视觉词袋

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

有效的字母异位词（字符串算法）

题目：给定两个字符串s和t，编写一个函数来判断t是否是s的字母异位词。

爱干饭的boy·2025-03-25 05:15

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

kimi文献综述超绝指令

kimi文献综述生成指令1.确定主题并生成关键词我正在写一遍关于[主题]的文献综述,请帮我生成一些与该主题相关的关键词和同义词,这些关键词可以用于在学术数据库如(GoolgeScholar,知网)中查找文献

Angelyb·2025-03-25 03:35

Prompt Engineering：如何写出更高效的提示词？

PromptEngineering（提示词工程）是优化输入给AI模型的文本，以提高模型的输出质量和可控性。良好的Prompt设计可以显著提高大模型在文本生成、代码编写、逻辑推理等任务中的表现。

晴天彩虹雨·2025-03-25 03:34

智能提示词生成器：助力测试工程师快速设计高质量测试用例

为了帮助测试工程师高效生成测试用例提示词，本文介绍了一款智能提示词生成器，结合常见的测试设计方法，能够快速生成结构化的测试用例提示词，便于测试工程师使用大模型（例如国产之光deepse

Python测试之道·2025-03-25 01:21

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

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

Python爬虫-爬取AliExpress商品搜索词排名数据

基于Python爬虫，通过某个指定的“搜索关键词”，批量获取该“搜索关键词”的商品排名数据。具体实现思路和详细逻辑，笔者将在正文结合完整代码进行详细介绍。

写python的鑫哥·2025-03-25 00:40

《基于 Python 的人工智能自动浇花系统》

关键词Python；人工智能；自动浇花一、引言花卉养护需要合适的水分条件，传统的人工浇水方式难以精准把握浇水时机

竣雄·2025-03-24 23:35

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

Deepseek文生图、文生音乐、文生视频操作步骤（详细版）

2.访问DeepSeek官网3.进入对话界面4.输入图片生成代码方法二1.获取绘画提示词2.复制提示词3.使用AI绘画软件生成图4.优化和保存图片二、文生音乐1.启动浏览器并访问DeepSeek官网2.

SoulQuestor·2025-03-24 20:13

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

蓝桥杯算法实战：技巧、策略与进阶之路

关键词蓝桥杯；算法竞赛；解题技巧；备考策略；算法优化一、引言蓝桥杯全国软件和信息技术专业人才大赛旨在选拔优秀的软件和信息技术人才，推

竣雄·2025-03-24 20:37

鸿蒙harmonyOS：笔记正则表达式

手机号表单要求用户只能输入11位的数字(匹配)过滤掉页面内容中的一些敏感词(

一只小风华~·2025-03-24 19:05

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

Python实现微博关键词爬虫

才华是浅浅的耐心·2025-03-24 18:49

正交分析法 + Prompt Optimizer：五维复杂测试用例设计的终极指南**

今天，我们将揭示一项“杀手级”技术——正交分析法，并结合PromptOptimizer提示词优化器，教你如何在五维甚至更多参数的场景中快速生成高质量测试用例。

Python测试之道·2025-03-24 17:11

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

使用PHP对接StockTV全球金融市场数据API实战指南

关键词：PHPAPI开发、金融市场数据、WebSocket实时数据、cURL实战一、项目概述StockTV作为全球领先的金融数据平台，提供覆盖股票、外汇、期货和加密货币的实时行情服务。

·2025-03-24 15:38

0 Token 间间隔 100% GPU 利用率，百度百舸 AIAK 大模型推理引擎极限优化 TPS

大模型推理引擎的基本工作模式可以概括为，接收包括输入prompt和采样参数的并发请求，分词并且组装成batch输入给引擎，调度GPU执行前向推理，处理计算结果并转为词元返回给用户。

·2025-03-24 15:38

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

大模型提示词工程师的自我修养-应用二（RAG数据合成与数据多样性问题的解决） -（专题4）

例如，我们可以用它来为情感分类器生成快速样本，如下所示：提示词生成10个情感分析的示例。示例分为正面或负面类别。生成2个负面示例和8个正面示例。示例如下格式：Q:A:输出Q:我刚刚得到了最棒的消息！

AI专题精讲·2025-03-24 11:28

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

力扣算法ing(9/100)

2.26438.找到字符串中所有字母的异位词438.找到字符串中所有字母异位词给定两个字符串s和p，找到s中所有p的异位词的子串，返回这些子串的起始索引。不考虑答案输出的顺序。

菥菥爱嘻嘻·2025-03-24 09:39

【前端】实操tips集合

1.关闭vue中组件名字的多词校验(1)package.json文件中修改eslint配置"eslintConfig":{"rules":{"vue/multi-word-component-names

JAMJAM_NoName·2025-03-24 08:36

SpringCloud框架下的注册中心比较：Eureka与Consul的实战解析

关键词SpringCloud,注册中心,单体架构,分布式架构,服务拆分一

耶耶Norsea·2025-03-24 08:29

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

第二十一篇：伦理/道德Ethics

AIvs.Cybersecurity核心NLP伦理概念偏见词嵌入中的偏差双重用途OpenAIGPT-2隐私GDPRAOL搜索数据泄露小组讨论提示自动刑期预测自动简历处理语言社区分类打包带走~什么是伦理/

flying_1314·2025-03-24 06:40

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

TVBOX最新配置地址,TVBOX直播源接口配置地址,TVBOX最新直播接口

上述标题满足了您的要求，它是一个带疑问的中文长标题，且符合用户搜索需求，同时包含了tvbox直播源和最新配置地址的关键词，

keysoso·2025-03-24 04:52

【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

逐帧动画与steps()函数：精准掌控动画节奏关键词：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

双囍菜菜·2025-03-23 18:53

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

算法及数据结构系列 - 滑动窗口

算法算法及数据结构系列-动态规划算法及数据结构系列-双指针算法及数据结构系列-回溯算法算法及数据结构系列-树文章目录滑动窗口框架思路经典题型76.最小覆盖子串567.字符串的排列438.找到字符串中所有字母异位词3

诺亚凹凸曼·2025-03-23 15:33

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

《有限与无限的游戏》

在哲学家眼中，游戏是一个没有感情色彩的词，任何一个有限或无限的过程都可以看做是游戏。所以，人生是游戏，爱情也是游戏，不同的只是游戏参与者的“游戏观”。今天把这本书读完了。

晴空排云·2025-03-23 15:54

【赵渝强老师】达梦数据库的数据库对象

aid=113888909595...一、基本数据库对象常见的基本数据库对象有：表、索引、视图、序列、同义词等。之所以叫做基本数据库对象是因为这些对象直接使用一条DDL（DataDefinitio

·2025-03-23 14:11

trae使用攻略

2.多源草稿智能整合粘贴转录文本，用#clean去除冗余语气词并分段；以@引用其他文档内容，AI自动

yzx991013·2025-03-23 13:16

AI大模型训练教程

1.引言随着人工智能技术的快速发展，大模型（如GPT-3、BERT等）在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了显著的成果。训练一个大模型需要大量的计算资源、数据和专业知识。

Small踢倒coffee_氕氘氚·2025-03-23 12:07

多模态大模型常见问题

1.视觉编码器和LLM连接时，使用BLIP2中Q-Former那种复杂的Adaptor好还是LLaVA中简单的MLP好，说说各自的优缺点？

cv2016_DL·2025-03-23 12:06

SLAM十四讲【一】基本概念

SLAM十四讲【一】基本概念SLAM十四讲【一】基本概念SLAM十四讲【二】三维空间刚体运动SLAM十四讲【三】李群与李代数SLAM十四讲【四】相机与图像SLAM十四讲【五】线性优化SLAM十四讲【六】视觉里程计

略知12·2025-03-23 11:33

Opencv之计算机视觉一

一、环境准备使用opencv库来实现简单的计算机视觉。

闭月之泪舞·2025-03-23 11:31

计算机视觉总结

以下是针对上述问题的详细解答，并结合代码示例进行说明：1.改进YOLOv5人脸检测模块，复杂光照场景准确率从98.2%提升至99.5%优化具体过程：光照补偿：在数据预处理阶段，采用自适应光照补偿算法，对图像进行实时增强，以减少光照变化对人脸检测的影响。数据增强：在训练数据中增加复杂光照场景下的样本，如强光、弱光、背光等，通过数据增强提高模型对不同光照条件的适应性。模型调整：对YOLOv5模型的网络

Trank-Lw·2025-03-23 11:30

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