点云生成深度图像第9页

AIGC视频生成模型：Meta的Emu Video模型

本文详细介绍Meta的视频生成模型EmuVideo，作为Meta发布的第二款视频生成模型，在视频生成领域发挥关键作用。

好评笔记·2025-01-22 10:21

【Python】已解决ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorflow‘

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然

屿小夏·2025-01-22 09:21

光学变焦和数字变倍的区别，看完这篇文你就明白了！！！

一、光学变焦（OpticalZoom）原理：光学变焦通过改变镜头内部镜片组的相对位置来改变镜头的实际焦距，从而实现图像的放大或缩小。

云卓SKYDROID·2025-01-22 09:21

字节跳动发布全新 AI 编程工具 Trae，近屿智能培养 AIGC 专业人才

Trae具备强大的功能集，包括AI问答、智能代码补全、基于Agent的编程模式以及端到端代码自动生成。

OJAC近屿智能·2025-01-22 09:20

实时离线AI字幕生成与翻译功能在智能眼镜上的应用展望

随着人工智能（AI）技术的不断进步，实时字幕生成和翻译功能正逐渐从传统的云服务走向本地设备，为用户提供了更为便捷、私密且广泛适用的服务。

花生糖@·2025-01-22 09:49

【Python】已解决：ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorflow‘

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屿小夏·2025-01-22 09:48

一文洞悉AI技术架构：大模型、智能体与应用场景

本篇文章将为您深度剖析一套先进的AI技术架构，从基础设施到应用层，每一层都充满了惊喜和启发。读完本文，您不仅能看懂AI的底层逻辑，还能掌握其对各行业变革的潜力与方向。

大模型玩家·2025-01-22 09:18

CSS加载与页面阻塞：看似平凡，背后却藏着优化的艺术

今天，我们就来揭开CSS加载背后的层层面纱，探讨它是如何影响页面渲染性能，并且如何通过深度优化将这些

dorabighead·2025-01-22 09:47

docker中gitlab迁移

dockerps2、进入docker容器dockerexec-i-t4d5e099d20af/bin/bash3、创建备份执行命令：gitlab-rakegitlab:backup:create备份完成后生成的文件

凌冽暖阳·2025-01-22 09:16

深度学习Transformer框架

Transformer是一种深度学习框架，专门用于处理序列数据。它是2017年由Vaswani等人提出的，在NLP领域取得了很大的成功。

Clown爱电脑·2025-01-22 09:16

如何使用示例选择器来优化提示生成

sagvWSRJHMNEB·2025-01-22 08:14

使用 GPT-crawler 构建 RAG 应用的完整指南

随着生成式AI技术的迅猛发展，如何高效地利用GPT模型进行信息抽取和知识增强（RAG:Retrieval-AugmentedGeneration）成为了开发者关注的焦点。

sagvWSRJHMNEB·2025-01-22 08:14

使用LangChain构建基于RAG技术的智能问答系统：深入解析与实战指南

而实现这些强大功能的核心技术之一，便是检索增强生成（RetrievalAugmentedGeneration，RAG

m0_57781768·2025-01-22 08:11

推荐文章：解锁热成像新体验 - 深入探索MLX90640热成像上位机软件

该软件可以帮助用户通过电脑获取热成像模块的温度数据及图像，并支持通过发送指令修改模块参数项目地址:https://gitcode.com/open-

劳宝习·2025-01-22 08:40

【工具】vscode 常用代码片段整理

目录1、js2、react3、vue使用方法：js部分在.js文件中生效；react部分在.jsx文件中生效；vue部分在.vue文件中生效；prefix代码简写字符，body代表生成代码的全部，$1,

沈梦研·2025-01-22 07:07

C语言数据结构深度解析：结构体与联合体的实战应用与技巧

语言函数参数传递深入解析：传值与传地址的区别与应用实例04-C语言数组与字符串操作全解析：从基础到进阶，深入掌握数组和字符串处理技巧05-C语言指针与内存管理：指针使用、内存泄漏与调试技巧06-C语言数据结构深度解析

大模型铲屎官·2025-01-22 07:37

大语言模型原理基础与前沿指令生成

大语言模型、指令生成、Transformer、BERT、GPT、LLaMA、Fine-tuning、PromptEngineering1.背景介绍近年来，大语言模型（LargeLanguageModels

AI大模型应用之禅·2025-01-22 07:04

【深度学习】Pytorch：在 ResNet 中加入注意力机制

为什么要加入注意力机制注意力机制可以帮助神经网络专注于图像中重要的特征区域，从而提高模型的性能。

T0uken·2025-01-22 07:03

云鲸智能大裁员：AI代码生成器时代，企业如何应对寒冬？

本文将深入分析云鲸智能裁员事件，探讨其背后的原因、行业影响以及未来展望，并思考在AI代码生成器等新技术浪潮下，企业如何更好地应对挑战。事件分析：寒冬下的无奈之举？

·2025-01-22 06:07

《探秘鸿蒙Next：非结构化数据处理与模型轻量化的完美适配》

对于文本数据，要去除乱码、特殊字符等；对于图像数据，需处理模糊、损坏的图像。比如在处理鸿蒙Next设备采集的监控图像时，通过OpenCV的HarmonyOS适配库进行图像滤波等操作去除噪声。

·2025-01-22 06:37

Dockerfile的作用

*Dockerfile是一个文本文件，用于定义如何构建一个Docker镜像Dockerfile文件包含了镜像构建过程中的所有步骤，它们按照顺序执行，以生成一个定制化的镜像。D

Ray.1998·2025-01-22 06:30

Linux 使用 GDB 进行调试的常用命令与技巧

调试的常用命令与技巧1.GDB常用命令1.1安装GDB1.2启动GDB1.3设置程序的参数1.4设置断点1.5启动程序并运行至断点1.6执行一步1.7打印变量值1.8查看函数调用栈2.GDB调试Core文件2.1生成

打工人你好·2025-01-22 06:30

kafka学习笔记4-TLS加密 —— 筑梦之路

$#生成CA证书opensslreq-x509-nodes-days3650-newkeyrsa:4096-keyoutca.key-outca.crt-subj"/CN=Kafka-CA"#生成私钥opensslgenrsa-outkafka.key4096

筑梦之路·2025-01-22 06:59

Linux 如何使用dd命令来复制和转换数据？

它以较低级别运行，通常用于创建可启动的USB驱动器、克隆磁盘和生成随机数据等任务。

·2025-01-22 06:36

如何利用模板为您的聊天机器人自动生成反馈

在人工智能快速发展的今天，聊天机器人是应用大型语言模型（LLM）的最常见接口之一。尽管如此，许多聊天机器人的质量参差不齐，这使得不断完善和发展显得尤为重要。传统的用户反馈机制往往无法有效捕捉用户体验，而这种反馈的稀缺也阻碍了对聊天机器人的进一步优化。本文旨在介绍一种无需明确用户反馈即可评估聊天机器人的方法。技术背景介绍在构建和改进聊天机器人的过程中，用户反馈如“赞”或“踩”往往是稀缺的资源。即使在

FADxafs·2025-01-22 06:54

【MYSQL学习】MySQL内置函数：窗口函数的5大绝招你GET到了吗？

引言❓在数据分析和报表生成中，窗口函数是一个非常强大的工具，它可以让你在同一个查询中进行复杂的聚合和排序操作。但你真的了解窗口函数吗？

墨瑾轩·2025-01-22 05:50

【教程】Ollama 部署 MindSpore 训练的大模型

gguf-mindspore本项目（gguf-mindspore）帮助用户快速的将MindSpore生成的大模型的ckpt文件，转换为Ollama可以加载的GGUF格式文件，主要思路是针对已有的如Huggingface

Hsiayukoo·2025-01-22 05:48

时间序列预测综述

文章目录非周期时间序列预测1.转化为监督学习数据集，使用xgboot/LSTM模型/时间卷积网络/seq2seq(attention_based_model)2.Facebook-prophet，类似于STL分解思路3.深度学习网络

Super_Whw·2025-01-22 05:48

Python文件封装成EXE（可执行文件）

Section1-创建纯python环境创建一个python环境，最好32位的，这样执行生成的exe可以在32位系统和64位系统上运行，此外，打包编译的exe也不至于过于庞大，以及出现总是打包不成功的问题

苏学能·2025-01-22 05:15

使用RAG-Chroma与OpenAI构建高效问答系统

在AI驱动的应用场景中，检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration,RAG)是一种强大的技术，可以提升问答系统的精度和效能。

srudfktuffk·2025-01-22 05:15

【OpenAI】获取OpenAI API Key的两种方法，从入门到精通的详解教程！

文章目录OpenAIAPIKey的使用场景方式一：通过“OpenAI官网”获取APIKey（国外）步骤1：访问OpenAI官网步骤2：创建或登录账户步骤3：进入API管理界面步骤4：生成新的APIKey

senger_lcc·2025-01-22 05:44

FastAPI教程：快速构建高性能API

FastAPI支持自动生成文档，输入数据验证和异步编程，且性能接近Go和Node.js。

迪小莫学AI·2025-01-22 04:43

IGModel——提高基于 GNN与Attention 机制的方法在药物发现中的实用性

IGModel——提高基于GNN与Attention机制的方法在药物发现中的实用性导言深度学习在药物发现（发现治疗药物）领域的应用以及传统方法面临的挑战。

Jackie_AI·2025-01-22 04:43

如何有效控制 KV 缓存的内存占用，优化推理速度？

使用KV缓存技术的目的是在生成过程中计算过去tokens的键和值张量时，将这些张量存储（“缓存”）在GPU内存中，从而避免在每个生成步骤中重新计算这些tokens的键和值张量。

m0_70960708·2025-01-22 04:13

基于大数据的商品推荐系统的设计与实现

通过对电商商品数据进行深度挖掘，可以发现消费趋势、产品热门度、价格以及地区差异等信息，为市场营销和产品策略提供重要参考。利用Java语言及SpringBoot框架、M

JAVA编码选手·2025-01-22 04:42

利用Ollama和OpenAI实现多查询RAG检索

多查询检索器是一种查询转换的例子，它基于用户的输入查询生成多个不同视角的查询。对于每个查询，系统检索一组相关文档，并合并所有查询的独特联合体以进行答案合成。

jkgSFS·2025-01-22 04:42

【OpenCV 】第三章: 图像运算：加法运算、位运算、掩码、位平面分解、加密、数字水印、脸部打码

第三章:图像运算图像加法运算1、"+"2、cv2.add()函数3、图像加权和：cv2.addWeighted()函数图像位运算(位逻辑运算)1、按位与运算：cv2.bitwise_and()函数2、按位或运算

宝贝儿好·2025-01-22 04:11

Python基础—用python读取xml文件！

这个模块提供了简单而高效的XML解析和生成功能。下面是一个详细的代码示例和讲解，展示了如何使用xml.etree.ElementTree来读取XML文件。

小尤笔记·2025-01-22 04:39

【机器学习】多模态AI——融合多种数据源的智能系统

随着人工智能的快速发展，单一模态（如文本、图像或语音）已经不能满足复杂任务的需求。

2的n次方_·2025-01-22 04:09

Golang 中强大的重试机制，解决瞬态错误

Ai 编码·2025-01-22 03:06

Python（四）——SVG 图坐标轴数字和其他文本设置总结

在学术论文中，图像的质量和规范性直接影响文章的专业性和表达效果。尤其是在使用Python绘制SVG图时，图像的字体选择、大小设置、以及整体样式需要符合期刊或会议的要求。

八年。。·2025-01-22 03:03

基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的机场安检行李检测：深度学习应用与实现

因此，基于深度学习的自动化行李检测系统应运而生，通过计算机视觉技术，自动识别和分类行李中的物品，大大提高了安检的效率与准确性。YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法，由于其高效的目

2025年数学建模美赛·2025-01-22 03:31

2025 年成为 AI 独立开发者的 3 个步骤

2025年成为AI独立开发者的3个步骤每天拆解一个AI应用或模型功能选择一个热门的AI应用或开源模型（如ChatGPT、MidJourney、Whisper），深度体验其核心功能，分析背后的技术实现。

程序员陆通·2025-01-22 03:00

个人职业发展与AI赋能的前端开发

而近年来，人工智能（AI）技术的飞速发展，特别是AI代码生成器的兴起，正深刻地改变着前端开发的格局，为开发者们提供了前所未有的机遇。

·2025-01-22 02:33

OpenCV: 深入理解OpenCV中CV_WRAP_AS宏及其作用

在OpenCV中，CV_WRAP_AS是一个宏，主要用于为C++函数或运算符定义别名，以便在生成语言绑定时使用。这对于在不同的编程语言（如Python）中使用OpenCV库时提供更友好的接口非常有用。

湫兮之风·2025-01-22 02:28

代码重构的革命：AI代码生成器如何改变游戏规则

然而，随着人工智能技术的飞速发展，智能化代码重构的时代已经到来，而AI代码生成器正成为这场革命的核心驱动力。代码重构的挑战：一个开发者的心声传统的代码重构过程充满了挑战。

·2025-01-22 02:02

Java 9 Optional新特性深度剖析与实例应用

在Java编程的漫长旅程中，Optional类一直是处理可选值的得力助手。Java9对其进行了重要扩展，引入了诸多新方法，让Optional的使用更加灵活高效。本文将深入剖析这些新特性，并结合实例进行详细解读。ifPresentOrElse(Consumer,Runnable)方法介绍ifPresentOrElse(Consumer,Runnable)方法是Java9为Optional新增的。当O

2501_90323865·2025-01-22 02:57

ReactNative进阶（三十五）：应用脚手架 Yo 构建 RN 页面_reactnative 脚手架

算法冒泡排序选择排序快速排序二叉树查找:最大值、最小值、固定值二叉树遍历二叉树的最大深度给予链表中的任一节点，把它删除掉链表倒叙如何判断一个单链表有环由于篇幅限制小编，pdf文档的详解资料太全面，细节内容实在太多啦

2401_84438654·2025-01-22 02:56

深入理解GPT底层原理--从n-gram到RNN到LSTM/GRU到Transformer/GPT的进化

1.从n-gram到循环神经网络(RNN)的诞生1.1N-gram模型在深度学习兴起之前,处理序列数据主要依靠统计方法,如n-gram模型。N-gram是一种基于统计的语言模型,它的核心思想是:一

网络安全研发随想·2025-01-22 02:55

月之暗面今日发布k1.5多模态思考模型

多模态推理即模型能够对多种类型的数据（如文本、图像等）进行整合分析推理，通用推理能力则表明它可以广泛应用于多种任务场景进行有效的逻辑推理

百态老人·2025-01-22 01:51

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