深度文本匹配模型第3页

初识HTTP（1）

HTTP基本概念HTTP是超⽂本传输协议，也就是HyperTextTransferProtocol超文本传输协议：HTTP是一个在计算机世界⾥专⻔在两点之间传输⽂字、图⽚、⾳频、视频等超⽂本数据的约定和规范

S1mple_easy·2024-09-15 18:26

python图片匹配

#方法一，可以直接用importpyautogui,timeclassPic():def__init__(self):passself.w,self.h=pyautogui.size()defget_win(self,number_x=32,number_y=24):#读取页面，记录rgb数据tx=int(self.w/number_x)ty=int(self.h/number_y)img=pya

给麦兜吃芒果·2024-09-15 18:56

python抓取网页内容401应该用哪个库_python3使用requests模块爬取页面内容入门

通过文本，大家可以迅速学会使用python的requests模块爬取页码内容。1.Requests唯一的一个非转基因的PythonHTTP库，人类可以安全享用。

坂田月半·2024-09-15 18:25

《你的顾客需要一个好故事》有感

这也是今年罗胖的跨年演讲的“接口理论”的验证和诠释，我们必须要在我们与要解决的问题之间，找到接口，然后深度链接。

皮皮爱世界·2024-09-15 18:09

python图像匹配_opencvpython中的图像匹配

我已经尝试过使用surf、颜色直方图匹配和模板匹配。但在这3个问题中，它并不总是返回正确的答案。我现在想要的是，解决我这个问题的最好办法是什么。模板图像示例：以下是摄像头中显示的标志示例。

weixin_39585675·2024-09-15 18:55

一种从钕铁硼磁材废料中回收Co元素的简便化工业方法

根据本发明技术，可以将Co回收的工艺环节与国内钕铁硼废料回收行业现有的回收稀土装置线之间实现流程匹配和技术集成。在技

小不点磁铁·2024-09-15 18:36

图像匹配---（Python）

图像匹配---（Python）图像匹配分为以灰度为基础的匹配和以特征为基础的匹配：（1）灰度匹配是基于像素的匹配。

阳光下的Smiles·2024-09-15 18:52

Python和R均方根误差平均绝对误差算法模型

要点回归模型误差评估指标归一化均方根误差生态状态指标神经网络成本误差计算气体排放气候算法模型Python误差指标均方根误差和平均绝对误差均方根偏差或均方根误差是两个密切相关且经常使用的度量值之一，用于衡量真实值或预测值与观测值或估计值之间的差异

亚图跨际·2024-09-15 18:50

Python和MATLAB及C++信噪比导图(算法模型)

要点视频图像修复模数转换中混合信号链噪音测量频谱计算和量化周期性视觉刺激脑电图高斯噪声的矩形脉冲总谐波失真周期图功率谱密度各种心率失常检测算法胶体悬浮液跟踪检测计算交通监控摄像头图像噪音计算Python信噪比信噪比是科学和工程中使用的一种测量方法，用于比较所需信号水平与背景噪声水平。信噪比定义为信号功率与噪声功率之比，通常以分贝表示。高于1:1（大于0dB）的比率表示信号大于噪声。信噪比是影响处理

亚图跨际·2024-09-15 18:50

Python(PyTorch)和MATLAB及Rust和C++结构相似度指数测量导图

多尺度结构相似度指数和光谱角映射器及视觉信息保真度多种指标峰值信噪比和结构相似度指数测量结构相似性图像分类PNG和JPEG图像相似性近似算法图像压缩，视频压缩、端到端优化图像压缩、神经图像压缩、GPU变速图像压缩手术机器人深度估计算法重建三维可视化推理图像超分辨率算法模型三维实景实时可微分渲染算法

亚图跨际·2024-09-15 18:20

软件测试缺陷的管理流程（上）：构成要素与流程说明

缺陷管理流程通常由角色定义、流程定义、工具应用、缺陷分析模型等几个关键因素构成：角色定义：表述了在缺陷管理流程中所涉及的若干角色及其职责内容，从而清晰明确定义每个流程节点中角色所需完成的事务。

程序员笑笑·2024-09-15 18:18

24营2组锋妈11月13日作业及阅读笔记

第一部分，听课心得在《时间管理目标模型课程》中，主要学到了如下四点：一、为什么要制定目标二、怎么样制定目标三、制定目标后要做些什么四、立刻行动起来听完后，对照讲课提纲，是自身的存在的弱点，觉着最大的绊脚石是第四点立刻行动起来

锋妈·2024-09-15 17:00

HTTP协议的核心特点：

基于请求/响应模型：即客户端和服务器交互都是基于“一问一答”的形式，通常情况下都是客户端向服务器发起HTTP请求，服务器根据请求返回对应的响应数据。

xiaoxiongip666·2024-09-15 17:47

利用Python+OpenCV实现截图匹配图像，支持自适应缩放、灰度匹配、区域匹配、匹配多个结果

可以直接通过pip获取，无需手动安装其他依赖pipinstallxug示例：importxugxug.find_image_on_screen(,,,)=========================================================================一、依赖安装pipinstallopencv-pythonpipinstallpyautogui二、获

xu-jssy·2024-09-15 17:17

【深度学习】训练过程中一个OOM的问题，太难查了

现象：各位大佬又遇到过ubuntu的这个问题么？现象是在训练过程中，ssh上不去了，能ping通，没死机，但是ubunutu的pc侧的显示器，鼠标啥都不好用了。只能重启。问题原因：OOM了95G，尼玛！！！！pytorch爆内存了，然后journald假死了，在journald被watchdog干掉之后，系统就崩溃了。这种规模的爆内存一般，即使被oomkill了，也要卡半天的，确实会这样，能不能配

weixin_40293999·2024-09-15 17:16

Humanize 项目教程

humanizeAJSlibraryforaddinga“humantouch”todata.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/humani/humanize项目介绍Humanize是一个开源项目，旨在将机器生成的文本转换为更加自然

尤嫒冰·2024-09-15 16:41

基于flask做大模型SSE输出

SSE协议使用简单的文本格式，数据通过纯文本的消息流进行传输，每个消息以"data:"开头，以两个换行符"\n\n"结尾，如果传递的数据中有字典要使用变量传递。

Mark_Aussie·2024-09-15 16:41

全自动解密解码神器 — Ciphey

简单地来讲，你只需要输入加密文本，它就能给你返回解密文本。就是这么牛逼。

K'illCode·2024-09-15 16:10

2024年Presto【基础 01】简介+架构+数据源+数据模型(2)，2024年最新一线互联网公司面经总结

学习路线：这个方向初期比较容易入门一些，掌握一些基本技术，拿起各种现成的工具就可以开黑了。不过，要想从脚本小子变成黑客大神，这个方向越往后，需要学习和掌握的东西就会越来越多以下是网络渗透需要学习的内容：网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。需要这份系统化资料的朋友，可以点击这里获取一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不

2401_84264536·2024-09-15 16:39

Presto【基础 01】简介+架构+数据源+数据模型

一个Catalog包含Schema和Connector。例如，配置JMX的Catalog，通过JXMConnector访问JXM信息。当执行一条SQL语句时，可以同时运行在多个Catalog。Presto处理table时，是通过表的完全限定（fully-qualified）名来找到Catalog。例如，一个表的权限定名是hive.test_data.test，则test是表名，test_data是

2401_84254343·2024-09-15 16:09

文本编辑器markdown语法

markdown语法1.介绍Markdown是一种使用一定的语法将普通的文本转换成HTML标签文本的编辑语言，它的特点是可以使用普通的文本编辑器来编写，只需要按照特定的语法标记就可以得到丰富多样的HTML

花北城·2024-09-15 16:38

为什么Node.js不适合CPU密集型应用？

Node.js不适合CPU密集型应用的原因主要基于其设计理念和核心特性，具体可以归纳为以下几点：单线程模型Node.js采用单线程模型来处理用户请求和异步I/O操作。

weixin_54503231·2024-09-15 16:06

STM32的寄存器深度解析

目录一、STM32寄存器概述二、寄存器的定义与作用三、寄存器分类1.内核寄存器2.外设寄存器四、重要寄存器详解1.GPIO相关寄存器2.定时器相关寄存器3.中断相关寄存器4.RCC相关寄存器五、寄存器操作方法1.直接操作寄存器2.使用库函数操作寄存器六、总结在嵌入式系统开发中，STM32微控制器以其强大的性能和丰富的功能而备受青睐。而理解和掌握STM32的寄存器是深入学习和开发STM32的关键。本

千千道·2024-09-15 15:33

【有啥问啥】刷爆各大榜单的Reflection 70B模型背后的错误自我纠正（Reflection-Tuning）技术解析：一种革新AI模型的方法

刷爆各大榜单的Reflection70B模型背后的错误自我纠正（Reflection-Tuning）技术解析：一种革新AI模型的方法在快速发展的AI领域，尤其是大型语言模型（LLM）的竞争中，错误自我纠正技术

Chauvin912·2024-09-15 15:32

埃隆·马斯克表示特斯拉“没有必要”授权 xAI 模型

该报道指出，马斯克旗下的电动汽车公司特斯拉可能与人工智能初创公司xAI达成了一项收入分享协议，以便特斯拉能够使用xAI的人工智能模型。

喜好儿网·2024-09-15 15:01

qml Text 文本

Text文本Text元素是QML中用于显示文本的基本元素。它可以显示静态文本，也可以通过绑定属性来显示动态文本。Text元素支持多种文本格式和样式，并且可以通过各种属性来控制文本的显示效果。

可能只会写BUG·2024-09-15 14:31

HALTT4LLM：大型语言模型的幻觉检测指标

HALTT4LLM：大型语言模型的幻觉检测指标haltt4llmThisprojectisanattempttocreateacommonmetrictotestLLM'sforprogressineliminatinghallucinationswhichisthemostseriouscurrentprobleminwidespreadadoptionofLLM'sformanyrealpur

谢忻含Norma·2024-09-15 14:30

VITS 源码解析2-模型概述

VITs是文本到语音(Text-to-Speech,TTS)任务中最流行的技术之一，其实现思路是将文本语音信息融合到了HiFiGAN潜空间内,通过文本控制HiFiGAN的生成器，输出含文本语义的声音。

迪三·2024-09-15 14:00

图片中的上采样，下采样和通道融合(up-sample, down-sample, channel confusion)

前言以conv2d为例（即图片），Pytorch中输入的数据格式为tensor，格式为:[N,C,W,H,W]第一维N.代表图片个数，类似一个batch里面有N张图片第二维C.代表通道数，在模型中输入如果为彩色

迪三·2024-09-15 14:00

四、模型的下载与使用

模型的下载与使用在我们已经熟悉的文生图和图生图的基础知识之上，现在是时候选择我们的艺术伙伴——AI模型了。在本篇讲义中，我们将学习掌握模型的下载和安装过程，以及如何在实际创作中灵活调用它们。

梦中星华·2024-09-15 14:59

LVGL 控件之列表（lv_list）

目录一、概述二、列表1、添加列表按钮2、设置列表文本3、API函数一、概述List（列表）基本上是一个垂直布局的矩形，按钮指向该矩形并且可以添加文本。

Projectsauron·2024-09-15 14:59

课程分享|个人战略课w3 案主案例分享

要求：案主以STAR模型梳理自己的成就事件。其他成员打磨。

花花花知晓·2024-09-15 14:27

读《流量池》小结

而流量池思维是在利用较低成本获取流量之后，通过储存、运营、发掘等手段，对现有流量进行有效转化，并对未发掘流量进行更深度的、更精准开发，然后再获得更多的流量。

驾着马车去南极·2024-09-15 14:18

Java内存模型基础

1.2Java内存模型的抽象结构Java中所有的实例域、静态域和数组元素都存储在堆内存中，堆内存在线程之间共享（文章中用“共享变量”指代）。

2401_84002271·2024-09-15 14:57

Reflection 70B——HyperWrite推出的大型语言模型

与全球数同行一同，从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会，成为AI领域的领跑者。点击订阅，与未来同行！

新加坡内哥谈技术·2024-09-15 14:57

系统架构设计师教程第5章 5.3 系统分析与设计笔记

其主要目的是绘制系统的蓝图，权衡和比较各种技术和实施方法的利弊，合理分配各种资源，构建新系统的详细设计方案和相关模型，指导系统实施工作的顺利开展。系统设计的主要内容包括概要设计和详细设计。

z2014z·2024-09-15 14:25

来猜谜语啦10970

适合深度爱谜者。3“同读一本书，共猜五条谜”：不定期发布，不直接公布，在猜“今日五谜”回复中随机显示。谜材均取自同读的一本书中，计划中。适合爱

今思迟·2024-09-15 14:58

OpenAI o1 的价值意义及“强化学习的Scaling Law” & Kimi创始人杨植麟最新分享：关于OpenAI o1新范式的深度思考

一、OpenAIo1是大模型的巨大进步我觉得OpenAIo1是自GPT4发布以来，基座大模型最大的进展，逻辑推理能力提升的效果和方法比预想的要好，GPT4o和o1是发展大模型不同的方向，但是o1这个方向更根本

光剑书架上的书·2024-09-15 13:21

5条实操干货有效打造你的个人品牌

在《深度工作》中说到，在未来有三种人会越来越贵第一种人:能与机器对话，操纵机器的人。人工智能时代的到来，机器毕竟部分取代人类。

长安行动派·2024-09-15 13:58

解决BERT模型bert-base-chinese报错（无法自动联网下载）

一、下载问题hugging-face是访问BERT模型的最初网站，但是目前hugging-face在中国多地不可达，在代码中涉及到该网站的模型都会报错，本文我们就以bert-base-chinese报错为例

搬砖修狗·2024-09-15 13:47

前端HTML+CSS+JS的入门学习

一.HTMLHTML（HyperTextMarkupLanguage）即超文本标记语言，是用于创建网页和网页应用程序的标准标记语言。

俊昭喜喜里·2024-09-15 13:17

深度解析：如何使用输出解析器将大型语言模型（LLM）的响应解析为结构化JSON格式

深度解析：如何使用输出解析器将大型语言模型（LLM）的响应解析为结构化JSON格式在现代自然语言处理（NLP）的应用中，大型语言模型（LLM）已经成为了重要的工具。

m0_57781768·2024-09-15 13:41

深入探讨：如何在Python中通过LangChain技术精准追踪大型语言模型（LLM）的Token使用情况

深入探讨：如何在Python中通过LangChain技术精准追踪大型语言模型（LLM）的Token使用情况在现代的人工智能开发中，大型语言模型（LLM）已经成为了不可或缺的工具，无论是用于自然语言处理、

m0_57781768·2024-09-15 13:37

使用You.com API进行LLM输出的事实性增强

使用You.comAPI进行LLM输出的事实性增强引言大型语言模型(LLM)在生成人类可读的文本方面表现出色,但它们可能会产生过时或不准确的信息。

aehrutktrjk·2024-09-15 12:05

使用最大边际相关性(MMR)选择示例：提高AI模型的多样性和相关性

aehrutktrjk·2024-09-15 12:35

使用LangChain和OpenAI实现高效文本标注

使用LangChain和OpenAI实现高效文本标注引言在自然语言处理(NLP)领域，文本标注是一项重要且常见的任务。它涉及为文本分配标签，如情感、语言、风格等。

aehrutktrjk·2024-09-15 12:34

2.8.5Django --8.2 单表操作

Django目录：https://www.jianshu.com/p/dc36f62b3dc5Yuan先生-Django模型层（1）Django与SQLAlchemy的ORM操作本质上是一样的，但是语法略有不同

寒暄_HX·2024-09-15 12:14

数据库概述

数据可以是数字、文本、日期、图像、声音等形式，表

pokemon..·2024-09-15 12:03

超级无敌详细的Mysql数据库笔记（基础篇版）

一.基础1.关系型数据库(RDBMS)概念:建立在关系模型基础上，由多张相互连接的二维表组成的数据库。特点:使用表存储数据，格式统一，便于维护使用SQL语言操作，标准统一，使用方便。

当大哥爱上学习·2024-09-15 12:31

探索未来，大规模分布式深度强化学习——深入解析IMPALA架构

探索未来，大规模分布式深度强化学习——深入解析IMPALA架构scalable_agent项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/scalable_agent在当今的人工智能研究前沿

汤萌妮Margaret·2024-09-15 12:30

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