视觉向量

使用 ByteDance 的 UI-TARS Desktop 探索 AI 驱动的 GUI 自动化新前沿

ByteDance近期推出的UI-TARSDesktop（基于其强大的UI-TARS视觉-语言模型）为我们展示了一种全新的可能性：通过自然语言控制计算机，实现图形用户界面（GUI）的智能化自动化。

码事漫谈·2025-03-25 18:26

Langchain+Ollama实现Qwen模型+客服问答私有数据FAQ-实现RAG

现在我们将使用LangChain+Ollama搭建RAG（检索增强生成）系统，让它可以：从Excel读取FAQ将FAQ问题转换为向量（使用Ollama的Embedding模型）存入FAISS向量数据库提供

showker·2025-03-25 18:21

使用LangChain和中文羊驼2.0搭建离线版的ChatPDF

学习基于向量搜索和Prompt实现一个文档问答机器人的方法原理。了解如何使用llama.cpp量化大模型的方法。了解如何使用深度学习中常用的向量数据库。为了让更多的同学看懂，我会尽量写的小白一点。

大模型常客·2025-03-25 18:49

AI在个性化广告创意生成中的应用

AI在个性化广告创意生成中的应用关键词：AI、个性化广告创意生成、用户画像、深度学习、自然语言处理、计算机视觉摘要：本文深入探讨了AI在个性化广告创意生成中的应用。

杭州大厂Java程序媛·2025-03-25 16:10

AI视频自动剪辑的核心原理

以下是其技术实现的分层解析：1.内容分析与特征提取自动剪辑的第一步是“理解素材“，需从视频中提取关键信息：视觉分析：场景分割：通过帧间差异检测（如颜色直方图变化、边缘检测）或机器学习模型（如CNN）识别镜头切换点

xinxiyinhe·2025-03-25 14:24

一个AI小白如何理解近似匹配检索

但是：-->网上每个名词都告诉了是什么，我知道了他是什么，对，没错，我还是不知道它是什么-->根据用户手册，我Stepbystep成功完成了所有的实验，我依然不知道我在实验什么-->有业务场景讲解，与向量搜索

xieyu_zy·2025-03-25 14:23

写给孩子和极客的趣味数学 --“自动驾驶背后的数学” 专栏导读

专栏链接：自动驾驶背后的数学一、专栏逻辑图谱深度学习进阶视觉感知与多传感器融合基础工具与决策流程10.激活函数解析6.视觉坐标变换体系7.视觉优化与融合8.全流程解析2.传感器数据到控制指令的函数嵌套1.10

赛卡·2025-03-25 12:11

YOLO编程：开启计算机视觉的神奇之门

目录一、从神奇的AI应用说起二、YOLO是什么三、YOLO的独特优势（一）速度为王（二）精度可靠（三）部署便捷四、YOLO的工作流程揭秘（一）图像分割与网格划分（二）目标预测与数据输出（三）结果筛选与最终确定五、YOLO编程实践（一）准备工作（二）模型训练（三）模型推理六、YOLO的应用领域大放异彩（一）安防监控（二）自动驾驶（三）工业检测（四）无人机领域七、总结与展望一、从神奇的AI应用说起在科

大雨淅淅·2025-03-25 07:37

java:实现设置闪烁的标题栏（附带源码）

通过在一定时间间隔内不断更新窗体的标题文字或颜色，使标题栏呈现闪烁效果，不仅能够提升界面的动态感，还能为用户提供视觉上的反馈。本项目旨在使用JavaSwing实现一个闪烁的标题栏效果。

Katie。·2025-03-25 07:03

MediaPipe：实时多媒体处理框架

MediaPipe具有高度可扩展性和灵活性，适用于各种应用领域，包括计算机视觉、增强现实、虚拟现实和音频处理等。

KsClang·2025-03-25 05:16

POJ 3190 Stall Reservations（牛棚挤奶问题）详细代码解读

一.解题思路Step1：定义cow结构体Step2：定义stall结构体Step4：主函数4.1读取输入并存入cows向量4.2先排序cows4.3处理第一头牛4.4遍历剩下的牛4.5复用牛棚or创建新牛棚

寒风·长剑·2025-03-25 05:45

MediaPipe实时机器学习框架

MediaPipeMediaPipe是Google推出的一个实时机器学习框架，主要用于手势识别、人体姿态追踪、人脸检测等计算机视觉任务。

EngineerSuTao·2025-03-25 05:14

机器学习常见模型

目录线性回归模型逻辑回归模型支持向量机决策树随机森林K近邻算法朴素贝叶斯算法长短期记忆网络（LSTM）深度信念网络（DBN）线性回归模型线性回归模型：就像我们找一条直线，让它尽可能地靠近一些数据点。

A宝呀·2025-03-25 02:55

鸿蒙开发新利器（一）：封装主题工具

一个好看又风格统一的主题，不仅能让应用在视觉上超吸睛，还能让用户对应用更有认同感和归属感。

柳中仙·2025-03-25 01:17

机器学习-分类模型-非线性模型

支持向量机(SVM)通过核函数处理非线性分类（如RBF核）小样本非线性数据svm.SVCK近邻(K-NearestNeighbors)基于局部相似性，无需训练模型小数据量，特征空间均匀neighbors.KNeighborsClassifier

恸流失·2025-03-25 01:17

项目管理软件的十大核心功能，一文解读！

甘特图甘特图是在视觉上查看项目进度的最佳工具之一。通过条形图的方式来显示项目时间安排，使项目经理可以清晰地看到任务的起始和结束日期。

·2025-03-25 00:33

实现 `Eular2` 函数的 MATLAB 代码

functiony=Eular2(x,h,dydx)%初始化向量yy=zeros(size(x));%假设初始条件y(1)=0y(1)=0;%循环使用欧拉方法更新y的值fori=1:len

max500600·2025-03-24 22:31

理想发布的下一代自动驾驶架构MindVLA是什么？

以下是其关键技术及自动驾驶架构的演进分析：一、MindVLA的关键技术端到端+VLM双系统架构采用“视觉-语言-行为”（VLM）融合的端到端模型，直接从原始传感器数据生成驾驶决策，减少传统模块化流程的延迟和信息损失

AndrewHZ·2025-03-24 22:54

万字长文总结多模态大模型后训练

由于我们的世界本质上是多模态的，包括视觉、听觉和文本等数据，

强化学习曾小健·2025-03-24 21:49

大模型微调方法之Delta-tuning

本次讨论的1大模型业务分类当前的大模型行业可谓百花齐放，自然语言处理（naturallanguageprocessing,NLP）、计算机视觉（computervision,CV）、音频处理（audioprocessing

空白II·2025-03-24 20:09

灵活运用HarmonyOS NEXT布局管理器，实现完美的自适应布局

灵活运用HarmonyOSNEXT布局管理器，实现完美的自适应布局在多设备和多样化的屏幕尺寸环境中开发应用时，创建一个既能适应不同屏幕尺寸又能保持良好视觉效果的布局至关重要。

·2025-03-24 20:54

深入探索HarmonyOS NEXT自定义组件与样式，提升应用个性化水平

本文将详细介绍如何从零开始构建自定义组件，并探讨如何利用样式系统来统一整个应用的视觉风格。我们将重点介绍API12版本中支持的功能和技术，帮助开发者提升应用的个性化水平。

·2025-03-24 20:23

Python如何实现粒子效果如烟雾、火焰、雨滴等.

这个系统允许开发者创建各种动态的视觉效果，如烟雾、火焰、雨滴等。下面我将详细介绍如何在Panda3D中添加一个简单的粒子效果。步骤1:准备粒

openwin_top·2025-03-24 19:03

前端高级 CSS 用法实战指南

前端高级CSS用法实战指南CSS的高级用法能显著提升开发效率、优化页面性能并实现复杂的视觉效果。

Real Man★·2025-03-24 18:55

chromadb向量数据库使用（2）

目录代码代码解释**1.导入chatGLM嵌入函数****2.创建ChromaDB客户端和集合****3.查询集合中的数据数量****4.添加数据到集合****5.获取已存储的文档****6.更新文档****7.再次获取数据，验证更新结果****8.删除某个文档****9.获取已删除的文档****总结**代码importchromadb.utils.embedding_functionsasemb

ZHOU_CAMP·2025-03-24 16:40

OpenCV 基础模块 Python 版

Scalar/Point）│└─imgproc：图像处理流水线（滤波→变换→检测）├─交互层│├─highgui：GUI与媒体I/O（显示/捕获/交互）│└─video：视频分析（运动检测/目标跟踪）├─3D视觉层

ice_junjun·2025-03-24 15:31

梯度下降法理论理解

梯度下降法：看似原始却透露着机器学习的本质前提：在研究梯度下降方法之前，你要理解矩阵运算（解析解）的方法矩阵运算目前的缺点只能进行对线性函数经行分析，无法对复杂的函数经行分析什么是梯度，以及梯度向量梯度下降的形象例子以及基本思想有三个兄弟被困在山上

伶星37·2025-03-24 14:57

高等数学，对梯度的理解

它描述了一个多元函数在某一点的最大上升方向及其变化率，是向量微积分中的基本工具。

伶星37·2025-03-24 14:56

2025年第二届机器学习与神经网络国际学术会议(MLNN 2025)

www.icmlnn.org时间：2025年4月22-24日地点：中国-重庆简介2025年第二届机器学习与神经网络国际学术会议（MLNN2025）围绕学习系统与神经网络的核心理论、关键技术和应用展开讨论，涵盖深度学习、计算机视觉

分享学术科研与论文的禁小默·2025-03-24 14:19

目前常用的机器视觉工具库总结，选一个适合自己的机器视觉库才是最好的。

以下是常用机器视觉工具的总结，包括它们的特点、优点、缺点和是否付费：1.Halcon特点：由MVTec公司开发，专注于工业机器视觉。提供强大的图像处理、模式匹配、OCR和3D视觉功能。

yuanpan·2025-03-24 12:41

UI/UX设计服务行业分析

行业现状UI（用户界面）设计关注用户与产品交互的界面设计，包括软件、应用程序、网站或任何数字产品的视觉和操作元素的集合，旨在提供用户友好的界面，使用户能够轻松地使用产品并实现他们的目标。

LPiling·2025-03-24 09:40

目标检测领域总结：从传统方法到 Transformer 时代的革新

目标检测领域总结：从传统方法到Transformer时代的革新目标检测是计算机视觉领域的一个核心任务，它的目标是从输入图像中识别并定位出目标物体。随着深度学习的兴起，目标检测方法已经取得了显著的进展。

DoYangTan·2025-03-24 08:57

194.HarmonyOS NEXT系列教程之图案锁交互反馈系统详解

HarmonyOSNEXT系列教程之图案锁交互反馈系统详解效果预览1.交互反馈系统概述1.1反馈类型//反馈类型定义interfaceFeedbackTypes{visual:boolean;//视觉反馈

·2025-03-24 07:29

Orange 单体架构 - 快速启动

1后端服务1.1基础设施组件说明版本MySQLMySQL数据库服务5.7/8+JavaJava17redis-stackRedis向量数据库最新版本Node安装Node22.11.0+1.2orange-dependencies-parent

mmd0308·2025-03-24 06:14

Radiance Fields from VGGSfM和Mast3r:两种先进3D重建方法的比较与分析

VGGSfM和Mast3r:3D场景重建的新方向在计算机视觉和3D重建领域,如何从2D图像重建3D场景一直是一个充满挑战的研究课题。

2401_87458718·2025-03-24 05:31

R语言基础常用代码总结

,split=TRUE)#读写文件分开始与结束#路径操作getwd():获取当前工作目录setwd():设置当前工作目录#基础运算10%/%3#整除<−、=、<<−#左赋值1%in%a#判断元素是否在向量里

WhyteHighmore·2025-03-24 05:29

AF3 rot_matmul 和 rot_vec_mul函数解读

AlphaFold3rigid_utils模块的rot_matmul和rot_vec_mul函数实现了手动计算两个旋转矩阵的乘法A×B以及矩阵-向量乘法R×t，避免了直接用矩阵乘法的AMP（AutomaticMixedPrecision

qq_27390023·2025-03-24 04:23

STM32:关于NVIC的工作与优先级分组方式

一，NVIC是什么NVIC，全称是NestedVectoredInterruptController，即嵌套向量中断控制器。

sewinger·2025-03-24 04:23

Milvus 中常见相似度度量方法

在Milvus中，相似度度量方法用于衡量向量之间的相似程度，不同的度量方法有不同的特点、优缺点和适用场景。以下是对Milvus中常见相似度度量方法的详细介绍以及对应的search参数示例。

Sirius Wu·2025-03-24 03:13

Mulvus向量库数据插入失败排查

Mulvus是一个开源的向量数据库，要判断数据是否成功插入以及在插入失败时进行排查，可以参考以下方法：确认数据是否成功插入1.API返回结果在使用Mulvus提供的API插入数据时，API会返回相应的结果信息

Sirius Wu·2025-03-24 03:13

【深度学习与大模型基础】第7章-特征分解与奇异值分解

特征分解将一个方阵分解为特征值和特征向量的形式，帮助我们理解矩阵的结构和性质。

lynn-66·2025-03-23 23:37

【论文阅读】实时全能分割模型

文章目录导言1、论文简介2、论文主要方法3、论文针对的问题4、论文创新点总结导言在最近的计算机视觉领域，针对实时多任务分割的需求日益增长，特别是在交互式分割、全景分割和视频实例分割等多种应用场景中。

万里守约·2025-03-23 22:04

CSS动画：逐帧动画与steps()函数

：steps()函数、雪碧图、精灵动画、帧动画优化文章目录逐帧动画与steps()函数：精准掌控动画节奏一、逐帧动画的本质：时间函数的维度突破1.1线性动画的局限性1.2steps()函数数学解析二、视觉化解析

双囍菜菜·2025-03-23 18:53

【机器学习】机器学习四大分类

主要算法：分类（Classification）：逻辑回归（LogisticRegression）支持向量机（SVM）朴素贝叶斯（NaïveBa

藓类少女·2025-03-23 17:16

大模型学习终极指南：从新手到专家的必经之路，全网最详尽解析，你敢挑战吗？

随着人工智能技术的飞速发展，大模型（Large-ScaleModels）已经成为推动自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域进步的关键因素。

大模型入门教程·2025-03-23 17:15

向量数据库技术系列三-Chroma介绍

一、前言Chroma是一个开源的AI原生向量数据库，旨在帮助开发者更加便捷地构建大模型应用，将知识、事实和技能等文档整合进大型语言模型（LLM）中。

恰恰虎·2025-03-23 16:43

Milvus学习整理

Milvus学习整理一、度量类型(metric_type)二、向量字段和适用场景介绍三、索引字段介绍（一）、概述总结（二）、详细说明四、简单代码示例（一）、建立集合和索引示例（二）、搜索示例（三）、参考文档五

louisliao_1981·2025-03-23 16:10

LLM之向量数据库Chroma milvus FAISS

以下是Chroma、Milvus和FAISS的核心区别，从功能定位、架构设计、性能及应用场景等维度进行对比：一、功能定位Chroma轻量级向量数据库：专注于快速构建中小型语义搜索原型，提供简单易用的API

maxmaxma·2025-03-23 16:38

【Rust日报】 2020-02-17 WASM向量图形 --wasm_svg_graphics 0.3.0

WASM向量图形--wasm_svg_graphics0.3.0一个用于通过WASM渲染SVG图形的Rust库它提供了快速有效的方法，可以使用WebAssembly与SVG进行交互。

Rust语言中文社区·2025-03-23 15:57

DeepSeek多语言AI高效应用实践

内容概要在人工智能技术快速迭代的背景下，DeepSeek系列模型凭借混合专家架构（MoE）与670亿参数规模，在多语言处理、视觉语言理解及复杂任务生成领域实现了突破性进展。

智能计算研究中心·2025-03-23 15:26

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