深度学习渲染机器学习算法3d

金融大模型应用的机遇与挑战

大模型本质特征大模型通常指大语言模型（LargeLanguageModel，LLM），是基于深度学习算法的自然语言处理技术，是通用大模型。
Python程序员罗宾·2025-02-24 03:34

GIS地图怎么做？看这篇就够了

现在除了下钻逐层显示，您还可以将所需要展示的数据以不同渲染方式同时在一个地图上查看。实现方法1.多层数据绑定根据数据情况，将其按照匹配的地理级别进行地图列转换，将转换后的地
做数据的小狗·2025-02-24 03:04

SVM(支持向量机)原理及数学推导全过程详解

本来想着总结得简洁明了又易懂，但SVM本就有严格的数学理论支撑，不像其他机器学习算法是一个黑箱，写完发现要尽量让小白也懂少不了具体的论述
子木呀·2025-02-24 02:59

第3章 模板编译原理深度解析

3.1编译全过程概览3.1.1完整编译流程图原始模板解析器抽象语法树AST优化器标记静态节点代码生成器可执行渲染函数3.1.2各阶段核心任务解析阶段：模板字符串→AST（抽象语法树）优化阶段：标记静态节点
道不尽世间的沧桑·2025-02-24 02:28

深度强化学习算法在金融交易决策中的优化应用【附数据】

金融数据分析与建模专家金融科研助手|论文指导|模型构建✨专业领域：金融数据处理与分析量化交易策略研究金融风险建模投资组合优化金融预测模型开发深度学习在金融中的应用擅长工具：Python/R/MATLAB
算法与数据·2025-02-24 01:22

基于深度学习的股票短期趋势预测模型设计与实现【附代码】

，我们首先对股票的基本交易数据进行了清洗和预处理，包括去除异常值、填补缺失值等。同时，我们还挖掘了多个可能影响股票价格走势的因子，如成交量、市盈率、市净率等，并将这些因子作为特征加入到数据集中。通过特征工程，我们进一步扩展了数据集，提高了模型的输入质量。在模型构建方面，我们采用了LSTM网络来处理时间序列数据。LSTM网络具有记忆功能，能够捕捉数据中的长期依赖关系，这对于股票价格走势的预测至关重要
算法与数据·2025-02-24 01:22

Domain Name System

目录一.BasicFunction&BriefHistory二.从数据库层面理解DNS2.1DomainNamespace&ResourceRecord2.2DNSserver2.3DNSresolver
竹某·2025-02-24 01:51

DeepSeek 与网络安全：AI 在网络安全领域的应用与挑战

与此同时，人工智能（AI）技术的快速发展正在为网络安全提供全新的解决方案，而DeepSeek作为AI领域的新兴力量，也正在探索如何利用深度学习和大规模语言模型（LLM）加强网络安
一ge科研小菜菜·2025-02-24 01:49

WPF实现简单的3D图形

简述Windows演示基础（WPF）提供了一种功能，用于根据应用程序要求绘制、转换3D图形并为其添加动画效果。它不支持完整的3D游戏开发，但在某种程度上，您可以创建3D图形。
0仰望星空007·2025-02-24 00:12

手撸 chatgpt 大模型:单词向量化编码和绝对位置编码算法

在深度学习中，所有无法通过传统数据结构描述的对象都会被用一个向量表示，例如图像、语音、单词、音频等。最初，向量中的各个字段会被初始化为随机数，然后通过大量的数据和深度学习模型来训练这些向量。
coding 迪斯尼·2025-02-24 00:11

Unity VRoid+Blender+Unity 3D人物模型导入使用

UnityVRoid模型导出VRM后,经Blender导出FBX格式,再放入Unity中调整的全过程实操实在没有最新的解决方案,只能参考老视频教程VRoid(.vrm)导入Blender导入Unity和动画详解全流程_哔哩哔哩_bilibili诸多尝试后,整理出必要的软件版本搭配如下:VRoid:由于导出的VRM模型并没有多大出入,版本任意,我使用的是VRoidStudio1.26.0版本;Ble
lovingyk·2025-02-24 00:38

3D打印注塑件-省模具费90%的解决方案

3D打印加工原理：将实际加工生产中的复杂3D模型数据，在软件中等分切片成相对简单的2D平
CASAIM·2025-02-23 23:36

面试真题 | B站C++渲染引擎

一、基础与语法自我介绍请简要介绍自己的背景、专业技能和工作经验。实习介绍详细描述你在实习期间参与的项目、职责和成果。二、智能指针相关问题回答unique_ptr是如何实现的？它有哪些特点和优势？unique_ptr是C++11引入的一种智能指针，用于管理动态分配的内存资源。其实现基于独占所有权的概念，即每个unique_ptr实例拥有对其所指向对象的唯一所有权。特点：独占所有权：在任何给定的时刻，
TrustZone_·2025-02-23 21:54

目前（2025年2月）计算机视觉（CV）领域一些表现优异的深度学习模型

按任务类型分类介绍：图像分类CoCa：结合对比学习和生成学习，通过对比损失对齐图像和文本嵌入，并使用标题生成损失预测文本标记。它在图像分类、跨模态检索和图像描述等任务中表现出色，且仅需极少的任务特定微调。PaLI：这是一个多模态模型，结合了40亿参数的视觉Transformer（ViT）和多种大型语言模型（LLM），并在包含100多种语言的100亿图像和文本数据集上进行训练。PaLI在图像描述、视
空空转念·2025-02-23 20:18

地平线 3D 目标检测 bev_sparse 参考算法 - V2.0

该示例为参考算法，仅作为在征程6上模型部署的设计参考，非量产算法简介在自动驾驶视觉感知系统中，为了获得环绕车辆范围的感知结果，通常需要融合多摄像头的感知结果。目前更加主流的感知架构则是选择在特征层面进行多摄像头融合。其中比较有代表性的路线就是这两年很火的BEV方法，继TeslaOpenAIDay公布其BEV感知算法之后，相关研究层出不穷，感知效果取得了显著提升，BEV也几乎成为了多传感器特征融合的
·2025-02-23 20:38

openGL之颜色混合

在渲染过程中，颜色都是存放到颜色缓冲区中，两个重叠的图层，在同一个点存储到颜色缓冲区中的颜色只是最上层图层的颜色值。但是如果重叠的图层上面的图层是半透明的，这时就需要将这两个图层的颜色进行混合。
正在注销账号·2025-02-23 20:15

三维重建（十三）——多视角重建

Non-RigidStructurefromMotion）1.3TheRelightables:VolumetricPerformanceCaptureofHumanswithRealisticRelighting二、基于可微渲染的多视角重建三
周末不下雨·2025-02-23 19:07

Python——生成AIGC图像

通过深度学习、生成对抗网络（GAN）和扩散模型等技术，AIGC能够生成高度逼真、具有艺术性的内容
朱剑君·2025-02-23 19:06

图像处理：模拟色差的生成

但在实际生产环境中，瓷砖色差检测的数据量较少，无法直接获取足够的数据来训练和优化深度学习模型。于是就考虑通过人为生成色差数据的方式来扩充数据集，进行色差的模拟。1.什么是色差？
何以为皇·2025-02-23 18:33

python工具——pypinyin 汉字转换拼音

把汉字转成拼音后可以进行深度学习分类，做内容识别1.安装pipinstallpypinyin将汉字转换为拼音并生成slug字符串importpypinyinfrompypinyinimportStylecontent
xiaoming0018·2025-02-23 18:32

神经网络可视化工具

11款神经网络可视化工具，组会汇报、论文插图、科研学术必备01TensorSpace可以在网页上直接使用，是一种3D模型展示神经网络，适合给初学者或者科普的时候展示时使用，非常的直观，并且每一层的卷积层都可以展开
G鲲鹏展翅Y·2025-02-23 18:58

3D晶格与图论：BFS在空间网络中的应用

引言在现代计算科学中，3D晶格模拟是许多物理、化学和材料科学研究中的重要工具。
t0_54coder·2025-02-23 17:27

淘系图搜API接入与使用全解析

其核心技术基于阿里巴巴的深度学习模型，支持服饰、家居、3C等多品类识别，广泛应用于比价、找同款、商品推荐等场景。二、接入准备资质要求：企业开发者需提供营业执照、应用场景说明（如“电商比价工具”）。
数据小爬虫.网站开发-Brad·2025-02-23 15:39

前端面试题（超全！）

（2）那么就拿html和css来说，是靠GUI来渲染的，那么如果要避免回流重绘，需要靠GPU进程完成，这样性能会好。（3）js是靠渲染进程的渲
技术猿禁·2025-02-23 15:06

深度学习革命背后：DBN、AlexNet、GAN 等神级架构，究竟藏着怎样的 AI 崛起密码？（附deepseek）

深度学习革命**3.深度学习革命（2006年至今）****2006年：深度学习奠基——深度信念网络（DBN）****2012年：AlexNet崛起****2014年：架构创新潮****生成对抗网络（GAN
universe_code·2025-02-23 15:35

整理：4篇论文知识蒸馏引领高效模型新时代

传统的深度学习模型往往依赖于复杂的大型网络，以获取卓越的性能。然而，这些庞大的模型对计算资源和存储空间的需求，使得它们在实际应用中，尤其是在边缘设备或移动端部署中面临巨大挑战。
mslion·2025-02-23 14:31

Open3d处理点云数据-改进的欧式聚类分割算法(六)

1.概述1.1传统欧式聚类分割算法欧式聚类算法（EuclideanClustering）是一种将点云数据分割成不同聚类（簇）的算法。它是点云分割中的一种常用方法，旨在将距离比较近的点分为同一簇，从而识别出不同的物体或结构。这个算法主要适用于包含较小噪音和具有一定距离差异的点云数据。基本思想：(1）选择一个种子点（SeedPoint）作为当前簇的起始点。(2)遍历所有未分类的点，计算它们与种子点的距
点云客户·2025-02-23 13:52

卫星六根数参数预测卫星轨迹

cpp#include#includeusingnamespacestd;//地球引力常数(m³/s²)constdoubleMU=3.986004418e14;//三维向量结构体structVector3D
copoer·2025-02-23 12:17

人工智能：从基础到前沿

2.2人工智能的历史2.3人工智能的分类3.机器学习3.1机器学习概述3.2监督学习3.3无监督学习3.4强化学习4.深度学习4.1深度学习概述4.2神经网络基础4.3卷积神经网络（CNN）4.4循环神经网络
顾漂亮·2025-02-23 12:15

深度学习框架与边缘计算融合驱动医疗金融模型优化新路径

内容概要随着边缘计算与深度学习框架的深度融合，医疗与金融领域的模型优化正在突破传统算力与隐私保护的瓶颈。
智能计算研究中心·2025-02-23 11:10

【机器学习算法选型：分类与回归】 常见分类算法介绍

第2节：常见分类算法介绍在机器学习中，分类算法是用于预测一个样本所属类别的工具。无论是在金融风控、医疗诊断、图像识别还是推荐系统等领域，分类算法都扮演着至关重要的角色。不同的分类算法各自有不同的优缺点和应用场景，因此了解这些算法的特点及其适用条件，是构建高效分类模型的关键。1.逻辑回归（LogisticRegression）介绍逻辑回归是一种广泛应用于二分类问题的线性模型，其目标是根据输入特征预测
云博士的AI课堂·2025-02-23 11:37

人工智能学习框架

人工智能学习框架概述随着人工智能技术的飞速发展，选择合适的机器学习或深度学习框架对于项目的成功至关重要。这些框架提供了强大的工具和库，使得开发者能够更高效地构建、训练和部署模型。
静默.\\·2025-02-23 10:36

如何将DeepSeek集成到自己的项目中：从入门到精通

引言DeepSeek作为一款强大的深度学习平台，正在为开发者提供高效、灵活的AI解决方案。无论你是想构建一个图像分类系统，还是开发一个自然语言处理应用，DeepSeek都能帮助你快速实现目标。
木觞清·2025-02-23 08:43

[email protected]系列-Redirect组件

由于是单页应用，跳转前后用Route组件渲染，跳转用Redirect进行控制。测试demo结构如下：其中index.html，server.js和wepack.config.dev.js是我在写w
kiramario（长期接受兼职机会）·2025-02-23 07:42

使用Scikit-Learn决策树：分类问题解决方案指南

决策树是一种强大的机器学习算法，能够根据输入数据的特征属性学习决策规则，并用于预测新数据的分类标签。
范范0825·2025-02-23 07:36

机器学习和深度学习有什么区别？

深度学习和机器学习有什么区别？深度学习是机器学习一个分支，机器学习包含深度学习。
facaixxx2024·2025-02-23 05:54

AI趋势下，软件测试工程师怎么拥抱AI

以下是我的一些思考：一、掌握AI基础知识软件测试工程师需要学习机器学习、深度学习、自然语言处理等领域的基本原理和算法。
悠然的笔记本·2025-02-23 05:24

什么是机器学习?

机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论，机器学习与推断统计学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。
CM莫问·2025-02-23 05:53

深度学习之图像回归（二）

（一）主要是帮助迅速入门理清一个深度学习项目的逻辑这篇文章则主要注重在此基础上对于数据预处理和模型训练进行优化前者会通过涉及PCA主成分分析特征选择后者通过正则化数据预处理数据预处理的原因思路链未经过处理的原始数据存在一些问题
zhengyawen666·2025-02-23 05:52

机器学习，我们主要学习什么？

例如，1956年，达特茅斯会议标志着人工智能的诞生，机器学习作为其重要分支也开始受到关注1960年代：出现了早期的机器学习算法，如1967年诞生的K最近邻算法（KNN
悠然的笔记本·2025-02-23 05:22

加速渲染：Blender与在线渲染农场的结合

然而，随着项目复杂性的增加，渲染时间也随之增长，成为艺术家和设计师面临的一大挑战。在线渲染农场的出现，为这一问题提供了革命性的解决方案。
Renderbus瑞云渲染农场·2025-02-23 05:21

四种常见图形库GLUT，SDL，SFML和GLFW简介

GLUT、SDL、SFML和GLFW是四种常用的库，用于管理窗口、输入和上下文创建，通常与OpenGL结合使用以实现图形渲染。以下是它们的详细介绍、常用应用场合和具体案例。
CoderIsArt·2025-02-23 04:17

Unity 权限 之 Android 【权限 动态申请】功能的简单封装

、Android权限动态申请三、实现原理四、注意事项五、案例实现简单步骤附录：一、进一步优化二、多个权限申请代码参考一、简单介绍Unity是一个功能强大的跨平台游戏引擎，广泛用于开发视频游戏和其他实时3D
仙魁XAN·2025-02-23 04:44

uni-app、uview开发时的三种富文本渲染方案

1.使用vue语法的v-html 富文本富文本富文本`">-->2.使用小程序标签rich-text富文本富文本富文本`" >-->3.使用uview内置的u-parse组件该组件一般用于富文本解析场景，比如解析文章内容，商品详情，带原生HTML标签的各类字符串等，此组件和uni-app官方的rich-text组件功能有重合之处，但是也有不同的地方相同点：二者都能解析HTML字符串不同点：对于轻量
柠檬树^-^·2025-02-23 04:13

QT的OpenGL渲染窗QOpenGLWidget Class

Qt-QOpenGLWidget(class)(runebook.dev)一、说明QOpenGLWidget类是用于渲染OpenGL图形的小部件。
无水先生·2025-02-23 03:42

VGG 改进：加入GAMAttention注意力机制提升对全局信息捕捉能力

：融入模块后的网络经过测试，可以直接使用，设置好输入和输出的图片维度即可1.GAMAttention注意力机制GAMAttention（GlobalAttentionMechanism）是一种用于增强深度学习模型对全局信息捕捉能力的注意力机制
听风吹等浪起·2025-02-23 02:36

深入剖析Spring MVC

View：负责渲染数据（通常是HTML页面）。Controller：处理用户请求并协调Model和View。2.SpringMVC的优势松耦合：通过清晰的职责分离，降低代码的耦合度。灵活性：支持多
雾缘枯·2025-02-23 02:30

【深度学习】矩阵的理解与应用

一、矩阵基础知识1.什么是矩阵？矩阵是一个数学概念，通常表示为一个二维数组，它由行和列组成，用于存储数值数据。矩阵是线性代数的基本工具之一，广泛应用于数学、物理学、工程学、计算机科学、机器学习和数据分析等领域。1.1矩阵的表示一个矩阵通常用大写字母来表示，例如AAA，而矩阵中的元素则用小写字母来表示，例如aija_{ij}aij，其中iii表示行索引，jjj表示列索引。本质：矩阵是二维的张量矩阵的
大数据追光猿·2025-02-23 00:47

QT 3D光照与阴影

QT3D光照与阴影使用AI技术辅助生成QT界面美化视频课程QT性能优化视频课程QT原理与源码分析视频课程QTQMLC++扩展开发视频课程免费QT视频课程您可以看免费1000+个QT技术视频免费QT视频课程
QT性能优化QT原理源码QT界面美化·2025-02-23 00:45

Python中常见库 PyTorch和Pydantic 讲解

PyTorch简介PyTorch是一个开源的深度学习框架，由Facebook的AI研究团队开发。
爱丫爱·2025-02-22 23:40
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