目标运动模型第24页

什么是多模态机器学习：跨感知融合的智能前沿

它超越了单一感官输入的限制，通过整合视觉、听觉、文本等多种数据类型，构建了一个更加丰富、立体的认知模型，为机器赋予了接近人类的综合感知与理解能力。

非凡暖阳·2025-01-20 12:01

使用Llama 3.2-Vision多模态LLM与您的图像聊天

介绍将视觉能力与大型语言模型（LLMs）结合的多模态LLM（MLLM）正在通过多模态LLM革命性地改变计算机视觉领域。这些模型结合了文本和视觉输入，展示了在图像理解和推理方面的出色能力。

AI程序猿人·2025-01-20 12:01

谷歌吹响反击号角：2025年Gemini用户目标5亿，AI大战一触即发！

人工智能领域的竞争日趋白热化，谷歌CEO桑达·皮采亲自下场，为GeminiAI定下了雄心勃勃的目标：到2025年底，用户突破5亿！面对ChatGPT的强势崛起，谷歌能否成功逆袭？

that's boy·2025-01-20 12:29

AI大模型如何赋能电商行业，引领变革

虞书欣的C·2025-01-20 12:27

什么是三高架构?

这三个特性是现代计算系统、尤其是在分布式系统和云计算架构中，设计和部署的关键目标。以下是

java1234_小锋·2025-01-20 12:27

如何设计性能测试用例？

性能测试用例设计需要对业务需求和系统行为有深刻理解，设计过程涉及确定测试目标、选择相关场景、定义工作负载、详细规划操作步骤以及明确预期结果和成功标准。本文就来介绍下设计性能测试的步骤。1.识别性能测试

互联网杂货铺·2025-01-20 12:26

AI大模型引领医疗变革：十大创新应用场景塑造智慧医疗新时代

前言在人工智能技术的迅猛发展中，AI大模型以其无与伦比的数据处理能力和深度学习能力，正逐步成为医疗健康领域变革的引领者。

和老莫一起学AI·2025-01-20 11:54

Python 爬虫：商品价格监控与波动分析

目录1.爬虫概述与技术选型2.环境配置与依赖库安装3.目标平台与数据抓取3.1获取商品价格示例：抓取京东商品价格3.2抓取

Python爬虫项目·2025-01-20 11:53

SOA（面向服务架构）全面解析

SOA的目标是通过服务

Hello.Reader·2025-01-20 11:22

使用amd显卡本地运行ollama模型（RX6700）

查看amd显卡是否支持ROCmAMD支持官网因为RX6700不支持HIPSDK，所以需要根据型号去ROCmLibs查找对应压缩包RX6700对应型号为gfx1031，对应的压缩包为rocm.gfx1031.for.hip.sdk.6.1.2.optimized.with.little.wu.s.logic.7z下载安装包后，继续处理ollama的安装因为官方不支持RX6700显卡加速，所以需要去o

丨丿丶176·2025-01-20 11:46

【视觉SLAM:六、视觉里程计Ⅰ：特征点法】

它是视觉SLAM的重要组成部分之一，主要通过提取图像中的信息（如特征点或直接像素强度）来实现相机运动估计。

KeyPan·2025-01-20 11:45

材料力学仿真软件：MSC Nastran_（15）.案例研究与实践

我们将探讨如何使用Python脚本与MSCNastran进行交互，如何优化仿真模型，以及如何处理仿真结果。每个案例都将提供详细的操作步骤和代码示例，以帮助读者更好地掌握这些技术。

kkchenjj·2025-01-20 11:14

pythonsvm模型优化_Python进化算法工具箱的使用（三）用进化算法优化SVM参数

前言自从上两篇博客详细讲解了Python遗传和进化算法工具箱及其在带约束的单目标函数值优化中的应用以及利用遗传算法求解有向图的最短路径之后，我经过不断学习工具箱的官方文档以及对源码的研究，更加掌握如何利用遗传算法求解更多有趣的问题了

weixin_39878698·2025-01-20 11:14

差分进化算法_Python进化算法工具箱的使用（三）用进化算法优化SVM参数

前言自从上两篇博客详细讲解了Python遗传和进化算法工具箱及其在带约束的单目标函数值优化中的应用以及利用遗传算法求解有向图的最短路径之后，我经过不断学习工具箱的官方文档以及对源码的研究，更加掌握如何利用遗传算法求解更多有趣的问题了

weixin_39747075·2025-01-20 11:13

网站开发必要技能

他们根据目标受众的需求来设计内容，然后在内容发布之前进行编辑和打磨。内容专家通常依靠网站设计师和网站管理员的专业知识。请注意，内容可以是文字，数据，图片，音频或链接。

智慧浩海·2025-01-20 10:11

数学：机器学习的理论基石

其核心目标是从数据中提取有用的信息，以便对未知数据进行预测和分类。为了实现这一目标，机器学习需要一种数学框架来描述和解决问题。

每天五分钟玩转人工智能·2025-01-20 09:03

【AUTOSAR】VCU开发实际项目讲解（二）----VCU软件与结构描述

VCU软件描述VCU软件架构主要分为底层软件驱动和应用层控制策略，其中应用层控制策略通过基于模型的开发，自动生成代码并可与底层驱动软件实现无缝连接。

大道生·2025-01-20 09:01

无需插件，OmniGen 凭文本指令读懂图像，多样生成随心掌控

一、介绍OmniGen是一个统一的图像生成模型，可用于执行各种任务，包括但不限于文本到图像生成、主题驱动生成、身份保留生成、图像编辑和图像条件生成。

算家云·2025-01-20 09:59

WAVGATvcu控制器应用层软件：策略开发与实际应用

模型和策略说明可以分开出。

NhTvp94c·2025-01-20 09:59

【机器学习：二十六、决策树】

其主要通过递归地将数据划分为子集，从而生成一个具有条件结构的树模型。核心概念节点（Node）：每个节点表示一个特定的决策条件。根节点（RootNode）：树的起点，包含所有样本。

KeyPan·2025-01-20 09:28

手把手教你 AI 顾投：在 Ollama 中使用 Python 调用金融 API 服务

写在前面的话：尽管Ollama本身不是一个大型语言模型（LLM）开发工具，而是一个LLM的平台。

老余捞鱼·2025-01-20 08:55

SQL数据分析（简单版）

一、常见数据库分类（1）关系型数据库采用关系模型组织数据的数据库，以行和列的形式存储数据，形成数据表，一组数据表组成了数据库（2）非关系型数据库非关系型数据库在严格意义上不是一种数据库，应该是一种数据结构化存储方法的集合

编程星空·2025-01-20 08:25

水位监测系统|远程水位监测|水位自动监测

监测点部署包括：目标因子采集传感器及仪器仪表、无线采集通信终端-水利RTU、数据实时采集自动上报，管理人员可通过监控中心平台远程监控，动态掌握监测点水位信息，数据分析处理，为政策规划提供决策依据，异常数据告警提示避免水生态灾害

Susie酱·2025-01-20 08:23

“AI 自动化效能评估系统：开启企业高效发展新征程

它能够快速收集海量的数据，并通过先进的算法模型对这些数据进行深度分析，从而精准地判

上海拔俗网络·2025-01-20 08:23

大模型系列-GPT算法

https://blog.csdn.net/None_Pan/article/details/106392965

樨潮·2025-01-20 08:52

力扣502-IPO-hard-贪心，优先队列 -java

思路：本题可以先构造处一个模型，我们的目的在于满足小于等于w的基础上，使得加上profits最大即可，因为是纯利润，不需要考虑w-capital的情况，所以我们只需要构造一个大根堆将所有满足条件的profits

小吴同学GOGOGO·2025-01-20 08:51

程序执行原理（科普）

程序执行原理（科普）目标计算机中的三大件程序执行的原理程序的作用01.计算机中的三大件计算机中包含有较多的硬件，但是一个程序要运行，有三个核心的硬件，分别是：CPU中央处理器，是一块超大规模的集成电路负责处理数据

weixin_30832983·2025-01-20 08:50

C#中的异步编程模型

这种异步编程模型在I/O密集型操作（如文件读写、网络请求等）中特别有用，因为它允许线程在等待I/O操作完成时释放，从而执行其他工作。

神之王楠·2025-01-20 08:50

HarmonyOS Next模型剪枝方法与实践

本文旨在深入探讨华为鸿蒙HarmonyOSNext系统（截止目前API12）中模型剪枝相关技术细节，基于实际开发实践进行总结。

SameX-4869·2025-01-20 08:18

HarmonyOS Next模型轻量化中的数据处理优化

本文旨在深入探讨华为鸿蒙HarmonyOSNext系统（截止目前API12）中模型轻量化相关的数据处理优化技术细节，基于实际开发实践进行总结。

SameX-4869·2025-01-20 08:18

3d系统误差分析

通过比较真实的三维点在图像中的投影位置与标定模型计算出的投影位置之间的差异，来衡量标定的准确性。以下是对这一概念的详细解析：什么是系统标定？

Ai智享·2025-01-20 07:16

黄金矿工小游戏（Java）

一、引言这款“黄金矿工”游戏拥有经典的玩法，玩家通过操控钩子抓取屏幕中的各种物体，包括黄金、石头和炸弹等，目标是在规定时间内达到一定的积分以进入下一关。

不玩return的马可乐·2025-01-20 07:43

leetcode39.组合总和

给你一个无重复元素的整数数组candidates和一个目标整数target，找出candidates中可以使数字和为目标数target的所有不同组合，并以列表形式返回。你可以按任意顺序返回这些组合。

努力d小白·2025-01-20 07:13

一文看懂llama2（原理&模型&训练）

自从Transformer架构问世以来，大型语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）以及AIGC技术的发展速度惊人，它们不仅在技术层面取得了重大突破，还在商业应用、社会影响等多个层面展现出巨大潜力

Qpeterqiufengyi·2025-01-20 07:38

Python|基于DeepSeek大模型，实现文本内容仿写（8）

前言本文是该专栏的第8篇，后面会持续分享AI大模型干货知识，记得关注。我们在处理文本数据项目的时候，有时可能会遇到这样的需求。比如说，指定某些文本模板样例，需要仿写或者生成该“模板”样例数据。

写python的鑫哥·2025-01-20 07:08

在 Python 中使用 Ollama API

无论你是想进行简单的聊天对话、使用流式响应处理大数据、还是希望在本地进行模型的创建、复制、删除等操作，本文都可以为你提供指导。

一路追寻·2025-01-20 06:05

Java应用的多租户架构设计

在Java应用中实现多租户架构，涉及到数据模型设计、访问控制、资源隔离等多个方面。1.数据模型设计在多租户架构

楠贝·2025-01-20 06:33

python中drop用法去重_如何使用drop_duplicates进行简单去重（入门篇）

节省存储空间提升写入性能提高模型精度今天我们就来简单介绍一下，在pandas中如何使用drop_duplicates进行去重。

weixin_39991055·2025-01-20 06:02

详解类与对象——c++对象模型和this指针

（^_^）一.成员变量和成员函数分开存储只有非静态成员变量才属于类的对象上classPerson{public:Person(){mA=0;}//非静态成员变量占对象空间intmA;//静态成员变量不占对象空间staticintmB;//函数也不占对象空间，所有函数共享一个函数实例voidfunc(){coutmAage=age;}Person&PersonAddPerson(Personp){t

tanactor·2025-01-20 06:29

SD ComfyUI工作流平面模型房屋3D渲染

文章目录平面模型房屋3D渲染SD模型Node节点工作流程开发与应用效果展示平面模型房屋3D渲染此工作流是为将平面模型房屋图转换为3D渲染而设计，利用先进的模型和节点处理图像，增加细节和色彩，以及通过超分辨率技术增强最终图像的清晰度

Mr数据杨·2025-01-20 06:28

Java实战：Spring Boot实现多租户思路

一、多租户架构概述多租户模型多租

拥抱AI·2025-01-20 05:58

基于Damo-YOLO和DyHead检测头的YOLOv8优化：多尺度目标检测的创新方案【YOLOv8】

专栏订阅地址：https://blog.csdn.net/mrdeam/category_12804295.html文章目录基于Damo-YOLO和DyHead检测头的YOLOv8优化：多尺度目标检测的创新方案

步入烟尘·2025-01-20 05:58

如何攻击一个服务器（仅用于教育及娱乐实验目的）

importsocketimportosdefcreate_virus():#创建一个简单的病毒脚本，它会不断尝试连接目标服务器并发送恶意数据virus_code="""importsocketimporttimeimportthreadingdefattack_server

vliu612·2025-01-20 05:24

YOLOv8与Transformer：探索目标检测的新架构

YOLOv8与Transformer：探索目标检测的新架构关键词：目标检测，深度学习，YOLOv8，Transformer，计算机视觉，卷积神经网络摘要：目标检测是计算机视觉领域的一项重要任务，其目标是从图像或视频中识别和定位特定对象

AI架构设计之禅·2025-01-20 05:23

一个产品从开发到上线需要几个步骤

3.产品规划根据需求分析结果，制定产品的整体规划，包括产品的定位、目标用户群体、功

yqcoder·2025-01-20 05:51

Node.js 到底是什么

一、主要特点1.事件驱动和非阻塞I/O模型Node.js采用事件驱动架构，通过回调函数处理I/O操作，这使得它在处理大量并发请求时表现出色。