模型chatgpt图片turbo
各种库读取图片的比较
1. 读入PNG图片(RGBA) from PIL import Image from skimage import io import cv2 img_pillow = Image.open(path) #<class 'PIL.PngImagePlugin.PngImageFile'> RGBA ......
金融行业迎来大模型时代，存算基建成决胜关键
去年年底，ChatGPT诞生，凭借强大、精准的自然语言理解和生成能力，令全球用户为之一震。自此，各行各业纷纷投身大模型研发竞赛，掀起新一轮技术创新热潮。金融行业更是如此。如何构筑面向大模型时代的新型算力和存力基础设施，实现大模型能力向金融领域的迁移，成为金融机构热议的话题。金融大模型 在哪些场景有用 ......
基于开源模型搭建实时人脸识别系统（三）：人脸关键点、对齐模型概览与模型选型
续 基于开源模型搭建实时人脸识别系统（二）：人脸检测概览与模型选型_CodingInCV的博客-CSDN博客 摘要 人脸对齐（face alignment）或者人脸关键点（face alignment）是定位人脸上的关键点，是很多基于人脸的任务的前置步骤，比如人脸识别、表情分析、人脸变装（makeu ......
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （98）-- 算法导论9.3 4题
四、用go语言，对一个包含n个元素的集合，假设一个算法只使用比较来确定第i小的元素，证明:无需额外的比较操作，它也能找到第 i-1 小的元素和第 n-i大的元素。 文心一言： 在这个问题中，我们要使用一个称为"QuickSelect"的算法，这是一个用于在未排序的列表中查找第k小元素的算法。该算法基 ......
生产者和消费者模型
一、什么是生产者-消费者模型 1、简单理解生产者-消费者模型 假设有两个进程（或线程）A、B和一个固定大小的缓冲区，A进程生产数据放入缓冲区，B进程从缓冲区中取出数据进行计算，这就是一个简单的生产者-消费者模型。这里的A进程相当于生产者，B进程相当于消费者。 2、为什么要使用生产者-消费者模型 在多 ......
【转载】人人都能看懂的大模型原理（四）
四、 AIGC可控生成原理 本章我们将揭露AIGC的神秘面纱，解答AIGC和大模型的区别和关系。我们也将讨论open AI和其他大模型公司的关键区别点，为什么他们能够遥遥领先。本章试图从机器学习理论出发，对图像生成和文本生成建立统一的理论。本章诸多理论和观点均为作者原创，如有纰漏，请包含，也希望大家 ......
【转载】人人都能看懂的大模型原理（三）
三、 多头注意力算子和transformer 如前文所述，我们已经发现了自监督学习特性，也发明了对应的代理任务，接下来我们需要发明一种具体的算子能够实现这种代理任务。在介绍self-attention之前，我们先介绍一下传统CNN和RNN方案是怎么来的，他们的理论依据是什么。他们的优点和短板是什么。 ......
中文图形验证码 动态图形验证码 图片验证码 验证码【加逻辑思路解析】
效果： 逻辑：生成数字随机数，再改为中文表示，返给前端。人为输入阿拉伯数字。（后端缓存中存入用户信息和随机数。做校验。） 主要测试code： Random rm = new Random(); String strcode = Integer.toString(rm.nextInt(900000) ......
Python，平面图片转极值图片相互转换
Hough圆检测获取瓶口位置和大小 '''hough圆变换''' cimg = cv2.cvtColor(bottle,cv2.COLOR_GRAY2BGR) # 转换成彩色图 circles = cv2.HoughCircles(median,cv2.HOUGH_GRADIENT,1,100, p ......
小米云原生文件存储平台化实践：支撑 AI 训练、大模型、容器平台多项业务
小米作为全球知名的科技巨头公司，已经在数百款产品中广泛应用了 AI 技术，这些产品包括手机、电视、智能音箱、儿童手表和翻译机等。这些 AI 应用主要都是通过小米的深度学习训练平台完成的。 在训练平台的存储方案中，小米曾尝试了多种不同的存储方式，包括 Ceph+NFS、HDFS 和对象存储挂载等。然而 ......
【ChatGPT系列】Python3中什么时候用多进程、什么时候用多线程、什么时候用多协程？
[本文出自天外归云的博客园] 问：Python3中什么时候用多进程、什么时候用多线程、什么时候用多协程？ 在 Python 3 中，选择使用多进程、多线程或多协程取决于您的应用程序的特定需求和场景。下面是一些一般情况下的指导原则： 多进程：- 当需要执行 CPU 密集型任务时，多进程是一个好的选择。 ......
模型转onnx遇到问题，报错 1. _thnn_fused_lstm_cell ， 2._thnn_fused_gru_cell， 3. Exporting the operator numpy_T to ONNX opset version 11 is not supported.
目录GRULSTMExporting the operator numpy_T to ONNX opset version 11 is not supported RuntimeError: Exporting the operator _thnn_fused_lstm_cell to ONNX o ......
【Python深度学习】深度学习中框架和模型的区别
深度学习是人工智能领域的一股强大力量，它的快速发展离不开深度学习框架和模型的进步。本文将介绍深度学习框架和模型的基本概念、它们之间的联系与区别，以及如何根据项目需求选择合适的框架和模型。 ......
三维模型3DTile格式轻量化在三维展示效果上的重要性分析
三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作，从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大，模型轻量化效率高，自动化处理能力高；采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理，精度高，... ......
Odoo 通过Javascript调用模型中自定义方法
实践环境 Odoo 14.0-20221212 (Community Edition) 代码实现 在js脚本函数中调用模型中自定义方法： this._rpc({ model: 'demo.wizard', // 模型名称，即模型类定义中 _name 的值 method: 'action_select ......
如何将 Transformer 应用于时间序列模型
在机器学习的广阔前景中，transformers 就像建筑奇迹一样高高耸立，以其复杂的设计和捕获复杂关系的能力重塑了我们处理和理解大量数据的方式。 自 2017 年创建第一个 Transformer 以来，Transformer 类型呈爆炸式增长，其中包括 ChatGPT 和 DALL-E 等强大的 ......
django- 实现模型字段 每天 -1
from django.db import models from datetime import datetime class MyModel(models.Model): count = models.IntegerField() created_at = models.DateTimeFiel ......
【C#】【Python】【实例】统计多个文件夹下的图片
因工作需要繁琐的进行同一目录多个文件夹下的图片统计，便使用代码来解决。 需求：统计的是多少个文件夹包含了图片，并非是统计有多少张图。 我们先用Python来创建一个现场环境（巩固巩固py知识）： 1 import os 2 3 # 根目录 4 root_path = r"C:\Users\Deskt ......
拓端tecdat|R语言贝叶斯非参数模型：密度估计、非参数化随机效应meta分析心肌梗死数据|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23785 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯非参数模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 概述 最近，我们使用贝叶斯非参数（BNP）混合模型进行马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）推断。 在这篇文章中，我们通过展示如何使用具 ......
如何快速省钱落地一个商业大模型
如果把基于规则的判定比作是对错的绝对分析，那么算法就是对一个没有对与错的可能性描述，比如A和B有没有关系。在通过实时计算，数仓分层等手段，数据的直观价值基本都会慢慢被挖掘出来，但是也很容易被对手模仿，跨领域分析就显得越来越重要，但不可能跨个领域就找个专家回来。从按调用付费的ChatGPT，到各有千秋 ......
ChatGPT镜像网站或者国内AI网站整理（2023/9/21）
1.定义分类 我先给ai定义三类，1.国内自己开发的阉割版 2.调用国外接口的完整版 3.不晓得版 我会把每个网站的价格以及网址搜寻一下，做个备用，以防过一段时间这些网站挂了 国内很多镜像网站会挂掉，我去查过 大概就是被国内封 ，被国外api封，下面的图就是被国内封禁的原因 国外封 无非就是调用速度 ......
vue中使用canvas压缩base64图片
参考自https://blog.csdn.net/weixin_42752574/article/details/126061352 后端返回图片的原始base64字符串，通过:style传到scss中显示，但有时候base64过长，可能会有5MB或者2MB这样的大小，那scss文件就接收不到这个变 ......
linux板子在LVGL下显示图片显示，有残影、毛刺现象。
1.BUG描述（如下图残影），时钟指针和汉字有毛刺。 2.解决办法 改变设备树的“pixel clock” SPI写反了RGB的配置顺序，更改SPI配置寄存器的代码，调整RGB顺序。 ......
NET6/Framework 封装邮件发送纯文本/HTML/HTML+图片/附件
发送纯文本 { var bodyBuilder = new BodyBuilder(); bodyBuilder.TextBody = "这是一封纯文本邮件"; message.Body = bodyBuilder.ToMessageBody(); } { var textPart = new Te ......
（三）Unity性能优化-模型优化
1.模型导出 Unity 支持多种标准和专有模型文件格式（DCC）。Unity 内部使用 .fbx 文件格式作为其导入链。最佳做法尽可能使用 .fbx 文件格式，并且不应在生产中使用专有文件格式。优化原始导入模型文件，删除不需要的数据统一单位导出的网格必须是多边形拓扑网格，不能是贝塞尔曲线、样条曲线 ......
【HarmonyOS】一文教你如何通过内存图片方式使用image组件加载网络图片资源
【关键字】 内存图片方式、image组件、网络图片资源、api6、服务卡片 1、写在前面 之前写过一篇元服务卡片的开发指导，有需求的可以参考以下文章： 【HarmonyOS】低代码开发之FA卡片开发流程 在2.6 初始化卡片部分，我们实现了加载网络资源的图片，但是直接使用image组件加载网络资源 ......
三步实现BERT模型迁移部署到昇腾
本文分享自华为云社区 《bert模型昇腾迁移部署案例》，作者：AI印象。 镜像构建 1. 基础镜像(由工具链小组统一给出D310P的基础镜像) From xxx 2. 安装mindspore 2.1.0，假定whl包和tar包已经下载到本地，下载地址：https://www.mindspore.cn ......
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （97）-- 算法导论9.3 3题
三、用go语言，假设所有元素都是互异的，说明在最坏情况下，如何才能使快速排序的运行时间为O(nlgn)。 文心一言： 快速排序是一种基于分治策略的排序算法，其平均时间复杂度为O(nlgn)。在最坏情况下，快速排序的时间复杂度为O(n^2)，这是因为当输入数组已经排序或接近排序时，快速排序的性能会退化 ......