💙个人主页:GoAI|💚公众号:GoAI的学习小屋|💛交流群:704932595|💜个人简介：掘金签约作者、百度飞桨PPDE、领航团团长、开源特训营导师、CSDN、阿里云社区人工智能领域博客专家、新星计划计算机视觉方向导师等，专注大数据与人工智能知识分享。1️⃣扩散模型💻文章目录《深度浅出AIGC（一）：扩散模型简介》深度浅出AIGC（一）：扩散模型简介💻本篇导读：本系列主要介绍AIGC方向文章，包括stablediffusion扩散模型介绍、文生图、图生视频等方向理论与基础实战，分享AIGC开源工具的使用，该系列适合方便小白学习，本篇为第一篇《深度浅出AIGC（一）：扩散模型简介》。第一章扩
本文为3DGSpaper的部分翻译。基于点的𝛼混合和NeRF风格的体积渲染本质上共享相同的图像形成模型。具体来说，颜色𝐶由沿射线的体积渲染给出：其中密度𝜎、透射率𝑇和颜色c的样本是沿着射线以间隔𝛿𝑖采集的。这可以重写为典型的基于神经点的方法通过混合与像素重叠的N个有序点来计算像素的颜色𝐶：其中c𝑖是每个点的颜色，𝛼𝑖是通过评估一个2D高斯，用协方差Σ乘以学习的每点不透明度。从等式2，3可以清楚地看到成像模型是相同的。然而，渲染算法却有很大不同。NeRF是隐式表示空/占用空间的连续表示；需要昂贵的随机抽样才能找到等式2中的样本。随之而来的噪声和计算开销。相比之下，点是一种非结构化、离散的表示形式
文章目录深入Pyecharts：桑基图绘制与炫酷效果实战桑基图简介安装Pyecharts简单桑基图的绘制自定义桑基图的炫酷效果高级样式定制多组数据桑基图的展示动态桑基图的绘制结合真实数据的桑基图案例导出和分享进阶应用：桑基图与其他图表的组合总结深入Pyecharts：桑基图绘制与炫酷效果实战桑基图简介桑基图（SankeyDiagram）是一种流程图，用于显示一组元素之间的关系和流动。它主要用于展示资源、能量、信息等在各个环节之间的流向，以及流向的数量关系。在数据可视化领域，桑基图常常被用来展示复杂系统中各个组成部分之间的相互影响和交互。Pyecharts是一个基于Echarts的Python数
一、硬件准备：ZYNQ7020，联网笔记本，网线，UART串口线等。ZYNQ7020没有wifi模块，只有一个千兆网口，可通过网线直接连接到路由器或者连接到笔记本电脑共享网络。通过笔记本共享无线网络比较方便，利于调试，本文主要阐述其实施步骤，以win10系统为例。二、实施步骤1.ZYNQ7020上电，连接USB转串口(UART）和千兆网口。ZYNQ各接口详细连接如下图所示。2.笔记本电脑网络配置：打开设置查看网络状态，可以新增以太网这一网络，点击网络共享中心和更改适配器。在网络共享中心可得知以太网还无法联网。点击更改适配器后，继续点击WLAN的属性，在属性-共享中从上至下依次点击，注意在家庭网
目录一、Docker简介二、安装Docker2.1、卸载旧版2.2、配置Docker的yum库2.3、安装Docker2.4、启动和校验2.5、配置镜像加速2.5.1、注册阿里云账号2.5.2、开通镜像服务2.5.3、配置镜像加速三、快速入门3.1、部署MYSQL3.2、命令解读四、Docker基础4.1、常见命令4.1.1、命令介绍4.1.2、案例演示4.1.3、命名别名4.2、数据卷4.2.1、什么是数据卷？4.2.2、数据卷命令4.2.3、挂载本地目录或文件4.3、镜像4.3.1、镜像结构4.3.2、Dockerfile4.3.3、构建镜像4.4、网络五、项目部署5.1、部署Java（S
前言弹簧曲线动画是一种模拟弹簧运动的动画效果，通过改变弹簧的拉伸或压缩来表现不同的运动状态。以下是制作弹簧曲线动画的步骤：创建一个弹簧的模型，可以使用圆形或者曲线来代表弹簧的形状。将弹簧固定在一个点上，这个点可以是屏幕中心或其他位置。定义一个目标位置，弹簧将会朝向这个位置进行拉伸或压缩。使用动画技术，逐步改变弹簧的形状，使其逐渐接近目标位置。在动画过程中，可以考虑添加一些物理效果，如惯性、摩擦力等，以增加动画的真实感。循环播放动画，以实现不断的弹簧运动效果。通过调整弹簧的属性和动画参数，可以制作出不同类型的弹簧曲线动画，如摆动、震动、弹跳等效果。可以使用编程语言或动画软件来实现弹簧曲线动画。
RabbitMQ安装MQdockerrun\-eRABBITMQ_DEFAULT_USER=itheima\-eRABBITMQ_DEFAULT_PASS=123321\-vmq-plugins:/plugins\--namemq\--hostnamemq\-p15672:15672\-p5672:5672\--networkhmall\-d\rabbitmq:3.8-management可以看到在安装命令中有两个映射的端口：15672：RabbitMQ提供的管理控制台的端口5672：RabbitMQ的消息发送处理接口安装完成后，我们访问http://192.168.150.101:15672
YOLO(YouOnlyLookOnce)声名显赫，是检测领域一个基于回归思想的算法，已经成为机器人、无人驾驶汽车和视频监控应用的核心实时物体检测系统。目前已经从yolov1更新到了yolov8，本文参考网上的资料，对yolo各个版本进行一次全新的梳理总结。1.yolov1核心思想:把整张图片作为网络的输入，直接在输出层对bbox的位置和类别进行回归预测。 如图，yolo把整图分为个格子， 每个格子负责预测个边框，每个边框有5个属性和C个类别概率，所以输出为的张量，最后用NMS去除重复的检测结果。网络的输出搞清楚了，最重要的要清楚损失函数，即怎么训练，才能从原理上理解Yolo的思想。完整的损失
本文给大家介绍一下在SpringBoot项目中如何集成消息队列RabbitMQ，包含对RibbitMQ的架构介绍、应用场景、坑点解析以及代码实战。最后文末有免费领取龙年红包封面以及腾讯云社区答题领奖福利，欢迎大家领取。我将使用waynboot-mall项目作为代码讲解，项目地址：https://github.com/wayn111/waynboot-mall。本文大纲如下，RabbitMQ架构介绍RibbitMQ是一个基于AMQP协议的开源消息队列系统，具有高性能、高可用、高扩展等特点。通常作为在系统间传递消息的中间件，它可以实现异步处理、应用解耦、流量削峰等功能。RibbitMQ的主要组件介
OpenCompass大模型评测OpenCompass大模型评测关于评测的三个问题我们为什么需要评测？我们需要评测什么？传统NLP任务大语言模型任务怎样测试大语言模型？客观评测主观评测提示词工程主流大模型评测框架OpenCompass能力框架OpenCompass评测平台OpenCompass开源评测平台架构丰富的模型支持OpenCompass评测流水线设计大模型能力对比OpenCompass前沿探索大模型评测领域的挑战OpenCompass大模型评测by曹茂松|OpenCompass核心开发者关于评测的三个问题我们为什么需要评测？模型选型模型能力提升真实应用场景效果评测Text-to-Tex
