【小白深度教程 1.8】手把手教你使用 Depth Anything V2 估计单目深度,并映射到 3D 点云(含 Python 代码) 小白深度教程 1.8:手把手教你使用 Depth Anything V2 估计单目深度,并映射到 3D 点云(含 Python 代码)在计算机视觉领域,深度估计是一项非常重要的任务,它可以帮助我们理解场景的三维结构。Depth Anything V2 是一种新型的单目深度估计算法,它能够从单张图片 后端 2024年10月21日 0 点赞 0 评论 18 浏览
稠密向量+稀疏向量+全文搜索+张量重排=最佳检索RAG? 稠密向量与稀疏向量相结合的最佳检索方案在自然语言处理和信息检索领域,如何有效地从海量数据中提取相关信息一直是一个重要的研究课题。近几年,随着深度学习技术的发展,稠密向量(Dense Vector)和稀疏向量(Sparse Vector)这两种表示方法在文本检索、推荐系统等方面得到了广泛应用。结合高 后端 2024年09月25日 0 点赞 0 评论 29 浏览
【保姆级教程】Linux上部署Stable Diffusion WebUI和LoRA训练,拥有你的专属图片生成模型 在近年来,生成对抗网络(GAN)和深度学习技术的快速发展,使得图像生成变得越来越简单。Stable Diffusion作为一种流行的图像生成模型,凭借其高效的图像生成能力受到广泛关注。在本文中,我们将以保姆级的教程,介绍如何在Linux上部署Stable Diffusion WebUI,并进行LoR 前端 2024年09月23日 0 点赞 0 评论 20 浏览
15分钟学 Python 第40天:Python 爬虫入门(六)第一篇 Python 爬虫入门(六)第一篇在前面几天的学习中,我们逐渐掌握了使用 Python 进行网络爬虫的基础知识,包括如何发送请求、解析 HTML 数据等。今天,我们将更深入地学习使用 requests 和 BeautifulSoup 库进行网页数据的抓取和解析,以便获取我们需要的信息。1. 环境 后端 2024年10月12日 0 点赞 0 评论 17 浏览
一文搞懂大模型在多GPU环境的分布式训练! 一文搞懂大模型在多GPU环境的分布式训练随着深度学习模型的不断发展,模型的规模也日益增大,尤其是一些预训练的大模型,例如 BERT、GPT 等。为了有效地训练这些大模型,分布式训练成为了一种必要的手段。在多GPU环境中进行分布式训练,不仅可以加快训练速度,还可以有效利用计算资源。本文将详细介绍在多 后端 2024年10月04日 0 点赞 0 评论 21 浏览
Python join()函数使用详解 在 Python 中,join() 函数是一个非常有用的方法,用于将序列中的元素连接成一个字符串。它属于字符串类(str),语法如下:str.join(iterable)其中,str 是用于连接的字符串(称为分隔符),而 iterable 是一个可迭代对象,如列表、元组或字符串等。join() 后端 2024年09月29日 0 点赞 0 评论 21 浏览
深度解析 Spring 源码:探秘 CGLIB 代理的奥秘 深度解析 Spring 源码:探秘 CGLIB 代理的奥秘在 Java 领域,Spring 框架因其强大的依赖注入和 AOP(面向切面编程)能力而广受欢迎。Spring 提供了两种主要的代理方式:JDK 动态代理和 CGLIB 代理。本文将深入探讨 CGLIB 代理的实现机制,并通过代码示例加以说 后端 2024年10月18日 0 点赞 0 评论 72 浏览
第一篇【AI与传奇开心果系列】Python的AI相关库技术点案例示例:详解AI作画原理 AI与传奇开心果系列:详解AI作画原理在当今的技术发展中,人工智能(AI)在艺术创作领域的应用逐渐受到关注。AI作画不仅能够生成独特的艺术作品,还可以帮助艺术家寻找灵感。这篇文章将带你深入了解AI作画的原理,并通过Python的相关库展示一个简单的实例。AI作画的原理AI作画主要依赖于深度学习 后端 2024年10月01日 0 点赞 0 评论 55 浏览
TCP协议双向网络通讯---Python实现 TCP(传输控制协议)是一种面向连接的协议,它为在计算机网络上的应用程序提供可靠的双向数据传输。TCP协议广泛应用于互联网中,特别是应用层协议如HTTP, FTP和SMTP等。本文将介绍如何使用Python实现TCP协议的双向网络通信,包括基本的服务器和客户端示例。1. TCP通信的基本概念在T 后端 2024年09月26日 0 点赞 0 评论 51 浏览
Python调用通义千问qwen2.5模型步骤 在近年来,人工智能的发展迅速,尤其是自然语言处理(NLP)方面,各种预训练模型层出不穷。通义千问的Qwen2.5模型作为当前一种优秀的中文预训练模型,可以应用于许多任务,如对话生成、文本摘要、问答系统等。本文将介绍如何在Python中调用Qwen2.5模型的步骤,并给出相应的代码示例。一、环境准备 后端 2024年10月19日 0 点赞 0 评论 42 浏览