这个系列快结束了，后面会有一到两篇文章介绍，如何用AI实实在在的应用在工业生产研发，如何指导化工分子合成，如何做DNA的研究预测，合成。背景最近chatpdf在各媒体传的风风火火，从效果上是很震撼的。原因大概分析有三：1.pdf在大家印象中是一种保存性文档，很不容易做二次数据处理2.可以对pdf中内容做问答，还可以顺带做翻译，做长文章的摘要观点生成3.可以找到某个观点出现在哪但其实如果是做nlp的同学又稍微熟悉办公自动化的同学，应该知道上面几点都不难。1.pdf其实是可以想word一样的方便操作的。2.文章摘要有难度，但是chatgpt对知识整理能力是可以的，调api就好3.把自动化能力+ch
目录1.AM的调制原理2.AM的解调原理3.AM调制解调的代码4.AM调制解调结果图5.AM的优缺点1.AM的调制原理AM的调制原理如下图所示，基带信号m(t)和直流量A0相加，然后和高频载波相乘实现AM信号的调制。2.AM的解调原理AM的解调原理如下图所示，AM信号经过信道传输之后，再和载波相乘，然后经过低通滤波，隔直流之后恢复出原始基带信号。3.AM调制解调的代码AM.m文件，主文件%AM调制解调过程%%基本参数clearall;%清除变量closeall;%关闭所有窗口图像fm=100;%基带信号频率T=2;%信号时长fs=20000;%采样频率奈奎斯特采样定理为最大频率的两倍，这里取2
本文来说下SpringBoot中的自动装配机制。SpringBoot最强大的功能就是把我们常用的场景抽取成了一个个starter（场景启动器），通过SpringBoot为我们提供的这些场景启动器，我们再进行少量的配置就能使用相应的功能。文章目录概述什么是SpringBoot约定优于配置自动装配@SpringBootConfiguration注解@ComponentScan注解@EnableAutoConfiguration注解@Import注解@AutoConfigurationPackage注解谈谈SPI机制本文小结概述如果我们想要使用传统意义上的Spring应用，那么需要配置大量的xml文
我在该网站上看过许多PHP代码示例，但它们每次都使用不同的技术，而且一点也不简单!我已经下载了ebaySession.php和keys.php文件。我已经成功集成了ebaysession类，并与ebay取得了联系。但是如何使用sendHttpRequest()方法让我很困惑。没有解释如何获取用户帐户信息。许多教程还表明，eBaySession类的构造函数将请求token作为最后一个参数，而我的文件将用户token作为第一个参数。与eBay的API文档存在许多不一致之处。我有一个带有token的测试用户帐户...我也不明白的是，为什么eBaySession构造函数需要UserToken&
IPsecVPN定义VPN：VirtualPrivateNetwork，利用公共网络来构建的私人专用网络称为虚拟私有网络（跨公网建立私有隧道）。IPsec：IPsecurity，是一组开放协议的总称。定义了保护数据私密性、保证数据完整性、确保数据合法性、抗重放的方法。数据加密：通过数据加密提供数据私密性。数据完整性验证：通过数据完整性验证确保数据在传输路径上未经过篡改。数据源验证：通过对发送数据的源进行身份验证，保证数据来自真实的发送者。防止数据重放：通过在接收方拒绝重复的数据包防止恶意用户通过重复发送捕获到的数据包进行攻击。加密算法对称加密加密方与解密方采用同一个密钥一般来说IPSec使用以
ElasticSearch是一个开源的，分布式的，可扩展的全文搜索引擎，它可以快速的存储，搜索数据ElasticcSearch是一个RESTful风格的搜哦和数据分析引擎，他的底层是ApacheLucene,Lucene使用过于复杂，因此ES应运而生，其使用JAVA编写，简单来说就是对Lucene去做了一层封装，提供了一套简单的API来帮助我们实现存储和检索的功能。ElasticSearch相关概念ES概述：ES是面向文档的，这意味着它可以存储整个对象或者文档，并且他还有搜索功能，在ES中，你可以通过对文档进行索引，排序，搜索过滤简单来讲ES关系型数据库indice数据库Type表docume
关于AI画画这个系列已经开了个头，前面已经简单的介绍了stable-diffusion的一些效果和简单的使用方法。这几天NovelAI模型泄露了。那就凑巧了，就以这个模型为例。完整的介绍一下stable-diffusion-webui本地安装方法几乎是从零开始说起（除了不教操作系统安装）。WebUI就是stable-diffusion的可视化版本！本地安装的好处是：无限出图不受限。作品尺度不受限。当然本地安装，相比直接用别人的网页版，难度也增加了。需要一定的硬件配置，N卡显存4G+要保证网络通畅，能高速外网那种最好。需要一些耐心，懂一些命令行。客观条件准备充分的情况下，根据这篇文章一步一步来，
基于之前的AI主播的的学习基础基于Wav2Lip的AI主播和基于Wav2Lip+GFPGAN的高清版AI主播，这次尝试一下VideoRetalking生成效果。总体来说，面部处理效果要好于Wav2Lip，而且速度相对于Wav2Lip+GFPGAN也提升很多，也支持自由旋转角度，但是如果不修改源码的情况下，视频的部分截取稍微有点问题。这个训练图片还好，如果是做视频的话还是比较吃GPU资源的16G显存是个起步配置。文章目录准备工作环境配置创建虚拟环境激活虚拟环境pip安装匹配版本模型预测对口型必要的数据准备图片、视频预测参数说明有趣的操作StableDiffusion使用方法准备工作
AI画画学习利用算法进行画画，通过文本或者以图生图等形式生成相应的图像。之前在云端服务器Linux部署过一遍，这里总结一下相关的过程。常见AI绘画软件使用方式方式优势不足1在线版直接打开浏览器注册即可使用，非常方便大部分不能无限生成，可能要收费2本地电脑部署安全方便，不受限制对机器性能有要求，GPU要求大于4G3云端服务器部署不需要实体电脑，云服务器即可免费的或者租用的，免费的可能慢，云服务器收费较贵在线绘图网站在线绘图网站是否收费www.midjourney.com收费，25次免费使用，需要在discord.com进行注册beta.dreamstudio/dream收费，可免费试用lexic
文章目录前言1.开放空间规划算法总体介绍1.1Task:OPEN_SPACE_ROI_DECIDER1.2Task:OPEN_SPACE_TRAJECTORY_PROVIDER1.3Task:OPEN_SPACE_TRAJECTORY_PARTITION1.4Task:OPEN_SPACE_FALLBACK_DECIDER2.基于混合A*的路径规划算法2.1hybridA*的简要思想2.2RS曲线2.3Apollo中HybridA*算法的求解过程3.基于OBCA的轨迹规划算法3.1OBCA算法的特点3.2模型预测控制MPC3.3模型预测控制状态方程3.4利用超平面构建障碍物约束3.5MPC约束
