深度tensorrt模型
纯卷积BEV模型的巅峰战力 | BEVENet不用Transformer一样成就ADAS的量产未来(转)
近年来，在自动驾驶领域，鸟瞰视角（BEV）空间中的3D目标检测作为一种普遍的方法逐渐脱颖而出。尽管与视角视图方法相比，BEV方法在精度和速度估计方面得到了改进，但将BEV技术部署到实际自动驾驶车辆中仍然具有挑战性。这主要归因于它们依赖于基于视觉 Transformer （ViT）的架构，这使得相对于 ......
大模型那么火，教你一键Modelarts玩转开源LlaMA(羊驼)大模型
本文分享自华为云社区《大模型那么火，教你一键Modelarts玩转开源LlaMA(羊驼)大模型》，作者：码上开花_Lancer 。 近日， LlaMA(羊驼)这个大模型再次冲上热搜！ LLaMA（Large Language Model Meta AI），由 Meta AI 发布的一个开放且高效的大 ......
重磅：谷歌发布最强大AI模型【Google Gemini】
https://www.cnblogs.com/eryueren/p/17901497.html 一、前言 北京时间 2023年12 月 13 日Google 发布了最新的 Gemini Pro模型，并且提供了 API 访问。 一个更好的消息是：Gemini Pro 可免费使用。赶紧体验起来吧~ 二 ......
倾斜摄影三维模型的根节点合并纹理匀色技术方法分析
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，... ......
实现漫反射光照模型
漫反射光照符合兰伯特定律(Lambert's law)，基本光照模型中漫反射计算公式： \(C_{diffuse}=(C_{light} \cdot M_{diffuse})max(0,\hat{N} \cdot \hat{I} )\) 其中，\(C_{light}\) 是光源的颜色，\(M_{di ......
R语言结构方程模型SEM、路径分析房价和犯罪率数据、预测智力影响因素可视化2案例|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=25044 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结构方程模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 1 简介 在本文，我们将考虑观察/显示所有变量的模型，以及具有潜在变量的模型。第一种有时称为“路径分析”，而后者有时称为“测量模型” ......
与开发者深度对话、携手共进，鲸鸿动能广告联盟城市系列沙龙完美收官
12月14日，以“聚势增长，合作共赢”为主题的鲸鸿动能广告联盟城市沙龙，在北京成功举办，作为年度城市系列沙龙的最后一站，北京站汇聚了当地各个行业的领先开发者，近百位参会嘉宾围绕商业变现方案和策略玩法交流分享，积极应对市场和用户变化，期待与鲸鸿动能携手共同探索商业化未来，共创增长新机会。 从广州，厦门 ......
扩散模型初探
扩散模型的推导 主要是根据以下网址学习diffusion的数学形式：网址 首先使用\(q\)表示前向扩散过程，使用\(p\)表示逆向过程。 \[q(\mathbf{x}_t|\mathbf{x}_{t-1})=\mathcal{N}(\mathbf{x}_t;\sqrt{1-\beta}_t\mat ......
AI浪潮下，大模型如何在音视频领域运用与实践？
视频云大模型算法「方法论」。 刘国栋｜演讲者 在AI技术发展如火如荼的当下，大模型的运用与实践在各行各业以千姿百态的形式展开。音视频技术在多场景、多行业的应用中，对于智能化和效果性能的体验优化有较为极致的要求。如何运用好人工智能提升算法能力，解决多场景业务中的具体问题，需要创新地探索大模型技术及其应 ......
重磅：谷歌发布最强大AI模型【Google Gemini】
能不能“吊打” GPT-4 北京时间
2023年12 月 13 日Google 发布了最新的 Gemini Pro模型，并且提供了 API 访问。
一个更好的消息是：Gemini Pro 可免费使用。 ......
【Python】人工智能-机器学习——不调库手撕深度网络分类问题
怎么用python手撕一个深度神经网络来解决分类问题？要求不调用其他核心库如tf，sk等，只用numpy、pandas库？这篇文章会告诉你答案！！ ......
HarmonyOS：使用MindSpore Lite引擎进行模型推理
场景介绍 MindSpore Lite是一款AI引擎，它提供了面向不同硬件设备AI模型推理的功能，目前已经在图像分类、目标识别、人脸识别、文字识别等应用中广泛使用。 本文介绍使用MindSpore Lite推理引擎进行模型推理的通用开发流程。 基本概念 在进行开发前，请先了解以下概念。 张量：它与数 ......
模型放置到3D场景中后模型位置与鼠标选中的位置不一致怎么办？
在线工具推荐：3D数字孪生场景编辑器 - GLTF/GLB材质纹理编辑器 - 3D模型在线转换 - Three.js AI自动纹理开发包 - YOLO 虚幻合成数据生成器 - 三维模型预览图生成器 - 3D模型语义搜索引擎 1、问题 从事3D建模相关工作的朋友们在工作中经常会遇到以下几种问题： 1、 ......
如何创建逼真的3D模型
要实现逼真的 3D 视觉效果，需要关注细节并了解照明、纹理和材质的原理。要使 3D 场景看起来更逼真，请专注于精确的照明设置，使用高分辨率纹理和凹凸贴图来增加表面的深度，并合并逼真的着色器和材质。此外，请注意构图、摄像机角度和后期处理效果，以增强 3D 渲染的整体真实感。 ......
如何删除/替换3D模型的材质贴图
GLTF 编辑器 -NSDT 不仅可以设置3D模型纹理贴图，还可以设置模型的几何原点、以及对有相同材质属性的mesh进行合并，实现模型轻量化，是一款不可多得的实用型在线模型编辑工具。 ......
GLB/GLTF 模型压缩轻量化
Draco 是用于网格压缩的 glTF 扩展，以及由 Google 开发的开源库，用于压缩和解压缩 3D 网格以显着减小 3D 内容的大小。它压缩顶点位置、法线、颜色、纹理坐标和任何其他通用顶点属性，从而提高通过 Web 传输 3D 内容的效率和速度。 ......
深度学习3D网络---PointNet++
PointNet++ 地址：http://stanford.edu/~rqi/pointnet2/ 1.两者主要不同点 考虑到PointNet特征提取时只考虑单点，不能很好的表示局部结构 ==> PointNet++引入了sampling & grouping，考虑局部领域特征 PointNet中g ......
ChatGLM2-6B模型的微调
概述 GLM模型底层还是基于Transformer，因此其设计、优化都是围绕Transformer的各个组件的。从注意力层的掩码、位置编码等方面优化与设计。 ChatGLM3/ChatGLM2的源码中，比如finetune、trainer等代码，其实是copy自HuggingFace，而且其使用流程 ......
最强Pose模型RTMO开源 | 基于YOLO架构再设计，9MB+9ms性能完爆YOLO-Pose
https://mp.weixin.qq.com/s/4EJAKBcqlCzDXib1_TKJxw 点击下方卡片，关注「AI视界引擎」公众号 AI视界引擎 「AI视界引擎」公众号不仅致力于分享AI视觉与大语言模型的前沿科技，还将成为连接业界专家、学术界和广大读者的桥梁。我们将提供最新的研究进展、技术 ......
三维模型的顶层合并构建的模型层级和块大小划分规则浅析
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，... ......
深度学习笔记4：在卷积基上添加数据增强代码块和分类器
特征提取的另一种方式是将原有模型与一个新的密集分类器相连接，以构建一个新的模型，然后对整个模型进行端到端的训练。这种方法在输入数据上进行整体训练，使模型能够更好地适应数据特性并提取更有效的特征。通过这种方式，模型的性能可以得到进一步提高，同时也能更好地捕捉到数据中的复杂模式。 冻结卷积基 from ......
基于AlexNet深度学习网络的智能垃圾分类系统matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 基于AlexNet深度学习网络的智能垃圾分类系统是一种利用深度学习技术，对垃圾图像进行分类的系统。下面将详细介绍这种系统的原理和数学公式。 3.1、基于AlexNet深度学习网络的智能垃圾分类系统概述 基于Ale ......
HanLP — HMM隐马尔可夫模型 -- 训练和预测
训练的过程，就是求三个矩阵的过程 初始概率矩阵 转移概率矩阵 发射矩阵 每个字有4种可能性，上图中有7个字，就是 4^7 种可能性 维特比算法，从众多路径中，挑出最优的那条，他和隐马尔可夫没有强关联 初始概率矩阵 根据频率得到概率 今天 天气 真 不错。 麻辣肥牛 好吃 ！ 我 喜欢 吃 好吃 的！ ......
Diffusion Model扩散模型
1、扩散模型基本原理： 扩散模型包括两个步骤： 固定的（或预设的）前向扩散过程q：该过程会逐渐将高斯噪声添加到图像中，直到最终得到纯噪声。 2.可训练的反向去噪扩散过程pθ：训练一个神经网络，从纯噪音开始逐渐去噪，直到得到一个真实图像 。 正向过程首先，对于一张原始图片，我们给加一个高斯噪声，图片由 ......
一文带你了解LoRa微调语言大模型的实用技巧
微调定制化的大型语言模型需要投入大量时间和精力，但掌握恰当的微调方法和技巧能显著提高效率。比如用LoRa（LLM的低秩适配Low-Rank Adaptation）微调大模型，能够利用少量显卡和时间对大模型进行微调，降低成本。 ......
大模型-向量数据库
向量数据库很多，先试试milvus。 1、安装：通过docker pull没搞定。使用官网的docker-compose搞定了。 2、运行：需要启动3个容器： docker start milvus-etcd docker start milvus-minio docker start milvus ......
HanLP — HMM隐马尔可夫模型 -- 语料库
BMES => B:词语开始、M：词语中间、E：词语结束、S:单独成词 并非所有中文任务都需要分词 语料库 每行是一篇“文章” 每篇文章用空格分开 语料库的准确性，严重影响分词结果 理论上，语料库越大越好 每个字都有一个标识（隐藏状态），可以根据语料库得到所有标识 中文分词就是为了得到状态 麻 辣 ......
大语言模型LLM的核心技术及应用场景案例的分析
自注意力机制、位置编码和激活函数共同提高了模型对序列数据中重要信息的关注程度。通过自注意力机制，模型可以自动学会为序列中的关键部分分配更高的权重…… ......