编码器

视频编解码标准中的 Profile 和 Level

视频编解码标准中的Profile和Level在视频编码标准（如H.264/AVC、HEVC/H.265、H.266/VVC、AV1）中，Profile（配置文件）和Level（级别）是两个重要的概念，它们用于定义编码器和解码器支持的特性
码流怪侠·2025-02-11 19:17

编码器、获得转子角度

MT6701CT-STDMT6701CT-STD是一款磁性角度位置传感器，通常用于测量电机转子的角度和方向。它通过I2C或SPI接口与单片机通信。下面将详细介绍如何从MT6701CT-STD获取电机的选择方向和选择角度，以及如何将其发送给单片机，并说明发送的数据格式。【从零开始实现stm32无刷电机FOC】【实践】【7.2/7完整代码编写】_stm32foc-CSDN博客1.获取电机的选择方向和选
Asa319·2025-02-11 13:38

关于霍尔编码器读取电机速度的一些相关操作（STM32的编码器模式，MSP的通过输入捕获记录

一.前言闲谈前几天24年的电赛刚刚过去，整个四天三夜也是非常记忆深刻的。我们队选择的是H题，我想只要是做控制的，看到这题目列表都会毫不犹豫的选择H题。因为相比其他题目而言H题简直是太简单了，以至于我们小队的几个人在早上8点之后拿到题目，都有点怀疑这个题目是不是有点问题，怎么可能这么简单。就这个题第一眼看过去感觉都比平衡车都简单，但仔细的看过里面的一些规则要求，以及深刻的用过MSPM0G3507这个
电赛张小七·2025-02-11 04:54

基于 GD32F470 的编码器接口应用：实现防抖、方向校验、溢出处理与位置速度计算

以下是关于如何使用GD32F4xx系列微控制器的定时器实现编码器功能的总结，涵盖了所有关键细节和步骤：目标使用GD32F4xx定时器实现旋转编码器的计数、方向检测、速度计算、位置计算，并通过定时器中断实现实时更新
森焱森·2025-02-11 03:48

【深度学习】常见模型-BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）（双向编码器表示）

BERT是Google在2018年推出的NLP（自然语言处理）模型，全称BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers（双向编码器表示）。
IT古董·2025-02-11 02:06

DeepSeek-VL2 、 qwen2.5 vl 技术选型比较

以下是两者的技术选型对比分析，涵盖架构设计、性能、适用场景和实际应用考量：1.核心架构对比维度DeepSeek-VL2Qwen2.5-VL视觉编码器基于改进的ViT（VisionTransformer）
天机️灵韵·2025-02-10 18:42

[8-2-3] 队列实验_多设备玩游戏(旋转编码器)_重录

[8-2-3]队列实验_多设备玩游戏(旋转编码器)_重录在这节课中，我们将修改第十三个程序，增加旋转编码器控制的功能，使得你既可以用红外遥控器，也可以使用旋转编码器来控制游戏。
无数碎片寻妳·2025-02-10 18:06

AI大模型系列之七：Transformer架构讲解

输入模块结构：编码器模块结构：解码器模块:输出模块结构：Transformer具体是如何工作的？Transformer核心思想是什么？Transformer的代码架构自注意力机制是什么？
m0_74823683·2025-02-10 03:58

注意力机制：查询（Query）、键（Key）、值（Value）

它们通常是来自编码器或解码器的表示，通过它们的交互，模型能够聚焦于最相关的信息部分，从而提高预测的准确性。1.查询（Query）查询（Query）是用来在输入序列中查找相关信息的向量。
彬彬侠·2025-02-09 00:37

个性化音乐生成：生成式AI在音乐推荐与创作中的应用

文章目录引言生成式AI与个性化音乐生成1.变分自编码器（VAE）2.生成对抗网络（GAN）3.Transformer模型4.扩散模型（DiffusionModels）技术实现1.音乐特征提取2.基于VAE
二进制独立开发·2025-02-09 00:34

深度学习的文本生成：从seq2seq到GPT2和GPT3

文章目录1.背景介绍1.1序列到序列（seq2seq）模型1.1.1编码器1.1.2解码器1.1.3训练1.2Transformer模型1.2.1自注意力机制1.2.2位置编码1.2.3多头注意力1.2.4
AI天才研究院·2025-02-08 11:33

讯飞绘镜（ai生成视频）技术浅析（五）：视频生成

一、讯飞绘镜视频生成技术概述讯飞绘镜的视频生成技术主要包含以下几个核心模块：1.视频生成模型：包括生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）、扩散模型（DiffusionModels）等。
爱研究的小牛·2025-02-07 18:10

使用Java程序消费SAP Leonardo的机器学习API

在多模态模型的架构上，ChatGPT的绘图能力主要依赖以下几个核心组件：跨模态编码器（Cross-ModalEncoder）：跨模态编码器的作用是将文本和图像的特征进行对齐。
·2025-02-07 17:33

与StableDiffusion相比，Janus Pro在文本到图像生成任务上有哪些优势？

StableDiffusion相比，JanusPro在文本到图像生成任务上有以下优势：架构创新优势路径分离更高效：JanusPro采用创新的自回归框架，将视觉编码分离为“理解”和“生成”两条路径，避免了视觉编码器在理解和生成任务中的角色冲突
alankuo·2025-02-07 08:32

使用SSH命令行远程登录运行在CloudFoundry上的应用

在多模态模型的架构上，ChatGPT的绘图能力主要依赖以下几个核心组件：跨模态编码器（Cross-ModalEncoder）：跨模态编码器的作用是将文本和图像的特征进行对齐。
·2025-02-06 21:27

【Mamba之模型训练系列（四）】将 mamba 扩展到多模态大型语言模型，实现高效推理

将mamba扩展到多模态大型语言模型，实现高效推理背景知识与研究动机Cobra模型设计视觉编码器DINOv2SigLIP投影器Mamba语言模型主干训练策略训练数据训练阶段预训练阶段多模态指令调整阶段微调策略训练细节训练策略的关键结论实验验证实验设置性能比较推理速度消融研究关键结论参考文献这篇文章介绍了一个名为
愷创作者·2025-02-06 00:45

如何使用Java代码给图片增加倒影效果

在多模态模型的架构上，ChatGPT的绘图能力主要依赖以下几个核心组件：跨模态编码器（Cross-ModalEncoder）：跨模态编码器的作用是将文本和图像的特征进行对齐。
·2025-02-05 17:33

音视频多媒体编解码器基础-codec

因为数据类型不同所以编解码算法不同，分为图像、视频和音频三大类；因为流程不同，可以分为编码和解码两部分；因为编码器实现不同，分为硬编码和软编码；因为编解码硬件位置不同，可以分为片内、片外和独立编解码模块三类
硬件学长森哥·2025-02-03 22:04

一文读懂自动编码器：类型、原理与应用

一文读懂自动编码器：类型、原理与应用近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文】目录自动编码器稀疏自动编码器
·2025-02-03 16:03

第14篇：2线-4线译码器

Q：有编码器那对应的就会有译码器，本期我们来设计实现2线-4线二进制译码器。A：基本原理：译码器是编码器的逆过程，其功能是将具有特定含义的二进制码转换为对应的输出信号。
Terasic友晶科技·2025-02-03 02:50

柳暗花明又一村：Seq2Seq编码器解码器架构

Seq2Seq,编码器-解码器,自然语言处理,机器翻译,文本生成,循环神经网络,长短期记忆网络1.背景介绍在人工智能领域，自然语言处理(NLP)始终是研究的热点之一。
AI大模型应用之禅·2025-02-02 15:29

【自然语言处理（NLP）】基于Transformer架构的预训练语言模型：BERT 训练之数据集处理、训练代码实现

数据生成遮蔽语言模型任务的数据从token中获取mlm数据将文本转换为预训练数据集创建Dataset加载WikiText-2数据集BERT训练代码实现导包加载数据构建BERT模型模型损失训练获取BERT编码器个人主页
道友老李·2025-02-02 12:04

300 不到的低成本 NDI 无线编码器 DIY

文章目录前言1、核心软件：CameratoNDI2、硬件选择：NUC迷你主机3、多样的无线传输方案``即可以有线传输也可以无线传输，下文以无线传输为例，为大家提供了多种实用的方案，满足不同场景下的需求。1、室内短距离方案：如果你只是在室内短距离使用，比如在自己的工作室或者家庭环境中进行视频传输，那么普通的wifi2.4G或5.8G网卡搭配家用路由器就完全可以胜任。这种组合的成本非常低，而且设置也很
爱折腾的木匠·2025-02-02 11:29

设计项目实例71-基于STM32的数控电压源（BUCK电路、旋转编码器、阿里云）

设计项目实例59-基于ESP32的温室大棚环境监测系统的设计与实现（风扇驱动、光敏模块、DHT11温湿度）前提说明需知项目设计要求项目提供资料main.c代码项目3D图前提说明电子开发合作请私信联系，商业/非商业项目均可洽谈，价格友好，负责可靠。目前已开发项目三百余单，不限时售后，直到项目完结。需知对此项目有需求请私信联系我，备注对应项目名称号（非免费，伸手党勿扰，价格公道，售后负责）所有项目均有
凡人电子工作室·2025-02-02 00:19

Encoder-only decoder-only encoder-decoder大模型的区别

1.Encoder-Only架构-定义：仅包含编码器部分，主要用于处理输入数据而不生成输出。-适用任务：文本分类、情感分析、命名实体识别等。
阿牛牛阿·2025-02-01 23:40

【AI知识点】三种不同架构的大语言模型（LLMs）的区别

【AI论文解读】【AI知识点】【AI小项目】【AI战略思考】在自然语言处理（NLP）中，预训练语言模型（LLMs,LargeLanguageModels）通常基于不同的架构，如仅编码器的模型（Encoder-only
AI完全体·2025-02-01 23:09

注意力机制

1.Seq2Seq模型加入注意力机制1.1Seq2Seq模型编码器：将长度可变的输入序列转换成形状固定的上下文变量c,并将输入序列的信息在该上下文变量中进行编码。
追光少年3322·2025-02-01 19:33

重参数化（Reparameterization）的原理

重参数化（Reparameterization）的原理重参数化是变分自编码器（VAE）中用来解决可微分性问题的一种技术。
读思辨·2025-01-31 15:21

讯飞智作 AI 配音技术浅析（一）

其核心技术主要涵盖以下几个方面：1.深度学习与神经网络讯飞智作AI配音技术以深度学习为核心驱动力，通过以下关键模型实现语音合成：Tacotron模型：该模型采用端到端的编码器-解码器架构，将输入文本直接转换为梅尔频谱
爱研究的小牛·2025-01-31 14:42

Python实现复原毫米波雷达呼吸波形的示例

我们将使用深度学习中的变分自编码器（VAE）作为模型来进行呼吸波形的复原，因为VAE可以很好地处理重建和潜在空间分布的问题。步骤概述数据准备：生成或加载毫米波雷达的呼吸波形数据。
go5463158465·2025-01-30 11:47

Transformer架构原理详解：残差连接和层归一化（Residual Connection an

Transformer架构原理详解：残差连接和层归一化（ResidualConnectionandLayerNormalization）》文章关键词Transformer残差连接层归一化自注意力机制序列模型编码器与解码器摘要本文将深入解析
AI天才研究院·2025-01-30 08:26

H264原始码流格式分析

VCL数据编码器直接输出的原始数据比特串
程序猿玖月柒·2025-01-29 21:00

FFmpeg入门详解之70：获取音视频流信息(Metadata)

媒体容器封装格式文件播放时长文件平均码率（视频+音频）视频属性（编码器名称、视频分辨率、帧率、编码码率）音频属性（编码器名称、采样率、
福优学苑@音视频+流媒体·2025-01-29 21:28

YOLOv8改进策略【Backbone/主干网络】| 替换骨干网络为2023-CVPR ConvNeXt V2 （附网络详解和完整配置步骤）

本文将ConvNeXtV2应用于YOLOv8，一方面利用全卷积掩码自动编码器在训练时优化特征学习，减少模型对大规模标注数据的依赖；另一方面，通过全局响应归一化层增强特征竞争，缓解特征坍塌问题，提高特征多样性
Limiiiing·2025-01-29 13:54

ABAP git客户端

在多模态模型的架构上，ChatGPT的绘图能力主要依赖以下几个核心组件：跨模态编码器（Cross-ModalEncoder）：跨模态编码器的作用是将文本和图像的特征进行对齐。
·2025-01-28 19:33

论文阅读【CVPR-2022】3D Shape Variational Autoencoder Latent Disentanglement via Mini-Batch Feature Swappi

3DShapeVariationalAutoencoderLatentDisentanglementviaMini-BatchFeatureSwappingforBodiesandFaces通过小批量特征互换实现身体和脸部的三维形状变异自动编码器潜移默化
智尊宝人工智能社区·2025-01-27 06:19

0基础跟德姆（dom）一起学AI 自然语言处理18-解码器部分实现

个解码器层堆叠而成每个解码器层由三个子层连接结构组成第一个子层连接结构包括一个多头自注意力子层和规范化层以及一个残差连接第二个子层连接结构包括一个多头注意力子层和规范化层以及一个残差连接第三个子层连接结构包括一个前馈全连接子层和规范化层以及一个残差连接说明:解码器层中的各个部分，如，多头注意力机制，规范化层，前馈全连接网络，子层连接结构都与编码器中的实现相同
跟德姆(dom)一起学AI·2025-01-27 04:09

0基础跟德姆（dom）一起学AI 自然语言处理20-模型构建

1模型构建介绍通过上面的小节,我们已经完成了所有组成部分的实现,接下来就来实现完整的编码器-解码器结构.Transformer总体架构图:2编码器-解码器结构的代码实现EncoderDecoder函数完成编码解码的子任务
跟德姆(dom)一起学AI·2025-01-27 04:37

激光线扫相机无2D图像的标定方案

方案一：基于运动控制平台的标定适用场景：若激光线扫相机安装在可控运动平台（如机械臂、平移台、旋转台）上，且平台的运动精度已知（例如通过编码器或高精度步进电机控制）。
hylreg·2025-01-25 21:03

MacOS下载安装Logisim（图文教程）

它允许用户通过图形界面构建和测试复杂的数字逻辑电路，如加法器、解码器、编码器、寄存器、内存等，从而帮助学生理解计算机硬件的工作原理。二、如何判断当前Mac是什么架构的？
Roc-xb·2025-01-25 04:57

transformer编码器解码器图解

这张图展示了Transformer模型的架构，包含编码器（左边）和解码器（右边）两部分。以下是对图中每个步骤的详细解释，结合生活场景来说明每一步的意义和推理过程。
Ai玩家hly·2025-01-24 21:08

ChatGPT

在多模态模型的架构上，ChatGPT的绘图能力主要依赖以下几个核心组件：跨模态编码器（Cross-ModalEncoder）：跨模态编码器的作用是将文本和图像的特征进行对齐。
·2025-01-24 16:01

Encoder（编码器）和Decoder（解码器）有什么区别

编码器和解码器的区别主要功能：编码器：编码器的主要功能是处理输入数据，并将其转换成一种内部表示（contextvectors），这种表示捕捉了输入数据的重要特征。
YiHanXii·2025-01-24 15:49

腾讯AI开放平台的接口调用指南

在多模态模型的架构上，ChatGPT的绘图能力主要依赖以下几个核心组件：跨模态编码器（Cross-ModalEncoder）：跨模态编码器的作用是将文本和图像的特征进行对齐。
·2025-01-24 11:49

npm publish 发布一个 Angular 库的时候报错以及解决方法

在多模态模型的架构上，ChatGPT的绘图能力主要依赖以下几个核心组件：跨模态编码器（Cross-ModalEncoder）：跨模态编码器的作用是将文本和图像的特征进行对齐。
·2025-01-23 22:32

300行ABAP代码实现一个最简单的区块链原型

在多模态模型的架构上，ChatGPT的绘图能力主要依赖以下几个核心组件：跨模态编码器（Cross-ModalEncoder）：跨模态编码器的作用是将文本和图像的特征进行对齐。
·2025-01-23 17:19

基于 FFMPEG 的视频编码（libavcodec ，致敬雷霄骅）

基于FFMPEG的视频编码（libavcodec，致敬雷霄骅）本文参考了雷博士的博客：最简单的基于FFmpeg的视频编码器-更新版（YUV编码为HEVC(H.265)）还参考了另一篇博客：Qt与FFmpeg
liyuanbhu·2025-01-23 06:43

算法项目实时推流

r30-c:vlibx264-presetultrafast-fflvrtmp://192.168.100.20:1935/live/test_chengdu13、硬件加速如果硬件支持，可以使用硬件加速编码器
zk_ken·2025-01-22 16:49

DETRs with Collaborative Hybrid Assignments Training论文阅读与代码

Co-DETR：ATSS+FasterRCNN+DETR协作的先进检测器（ICCV2023）-CSDN博客摘要：在这篇论文中，作者观察到在DETR中将过少的Query分配为正样本，采用一对一的集合匹配，会导致对编码器输出的监督稀疏
分享总结快乐·2025-01-22 04:38

Transformer入门（1）transformer及其编码器-解码器

文章目录1.Transformer简介2.Transformer的编码器-解码器架构3.transformer的编码器1.Transformer简介Transformer模型是一种用于自然语言处理的机器学习模型
通信仿真实验室·2025-01-22 01:51
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