3D图像驱动

迁移学习 Transfer Learning

然而，在某些场景下，我们面临以下挑战：数据有限：有些领域（如医学影像、多光谱图像）很难收集足
有人给我介绍对象吗·2025-02-11 20:23

支持图像识别和图像生成！基准测试得分超越OpenAI的DALL·E 3 + Stable Diffusion

这意味着它不仅可以处理文本，还可以处理图像等其他模态的信息。模型主要特点:统一的架构:Janus-Pro采用单一transformer架构来处理文本和图像信息，实现了真正的多模态理解和生成
AI超元域·2025-02-11 20:21

【深度学习实战：kaggle自然场景的图像分类-----使用keras框架实现vgg16的迁移学习】

Hello大家好，今天和大家分享一个kaggle自然场景的图像分类的竞赛，使用的keras框架实现vgg16的迁移学习完成自然场景分类，对数据集感兴趣的同学可以在上方下载数据集。
机器学习司猫白·2025-02-11 20:18

基于大模型打造控制mac的应用之appscript认识

探索AppleScript：自动化macOS的强大工具引言在当今快节奏的技术驱动世界中，自动化已成为提高效率的关键。AppleScript是Apple提供的一种强大工具，它允许
今天也想MK代码·2025-02-11 19:15

nvidia-smi无法使用解决

通过安装本地驱动解决查看目录下nvidia文件夹ls-l/usr/src/例如显示如下内容：其中nvidia-570.86.15就是当前nvidia驱动版本对应的文件首先，安装dkmssudoapt-getinstalldkms
扛着相机的翻译官·2025-02-11 19:43

如何在Node.js中使用中间件处理请求

Node.js作为一种基于事件驱动、非阻塞I/O模型的运行环境，广泛用于构建高性能的Web应用。
IT专家-大狗·2025-02-11 18:39

第四届电子信息工程、大数据与计算机技术国际学术会议（ EIBDCT 2025）

在线投稿：学术会议-学术交流征稿-学术会议在线-艾思科蓝1、电子信息工程（电路与系统、智能仪表、模式识别与智能系统、通信和信息系统、信号和信息处理、并行与分布式计算、电子与通信工程、电力电子与电力驱动、
程序员奇奇·2025-02-11 17:32

MySQL数据操作的增删查改

一、前言在数据驱动的时代，数据库成为存储、检索和处理数据的核心。对于任何使用MySQL作为后端数据库系统的开发者而言，掌握数据的增删查改（CRUD）操作是至关重要的。
mhjmhj_·2025-02-11 17:02

关于粗糙度轮廓仪一体机的常见提问及回答

如何进行测量操作：先将被测工件稳固放置在工作台上，然后选择合适的测针并安装好，调整触针与被测表面垂直接触，设置好测量参数，如测量范围、取样长度等，再启动测量程序，驱动装置拖动传感器缓慢均匀移动，触针在被测表面滑行
CHOTEST中图仪器·2025-02-11 17:30

基于Simulink的高性能电机驱动下的矩阵变换器建模仿真

目录基于Simulink的高性能电机驱动下的矩阵变换器建模仿真1.背景介绍1.1项目背景1.2系统描述1.3应用场景
小蘑菇二号·2025-02-11 17:59

实践深度学习：构建一个简单的图像分类器

引言深度学习在图像识别领域取得了巨大的成功。本文将指导你如何使用深度学习框架来构建一个简单的图像分类器，我们将以Python和TensorFlow为例，展示从数据准备到模型训练的完整流程。
是Dream呀·2025-02-11 17:58

AI代码生成器安全隐患：Grok泄露系统提示词事件警示

从提示词中可以看出，Grok具备强大的文本和图像分析能力，
·2025-02-11 16:04

AI换脸技术原理以及为什么需要进行海量次数的模型训练?

AI换脸技术通俗点说就是“深度伪造技术”,是基于人工智能，特别是深度学习和生成对抗网络（GANs）的一种技术，能够将一个人的面部特征与另一个人的面部特征进行交换，从而生成非常真实的换脸视频或图像。
码场老菜鸟·2025-02-11 16:55

智能体趋势：未来科技的核心驱动力

随着人工智能（AI）技术的不断发展，**智能体（intelligentagents）**逐渐成为当今科技发展的重要趋势。这些智能体不仅仅是软件，它们正在改变我们生活和工作的方式，成为推动科技和社会变革的核心力量。智能体的出现使得自主决策和问题解决能力从人类扩展到机器，带来了前所未有的效率提升和创新机会。那么，智能体到底是什么？它为何成为未来的焦点？又如何深刻影响我们的生活和工作？一、什么是智能体？
邓校长的编程课堂·2025-02-11 16:54

【从零开始入门unity游戏开发之——C#篇55】C#补充知识点——解构函数（Deconstruct）

考虑到每个人基础可能不一样，且并不是所有人都有同时做2D、3D开发的需求，所以我把【零基础入门unity游戏开发】分为成了C#篇、unity通用篇、unity3D篇、unity2D篇。
向宇it·2025-02-11 16:23

抗噪数显芯片抗干扰数码管驱动VK1616数码屏驱动芯片

VK1616是1/5～1/8占空比的LED显示控制驱动电路。具有7根段输出、4根栅输出，是一个由显示存储器、控制电路组成的高可靠性的LED驱动电路。
·2025-02-11 16:27

云上部署文生图大模型Stable Diffusion 3

而StableDiffusion3作为最新一代的文生图大模型，于2024年6月12日正式开源，以其高质量的图像生成受到了广泛欢迎。
·2025-02-11 16:26

报错：检测不到cuda解决方案

’tcommunicatewiththeNVIDIAdriver.MakesurethatthelatestNVIDIAdriverisinstalledandrunning.2.nvcc-V看了一下驱动是否还在
H_Shelly·2025-02-11 15:49

CUDA检测失败的解决方案

这个错误通常表示CUDA驱动程序无法正确地检测到CUDA设备。在本文中，我将为您提供一些解决这个问题的方法。
HackDashX·2025-02-11 15:49

2025年2月第一周国内外科技资讯精选（软件工程与Python领域）

谷歌的Gemini2.0Pro模型支持调用谷歌搜索工具和执行代码，显著提升了Python在数据驱动型AI应用（如自动化科研分析）中的开发效
虫洞没有虫·2025-02-11 15:48

AI代码生成器安全隐患：Grok泄露系统提示词事件警示

从提示词中可以看出，Grok具备强大的文本和图像分析能力，
·2025-02-11 15:22

epoll系统调用原理

主要优势：高效：采用事件驱动模式，避免了大量无意义的轮询。可扩展：支持处理上万个并发连接，适用于高并发服务器。边缘触发（ET）与水平触发（LT）：提供灵活的事件通知机制。2.epoll的核心概
肥猪猪爸·2025-02-11 15:15

arcgis api 4

BaseDynamicLayer继承自layer类动态地图图层，无法在浏览器中缓存；不支持3D中的自定义动态图层BuildingSceneLayer继承自layer类，用于SceneView中可视化具有详细内部的建筑物
「已注销」·2025-02-11 14:42

Pytorch学习之路（2）

1）开篇注释）【因为我也是小菜鸟】Pytorch基础知识1.张量（1）简介0维张量——标量（数字）1维张量——向量2维张量——矩阵3维张量——时间序列数据股价文本数据单张彩色图片(RGB)4维张量——图像
AAAx1anyu·2025-02-11 14:40

基于深度学习YOLOv5的火焰检测系统

近年来，基于视觉的火灾检测系统，特别是使用深度学习进行图像处理和火焰识别，逐渐成为一种更为可靠的解决方案。本文将介绍如何基于深度学习和YOLOv5模型，构建一个火焰检
深度学习&目标检测实战项目·2025-02-11 13:04

如何训练自己的数据集之——无人机视觉定位数据集，视觉定位，无人机视觉定位数据集无人机图像的空间分辨率

将无人机拍摄的地面俯视图与相应的遥感影像进行匹配，可以实现无人机的精确快速定位，且不会产生误差累积，能作为当前无人机组合导航系统的重要补充，无人机影像收集自国内多个地区，涵盖不同地形特征和大部分国内地区；匹配的底图影像则是从谷歌地图获取的卫星图像
计算机c9硕士算法工程师·2025-02-11 13:01

C#结合html2canvas生成切割图片并导出到PDF

转图片切割长图片生成PDF文件小结需求html2canvas是一个JavaScript库，它可以把任意一个网页中的元素（包括整个网页）绘制到指定的canvas中，适用于生成网截图或将指定元素容器内容保存为图像等
初九之潜龙勿用·2025-02-11 12:27

向量数据库之Milvus

它常用于机器学习、人工智能、推荐系统、图像搜索、自然语言处理等领域，特别适合处理需要高效相似性搜索的应用场景。Milvus由Zilliz开发，具有高性能、可扩展性和易用性。
james二次元·2025-02-11 11:24

AI重塑汽车行业：从驾驶舱到赛道的智能变革

在科技飞速发展的当下，AI已深深嵌入汽车行业的各个环节，成为推动汽车智能化、网联化、个性化发展的关键驱动力。
CodeJourney.·2025-02-11 11:50

通过docker部署grafana和mysql

2.1docker网络设置-2.2防火墙设置3.MySQL-3.1启动MySQL-3.2配置mysql-3.3创建只读用户-3.4创建数据库4.Grafana-4.1启动Grafana-4.2配置数据源-4.3dashboard
jh035·2025-02-11 11:46

YOLOv8改进策略【Neck】| TPAMI 2024 FreqFusion 频域感知特征融合模块 解决密集图像预测问题

FreqFusion结构针对传统特征融合在密集图像预测中存在的问题，创新性地引入自适应低通滤波器生成器、偏移量生成器和自适应高通滤波器生成器。
Limiiiing·2025-02-11 09:37

AUTOSAR之CAN Driver

二、CANDriver状态机CAN模块驱动状态机有两个状态，在上电或重置后，CAN模块进入CAN_U
&等风来·2025-02-11 09:03

电机驱动----L298N

一、介绍L298N是一种双H桥电机驱动芯片，其中每个H桥可以提供2A的电流，内含4路逻辑驱动电路，功率部分的供电电压范围是2.5-48v，逻辑部分5v供电，接受5vTTL电平。
聪聪0606·2025-02-11 08:29

从零开始：用Python手写神经网络

从图像识别到自然语言处理，再到强化学习，神经网络的身影无处不在。然而，对于许多初学者来说，神经网络似乎是一个神秘而复杂的黑盒子。
WHCIS·2025-02-11 08:27

2025最新主流深度学习算法全解析

从语音助手到自动驾驶，从图像识别到自然语言处理，深度学习的应用无处不在，深刻地改变着
lucky_syq·2025-02-11 08:25

电子放大倍率计算方法

电子放大倍率，即显示器的放大率，显示器对你图像的放大倍率简单点想就是，显示器的单显示点实际尺寸：477mm/1920=a;相机采集图像本身单像素代表尺寸：17.2mm/2700=b显示放大倍率：a/b当然要算整体相对物方实物的放大倍率还要
Carlos_Ni·2025-02-11 08:50

聚类算法概念、分类、特点及应用场景【机器学习】【无监督学习】

聚类算法广泛应用于新闻自动分组、用户分群、图像分割等领域。‌
飞火流星02027·2025-02-11 07:18

Selenium自动化

togetthecommentsfromdy使用Web自动化技术实现请确保安装好你的浏览器驱动以及下面的第三方库①selenium；②pyautogui(用于自动下拉刷新视频评论);③tqdm(可视化爬取进程
Jo乔戈里·2025-02-11 07:16

【Python】成功解决ModuleNotFoundError: No module named ‘openpyxl‘

技术专长：擅长处理各类深度学习任务，包括但不限于图像分类、图像重构(去雾\去模糊\修复)、目标检测、图像分割、人脸识别、多标签分类、重识别(行人\车辆)、无监督域适
高斯小哥·2025-02-11 07:14

企业智能分析BI：洞察数据，驱动未来

在数据驱动的今天，企业运营不再仅仅依赖于直觉和经验，而是越来越多地依赖于深入的数据分析和精准的商业洞察。
用友协同与数据服务·2025-02-11 07:43

Qt+海康虚拟相机的调试

3.回到软件主页，在左侧双击添加的虚拟相机，会打开相机，然后点击开始采集按钮，会出现图像，如果没有设置图片，会显示默认图片。右侧可修改相机参
光谷码农·2025-02-11 07:12

第十一章数据仓库和商务智能

单选题（每题1分，共26道题）1、[单选]数据仓库建设的主要驱动力A：整合数据、减少冗余和提高信息一致性B：运营支持职能、合规需求和商务智能活动C：数据集成、分析应用和决策支持D：客户和消费者的剧增、分析的需求
joewdc·2025-02-11 06:41

深度神经网络（Deep Neural Networks, DNNs）

它们设计用来模仿人类大脑的处理方式，通过多层（即“深度”）的神经元结构处理数据，从而解决各种复杂的数据驱动问题。这些网络通过多个隐藏层连接输入和输出层，每层都包含多个神经元，这些神经元
CaiGuoHui1·2025-02-11 05:34

了解深度神经网络模型（Deep Neural Networks, DNN）

深度神经网络模型（DeepNeuralNetworks,DNN）深度神经网络模型是一种包含多个隐藏层的神经网络，能够通过多层次的非线性变换从数据中提取复杂特征，广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。
huaqianzkh·2025-02-11 05:02

深度学习赋能 DeepSeek：搜索引擎优化的创新征程

本文以DeepSeek这款AI驱动的搜索引擎为例，深入探究深度学习如何重塑搜索体验，提升搜索的质量与效率。
power-辰南·2025-02-11 04:57

在 NXP Yocto 环境下实现 Qualcomm Wi-Fi Driver 的 GitLab CI/CD

在嵌入式开发中，Yocto被广泛用于定制Linux发行版，而GitLabCI/CD能够帮助我们自动化构建、测试和部署QualcommWi-Fi驱动（如ath11k）。
思考的下一页·2025-02-11 04:53

对海康威视工业相机进行取图

  之前通过海康SDK开发时，取相机当前帧图像一直用的是MV_CC_GetOneFrameTimeout函数，因为每次都是需要的时候去主动取一帧图像，也没关注CPU的占用率。  
boss-dog·2025-02-11 04:50

开启AI视觉推理新篇章：阿里云通义千问QVQ-72B-Preview模型深度解析

这些模型能够理解和处理多种类型的信息，例如文本、图像和视频，从而实现更高级别的智能。而AI代码生成器等工具的出现，也为开发者提供了更加便捷的开发途径。
·2025-02-11 03:57

基于PaddleX的机器学习开发指南

基于PaddleX的机器学习开发指南目录安装与初始化图像分类模块目标检测模块视频分割模块其他模块模型选择与配置一、安装与初始化为了使用PaddleX进行机器学习开发，请按照以下步骤安装所需依赖项：步骤1
大霸王龙·2025-02-11 03:45

魔改制作一个自己的驱动cheat-engin-第一课环境安装搭建

魔改制作一个自己的驱动cheat-engin-第一课环境安装搭建魔改制作一个自己的驱动cheat-engin第一课CheatEngine环境安装与搭建源码cheat-engine-master7.4用到工具
wuyoula·2025-02-11 03:44
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