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真实感transformer模型 照片

如何将3D模型导入可视化大屏系统中，并实现可交互的数字孪生大屏效果？

首先我们需要准备一款数字孪生软件，本文中使用的是山海鲸可视化数字孪生软件，这是一款免费的零代码数字孪生大屏开发平台软件。 下载完成后打开山海鲸可视化，点击新建来创建一个大屏项目。 我们可以根据自己的需要来创建各种场景的项目或是套用模板项目，这里我们选择创建一个GIS场景项目。 等待项目加载完毕后，可 ......
大屏 模型 效果 数字 系统

Blender如何给fbx模型添加材质贴图并导出带有材质贴图的模型

推荐：使用NSDT场景编辑器快速助你搭建可二次编辑的3D应用场景 此教程适合新手用户，专业人士直接可直接绕路。 本教程中介绍了利用Blender建模软件，只需要简单几步就可以为模型添加材质贴，图，并且导出带有材质的模型文件。 1、第一步，打开Blender软件，导入模型：(本教程使用一个简单立方体模 ......
材质 模型 贴图 Blender fbx

Windows11安装python模块transformers报错Long Path处理

Windows11安装python模块transformers报错，报错信息如下 ``` ERROR: Could not install packages due to an OSError: [Errno 2] No such file or directory: 'C:\\Users\\274 ......
transformers 模块 Windows python Long

【已解决】module 'torchaudio.transforms' has no attribute 'ToTensor'

1.报错，这两种情况 module 'torchaudio.transforms' has no attribute 'ToTensor' module 'torchvision' has no attribute 'transforms' 2.修改方式： 将导库的方式从 【import torch ......
39 torchaudio transforms attribute ToTensor

用于3D MRI和CT扫描的深度学习模型总结

医学成像数据与其他我们日常图像的最大区别之一是它们很多都是3D的，比如在处理DICOM系列数据时尤其如此。DICOM图像由很多的2D切片组成了一个扫描或身体的特定部分。 那么如何为这类数据构建深度学习解决方案呢?本文中将介绍6种神经网络架构，可以使用它们来训练3D医疗数据上的深度学习模型。 3 d ......
深度 模型 MRI

利用pytorch自定义CNN网络（三）：构建CNN模型

本文是利用pytorch自定义CNN网络系列的第三篇，主要介绍如何构建一个CNN网络，关于本系列的全文见[这里](https://www.cnblogs.com/wpx123/p/17613613.html "这里")。 笔者的运行设备与软件：CPU (AMD Ryzen™ 5 4600U) + p ......
CNN 模型 pytorch 网络

揭秘！一张照片背后的真相居然是！！！

昨天我发了一张照片，@Rolling_Star和@Melting_Pot分别试图猜出了地点和时间，都还是很精确的，那么，应@bloss的要求，我们今天展开来讲一讲背后的故事。 可能大家没有猜到，我再放出今天的几张图片。 看完这些图片后，我们放出今天的文首图片 首先声明：驾驶员及飞机符合中华人民共和国 ......
真相 背后 照片

llama2模型部署方案的简单调研-GPU显存占用(2023年7月25日版)

https://blog.csdn.net/Fatfish7/article/details/131925595 先说结论全精度llama2 7B最低显存要求：28GB全精度llama2 13B最低显存要求：52GB全精度llama2 70B最低显存要求：280GB 16精度llama2 7B预测最 ......
显存 模型 方案 llama2 llama

Stata广义矩量法GMM面板向量自回归PVAR模型选择、估计、Granger因果检验分析投资、收入和消费数据|附代码数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=24016 原文出处：拓端数据部落公众号 摘要 最近我们被要求撰写关于广义矩量法GMM的研究报告，包括一些图形和统计输出。 面板向量自回归（VAR）模型在应用研究中的应用越来越多。虽然专门用于估计时间序列VAR模型的程序通常作为标准功能包含在大多数统 ......
数据 向量 广义 因果 面板

Hugging Face 的文本生成和大语言模型的开源生态

[更新于 2023 年 7 月 23 日: 添加 Llama 2。] 文本生成和对话技术已经出现多年了。早期的挑战在于通过设置参数和分辨偏差，同时控制好文本忠实性和多样性。更忠实的输出一般更缺少创造性，并且和原始训练数据更加接近，也更不像人话。最近的研究克服了这些困难，并且友好的交互页面能让每个人尝 ......
模型 文本 生态 Hugging 语言

Z-library的真实地址

结论：Z-Library地址。 谷歌搜索zlibrary，前两个跳出来的全是假网站： 点进去，搜索相关书籍无法下载，提示充值永久会员。 然后搜索原因，找到了这个帖子，才知道自己上的是假网站（scam site）。 帖子详细说明了访问 ZLibrary的各种方式。 ......
Z-library library 地址

主成分分析（PCA）模型学习笔记（一）

[TOC](主成分分析（PCA）模型学习笔记（一）) # 为什么使用PCA ## 从过拟合说起 在数据量小、数据维度高，模型较为复杂时，很容易产生过拟合。训练误差小而泛化误差较大被称为过拟合，而我们所追求的是泛化误差较小，为了解决过拟合问题，一般有以下的解决方案，一是最直接有效的方法，增加数据量，但 ......
成分 模型 笔记 PCA

线性判别分析（LDA）模型笔记

[TOC](线性判别分析（LDA）模型笔记) # 模型概况 线性判别方法（Linear Discrimination Analysis)是一种经典的线性学些方法，最早由Fisher提出，也叫“Fisher判别分析”。 LDA的思想非常朴素，也即是，将样例投影到一条直线上使得同类样例的投影点尽可能近， ......
线性 模型 笔记 LDA

TensorRT 模型加密杂谈

在大多数项目交付场景中，经常需要对部署模型进行加密。模型加密一方面可以防止泄密，一方面可以便于模型跟踪管理，防止混淆。 由于博主使用的部署模型多为TensorRT格式，这里以TensorRT模型为例，讲解如何对模型进行加密、解密以及推理加密模型。 ## 加密算法的选择和支持的库 [Crypto++] ......
杂谈 TensorRT 模型

基于Pair-wise和CrossEncoder训练单塔模型

基于RocketQA的CrossEncoder(交叉编码器)训练的单塔模型，该模型用于搜索的排序阶段，对召回的结果进行重新排序的作用。 ......
单塔 CrossEncoder Pair-wise 模型 Pair

三维模型OSGB格式轻量化压缩必要性分析

三维模型OSGB格式轻量化压缩必要性分析 三维模型是计算机图形学和视觉效果等领域的重要应用之一。然而，由于三维模型通常包含大量的几何信息、纹理信息和其他元素，导致其占用的存储空间和计算资源非常巨大。为了提高三维模型的处理效率和性能，轻量化和压缩成为不可或缺的技术手段。 本文将从以下几个方面分析三维模 ......
必要性 模型 格式 OSGB

Bert Pytorch 源码分析：五、模型架构简图 REV1

## 注意力 ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/abe43c5ca40948dfb3c195c4330b7ffa.jpeg#pic_center) ## FFN ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/9f57 ......
简图 架构 源码 模型 Pytorch

[论文速览] Handwriting Transformers

## Pre title: Handwriting Transformers accepted: ICCV 2021 paper: https://arxiv.org/abs/2104.03964 code: https://github.com/ankanbhunia/Handwriting-Tr ......
Transformers Handwriting 论文

oobabooga-text-generation-webui可能是最好的语言模型启动器（包含手把手安装教程）

https://www.bilibili.com/read/cv24006101/ 引言： 问：oobabooga是什么？ oobabooga-text-generation-webui是一个用于运行类似Chatglm、RWKV-Raven、Vicuna、MOSS、LLaMA、llama.cpp、G ......
启动器 oobabooga-text-generation-webui generation oobabooga 模型

一张照片的故事

问我为什么没有更新？因为今天拍了一张照片 ......
照片 故事

IO 多路复用模型

# IO 多路复用模型 ## 1. select 为了能够完成IO多路复用机制，可选用 select 函数。 nfds 所监听的最大的文件描述符+1（用来限定范围） fd_set 文件描述符集合 timeout 超时时间 FD_ZERO 清空监听队列，初始化 FD_SET 加入一个 fd 到 fds ......
模型 IO

TCP/IP 五层模型

## TCP/IP五层模型 - 物理层（Physical Layer）：物理层是最底层，负责传输比特流（bitstream）以及物理介质的传输方式。它定义了如何在物理媒介上传输原始的比特流，例如通过电缆、光纤或无线传输等。 - 数据链路层（Data Link Layer）：数据链路层位于物理层之上， ......
模型 TCP IP

pytorch-两个PyTorch中的Sequential模型合并成一个

要将两个PyTorch中的Sequential模型合并成一个，你可以使用`nn.Sequential`的`add_module`方法或者直接使用`*`操作符来解包Sequential模型并将它们合并。以下是两种方法的示例： 方法一：使用`add_module`方法 ```python import ......
Sequential 模型 两个 pytorch PyTorch

模型指标理解（accuracy, roc curve, precision-recall curve等)

背景 一个点估计模型（CTR，churn rate）之类的，都会输出一个目标事件概率。通常评估模型和进行model selection的时候需要用指标，常用的有accuracy, precision, recall, f1以及roc_curve, precision-recall curve等。选取 ......
curve precision-recall precision accuracy 模型

Django 模型的简单应用

每一个应用下的数据库模型类，需要在当前应用下的model.py 这个文件中定义数据库模型 定义规则如下： 一个数据库模型类需要继承 Model 或者 Model 的子类 默认会创建一个自动递增的 id 主键 默认创建的数据库名为，应用名小写_数据库模型类小写 一个数据库模型类相当于一个数据表（Tab ......
模型 Django

transform和大模型训练相关

1.数据流程 注：解码的过程会多一个Attention，先加掩码来避免解码获取当前word后的词 数据的计算流程：embeding——》multi head attention——》Add&Norm——》FNN——》Add&Norm——》Linear——》softmax FNN和多头Attentio ......
transform 模型

人工智能的未来：探索下一代生成模型

推荐：使用NSDT场景编辑器助你快速搭建可编辑的3D应用场景 生成式 AI 目前能够做什么，以及探索下一波生成式 AI 模型需要克服的当前挑战？作者 Nisha Arya， KDnuggets on May 22， 2023 in 人工智能脸书唽LinkedIn红迪网电子邮件共享 如果你跟上科技世界 ......
人工智能 下一代 人工 模型 智能

Django博客开发教程:创建数据库模型

Django是通过Model操作数据库，不管你数据库的类型是MySql或者Sqlite，Django它自动帮你生成相应数据库类型的SQL语句，所以不需要关注SQL语句和类型，对数据的操作Django帮我们自动完成。只要回写Model就可以了！ django根据代码中定义的类来自动生成数据库表。我们写 ......
模型 数据库 教程 数据 Django

R语言用GAM广义相加模型研究公交专用道对行程时间变异度数据的影响|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=30508 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GAM广义相加模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 现实情况是，我们经常要处理多个自变量和一个因变量之间的关系，此外，虽然通过做散点图可以发现非线性关系，但很难归因其形式，多项式 ......
专用道 数据 广义 变异 行程

TextBrewer:融合并改进了NLP和CV中的多种知识蒸馏技术、提供便捷快速的知识蒸馏框架、提升模型的推理速度，减少内存占用

TextBrewer:融合并改进了NLP和CV中的多种知识蒸馏技术、提供便捷快速的知识蒸馏框架、提升模型的推理速度，减少内存占用 ......
知识 TextBrewer 框架 模型 多种
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