异值分解

一、特征分解特征分解（EigenDecomposition）是线性代数中的一种重要方法，广泛应用于计算机行业的多个领域，如机器学习、图像处理和数据分析等。

lynn-66·2025-03-23 23:37

论文阅读笔记——MAGICDRIVE: STREET VIEW GENERATION WITH DIVERSE 3D GEOMETRY CONTROL

MagicDrive论文MagicDrive通过对3D数据和文本数据的多模态条件融合和隐式视角转换，实现了高质量、多视角一致的3D场景生成。

寻丶幽风·2025-03-23 22:02

【笔记】扩散模型（五）：Classifier-Free Guidance 理论推导与代码实现

论文链接：Classifier-FreeDiffusionGuidance上一篇文章我们学习了ClassifierGuidance，这种方法通过引入一个额外的分类器，使用梯度引导的方式成功地实现了条件生成

LittleNyima·2025-03-23 22:02

【论文阅读】Availability Attacks Create Shortcuts

例如，一家私人公司未经用户同意就收集了超过30亿张人脸图像，用于构建商业人脸识别模型。为解决这些担忧，许多数据投毒攻击被提出，以防止数据被未经授权的深度模型学习。

开心星人·2025-03-23 22:01

NLP高频面试题（十）——目前常见的几种大模型架构是啥样的

LLM通常指参数量巨大、能够捕捉丰富语义信息的Transformer模型，它们通过海量的文本数据训练而成，能够实现高度逼真的文本生成、复杂的语言理

Chaos_Wang_·2025-03-23 22:30

中国大陆网站用了lightHouse之后还有必要用WebPageTest么？

以下是具体原因和场景说明：一、核心结论：Lighthouse与WebPageTest的定位差异工具核心价值适用场景中国大陆场景的局限性Lighthouse提供代码级优化建议（如压缩资源、渲染阻塞修复）本地开发调试、快速生成优化清单仅反映本地

混血哲谈·2025-03-23 22:58

卷积神经网络 - 理解卷积核的尺寸 k×k×Cin

以下是详细解释：1.输入数据的结构输入形状：假设输入数据为三维张量，形状为H×W×Cin，其中：H：高度（Height）W：宽度（Width）Cin：通道数（Channelsin）多通道的物理意义：对于RGB图像

谦亨有终·2025-03-23 22:26

开发指南109-工作流节点功能

这种功能一般是这样生成的：a、实施人员定义一个

大道不孤,众行致远·2025-03-23 21:20

Python新手入门 python流程控制基础1——条件语句if~~else；if~elif~else；

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录一、条件语句是什么？

不爱纸片人·2025-03-23 21:19

HTML--表格

格式为：标题表头1表头2...表头n表头表项1......表项n-1...快捷键：table>tr*个数>td*个数二，属性补充：设置表格背景图像，可用bgcolor或background属性，在标签内设置

MK-mm·2025-03-23 20:48

实时光线追踪技术：Ray Tracing_2024-07-21_02-55-16.Tex

实时光线追踪技术：RayTracing实时光线追踪技术教程基础知识光线追踪原理光线追踪是一种渲染技术，它通过模拟光线在场景中的传播和反射来生成图像。

chenjj4003·2025-03-23 20:41

图像质量评价学习笔记02：IQA模型性能评价指标（PLCC、SROCC、KROCC、RMSE）

性能好的图像质量评价（IQA）算法，其质量评测分数会与主观质量分数高度一致，IQA有许多评价指标，为了衡量方法测试结果与主观评价之间的一致性，视频质量专家组VQEG（VideoQualityExpertsGroup

可靠的豆包蟹同志·2025-03-23 20:11

转 C# .NET4.0 混合模式程序集异常

3.App.Config修改下：123456在.NET4.0下使用Dirext3D托管库，出现“混合模式程序集是针对“v1.1.4322”版的运行时生成的，在没有配置其他信息的情况下，无法在4.0运行时中加载该程序集

weixin_30516243·2025-03-23 19:05

.net 4.0 webServices 的使用，从前端到后端，代码超全。

1、创建webServices：创建之后会生成两个文件，分别是：SecurityWebService.asmx，SecurityWebService.asmx.csSecurityWebService.asmx

静静香甜·2025-03-23 19:04

数字签名与数字证书

这里写目录标题数字签名数字证书数字证书的原理数字证书的特点如何验证证书机构的公钥不是伪造的数字签名数字签名是非对称密钥加密技术与数字摘要技术的应用，数字签名就是用加密算法加密报文文本的摘要（摘要通过hash函数得到）而生成的内容

TABE_·2025-03-23 19:03

Python 中的 Iterable、Iterator 与生成器

Python中的Iterable、Iterator与生成器Iterable（可迭代对象）Iterator（迭代器）生成器（Generator）Iterable、Iterator与生成器的关系实际应用生成器的高级用法

CavenWang·2025-03-23 19:02

软考中级软件设计师考点知识点笔记总结 day06

二叉树的遍历6.4、查找二叉树（二叉排序树）BST6.5、构造霍夫曼树+6.6、线索二叉树6.7、平衡二叉树7、图7.1、存储结构-邻接矩阵7.2、存储结构-邻接表7.3、图的遍历7.4、拓扑排序7.5、最小生成树普利姆算法

莫问alicia·2025-03-23 18:59

SQL自学：怎么创建视图

视图并不实际存储数据，而是在每次查询时动态生成结果。

m0_74823471·2025-03-23 18:26

【机器学习】朴素贝叶斯入门：从零到垃圾邮件过滤实战

全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成

吴师兄大模型·2025-03-23 18:22

如何在 Bash 中不依赖 curl 或 wget 发出 HTTP 请求并实现文件传输——/dev/tcp的妙用

这个特性最初由KornShell(ksh)引入，后来被Bash继承，其设计初衷是为了方便用户通过网络发送数据，例如生成报告或执行简单的网络操作。然而，这个功能也因其

vortex5·2025-03-23 17:50

DeepSeek 如何处理多模态数据（如文本、图像、视频）？

关注我，持续分享逻辑思维&管理思维&面试题；可提供大厂面试辅导、及定制化求职/在职/管理/架构辅导；推荐专栏《10天学会使用asp.net编程AI大模型》，目前已完成所有内容。一顿烧烤不到的费用，让人能紧跟时代的浪潮。从普通网站，到公众号、小程序，再到AI大模型网站。干货满满。学成后可接项目赚外快，绝对划算。不仅学会如何编程，还将学会如何将AI技术应用到实际问题中，为您的职业生涯增添一笔宝贵的财富

借雨醉东风·2025-03-23 17:50

SassScript：Sass中的编程特性详解

Sass（SyntacticallyAwesomeStylesheets）是一种强大的CSS预处理器，它允许开发者使用类似于编程语言的语法来编写CSS，然后通过编译生成标准的CSS代码。

jiajia651304·2025-03-23 17:46

When Large Language Models Meet Speech: A Survey on Integration Approaches

集成方法基于文本的集成：通过级联集成、LLM重打分和LLM生成式错误纠正等方式，利用文本作为LLMs的输入和输出，处理语音相关任务，但存在信息损失和准确性与多样性平衡的问题。基于潜在表示的集成：

UnknownBody·2025-03-23 17:46

OCR识别常见开源库

OCR（OpticalCharacterRecognition，光学字符识别）技术是一种将印刷体或手写文字转化为可编辑文本的技术。亦即将图像中的文字进行识别，并以文本的形式返回。

yxfamyself·2025-03-23 17:44

利用docker部署单节点milvus并实现图像化管理

Docker部署单机版milvus使用DockerCompose安装Milvusstandalone（即单机版），进行一个快速milvus的体验。1.前提条件系统可以使用centos或者ubuntu系统已经安装docker和docker-composemilvus版本这里选择2.3.12.启动etcd、minio、milvus由于milvus依赖etcd和minio，因此需要先启动这2个组件。同样

听说唐僧不吃肉·2025-03-23 17:14

【图像去噪】论文精读：CVPR 2025 | DnLUT: Ultra-Efficient Color Image Denoising via Channel-Aware Lookup Tables

请先看【专栏介绍文章】：【图像去噪（ImageDenoising）】关于【图像去噪】专栏的相关说明，包含适配人群、专栏简介、专栏亮点、阅读方法、定价理由、品质承诺、关于更新、去噪概述、文章目录、资料汇总

十小大·2025-03-23 16:41

Windows程式开发设计指南（二十三）领略Internet

虽然拨接资讯服务和电子邮件系统在Internet流行开来之前就已经存在，但它们通常局限於文字模式，并且根本没有连结而是各自分隔的。

干了这一碗BUG·2025-03-23 16:40

DeepSeek多语言AI高效应用实践

内容概要在人工智能技术快速迭代的背景下，DeepSeek系列模型凭借混合专家架构（MoE）与670亿参数规模，在多语言处理、视觉语言理解及复杂任务生成领域实现了突破性进展。

智能计算研究中心·2025-03-23 15:26

Axure常用交互设计一——选中效果

课程主题：选中效果主要内容：鼠标点击按钮或文字，按钮或文字背景变色，字号变大，字体变粗；应用场景：菜单模块切换、功能按钮应用步骤一：拉出矩形元件，输入功能菜

结构化知识课堂·2025-03-23 15:23

模式搜索+扩散模型：FlowMo重构图像Token化的技术革命

图像Token化作为现代生成式AI系统的核心技术，长期面临对抗性训练不稳定、潜在空间冗余等挑战。

芯作者·2025-03-23 14:21

Docker 数据持久化核心：挂载（Mounts）与卷（Volumes）的区别与选择指南

Docker容器默认是无状态的——这意味着容器停止后，其内部生成的数据也会随之消失。为了持久化保存数据或在容器间共享数据，Docker提供了两种主要机制：挂载（Mounts）和卷（Volumes）。

z2637305611·2025-03-23 14:21

macOS Sequoia 15.0

macOSSequoia还为“信息”带来了文字效果和表情符号点回，为“计算器”

小洋学长·2025-03-23 14:20

维普AIGC降重方法有哪些？

例如，当我们面对一段论述市场趋势的文字时，它能精准把握核心含义。假设原文是“当前智能手机市场呈现出快速增长的趋势，消费者对高性能手机的需求日益旺盛”，维普AIGC可能会将

hjehheje·2025-03-23 14:18

C++徒手造国密SM算法！码农の头发消失术实录

来看加密の奥义三连：SM2加密vs追妹子对比表行为SM2加密流程追妹子流程第一步生成随机数k制

skyksksksksks·2025-03-23 12:10

C++ 用ECC算法 Curve为EC_NIST_FP_521写个示例签名和验签。PCI认证

这个程序：生成NISTP-521曲线的EC密钥。使用SHA-512进行哈希并签名数据。验证签名的正确性。编译：g++-oecc_signecc_sign.cpp-lssl-lcrypto运行：.

小黄人软件·2025-03-23 12:08

os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES‘] = 的用法

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']=单值作用os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES

@锦瑟五十弦·2025-03-23 12:06

[特殊字符] 计算机领域创作挑战赛，邀你共绘文字海洋！

你是否热爱写作，渴望在文字的海洋中遨游，展示自己的创作才华？你是否对计算机领域充满热情，希望将你的知识和见解分享给更多人？如果你对这两点都给出了肯定的答案，那么这个创作活动就是为你量身定制的！

爱编程的Loren·2025-03-23 11:33

SLAM十四讲【一】基本概念

SLAM十四讲【一】基本概念SLAM十四讲【一】基本概念SLAM十四讲【二】三维空间刚体运动SLAM十四讲【三】李群与李代数SLAM十四讲【四】相机与图像SLAM十四讲【五】线性优化SLAM十四讲【六】

略知12·2025-03-23 11:33

golang jwt挖坑

具体描述：因为公司需要，现有架构jwt生成token的代码是java实现的，然后现在在golang中需要对此token进行解析。

qiang527052·2025-03-23 11:33

大语言模型微调和大语言模型应用的区别？

大型语言模型应用是指将LLM用于实际问题解决或任务执行，如聊天机器人或文本生成。微调和应用的不同在于：微调是准备阶段，应用是最终使用；使用微调模型通常在特定领域表现更好，而预训练模型更适合通用任务。

AI Echoes·2025-03-23 11:30

计算机视觉总结

以下是针对上述问题的详细解答，并结合代码示例进行说明：1.改进YOLOv5人脸检测模块，复杂光照场景准确率从98.2%提升至99.5%优化具体过程：光照补偿：在数据预处理阶段，采用自适应光照补偿算法，对图像进行实时增强

Trank-Lw·2025-03-23 11:30

【C++开源库】tinyxml2解析库使用介绍

它由LeeThomason开发，旨在提供快速解析和生成XML数据的功能，同时保持代码的简洁性和易于使用。TinyXML-2支持多种编译器和平台，包括Windows、Linux和macOS。

小庞在加油·2025-03-23 10:57

SpringBoot接口防抖(防重复提交)，接口幂等性，轻松搞定

在Web系统中，表单提交是一个非常常见的功能，如果不加控制，容易因为用户的误操作或网络延迟导致同一请求被发送多次，进而生成重复的数据记录。

web18285482512·2025-03-23 10:50

一文读懂Python之random模块（31）

random模块是Python的内置标准库，用于生成各类随机数，可以用作生成网站初始登录密码和随机验证码。一、random模块简介random模块可以生成随机数，包括随机整数、浮点数、随机元素等。

跟着杰哥学Python·2025-03-23 09:49

永洪科技入选 IDC「GBI图谱」，点亮生成式 BI 价值灯塔

大数据市场正在稳步前进，生成式AI已成为厂商服务的重点方向，其发展离不开数据底座建设和数据工程管理，反过来AI也会帮助开发运维人员、业务人员和管理层更好地使用、查询数据。

永洪科技·2025-03-23 09:48

景联文科技：以高质量数据标注推动人工智能领域创新与发展

数据标注过程涉及对原始数据进行加工，通过标注特定对象的特征来生成能够被机器学习模型识别和使用的编码格式，从而使数据更具有意义和可解读性。

景联文科技·2025-03-23 09:45

括号生成

22.括号生成数字n代表生成括号的对数，请你设计一个函数，用于能够生成所有可能的并且有效的括号组合。

曾几何时`·2025-03-23 09:44

端到端的NLP框架（Haystack）

它提供了数据预处理、文档存储、检索和生成等一系列组件，支持多种语言模型和检索器。

deepdata_cn·2025-03-23 09:13

C# 调用 VITS，推理模型将文字转wav音频调试 -数字人分支

Microsoft.ML.OnnxRuntime.OnnxRuntimeException:[ErrorCode:InvalidArgument]Inputname:'input_name'isnotinthemetadata在Microsoft.ML.OnnxRuntime.InferenceSession.LookupInputMetadata(StringnodeName)位置D:\a\_w

未来之窗软件服务·2025-03-23 08:40

Roblox 开源 AI 3D 生成模型，游戏开发迎来智能化变革

Yvette-W·2025-03-23 08:09

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