quot深度 芯片 模型
深度估计之SCDepth系列
SC-Depth系列。 SCDepthV1 之前的单目深度估计网络的重投影损失，更多的是利用前后帧的颜色误差进行约束，得到了比较精确的结果。但它们基本上都有一个共性问题：深度值不连续！连续几张图像之间的深度值不连续！也就是说，在不同的帧上产生尺度不一致的预测，因为它们承受了每帧图像的尺度不确定性。这 ......
QRCoder1.4.3生成二维码，不依赖System.Drawing，解决"未能找到类型或命名空间名QRCode"，"及ImageFormatPng仅在windows上受支持"
生成二维码1(简单) 包引用： <PackageReference Include="QRCoder" Version="1.4.3" /> /// <summary> /// 生成二维码 /// </summary> /// <param name="data">escape后的数据，防止中文等特 ......
什么是大模型RAG?RAG与funtionCalling的区别是什么？
大模型的RAG（Retrieval-Augmented Generation）与Function Calling都是用于增强大型语言模型（如GPT）的技术，但它们的工作原理和应用场景有所不同。 Retrieval-Augmented Generation (RAG): 原理：RAG结合了信息检索和文 ......
世微AP3464同步降压恒压IC 4-30V2.4A输出车充专用驱动芯片
AP3464 是一款支持宽电压输入的同步降压 电源管理芯片，输入电压 4-30V 范围内可实现 2.4A 的连续电流输出。通过调节 FB 端口的分压 电阻，设定输出 1.8V 到 28V 的稳定电压。 AP3464 具有的恒压/恒流(CC/CV)特性。 AP3464 采用电流模式的环路控制原理，实现 ......
记录用<input type="file">取代<video><canvas>
之前搞了H5里调用摄像头拍照上传图片的功能，使用<video><canvas>标签，然后 navigator.mediaDevices.getUserMedia(constraints)来打开摄像头，再用canvas.draw制作图片。参加上上篇文档。 但是这个功能需要HTTPs。要花钱买SSL，我 ......
CUDA驱动深度学习发展 - 技术全解与实战
全面介绍CUDA与pytorch cuda实战 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人 一、CUDA：定义与演进 CUDA（ ......
模型类序列化器
1 原来用的Serilizer跟表模型没有直接联系， 模型类序列化器ModelSerilizer，跟表模型有对应关系 2 使用 class BookModelSerializer(serializers.ModelSerializer): class Meta: model=表模型 # 跟哪个表模型 ......
HS6621CG 蓝牙5.1低功耗SOC 私有协议2.4GHz双模无线芯片 IO口资源丰富 适用指纹锁等方案
指纹锁是智能锁具，它是计算机信息技术、电子技术、机械技术和现代五金工艺的完美结晶。指纹的特性成为识别身份的最重要证据而被广泛应用于公安刑侦及司法领域。主要功能指纹锁的功能：指纹开启、密码开启、卡片开启、应急钥匙开启，现如今还增加了用微信开启的方式，让消费者更加的信任和选择指纹锁。有不少厂家在自己的产 ......
【略读论文|大模型相关】Zero-Shot Relational Learning on Temporal Knowledge Graphs with Large Language Models
时间：2023 学校：慕尼黑大学 创新点： 1.据我们所知，这是第一个试图在TKGF背景下研究零射击关系学习的工作。 2.我们设计了一种基于llm的方法zrLLM，并设法在零射击关系推理中增强各种基于嵌入的TKGF模型。 3.实验结果表明，zrLLM有助于大大提高所有考虑的TKGF模型对包含未见零射 ......
星型模型&雪花模型
数据集市（Data Mart）也有称ADS（Application Data Store），数据集市将主题层和基础层的数据按照各业务的实际需求进行聚合，形成宽表或数据立方体（Cube），可直接供业务部门和数据分析团队使用。 数据集市中主要存在的是事实表（fact）和维度表（dimension）。 事 ......
R语言GARCH族模型：正态分布、t、GED分布EGARCH、TGARCH的VaR分析股票指数|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31023 最近我们被客户要求撰写关于GARCH族模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 如何构建合适的模型以恰当的方法对风险进行测量是当前金融研究领域的一个热门话题 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。 VaR方法作为当 ......
深度可分离卷积
深度可分离卷积，使用了一些 trick 极大减少卷积所需参数量和计算量。 理解深度可分离卷积 若需要对 12×12×3 的输入使用卷积，获得 8×8×256 的输出，直接的卷积方法是使用 256 个 5×5×3 的卷积核（无 padding、步长为 1，下同）。此时卷积层的参数量为 19200，卷积 ......
为什么建筑设计师选择网络渲染"效果图"
网络渲染一般是指：云渲染，建筑设计行业通常需要渲染室内、室内等场景的效果图，一般大型场景渲染时非常消耗电脑算力，并且渲染时长也会通过效果图的场景、尺寸等来决定，本文为用户整理建筑设计师选择网络渲染的原因，希望对大家有一定的帮助！ 效果图通常是指什么？ 效果图广泛应用于建筑设计、室内设计、游戏开发、动 ......
集睿致远CS5563国产DP转HDMI 8k60单转方案芯片
CS5563是一款高性能的Type-C/DisplayPort1.4到HDMI 2.1协议转换器，可通过Type-C/DisplayPort链路接收视频和音频流，并转换为支持TMDS或FRL输出信令的HDMI。DP接收器在4个通道上支持高达8.1Gbps的链路速率。HDMI输出端口可用作TMDS或F ......
深度学习图像复原之去雨：常用数据集介绍
可能有帮助的链接：https://paperswithcode.com/task/single-image-deraining 合成数据集 Rain100H 出自 CVPR 2017 论文 Deep Joint Rain Detection and Removal from a Single Ima ......
CHAT GPT全称及其发展历程深度剖析
CHAT GPT全称为Conversational Generative Pre-trained Transformer，是一种由OpenAI开发的自然语言处理模型。该模型旨在生成流畅且连贯的对话回复，从而在聊天机器人应用中表现出卓越的性能。 CHAT GPT的发展起始于OpenAI提出的GPT架构 ......
AI_NLP以及SAM的理解-分割模型
机器学习 一般机器学习分为有监督学习，无监督学习和强化学习 无监督学习 Unsupervised Learning Self-Supervised Learning，又称为自监督学习 -Self-Supervised Learning 的核心思想 Masked Autoencoders Are Sc ......
seata-server-1.8.0 | Could not resolve placeholder 'console.user.username' in value "${console.user.username}" | "${seata.security.secretKey}"
PS D:\gitrepo\seata-server-1.8.0\seata> * [Seata1.6.1启动报错：console.user.username\_seata could not resolve placeholder 'console.user.-CSDN博客](https://bl ......
用一张图片测试几个大模型的看图理解，文心一言表现不佳，通义千问了解最到位！
样图如下： 用上面的图片，在几个主流的AI大模型中进行识别理解，最终的理解各有不同。 不过最让我意外的是 文心一言 居然理解的最不到位！ 下图是文心一言的看图理解： 下图是通义千问的看图理解： 下图是讯飞星火的看图理解： 大家觉得哪一个理解的最到位？？？？？ ......
动手学深度学习v2：数据操作+数据预处理
数据操作 import torch x=torch.arange(12) # x的output为 tensor([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11]) # 可以通过张量的shape属性来访问张量的形状和张量中元素的总数 x.shape # output: torch.Size([1 ......
厨房秤芯片方案SIC8833的技术应用
厨房秤的主要用处是在烹饪和烘焙过程中精确测量食材的重量。它可以帮助厨师按照食谱要求准确配料，并控制食材的份量。此外，厨房秤也常用于家庭日常生活中，如衡量婴儿奶粉的用量、监控饮食健康等。 厨房秤应用领域广泛，不仅用于家庭厨房，还用于商业厨房、食品生产加工、实验室等许多领域。它们被广泛使用，以确保食谱的 ......
使用docker搭建deepspeed多机多卡分布式微调大模型环境
前置环境：两台可以互通的centos服务器（服务器1、服务器2），docker，NVIDIA驱动 docker创建overlay共享网络 1）选用服务器1作为manage节点进行初始化，执行docker swarm init Swarm initialized: current node (ly4d ......
公共仓库元模型(CWM)（转）
转自：https://www.jianshu.com/p/21207b50084a 一、什么是CWM？ 在我们学习一个新东西时，首先得弄懂明白它是用来干什么的？然后通过实例与理论交错学习，CWM——Common Warehouse Metamodel, 很明显翻译过来时公共仓库元模型，CWM的提出主 ......
Atlas关系型数据库元数据模型
[ { "category": "ENTITY", "guid": "00b4a314-1185-4cd4-84e9-20275990d58d", "createdBy": "hadoop", "updatedBy": "hadoop", "createTime": 1615973091411, " ......
机器学习周刊03:如何学习深度学习？2024 年学习生成式 AI 路线图、如何构建高效的RAG系统、苹果 腾讯最新论文、阿里DreaMoving
腾讯推出的 AppAgent，是一个多模态智能体，通过识别当前手机的界面和用户指令直接操作手机界面，能像真实用户一样操作手机！ 机器学习周刊：关注Python、机器学习、深度学习、大模型等硬核技术 1、如何学习深度学习？ 最近X上有推友重提这篇文章，是网友看过 Jeremy 教授的 fast.ai ......
使用知识图谱提高RAG的能力，减少大模型幻觉
在使用大型语言模型(llm)时，幻觉是一个常见的问题。LLM生成流畅连贯的文本，但往往生成不准确或不一致的信息。防止LLM产生幻觉的方法之一是使用提供事实信息的外部知识来源，如数据库或知识图谱。 向量数据库和知识图谱 向量数据库 向量数据库是表示实体或概念(如单词、短语或文档)的高维向量的集合。数据 ......
三维模型的几何坐标纠正应用探讨
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，... ......
制约国产深度学习框架发展的根本原因 —— AI芯片的无法自主生产或量产
秉着没事就胡言乱语的宗旨，这里在接着胡说八道一下。 国外的深度学习框架如TensorFlow、pytorch、Jax打的如火如荼，按照以往惯例我们是不应该去做自主研发软件系统的，毕竟硬件不在掌握之下，搞出的软件质量又不如外国的好，但是随着中美贸易战的爆发这一切被改写。 国外的商用硬件和软件都开始对我 ......
slam相关-Sophus库cmake报错target "CUDA::cusolver" not found.
报错细节 用cmake编译Sophus库时，有类似如下报错 CMake Error at test/core/CMakeLists.txt:18 (ADD_EXECUTABLE): Target "test_sim3" links to target "CUDA::cublas" but the t ......