adb文件管理指令1.复制设备里的文件到电脑adbpull[电脑上的目录]电脑上的目录参数可以省略，默认复制到当前目录例：adbpull/data/tsplogtool/home/jxq/文档/场景魔方2.复制电脑里的文件到设备adbpush例：adbpush1.png/mnt/user/10/emulated/10/Movies3.列出指定目录的内容adbshellls[options][options]显示列表无列出目录下的所有文件和目录-a列出目录下的所有文件(包括隐藏的)-i列出目录下的所有文件和索引编号-s列出目录下的所有文件和文件大小-n列出目录下的所有文件及其UID和GID-R列

在上一章节(相机校准)，你已经找到了相机矩阵，畸变系数等等参数。给出一个图案图像，我们便可以利用上面的信息用于计算其姿势，或者物体在空间中位于何处，比如如何旋转，如何移动等等问题。对于一个平面物体，我们可以假定Z=0，这样，问题现在便转化为了如何放置摄像机才能查看到我们的图案图像。所以如果我们知道物体在空间中的位置，我们便可以绘制一些2D图像用以模拟3D效果。我们的问题是，我们想在我们棋盘的第一个角上绘制3D坐标系(x,y,z坐标系)，其中X轴是蓝色，Y轴是绿色，Z轴是红色。所以从效果上讲，Z轴应该感觉像是与棋盘垂直的。1.定义姿势估计是指通过分析图像或传感器数据来推断物体、人体或相机在三维空

整理了一下之前写的深度学习基础知识文章，方便浏览！1.pytorch基础学习系列文章，里面代码和示例《PyTorch深度学习实践》05用PyTorch实现线性回归《PyTorch深度学习实践》06用PyTorch实现Logistic回归《PyTorch深度学习实践》07加载数据集《PyTorch深度学习实践》08加载数据集《PyTorch深度学习实践》09多分类问题《PyTorch深度学习实践》10CNN基础（GPU版本）《PyTorch深度学习实践》11CNN高级_Inception块（GPU版本）《PyTorch深度学习实践》11CNN高级_ResidualBlock块（GPU版本）《Py

本文章内容会实时更新，常见的问题会随时记录在册。一、复刻的流程描述在电脑上解压已经下载好的项目资料包，认真看设计文档，买好硬件材料，硬件接线查看文档STM32设计章节的第1小节，有详细描述如何接线，一定要认真看着说明接，接好线，下载代码进去就可以了。只要按照我说的做，只要模块材料齐全，1天时间内（都用不到一天），就可以完全做出我博客一模一样，完全一样的设计。整体步骤复述：（1）下载自己想复刻的项目资料包（2）电脑安装好keil软件（我用的keil5）（3）打开资料包里自带的PDF设计文档，先将设计文档整体阅读一遍（不要走马观花），先将文档内容阅读一次之后，对文档的内容有一个大致的记忆，一定要记

AIGC实战——GPT0.前言1.GPT简介2.葡萄酒评论数据集3.注意力机制3.1查询、键和值3.2多头注意力3.3因果掩码4.Transformer4.1Transformer块4.2位置编码5.训练GPT6.GPT分析6.1生成文本6.2注意力分数小结系列链接0.前言注意力机制能够用于构建先进的文本生成模型，Transformer是用于序列建模的强大神经网络，该神经网络不需要复杂的循环或卷积架构，而只依赖于注意力机制。这种方法克服了循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN)方法难以并行化的缺陷(RNN必须逐符号处理序列)。Transformers高度可并行化运算

✨✨欢迎大家来访Srlua的博文（づ￣3￣）づ╭❤～✨✨🌟🌟欢迎各位亲爱的读者，感谢你们抽出宝贵的时间来阅读我的文章。我是Srlua小谢，在这里我会分享我的知识和经验。🎥希望在这里，我们能一起探索IT世界的奥妙，提升我们的技能。🔮记得先点赞👍后阅读哦~👏👏📘📚所属专栏：人工智能欢迎访问我的主页：Srlua小谢获取更多信息和资源。✨✨🌙🌙目录Claude3横空出世引爆学术圈，网友：科研不存在了？“大海捞针”测试不必过度解读！三个核心优势1.卓越的基准性能：2.强大的视觉功能：3.减轻幻觉现象：Claude3的多领域应用1.教育领域2.医疗健康3.金融服务4.娱乐与创作亚马逊云科技与Anthrop

小伙伴们新年好啊，颓废的2023年总算是过去了，过去这一年因为自己的状态不太好，一直也没怎么更新，2024年是时候重新拾起行囊再出发啦！前言去年年底我写过一篇《大模型小助手，Mac工程师如何拥有自己的人工智能》，在那篇文章里我介绍了如何利用自己手头的计算资源（Mac电脑）快速拥有一个人工智能助手，然而大多数人手头的算力是很孱弱的，以至于大家千方百计搭桥建梯想要拿到OpenAI这艘大船的船票。这无可厚非，但我们知道，在我们这个伟大的国家，科技一定是要讲究自主研发的，不然谈何遥遥领先。因此在去年8月，随着《生成式人工智能服务管理暂行办法》的正式实施，中国自人己的生成式人工智能之路，终于从政策上给出

体验Claude3，官网地址：claude.ai省流2024/3/4日，Anthropic公司发布了新一代的Claude3模型家族，这些模型在多种认知任务上设定了新的行业标准。以下是Claude3模型家族的主要特点和亮点：模型家族构成：包括三个模型，按能力递增排序为Claude3Haiku、Claude3Sonnet和Claude3Opus。用户可以根据特定应用选择智能、速度和成本的最佳平衡。Opus和Sonnet现在可以在claude.ai和ClaudeAPI中使用，后者现已在159个国家/地区正式发布。Haiku即将推出。性能提升：Opus模型在多个AI系统评估基准上超越同行，包括本科水平

本周四，美国AI创业公司InflectionAI正式发布新一代大语言模型Inflection-2.5。据介绍，Inflection-2.5将强大的LLM能力与Inflection标志性的「同理心微调」结合在一起，兼具高情商与高智商，可联网获取事实信息，其性能可与GPT-4、Gemini等领先大模型相媲美。Inflection-2.5现已向所有Pi用户开放，在PC端、iOS和安卓App上均是免费可用。ps.机器之心也简单测试了下，觉得确实还只是「逼近」（不如）GPT-4，感兴趣的读者可以自行体验下。链接：https://pi.ai/talk值得注意的是，Inflection-2.5实现了接近GP

真的卷疯了！就在刚刚，OpenAI劲敌Inflection发布了新模型——Inflection-2.5，仅用40%计算量，实现与GPT-4相媲美性能。「并驾齐驱」（neckandneck）与此同时，与ChatGPT对打的「最具人性化」聊天工具Pi，也得到了新升级模型的加持。现在，Pi已经达到了百万日活，不仅拥有世界一流的智商，还具有独特的亲和力和好奇心。在评估模型能力时，Inflection发现基准MT-Bench有太多不正确答案，并公开了一个全新的PhysicsGRE基准供所有人试用。若说实现真正的AGI，一定是高情商和强推理能力融为一体，Pi才是这个领域典范。不到一周的时间，先是Anthr