零、AIGC大模型概览AIGC大模型在人工智能领域取得了重大突破，涵盖了LLM大模型、多模态大模型、图像生成大模型以及视频生成大模型等四种类型。这些模型不仅拓宽了人工智能的应用范围，也提升了其处理复杂任务的能力。a.)LLM大模型通过深度学习和自然语言处理技术，实现了对文本的高效理解和生成；b.)多模态大模型则能够整合文本、图像、声音等多种信息，实现跨模态的交互和理解；c.)图像/视频生成大模型则进一步将AI技术应用于视觉内容创作，为用户提供了全新的创作以及内容消费体验，给商业应用提供了无限畅想的可能性，将有机会重塑社交、短视频等领域的现象级APP。随着技术的不断进步，AIGC大模型正朝着更加
前言话说奥特曼，OpenAI的创始人，还没来得及和马斯克来个“掰手腕”大赛，较量一番新仇旧恨呢，不过没关系，江湖上总有其他人会悄无声息地出手——就在北京时间3月4日晚上，Anthropic这家公司，犹如一匹黑马突然杀出，毫无预兆地发布了最新一代大模型Claude3。你知道吗？距离上次的Claude2发布，竟然只隔了短短的8个月！Anthropic可是OpenAI的老对手了，核心团队里都是OpenAI创业时期的原班人马。但因为理念不合，他们决定另起炉灶，于是在2021年成立了新公司Anthropic。别小看这家公司，仅在2023年，他们就接到了五轮共计73亿美元的融资。在大模型训练领域，Anth
一、Unity设置1、导入XRInteractionToolkit插件，导入示例资源（如下图）。2、设置新版XR输入事件①打开XRIDefaultInputAction面板。②设置左手柄上的按键就点击ActionMaps列表下的 XRILeftHandInteraction选项，设置右手柄上的按键就点击XRIRightHandInteraction。③以设置右手柄上的按键为例，我们将设置右手柄上的A键、B键、摇杆按下键、摇杆上下左右推动事件、R2键（扳机键）、侧柄键（抓握键）等6个按键的绑定事件方法。首先，点击Action列表右上方的+号新建事件，将事件命名为按键名称。④命名完成后为每个事件绑
usingSystem.Collections;usingSystem.Collections.Generic;usingUnityEngine;usingMx.UI;usingMx.Utils;usingUnityEngine.UI;usingUnityEngine.Video;///视频UI面板publicclassVideoUIForm:BaseUIForm{ privateImageAdaptiveimageAdaptive; privateRawImagerawImage; privateVideoPlayervideoPlayer; privateboolisPlaying
文章目录前言一、混合的作用就是实现各种半透明效果二、混合操作三、在Shader中暴露两个属性来调节混合的效果前言Unity中Shader的混合模式Blend一、混合的作用就是实现各种半透明效果这里用PS里的混合作为例子没选择混合效果前，显示的效果是这样选择了混合效果后，显示的效果就是这样二、混合操作之前代码中写的Blendoneone第一个one代表源颜色第二个one代表目标颜色BlendOP默认是+（Add）混合因子One：源或目标的完整值Zero：0SrcColor：源的颜色值SrcAlpha：源的Alpha值DstColor：目标的颜色值DstAlpha：目标的Alpha值OneMinu
👨💻个人主页：@元宇宙-秩沅👨💻hallo欢迎点赞👍收藏⭐留言📝加关注✅!👨💻本文由秩沅原创👨💻收录于专栏：Unity基础实战⭐🅰️⭐文章目录⭐🅰️⭐⭐前言⭐🎶（==1==）安卓的打包基础参数的设置🎶（==2==）安卓打包前的Buildingsetting🎶（==3==）安卓打包前的PlayerSetting⭐🅰️⭐⭐前言⭐🎶（1）安卓的打包基础参数的设置首先需要切换到安卓平台step1：打包前的基础参数的设置step2：包名的设置需要勾选，必须要去设置的内容打包后进行测试🎶（2）安卓打包前的BuildingsettingSymlinkSources：连带ExportProject一起
文章目录1SerializedObject和SerializedProperty2自定义显示步骤3数组、List自定义显示3.1基础方式3.2自定义方式4自定义属性自定义显示4.1基础方式4.2自定义方式5字典自定义显示5.1SerizlizeField5.2ISerializationCallbackReceiver5.3代码示例1SerializedObject和SerializedProperty在Unity中，可以完全自定义某一个脚本在Inspector窗口的相关显示。SerializedObject和SerializedProperty主要用于在Unity编辑器中操作和修改序列化
文章目录前言一、SimpleLit片元着色器大体框架1、传入和返回2、GPU实例化部分3、准备BlinnPhong光照模型计算需要的SurfaceData4、准备BlinnPhong光照模型计算需要的InputData5、进行BlinnPhong的计算、雾效颜色混合及透明度计算二、准备SurfaceData1、SurfaceData结构体包含什么：2、初始化SurfaceData：3、漫反射颜色及透明度计算4、混合漫反射颜色与透明度5、玻璃效果纹理采样、金属度、镜面反射颜色及光滑度6、自发光纹理采样在这里插入图片描述三、准备InputData1、InputData结构体包含什么2、初始化Inp
一些想法： 现在是2024-3-1506:01:22哈哈卷死我可爱的舍友们~这两天又想起来开学的时候立下的刷完kuangbin专题的flag（快进到干不完）总是先把Acwing的提高课看完吧每天这样干一点总能干完的hhhhh，这会在喝npy买的奶茶，超多椰果真的好喝爱了爱了。解题报告： 今天是最长上升子序列模型，模型本身难度不高，利用yxc的解题方法就可以分解为以下条件：1.集合表示方法：f[i]表示从这一序列的第一项到第i项为止的所有可能的方案。2.集合表示属性：长度的最大值总和的最大值最核心的代码如下：（按照题目条件稍加修改可以过掉下面两道题） for(inti=1
用GGUF和Llama.cpp量化Llama模型什么是GGML如何用GGML量化llm使用GGML进行量化NF4vs.GGMLvs.GPTQ结论由于大型语言模型（LLMS）的庞大规模，量化已成为有效运行它们的必要技术。通过降低其权重的精度，您可以节省内存并加快推理，同时保留大部分模型性能。最近，8-bit和4-bit量化解锁了在消费者硬件上运行LLM的可能性。加上Llama模型和参数有效技术以微调它们（Lora，Qlora）的释放，这创建了一个丰富的本地LLM生态系统，该生态系统现在正在与OpenAI的GPT-3.5和GPT-4竞争。目前，主要有三种量化技术：NF4、GPTQ和GGML。NF4
