人脸 模型 概览 实时

JavaScript和WebSocket:打造高效的实时搜索引擎

Laravel是一个流行的PHP框架,它具有出色的可测试性,可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是,即使使用了这个框架,也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高,代码质量越高。在本文中,我们将分享几种技巧,帮助您提高Laravel应 ......

如何利用JavaScript和WebSocket实现实时股票行情展示

Laravel是一个流行的PHP框架,它具有出色的可测试性,可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是,即使使用了这个框架,也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高,代码质量越高。在本文中,我们将分享几种技巧,帮助您提高Laravel应 ......

浦语书生大模型实战训练营02笔记

1.打开算力平台,选择合适的配置进入算力开发机进入jupyter工具终端安装开发所需python深度学习环境: bash # 请每次使用 jupyter lab 打开终端时务必先执行 bash 命令进入 bash 中 bash /root/share/install_conda_env_intern ......
训练营 书生 实战 模型 笔记

R语言无套利区间模型:正向套利和反向套利次数、收益率分析华泰柏瑞300ETF可视化

全文链接:http://tecdat.cn/?p=31973 原文出处:拓端数据部落公众号 股指期货的套利交易有助于股指期货实现其价格发现以及风险规避的功能,因此提高套利交易的效率,对于发挥股指期货在经济发展中的作用有着重要的意义。 本文帮助客户对期货期现套利的研究。研究中主要以期货及其现货指数的数 ......
收益率 区间 收益 模型 次数

RTC实时时钟显示

PCF8563 是飞利浦公司推出的一款工业级内含 I2C 总线接口功能的具有极低功耗的多功能时钟/日历芯片。 PCF8563 的多种报警功能、定时器功能、时钟输出功能以及中断输出功能, 能完成各种复杂的定时服务。 PCF8563 内有 16(00~0F) 个 8 位寄存器:一个可自动增量的地址寄存器 ......
时钟 实时 RTC

[OS] 在 Windows 11 中启用 "实时字幕 (Live captions)" 功能

打开实时字幕 实时字幕在 Windows 11 版本 22H2 及更高版本中提供。 选择 "开始 > 所有应用 > 辅助功能 > 实时字幕" 或按 Windows 徽标键 + Ctrl + L。 首次打开时,实时字幕将提示下载实时字幕语言文件,供设备语音识别使用。 如果你的语言不可用,则可以在设置过 ......
quot 字幕 实时 captions Windows

1.9 Rotated Multi-Scale Interaction Network for Referring Remote Sensing Image Segmentation 基于语义分割遥感图像的模型

Rotated Multi-Scale Interaction Network for Referring Remote Sensing Image Segmentation 参考遥感图像分割的旋转多尺度交互网络 参考遥感图像分割 (RRSIS)是一个新的挑战,它结合了计算机视觉和自然语言处理,通过 ......

记录一次不太成功的人脸识别测试

本意是想找一个在 C# 中方便直接调用的人脸识别模型代码,原来用过 python 的,但是转到 C# 中很麻烦,最近发现一个项目 FaceRecognitionDotNet(开源地址:https://github.com/takuya-takeuchi/FaceRecognitionDotNet) ......
人脸

深度学习模型部署TensorRT为何如此优秀?

一、前言 PyTorch模型的高性能部署问题,主要关注两个方面:高度优化的算子和高效运行计算图的架构和runtime。python有快速开发以及验证的优点,但是相比C++来说速度较慢而且比较费内存,一般高性能场景都是使用C++去部署,尽量避免使用python环境。 TensorRT为什么那么快,因为 ......
深度 TensorRT 模型

EF First 生成数据模型

//创建目录:mkdir EFCoreScaffoldexample//进入目录:cd EFCoreScaffoldExample//创建控制台项目:dotnet new console//添加依赖:dotnet add package Microsoft.EntityFrameworkCore.S ......
模型 数据 First EF

uniapp中实现H5录音和上传、实时语音识别(兼容App小程序)和波形可视化

目录Recorder-UniCore插件特性集成到项目中调用录音上传录音ASR语音识别 在uniapp中使用Recorder-UniCore插件可以实现跨平台录音功能,uniapp自带的recorderManager接口不支持H5、录音格式和实时回调onFrameRecorded兼容性不好,用Rec ......
波形 实时 语音 程序 uniapp

STM32CubeMX教程11 RTC 实时时钟 - 入侵检测和时间戳

使用STM32CubeMX软件配置STM32F407开发板RTC实现入侵检测和时间戳功能,具体为周期唤醒回调中使用串口输出当前RTC时间,按键WK_UP存储当前RTC时间到备份寄存器,按键KEY_2从备份寄存器中读取上次存储的时间,按键KEY_1负责产生入侵事件 ......
入侵检测 时钟 实时 时间 教程

使用PyTorch实现混合专家(MoE)模型

Mixtral 8x7B 的推出在开放 AI 领域引发了广泛关注,特别是混合专家(Mixture-of-Experts:MoEs)这一概念被大家所认知。混合专家(MoE)概念是协作智能的象征,体现了“整体大于部分之和”的说法。MoE模型汇集了各种专家模型的优势,以提供更好的预测。它是围绕一个门控网络 ......
模型 PyTorch 专家 MoE

记录下在linux部署大语言模型和聊天服务、简历服务等

1、弄清楚外网、内网的区别 2、宝塔面板的使用。 命令行输入 bt 、 bt default(本质是linux开了个端口服务用于宝塔管理服务、代理服务等) 3、netstat -tuln 查看正在运行的端口。 4、服务都启动之后,用宝塔代理相关端口 , 使用 ufw 、 iptables、 fire ......
模型 语言 简历 linux

unity3d修改模型位置

using System.Collections; using System.Collections.Generic; using UnityEngine; public class VCCameraWorkerController : MonoBehaviour { public Vector3 ......
模型 位置 unity3d unity3 unity

人脸识别系统【从0到1完成一个小项目】【5】【后端环境搭建】

建议版本一致,不然遇到问题要自己去解决 1.安装jdk1.8 https://www.oracle.com/java/technologies/downloads/#java8-windows 官网下载比较麻烦,要注册oracle账号,觉得麻烦的可以找别人要一个已经下载好的 cmd窗口输入java ......
人脸 环境 项目 系统

Omics辅助育种统计方法:最小二乘与混合模型

此幻灯片是来自“Omics辅助育种统计方法”短期课程中的一节:Applications for Ordinary Least Squares and Mixed Models。作者Malachy Campbell,博后毕业于康奈尔大学,是一名计算生物学家,专注于统计基因组学和数量遗传学。热衷于从大规 ......
模型 方法 Omics

GS | 佛罗里达大学Salvador报告:数量遗传和育种中的混合模型

本报告来自佛罗里达大学Salvador A. Gezanboshi博士。Salvador是一位拥有20多年经验的育种家/数量遗传学家,在育种、统计分析和遗传改良咨询方面有着丰富的经验。同时,他也是VSN的国际顾问,没错,就是那个开发了大名鼎鼎的ASReml的VSN。在大学或研究机构任职期间,他主要集 ......
Salvador 模型 数量 报告 大学

浦语书生大模型实战训练营01笔记

大模型总的发展趋势:单一模型处理单一任务到一个模型解决多个任务 书生.浦语大模型开源历程:internLM大模型发布-》全面商业、开源支持8k语境全链路开源体系》多模态预训练语料库开源发布-》1.1版本迭代升级,开源智能体框架支持语言模型到智能体升级转换-》增强版发布开源工具全线升级 书生.浦语大模 ......
训练营 书生 实战 模型 笔记

R语言分布滞后非线性模型(DLNM)研究发病率,死亡率和空气污染示例|附代码数据

全文下载链接:http://tecdat.cn/?p=21317 最近我们被客户要求撰写关于分布滞后非线性模型(DLNM)的研究报告,包括一些图形和统计输出。 本文提供了运行分布滞后非线性模型的示例,同时描述了预测变量和结果之间的非线性和滞后效应,这种相互关系被定义为暴露-滞后-反应关联 数据集包含 ......

什么是大语言模型的“幻觉”

使用ChatGPT的朋友应该遇到过这样的情况,模型有时候会答非所问甚至自相矛盾,这种情况被成为大语言模型的“幻觉”,即在处理和生成文本时出现的一些特定的错误或误解。这些幻觉可能源于模型对现实世界的理解不足、数据训练的偏差、或者算法本身的局限性。 出现幻觉的原因有几个方面: 1、数据训练偏差 LLM通 ......
幻觉 模型 语言

微信小程序实时噪声分贝

实现实时录音的功能,并且能够根据声音分贝大小转动仪表盘显示实时的分贝,运用echart实时曲线记录30s的分贝数据图表 ......
噪声 实时 程序

多模态大模型少样本自适应综述

前言 在医学成像和遥感等一些细粒度领域,多模态基础模型的性能往往不尽人意。因此,许多研究者开始探索这些模型的少样本适应方法,逐渐衍生出三种主要技术途径:1)基于提示的方法;2)基于适配器的方法;3)基于外部知识的方法。尽管如此,这一迅速发展的领域产生了大量结果,但尚无全面的综述来系统地整理研究进展。 ......
模态 样本 模型

springboot~kafka-stream实现实时统计

实时统计,也可以理解为流式计算,一个输入流,一个输出流,源源不断。 Kafka Stream Kafka Stream是Apache Kafka从0.10版本引入的一个新Feature。它是提供了对存储于Kafka内的数据进行流式处理和分析的功能。 Kafka Stream的特点 Kafka Str ......
kafka-stream springboot 实时 stream kafka

实时更新的最新随心搭配API接口,让你及时跟上应用潮流

随着技术的不断发展,API接口也逐渐成为了现代应用开发的重要组成部分。API接口可以让不同的应用之间进行数据交互和功能集成,极大地提高了应用的灵活性和扩展性。在挖数据平台上,我们提供了实时更新的最新随心搭配API接口,为开发者提供了解决方案,让你及时跟上应用潮流。 首先,让我们来了解一下API接口的 ......
实时更新 实时 接口 潮流 API

大模型RAG之向量检索技术-结合LSTM模型编码

本文将介绍两种编码方式,一种直接采用bert进行编码query与待匹配数据;另一种将待匹配数据构造成key-value的形式,key表示从每个待匹配数据的概念或者抽象描述,value是对应的待匹配数据,将query和key进行编码,lstm从过query查询到key之后,就可以获取对应的value ......
模型 向量 编码 技术 LSTM

PV视角之3D检测模型Sparse4D系列

在自动驾驶视觉感知系统中,为了获得环绕车辆范围的感知结果,通常需要融合多摄像头的感知结果。比较早期的感知架构中,通常采用后融合的范式,即先获得每个摄像头的感知结果,再进行结果层面的融合。后融合范式主要的问题在于难以处理跨摄像头的目标(如大卡车),同时后处理的负担也比较大。而目前更加主流的感知架构则是 ......
视角 Sparse4D 模型 Sparse4 Sparse

什么是大模型RAG?RAG与funtionCalling的区别是什么?

大模型的RAG(Retrieval-Augmented Generation)与Function Calling都是用于增强大型语言模型(如GPT)的技术,但它们的工作原理和应用场景有所不同。 Retrieval-Augmented Generation (RAG): 原理:RAG结合了信息检索和文 ......
funtionCalling RAG 模型

Runtime Virtual Texture(实时虚拟纹理,RVT)和Decal Texture对比

在Unreal Engine中,Runtime Virtual Texture(运行时虚拟纹理,RVT)和Decal Texture(贴花纹理)是两种用于不同目的的纹理技术。理解它们之间的区别对于知道何时使用哪一种技术非常重要。 Runtime Virtual Texture (RVT) 目的: R ......
Texture 纹理 实时 Runtime Virtual

模型类序列化器

1 原来用的Serilizer跟表模型没有直接联系, 模型类序列化器ModelSerilizer,跟表模型有对应关系 2 使用 class BookModelSerializer(serializers.ModelSerializer): class Meta: model=表模型 # 跟哪个表模型 ......
序列 模型
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