3d深度学习

AI模型技术演进与行业应用图谱

主流深度学习框架如TensorFlow和PyTorch持续优化动态计算图与分布式训练能力，而MXNet凭借高效的异构计算支持在边缘场景崭露头角。

智能计算研究中心·2025-03-23 15:26

关于pytorch3d的安装

更新1：2025_2_04今天发现，原来的pytorch3d不见了，在我的aaa1环境中。

诚威_lol_中大努力中·2025-03-23 13:16

使用Jupyter Notebook进行深度学习编程 - 深度学习教程

大家好，今天我们要聊聊如何使用JupyterNotebook进行深度学习编程。深度学习是人工智能领域中的一项重要技术，通过模仿人脑神经网络的方式进行学习和分析。

shandianfk_com·2025-03-23 11:04

深度学习 Deep Learning 第8章深度学习优化

深度学习第8章深度学习的优化章节概述本章深入探讨了深度学习中的优化技术，旨在解决模型训练过程中面临的各种挑战。优化是深度学习的核心环节，直接关系到模型的训练效率和最终性能。

odoo中国·2025-03-23 10:26

景联文科技提供高质量文本标注服务，驱动AI技术发展

文本标注是自然语言处理（NLP）领域的一个重要环节，它通过为文本的不同部分提供具体的含义和上下文信息，增强机器学习和深度学习模型对文本内容的理解能力。

景联文科技·2025-03-23 10:52

Echarts map3D 禁止鼠标滚轮缩放

Echartstype为map3D在使用时发现会存在鼠标滚轮缩放的情况zoomSensitivity属性本质上是是否开启map3D的缩放和平移所以也可以禁止鼠标滚轮缩放的情况zoomSensitivity

程序媛小白白·2025-03-23 10:52

echarts map3D区域颜色单独设置

效果图：实现：用的是map3D，之前试了下geo3d因为版本问题不好控制（地图上字体颜色都没法设置）只需要在series的data中加上你要标色的区域名称和颜色即可。此效果实现的是无图例着色。

浪漫不敌风月·2025-03-23 09:47

【地图 Map3d】——2

解锁数据可视化的魔法钥匙——pyecharts实战指南在这个数据为王的时代，每一次点击、每一次交易、每一份报告背后都隐藏着无尽的故事与洞察。但你是否曾苦恼于如何将这些冰冷的数据转化为直观、吸引人的视觉盛宴？欢迎来到《pyecharts图形绘制大师班》在这里，你将不再受限于单调的表格和图表，而是学会如何运用pyecharts这一强大的Python数据可视化库，将复杂的数据转化为令人惊叹的交互式图形。

花花 Show Python·2025-03-23 09:15

Roblox 开源 AI 3D 生成模型，游戏开发迎来智能化变革

如果说过去的3D游戏开发需要建模师一笔一划地雕刻细节，如今AI的加入正在彻底改变这一模式。Roblox最新发布的3D生成AI模型——Cube，允许开发者用简单的文本指令，快速生成3D物体。

Yvette-W·2025-03-23 08:09

深度学习篇---对角矩阵&矩阵的秩&奇异矩阵

文章目录前言一、对角矩阵（DiagonalMatrix）1.1定义1.2特性行列式运算简化1.3应用领域深度学习信号处理量子力学经济学二、矩阵的秩（RankofaMatrix）2.1定义2.2特性满秩降秩影响

Ronin-Lotus·2025-03-23 08:37

DeepSeek、Grok 与 ChatGPT 三巨头：技术架构与应用场景的全方位解析

一、技术架构（一）DeepSeekDeepSeek是由DeepSeek团队开发的一款大型语言模型，其技术架构基于深度学习中的Transforme

云策量化·2025-03-23 08:36

OpenCV 4.2.0与扩展模块安装与应用指南

该版本引入了性能增强、API优化以及对深度学习框架和硬件加速技术的更新支持。扩展模块提供了额外的实验性算法和功能，有助于研究和开发新算法。指南详细介绍了如何安装和配置这些库，并提

土城三富·2025-03-23 08:35

WHAM 人体3d重建部署笔记

目录依赖项：mmpose的依赖项：demo脚本WHAM:ReconstructingWorld-groundedHumanswithAccurate3DMotion2024依赖项：pipinstallmmposemmpose

AI算法网奇·2025-03-23 07:01

C++和标准库速成(十一)——简单雇员系统

完整代码2.3Employee测试文件3.Database类3.1Database模块接口文件3.1.1实现细节3.1.2完整代码3.2Database模块实现文件3.2.1实现细节3.2.2完整代码3.3Database

梦醒沉醉·2025-03-23 07:54

介于YOLOv5的裂缝识别系统

系统优势我们的裂缝识别系统借助YOLOv5进行深度学习，经过精心训练，拥有强大的图像识别能力。只需简单的步骤，您就能将复杂的裂缝检测转化为轻松的操作，让分析变得更加简单、高效。

程序员～小强·2025-03-23 06:49

使用Dall-E生成图像：文本到图像的魔力

这一技术基于深度学习的方法，使得创意与AI图像生成的结合更具可能性。本文将介绍如何调用Dall-EAPI来生成图像，从而使开发者能够将这一技术应用到自己的项目中。

shuoac·2025-03-23 03:11

【深度学习|地学应用】滑坡灾害早期隐患的概念、特征及识别方法，同时解释其与人工边坡、滑坡易发性之间的联系与区别。

【深度学习|地学应用】滑坡灾害早期隐患的概念、特征及识别方法，同时解释其与人工边坡、滑坡易发性之间的联系与区别。

985小水博一枚呀·2025-03-23 02:09

CAD二次开发踩过的坑

CAD二次开发踩过的坑CAD二次开发踩过的坑一、3D图形编译不过二、智能指针三、多文档操作规范流程四、CAD系统变量（参数）大全五、细节注意CAD图纸在软件中出现许多连接线线怎么关闭C++try无法展开无调试信息

我的sun&shine·2025-03-23 01:27

给普通人看的深度学习说明书：用快递系统理解AI如何思考

第一章：理解AI的思维方式（快递版）1.1快递分拣站的故事假设你管理一个快递分拣站：传统方法：手动制定规则（比如根据邮编分拣）机器学习：观察老员工的分拣记录，总结规律深度学习：搭建自动分拣流水线，自主发现隐藏规则

嵌入式Jerry·2025-03-23 00:23

解析大模型归一化：提升训练稳定性和性能的关键技术

引言在深度学习领域，特别是在处理大型神经网络模型时，归一化（Normalization）是一项至关重要的技术。它可以提高模型的训练稳定性和性能，在加速收敛方面发挥了重要作用。

秋声studio·2025-03-23 00:19

深入解析深度学习中的过拟合与欠拟合诊断、解决与工程实践

一、引言：模型泛化能力的核心挑战在深度学习模型开发中，欠拟合与过拟合是影响泛化能力的两个核心矛盾。据GoogleBrain研究统计，工业级深度学习项目中有63%的失败案例与这两个问题直接相关。

古月居GYH·2025-03-22 22:43

重塑家用机器人大脑！云鲸旗舰机型逍遥002搭载旭日5正式开售

该产品以”AI智能深度清洁“为核心，基于地瓜机器人全新一代旭日5智能计算芯片，推出首创的双目AI视觉感知自适应系统，以10TOPs的端侧算力与180万点/秒的3D稠密深度点云生成能力，为家庭场景带来毫米级障碍测距精度与语义级环境理解

·2025-03-22 22:24

WebGL开发：BabylonJS从入门到精通（下卷）

全书卷目：WebGL开发：BabylonJS从入门到精通（上卷）WebGL开发：BabylonJS从入门到精通（下卷）目录第一部分：基础篇——构建3D世界的基石第一章：BabylonJS概述与环境搭建什么是

莲华君·2025-03-22 22:08

Umi-OCR 实践教程：离线、免费、高效的图像文字识别工具

它基于深度学习技术，能够高效提取图像中的文字，支持多语言识别、批量处理、截屏识别等功能，尤其适合对隐私敏感或网络受限的场景。核心亮点：离线运行：无需联网，保护隐私。

几道之旅·2025-03-22 20:30

基于ChatGPT、GIS与Python机器学习的地质灾害风险评估、易发性分析、信息化建库及灾后重建高级实践

大模型（LargeLanguageModel,LLM）是一种基于深度学习技术的大规模自然语言处理模型。代表性大模型：GPT-4、BERT、T5、ChatGPT等。

weixin_贾·2025-03-22 20:59

anythingLLM 使用教程

一、anythingLLM简介anythingLLM是一款灵活且功能强大的语言模型，它基于先进的深度学习架构构建，旨在为用户提供多样化的自然语言处理服务。

惟贤箬溪·2025-03-22 19:24

深度解析大模型推理框架：原理、应用与实践

一、大模型推理框架简介大模型推理框架是指一种基于深度学习技术的推理框架，主要用于解决大规模数据集下的复杂问题。该框架通过对海量数据进行高效的训练和推理，能够快速地对各种复杂场景进行分析

百度_开发者中心·2025-03-22 19:24

大模型推理框架：从理论到实践的全面解析

在数据驱动的时代，深度学习技术已经渗透到各个行业，从图像识别到自然语言处理，从推荐系统到智能客服，其应用无处不在。

百度_开发者中心·2025-03-22 19:23

Yolo系列之Yolo的基本理解

1YOLO1.1概念1.2算法2单、多阶段对比2.1FLOPs和FPS2.2one-stage单阶段2.3two-stage两阶段1YOLO1.1概念YOLO(YouOnlyLookOnce)是一种基于深度学习的目标检测算法

是十一月末·2025-03-22 13:58

大语言模型学习路线：从入门到实战

本学习路线旨在为有基本Python编程和深度学习基础的学习者提供一个清晰、系统的大模型学习指南，帮助你在这一领域快速成长。本学习路线更新至2024年02月，后期部分内容或工具可能需要更新。

大模型官方资料·2025-03-22 10:05

StyleGaussian: Instant 3D Style Transfer with Gaussian Splatting

AbstractWeintroduceStyleGaussian,anovel3Dstyletransfertechniquethatallowsinstanttransferofanyimage’sstyletoa3Dsceneat10FPS.Leveraging3DGS

于初见月·2025-03-22 10:34

深度学习与目标检测系列(六) 本文约(4.5万字) | 全面解读复现ResNet | Pytorch |

文章目录解读Abstract—摘要翻译精读主要内容Introduction—介绍翻译精读背景RelatedWork—相关工作ResidualRepresentations—残差表达翻译精读主要内容ShortcutConnections—短路连接翻译精读主要内容DeepResidualLearning—深度残差学习ResidualLearning—残差学习翻译精读ResNet目的以前方法本文改进本质

小酒馆燃着灯·2025-03-22 10:04

深度学习与目标检测系列(三) 本文约(4万字) | 全面解读复现AlexNet | Pytorch |

文章目录解读Abstract-摘要翻译精读主要内容1.Introduction—前言翻译精读主要内容：本文主要贡献：2.TheDataset-数据集翻译精读主要内容：ImageNet简介：图像处理方法：3.TheArchitecture—网络结构3.1ReLUNonlinearity—非线性激活函数ReLU翻译精读传统方法及不足本文改进方法本文的改进结果3.2TrainingonMultipleG

小酒馆燃着灯·2025-03-22 10:03

不搞花里胡哨！CMU最新开源：极简风格的LiDAR全景分割+跟踪！

来源：3D视觉工坊在公众号「3D视觉工坊」后台，回复「原论文」可获取论文pdf、代码链接添加微信：dddvisiona，备注：三维点云，拉你入群。

3Ｄ视觉工坊·2025-03-22 08:41

【JavaScript】11-JS高阶技巧

1.1浅拷贝1.2深拷贝1.2.1通过递归实现1.2.2lodash/cloneDeep1.2.3JSON.stringify()2.异常处理2.1throw抛异常2.2try/catch捕获异常2.3debugger3

beibeibeiooo·2025-03-22 06:22

【ES6】03-Set + Map

目录1.Set1.1set基本使用1.2add1.3delete1.4has1.5size1.6set转换为数组1.7拓展运算符1.8for...of1.9forEach1.10set给数组去重2.Map2.1

beibeibeiooo·2025-03-22 06:51

计算机视觉技术探索：美颜SDK如何利用深度学习优化美颜、滤镜功能？

时下，计算机视觉+深度学习正在重塑美颜技术，通过智能人脸检测、AI滤镜、深度美肤、实时优化等方式，让美颜效果更加自然、精准、个性化。那么，美颜SDK如何结合深度学习来优化美颜和滤镜功能？

美狐美颜sdk·2025-03-22 04:10

cesium 文字避让

申请cesium的token官网【Cesium:ThePlatformfor3DGeospatial】>import*asCesiumfrom'cesium';import{onMounted,reactive

花归去·2025-03-22 03:00

深度学习模型性能全景评估与优化指南

深度学习模型性能全景评估与优化指南一、算力性能指标体系1.核心算力指标对比指标计算方式适用场景硬件限制TOPS(TeraOperationsPerSecond)每秒万亿次整数运算量化模型推理NVIDIAJetsonNano

niuTaylor·2025-03-22 02:49

探究Three.js中模型移动与旋转的交互逻辑

前言Three.js作为一个功能强大的JavaScript3D库，极大地简化了在网页上创建和展示3D图形的过程。它在游戏开发、产品展示、虚拟现实等众多领域都被广泛应用。

Front_Yue·2025-03-22 02:46

利用Python和深度学习方法实现手写数字识别的高精度解决方案——从数据预处理到模型优化的全流程解析

利用Python和深度学习方法实现手写数字识别的高精度解决方案——从数据预处理到模型优化的全流程解析在人工智能的众多应用领域中，手写数字识别是一项经典且具有重要实际应用价值的任务。

快撑死的鱼·2025-03-22 02:45

强化学习中的深度卷积神经网络设计与应用实例

深度学习，特别是深度卷积神经网络（DeepConvolutionalNeuralNetworks，DCNNs）的引入，为强化学习在处理高维度数据方面提供了强大工具。

数字扫地僧·2025-03-22 01:40

使用Three.js渲染器创建炫酷3D场景

引言在当今数字化的时代，3D图形技术正以其独特的魅力在各个领域掀起波澜。从影视制作到游戏开发，从虚拟现实到网页交互，3D场景以其强烈的视觉冲击力和沉浸式的体验，成为了吸引用户、传达信息的重要手段。

Front_Yue·2025-03-22 01:40

腾讯云大模型知识引擎与DeepSeek：打造懒人专属的谷歌浏览器翻译插件

通过应用深度学习、自然语言处理和知识图谱技术，该插件不仅能实时翻译网页内容，还能根据上下文进行智能推荐，实现精准的语境转换。本文将详细阐述其设计思路、技

大富大贵7·2025-03-22 00:34

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第28天：多模态模型实践（二）

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划-第28天：多模态模型实践（二）5.跨模态检索系统应用场景5.1图文匹配系统的实际应用应用领域具体场景优势电子商务商品图像搜索、视觉购物用户可以上传图片查找相似商品或使用文本描述查找商品智能媒体内容推荐

凡人的AI工具箱·2025-03-21 22:40

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第28天：多模态模型实践（一）

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划-第28天：多模态模型实践（一）引言：跨越感知的边界欢迎来到我们的PyTorch学习旅程第28天！今天我们将步入AI世界中最激动人心的领域之一：多模态学习。

凡人的AI工具箱·2025-03-21 22:10

AI预测体彩排3新模型百十个定位预测+胆码预测+杀和尾+杀和值2025年3月21日第25弹

当然，也有很多朋友一直咨询3D超级助手开发的进度，在这里统一回复下。由于本人既精通编程+大数据分析，也热衷于彩票研究，所以很多彩友通过一些渠道找到了我。

GIS小天·2025-03-21 22:40

借Kinect 扫描软件 reconstructMe skanect ksan3d

[基础技术]3D扫描教程http://bbs.kechuang.org/read/59979楼主#更多发布于：2013-08-2314:48入门级的3D扫描ReconstructMe硬件kinectXBox360

learn deep learning·2025-03-21 21:34

10.2 如何解决从复杂 PDF 文件中提取数据的问题？

方法：使用计算机视觉和深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）或其他先进的图像处理算法。效果：能够检测出页面

墨染辉·2025-03-21 21:33

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css酷炫效果】实现鱼群游动动态效果【css酷炫效果】纯CSS实现无限旋转加载动画【css酷炫效果】纯CSS实现悬浮放大卡片【css酷炫效果】纯CSS创建流体渐变背景动画【css酷炫效果】纯CSS实现3D

冰夏之夜影·2025-03-21 20:00

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