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真实感transformer模型 照片

技巧 EntityFrameworkCore 实现 CodeFirst 通过模型生成数据库表时自动携带模型及字段注释信息

今天分享自己在项目中用到的一个小技巧，就是使用 EntityFrameworkCore 时我们在通过代码去 Update-Database 生成数据库时如何自动将代码模型上的注释和字段上的注释携带到数据库中，方便后续在数据库直接查看各个表和各个字段的含义。 实现效果如下： 可以看到我们每张表都有明确 ......
模型 EntityFrameworkCore 字段 注释 CodeFirst

【深度学习】PyTorch的基本运算 与 构造简单神经网络模型

基本运算 import torch # 创建一个自定义的张量 t = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0]) # tensor([1., 2., 3.]) # 求平均值 t.mean() # tensor(2.) # 创建一个指定行列的张量 x = torch.empty(3,5 ......
神经网络 深度 模型 神经 PyTorch

使用单卡v100 32g或更低显存的卡，使用peft工具qlora或lora混合精度训练大模型chatGLM2-6b，torch混合精度加速稳定训练,解决qlora loss变成nan的问题！

最近新换了工作，以后的工作内容会和大模型相关，所以先抽空跑了一下chatGLM2-6b的demo，使用Qlora或lora微调模型 今天简单写个文档记录一下，顺便也是一个简单的教程，并且踩了qlora loss变成nan训练不稳定的问题 本教程并没有写lora的原理，需要的话自行查阅 1.chatG ......
精度 qlora 显存 的卡 chatGLM2

模型复现

GG-CNN git地址：GitHub - dougsm/ggcnn: Generative Grasping CNN from "Closing the Loop for Robotic Grasping: A Real-time, Generative Grasp Synthesis Appro ......
模型

三维模型的顶层合并构建几个注意事项探讨

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，... ......
顶层 注意事项 模型 事项

R语言广义加性混合模型(GAMM)分析长沙气象因子、空气污染、PM2.5浓度、显著性检验、逐日变化可视化|附代码数据

全文链接：https://tecdat.cn/?p=32981 原文出处：拓端数据部落公众号 气候变化和空气污染对现代社会产生了越来越大的影响。在这种背景下，研究气象和空气污染之间的关系以及其对PM2.5浓度的影响变得非常重要。为了更好地理解和解释这些关系，广义加性混合模型（GAMM）成为一种强大的 ......
空气污染 广义 因子 浓度 气象

AI技术生成照片是如何实现的，用专业角度分析

随着人工智能技术的快速发展，AI生成图像已经成为一个备受瞩目的领域。人们可以用AI生成图像来创造数字艺术、合成虚拟场景、改进照片质量，甚至生成虚构的人物形象。这项技术的背后有着复杂的算法和深度学习模型，本文将深入探讨AI生成图像是如何实现的。 一、数据集的收集与预处理 AI生成图像的第一步是数据集的 ......
角度 照片 专业 技术

基于开源模型搭建实时人脸识别系统（五）：人脸跟踪

继续填坑，之前已经讲了人脸检测，人脸检测是定位出画面中人脸的位置，理论上把检测到的人脸进行提特征就能做人脸识别了，不过直接这样做是有缺陷，一是存在很大的资源浪费，毕竟同一个人出现在画面，我们实际上应该只需要做一次识别就知道他的身份（理想情况下），而不需要每一帧都去做；二是如果对每一帧都进行独立的检测 ......
人脸 实时 模型 系统

UnityShader入门精要第十四章-非真实感渲染原理总结

前言 开发中常常遇到的一个问题就是画面风格。接下来要介绍的就是统一修改画面风格的手段：非真实感渲染。这里同样只总结原理。 非真实感渲染 非真实感渲染 (Non-Photorealistic Rendering，NPR) 的方法来渲染游戏画面。非真实感渲染的一个主要目标是，使用一些渲染方法使得画面达到 ......
真实感 精要 UnityShader 原理

diffuser扩散模型\datawhale组队学习——v6.DDIM和音频

今日学习来源：‍‌⁣‌​⁤‍⁢‬‌‍‍​⁡‍⁤‌​‌​‍‍‬‌‌​​​⁣​⁤⁢⁤​⁢‬‬‌​⁢‍‌‍‬‌⁡《扩散模型从原理到实践》学习手册 - 飞书云文档 (feishu.cn) 任务四 学习内容： 1、DDIM（把小猫变成小狗） 2、音频生成。 首先还是熟悉的环境安装环节，会报错，先把unit1的 ......
datawhale diffuser 模型 音频 DDIM

Go 进阶训练营对标字节跳动2-2级能力模型，实践驱动掌握云计算第一语言

最近整理了下收集的Go学习资料，包含了Go学习社区、入门、进阶、性能优化、面试和Go学习书籍，还是比较全面的，在这里推荐给大家。 废话不多说，先献上Go技能升级地图，自己照着地图修炼 Go学习社区 Golang 中国：国内较早的 Go 社区，汇聚各类信息与服务 Learn Go：比较好的Golang ......
训练营 字节 模型 能力 Go

知识图谱与大模型相结合的3种方法，1+1>2

知识图谱（KG）和大语言模型（LLM）都是知识的表示形式。将LLM和KG协同使用，同时利用它们的优势，是一种互补的做法。 ......
图谱 模型 方法 知识 gt

【MME编写入门】光照模型

float4x4 WorldViewMatrix : WORLDVIEW; float4x4 WorldViewProjMatrix : WORLDVIEWPROJECTION; float4x4 WorldMatrix : WORLD; //需要用到的矩阵 //需要用到光的位置、相机位置 floa ......
光照 模型 MME

深度学习之Attention Model（注意力模型）

https://www.cnblogs.com/jiangxinyang/p/9367497.html 1、Attention Model 概述 深度学习里的Attention model其实模拟的是人脑的注意力模型，举个例子来说，当我们观赏一幅画时，虽然我们可以看到整幅画的全貌，但是在我们深入仔细 ......
注意力 Attention 深度 模型 Model

倾斜摄影三维模型数据几何坐标重建方法分析

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，... ......
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属性选择器 伪类选择器 伪元素选择器 选择器的优先级 CSS属性相关 字体属性 CSS盒子模型 float浮动

今日内容详细 属性选择器 通过标签的属性来查找标签，标签都有属性 <div class="c1" id="d1"></div> id值和class值是每个标签都自带的属性，还有另外一种：自定义属性 <div class="c1" id="d1" username='kevin' password=' ......
属性 优先级 盒子 CSS 模型

R语言时变面板平滑转换回归模型TV-PSTR分析债务水平对投资的影响|附代码数据

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=21506 最近我们被客户要求撰写关于TV-PSTR的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在本文中，当采用两种状态时，单转换函数PSTR模型具有两个变量： 我们的经验方法的基础包括评估N个国家的资本流动性。相应的模型定义如下： 其中，Iit是第i ......
时变 债务 面板 模型 水平

第1章 密码学基础模型与概念

1.1 密码学基本概论 1.1.1 Scytale密码棒 明文：需要被保密的有意义的信息。 密文：被加密过的没有明确意义的乱码。 加密：通过相关方法将明文变成密文的过程。 解密：通过相关方法将密文变成明文的过程。 密钥：解决加密或者解密过程的相关方法。 公开信道/秘密信道 1.1.2 保密通信模型 ......
密码学 模型 概念 密码 基础

diffuser扩散模型\datawhale组队学习——v5.SD实战

本周学习文档：‌​⁡⁡⁤​⁡⁤‍‌‌‬‌‌⁡‍⁢⁢‍⁡‬⁣⁢⁡‌‌‍‌⁤⁢‌⁤​⁣‍​⁡​​​​​​​​⁢《扩散模型从原理到实践》学习手册 - 飞书云文档 (feishu.cn) 本周成果： 提示词： full body,(masterpiece),(best quality),Exquisite ......
实战 datawhale diffuser 模型 SD

【纯 Transformer 也可以取代 CNN 用于CV】Vision Transformer (ViT) 论文精读

原始题目 An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale 中文名称 一张图像等价于 16x16 Words: Transformers 来做大规模的图像识别 发表时间 2020年10月22日 平台 ......
Transformer Vision 论文 CNN ViT

Swin-transformer论文阅读笔记（Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows）

论文标题：Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows 论文作者：Ze Liu, Yutong Lin, Yue Cao, Han Hu, Yixuan Wei, Zheng Zhang, Stephe ......
Transformer Swin-transformer Swin Hierarchical transformer

pytorch(13) GAN模型

https://zh.d2l.ai/chapter_computer-vision/neural-style.html import torch import torchvision from torch import nn from d2l import torch as d2l # 1阅读内容和 ......
模型 pytorch GAN 13

比Transformer更好，无Attention、MLPs的BERT、GPT反而更强了

前言 本文探索了 Monarch Mixer (M2) ，这是一种在序列长度和模型维度上都是次二次的新架构，并且在现代加速器上具有很高的硬件效率。 本文转载自机器之心 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 ......
Transformer Attention MLPs BERT GPT

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 ......
模型 flutter 文件

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。 ......
模型 金属 贴图

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。 ......
光照 模型 效果

【CVPR2023】Learning A Sparse Transformer Network for Effective Image Deraining

论文：https://readpaper.com/paper/4736105248993591297 代码：https://github.com/cschenxiang/DRSformer Transformer 模型通常使用标准的 QKV 三件套进行计算，但是部分来自 K 的 token 与来自 ......
Transformer Effective Deraining Learning Network

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，... ......
节点 注意事项 模型 事项

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 ......
注意力 模块 模型 机制 LSTM

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 ......
生产者 模型 消费者
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