模型yolov8 opencv yolov
flutter 快速生成模型文件
安装依赖 flutter packages add build_runner flutter packages add json_serializable 定义文件 lib/models/user.dart import 'package:json_annotation/json_annotatio ......
3D模型如何添加金属贴图？
金属贴图能够增强模型的光照反射、镜面反射、高光效果、纹理细节和色彩变化等方面的效果。它是一种重要的贴图技术，被广泛应用于游戏开发、影视制作等领域，能够提高模型的视觉真实感和吸引力。 ......
如何为模型添加光照效果？
总的来说，关照贴图能够增强模型的环境遮蔽、纹理细节、模型深度感和光照效果等方面的效果。它是一种重要的贴图技术，被广泛应用于游戏开发、影视制作等领域，能够提高模型的视觉真实感和吸引力。 ......
倾斜摄影三维模型的根节点合并注意事项浅析
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，... ......
除了注意力机制，以下是一些可以集成到LSTM模型中的其他模块：
我明白了，你说的是将模块集成到LSTM中以预测土壤湿度。除了注意力机制，以下是一些可以集成到LSTM模型中的其他模块： 卷积神经网络 (CNN)：在LSTM之前添加卷积层，用于提取土壤湿度数据中的时空特征。 卷积-递归神经网络 (ConvLSTM)：ConvLSTM结合了卷积和循环结构，适用于处理时 ......
10月30日生产者消费者模型
目录生产者消费者模型补充 生产者消费者模型 生产者:生产数据的任务 消费者: 处理数据的任务 例子：假设有一个包子铺，做包子的人就是生产者，来吃包子的就是消费者，然后生产者会把生产好的包子放到对应的保温容器内(队列)，消费者从这个容器内拿走(队列)进行品尝 from multiprocessing ......
YOLOv8跑训练和预测
1.在GitHub上下载YOLOv8源码和预训练模型 源码：https://github.com/Ahqiu1/YOLO-v8 预训练模型：https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8n.pt 2.配置YO ......
建立大模型的数据质量的保障机制
建立大模型的数据质量保障机制是确保模型性能和可靠性的关键一步。以下是建立此类机制的一般步骤： 1. **数据采集与收集**： - 确定数据来源：明确定义从哪里获取数据，例如数据库、外部API、传感器等。 - 数据采集策略：定义数据采集频率、数据范围、采集设备等。 - 数据收集：设计和实施数据收集过程 ......
作物生长模型CropGrow
目录作物生长模型概述研究思路研究进展未来发展 作物生长模型概述 农业信息技术在世界农业领域的兴起始于20 世纪70年代末，以作物生长模型（crop growth model）的成功研制和应用为突出代表。 作物生长模型以作物生长发育的内在规律为基础，综合作物遗传潜力、环境效应、调控技术之间的因果关系， ......
彻底搞懂Reactor模型和Proactor模型
在高性能的I/O设计中，有两个著名的模型：Reactor模型和Proactor模型，其中Reactor模型用于同步I/O，而Proactor模型运用于异步I/O操作。 想要了解两种模型，需要了解一些IO、同步异步的基础知识，点击查看 服务端的线程模型 无论是Reactor模型还是Proactor模型 ......
倾斜摄影三维模型的顶层合并构建重要性分析
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，... ......
opencv wasm 试用
基于webassembly 的opencv nodejs 开发是一个很不错的体验，不用考虑node addon 的各种问题，而且性能也不错 以下是基于echamudi/opencv-wasm 构建的4.8.1 版本的试用，代码来自opencv-wasm 的示例demo 试用 pacakge.json ......
opencv 4.8.1 wsam 构建&问题说明
opencv-wasm使用的opencv 版本是4.3 的，为了使用最新版本的，所以自己基于opencv-wasm 提供的脚本构建了一个，同时记录下一些 问题以及解决方法 构建脚本修改 原始使用的是4.3.0 版本的，直接修改分支就可以了 git clone --branch 4.8.1 --dep ......
《软件需求开发最佳实践：基于模型驱动的需求开发过程》阅读笔记一
在阅读《软件需求开发最佳实践：基于模型驱动的需求开发过程》的一到三章后，我对基于模型驱动的需求开发过程有了更深入的理解。这些章节详细介绍了需求开发的基本概念、模型和流程，以及需求获取和分析的方法，为我提供了宝贵的指导。 首先，我了解到基于模型驱动的需求开发过程是一种系统化、规范化的需求开发方法。通过 ......
《软件需求开发最佳实践：基于模型驱动的需求开发过程》阅读笔记二
在阅读《软件需求开发最佳实践：基于模型驱动的需求开发过程》的四到六章后，我对基于模型驱动的需求开发过程有了更深入的理解和实践。这些章节详细介绍了需求建模、需求验证和需求变更管理的方法和技巧，为我提供了更全面的指导。 在需求建模方面，书中介绍了如何使用统一建模语言（UML）和其他工具来构建需求模型。通 ......
《软件需求开发最佳实践：基于模型驱动的需求开发过程》阅读笔记三
在阅读《软件需求开发最佳实践：基于模型驱动的需求开发过程》的七到最后一章后，我对基于模型驱动的需求开发过程有了更深入的理解和掌握。这些章节详细介绍了需求工程的实践案例、团队协作和沟通技巧，以及持续改进和评估等方面的内容，为我提供了更全面的指导和启示。 在实践案例方面，书中通过多个真实的案例分析了需求 ......
【专题】数字孪生是基于模型的体系工程报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=34041 本次报告合集分为数字孪生综述、技术架构建设、核心技术分享、新型技术成果展示以及重点行业应用五大内容版块。从数字孪生应用建设路径的角度出发，着重提出了“数智视融合，虚实人联动”的观点，并提供数字孪生应用技术的参考。同时，本报告合集还完整系 ......
大模型面试问题总结
1）大模型问什么都使用decoder-only a）工程上应用上方便处理多轮对话； b）在没有微调的情况下，其更容易处理zero-shot generation； c）encoder-decoder在微调之后效果优于decoder-only，但是参数量巨大，考虑到性能和计算资源上的消耗更少； d）e ......
【Qt6】列表模型——几个便捷的列表类型
前面一些文章，老周简单介绍了在Qt 中使用列表模型的方法。很明显，使用 Item Model 在许多时候还是挺麻烦的——要先建模型，再放数据，最后才构建视图。为了简化这些骚操作，Qt 提供了几个便捷类。今天咱们逐个看看。 一、QListWidget 这厮对应的 List View，用来显示简单的列表 ......
fc大语言模型部署+本地知识库
FC Invoke Start RequestId: 930989fb-8910-400d-b981-1de87e89a3e3Info: @serverless-cd/engine: 0.0.51, linux-x64, node-v14.19.2 plugin @serverless-cd/che ......
使用FastAPI部署Ultralytics YOLOv5模型
YOLO是You Only Look Once(你只看一次)的缩写，它具有识别图像中的物体的非凡能力，在日常应用中会经常被使用。所以在本文中，我们将介绍如何使用FastAPI的集成YOLOv5，这样我们可以将YOLOv5做为API对外提供服务。 Python有几个web框架，其中最突出的两个是Fla ......
Gensim库的使用——Word2vec模型
Word2vec源码 Word2vec论文 Word2Vec原理参考 Gensim库的使用——Word2vec模型 pip install gensim https://ai.tencent.com/ailab/nlp/zh/data/tencent-ailab-embedding-zh-d100- ......
AI大模型技术与应用路线图
跟进AI科技的发展，思考最新AI技术在应用中的场景、机会和范式；跟大家分享下AI大模型与应用路线图。 整个思考导图分两个部分： 围绕GPT等通用大语言模型，讲解典型应用场景，应用范式，开发范式这几个层面的思考逻辑； 围绕多模态AI模型，列举一些典型的多模态路径，多模态学习中目前存在的技术挑战，有趣或 ......
实战｜如何低成本训练一个可以超越 70B Llama2 的模型 Zephyr-7B
每一周，我们的同事都会向社区的成员们发布一些关于 Hugging Face 相关的更新，包括我们的产品和平台更新、社区活动、学习资源和内容更新、开源库和模型更新等，我们将其称之为「Hugging News」。快来看看有哪些近期更新吧！ 🎉 新的训练方法 Zephyr-7B 模型超越 70B Lla ......
R语言非参数模型厘定保险费率：局部回归、广义相加模型GAM、样条回归|附代码数据
原文链接: http://tecdat.cn/?p=14121 最近我们被客户要求撰写关于非参数模型厘定保险费率的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文将分析了几种用于制定保险费率的平滑技术。 保费没有细分 该价格应与纯溢价相关，而纯溢价与频率成正比，因为 没有协变量，预期频率应为 Devianc ......
MATLAB用GARCH-EVT-Copula极值理论模型VaR预测分析股票投资组合|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=30426 最近我们被客户要求撰写关于GARCH-EVT-Copula的研究报告，包括一些图形和统计输出。 对VaR计算方法的改进，以更好的度量开放式基金的风险。本项目把基金所持股票看成是一个投资组合，引入Copula来描述多只股票间的非线性相关性， ......
OpenCV4.1.0中的GPU版本的SURF特征点提取类的命名空间、所在头文件和类名
OpenCV4.1.0中的GPU版本的SURF特征点提取类的命名空间、所在头文件和类名情况如下： 类名：cv::cuda::SURF_CUDA 所在的命名空间：cv::cuda 所在头文件：$\build\install\include\opencv2\xfeatures2d。其中，$是编译Open ......
深度学习（统计模型参数量）
统计模型参数量，方便判断不同模型大小： import torch import torch.nn as nn # 自定义AlexNet模型 class AlexNet(nn.Module): def __init__(self): super(AlexNet, self).__init__() se ......
blender模型展uv3.6
有时候uv贴图直接按U展开效果不理想，不同的模型适合的展开方式也会有一定的差异。 以下是几种模型的展开方式，可做参考。 在展uv前可以打开uv选区同步，以便更好控制所有网格位置。 人物角色面部展开 在后面选中中间的那根线一直到发际线标记缝合边。 然后A全选 U键选择“展开” 两种方法检查变形拉伸，一 ......
大语言模型Fine-tuning踩坑经验之谈
前言 由于 ChatGPT 和 GPT4 兴起，如何让人人都用上这种大模型，是目前 AI 领域最活跃的事情。当下开源的 LLM（Large language model）非常多，可谓是百模大战。面对诸多开源本地模型，根据自己的需求，选择适合自己的基座模型和参数量很重要。选择完后需要对训练数据进行预处 ......