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知识 源码 课堂 模型

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 ......
Pose YOLO 架构 YOLO-Pose 模型

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，... ......
模型 层级 顶层 大小 规则

dft实战和源码剖析

4. 初步编写API 3-02 drf-初步使用 drf项目下创建虚拟环境 1.PS D:> django-admin startproject drf d盘下创建drf项目 2.PS D:> cd drf 3.PS D:\drf> virtualenv -p "C:\Program Files\P ......
实战 源码 dft

KDNet：西工大&同济&中南大学提出一种快速知识蒸馏的车牌检测方法

前言 本文分享论文“Knowledge Distillation with Fast CNN for License Plate Detection”，由西工大&同济&中南大学联合提出一种知识蒸馏的车牌检测方法。 本文转载自极市平台 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 ......
车牌 amp 方法 知识 大学

Java-研究HashMap的源码

Java-研究HashMap的源码 JDK版本：17 类注释 基于哈希表的Map接口实现。此实现提供了所有可选的映射操作，并允许null值和null键。 （ HashMap类大致相当于Hashtable ，只不过它是不同步的并且允许 null。）该类不保证映射的顺序；特别是，它不保证顺序随着时间的推 ......
源码 HashMap Java

springboot004旅游路线规划系统(Java毕业设计，附数据库和源码)

第一章 绪 论1.1选题背景与研究意义随着社会的不断进步，在居民生活水平提高的同时，人们当前在生活的方方面面也越来越注重服务所带来的体验，随着近几年国家政策大力发展旅游业，旅游景点的建设越来也完善，旅游业的发展速度得到了显著的提升。各大旅行社、旅游景点都不断的推出新的活动计划吸引游客，随之而来的各家 ......
旅游路线 毕业设计 springboot 源码 路线

Java从入门到放弃（知识体系图谱）

一、Java学习路线 话不多说，先来一张劝退图！！！ 二、Java并发学习路线 下面是一张关于 Java 并发编程的思维导图，大的方向可以分为三个部分：线程基础、理论基础、工具类 JUC 三、Java虚拟机 一张关于 JVM 的思维导图，大的方向可以分为三个部分：字节码与类的加载、内存与垃圾回收、性 ......
图谱 体系 知识 Java

Linux课堂知识总结7

在这节课的学习中，我们学习了Linux的存储管理操作。 1.初识硬盘 机械 HDD 固态 SSD 固态的优势： SSD采用电子存储介质进行数据存储和读取的一种技术，突破了传统机械硬盘的性能瓶颈， 拥有极高的存储性 能，被认为是存储技术发展的未来新星。 2.分区类型 主分区:正常情况使用的分区 扩展分 ......
课堂 知识 Linux

I2S基础知识

I2S（Inter-IC Sound）总线，又称集成电路内置音频总线，是飞利浦公司为数字音频设备之间的音频数据传输而制定的一种总线标准。采用了独立的导线传输时钟与数据信号的设计，通过将数据和时钟信号分离，避免了因时差诱发的失真。 I2S总线特点如下： 支持全双工和半双工模式； 支持主、从模式。 1、 ......
基础知识 基础 知识 I2S I2

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！ ......
模型 HanLP HMM

python3源码方式安装

系统默认的python3版本过低，得自己安装高版本python3。步骤主要为：1、删除旧版本。2、安装依赖。3、下载源码。4、配置。5、编译。参考链接：CentOS7安装python3超详细教程 1、删除旧版pyhton3，执行：rpm -qa|grep python3|xargs rpm -ev ......
源码 python3 方式 python

NS-3源码学习（七）含有MLD设备的WiFi系统

MLD介绍 除去4kQAM，6GHz载频这样的物理层的改进，WiFi 7最大的亮点就是设计了MLD设备，允许同一个设备在物理层上使用两个乃至多个信道传输数据。实际上这个技术在WiFi 6时期已经被实现，例如各大手机厂商推出的双WiFi加速技术，便是利用两个不同的链路来传输数据。不过那些属于网络层的技 ......
源码 设备 系统 WiFi MLD

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 ......
Diffusion 模型 Model

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。 ......
实用技巧 模型 语言 技巧 LoRa

MyBatis-Plus雪花算法实现源码解析

1. 雪花算法（Snowflake Algorithm） 雪花算法（Snowflake Algorithm）是一种用于生成唯一标识符（ID）的分布式算法。最初由 Twitter 公司开发，用于生成其内部分布式系统中的唯一ID。雪花算法的设计目标是在分布式系统中生成全局唯一的ID，同时保证ID的有序性 ......
MyBatis-Plus 算法 雪花 源码 MyBatis

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 ......
向量 模型 数据库 数据

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 ......
语料库 语料 模型 HanLP HMM

kvm虚拟机管理命令virsh 命令知识

一、KVM工具栈 提示：上图主要描述了kvm的主要工具栈，从大的类别可以分为libvirt和qemu这两大类，其中libvirt中分virtual machine manager和virsh，virtual machine manager中的virt-manager是基于图形界面的管理，其他都是可以 ......
命令 知识 virsh kvm

Qt小知识2.Q_GLOBAL_STATIC

1 了解Q_GLOBAL_STATIC Q_GLOBAL_STATIC 是 Qt 中提供的一个宏，用于创建跨越多个文件的全局静态对象。其主要作用在于两点： 懒惰初始化(Lazy initialization)：它确保全局静态对象只有在首次使用时才被创建，而不是在程序启动时立即创建，从而可以减少程序启 ......
Q_GLOBAL_STATIC 知识 GLOBAL STATIC

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…… ......
模型 场景 核心 案例 语言

Netty04-优化与源码

四. 优化与源码 1. 优化 1.1 扩展序列化算法 序列化，反序列化主要用在消息正文的转换上 序列化时，需要将 Java 对象变为要传输的数据（可以是 byte[]，或 json 等，最终都需要变成 byte[]） 反序列化时，需要将传入的正文数据还原成 Java 对象，便于处理 目前的代码仅支持 ......
源码 Netty 04

【论文解读】System 2 Attention提高大语言模型客观性和事实性

本文简要介绍了论文“System 2 Attention (is something you might need too) ”的相关工作。基于transformer的大语言模型（LLM）中的软注意很容易将上下文中的不相关信息合并到其潜在的表征中，这将对下一token的生成产生不利影响。为了帮助纠正... ......
事实性 客观性 Attention 模型 客观

智能AI问答系统ChatGPT网站系统源码(附系统部署教程)

chatGPT GPT4.0，Midjourney绘画，相信对大家应该不感到陌生吧？简单来说，GPT-4技术比之前的GPT-3.5相对来说更加智能，会根据用户的要求生成多种内容甚至也可以和用户进行创作交流。 然而，GPT-4对普通用户来说都是需要额外付费才可以使用。所以今天小编就整理一个真正免费的A ......
系统 源码 ChatGPT 智能 教程

训练一个目标检测模型

博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ （一）识别背景/目的 第十八届全国大学生智能汽车竞赛室外 ROS 无人车赛（高教组） 无人车在室外运行中， 需要探索未知环境， 识别障碍物， 停车标志牌、红绿灯等标志物。 比赛场地为不规则环形场地， 由红蓝两色锥桶搭建而成 ......
模型 目标

拆解全景，解锁未来——深度分析大模型六大领域及五大应用解决方案

在本篇文章中，将带您首先通过解读 LLM 的全景图，深入探讨了 LLM 的六个关键领域，随后提出五种主要方案以解决企业在这一技术领域面临的挑战。从商业模型到开源模型、微调、自定义构建，再到与 AI 提供商的合作，本文将引领您深入了解 LLM 的技术脉络，为探索和应用这一技术提供一些思考与指导。 ......
深度分析 深度 模型 解决方案 领域

倾斜摄影三维模型重建高程偏差的因素及解决方法分析

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，... ......
高程 偏差 模型 因素 方法

【matlab混沌理论】1.5.洛伦兹模型的分析

洛伦兹方程用于生成y变量的图。这是对三种y初始条件敏感依赖的一个例子。 1.洛伦兹吸引子的y敏感依赖的着色图 input: % 洛伦兹方程用于生成y变量的图。x和z的初始条件保持不变，但y的初始条件在1.001、1.0001和1.00001之间变化 % 定义洛伦兹方程 sigma = 16; bet ......
模型 理论 matlab

【matlab混沌理论】1.4.双摆杆的不同参数模型

双摆杆运动模型。初始条件的微小差异，会导致千差万别的运动现象，这是混沌理论重要体现。主要考虑初始条件有两摆杆长度、质量、初始摆杆角度、重力加速度。 input: % 参数定义 L1 = 1; % 第一根摆长 L2 = 0.5; % 第二根摆长 m1 = 1; % 第一根摆质量 m2 = 0.5; % ......
模型 参数 理论 matlab

windows使用YOLO训练模型

1：安装Nvidia显卡驱动、cuda和cuDNN 1.1下载安装Navida显卡驱动 NAVIDIA驱动下载地址：https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx 下载完成后，在CMD中输入 nvidia-smi 验证是否安装成功 如果有错误 2：下载CUDA（本 ......
模型 windows YOLO

MIT斯坦福Transformer最新研究：过度训练让中度模型「涌现」结构泛化能力

前言 过度训练让中度模型出现了结构泛化能力。 本文转载自新智元 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。 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 【CV技术指南】CV全栈指导班、基础入门班、论文指导班 全 ......
Transformer 模型 能力 结构 MIT
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