img总览大家好，我是卷了又没卷，薛定谔的卷的AI算法工程师「陈城南」~担任某大厂的算法工程师，带来最新的前沿AI知识和工具，欢迎大家交流~继MetaAI的SAM后，OPPO研究院发布识别一切模型（RecognizeAnythingModel，RAM）：项目链接：https://recognize-anything.github.io/Demo链接：https://huggingface.co/spaces/xinyu1205/Tag2Text源码链接：https://github.com/xinyu1205/recognize-anything论文链接：https://arxiv.org/p
我有一个UIButton的自定义子类:importUIKit@IBDesignableclassMyButton:UIButton{vararray:[String]?}它是IBDesignable，我已将它设置为Storyboard中其中一个按钮的自定义类。我想让它成为通用的，这样数组就不必是String对象之一。所以，我尝试了这个:importUIKit@IBDesignableclassMyButton:UIButton{vararray:[T]?}但是，我不确定如何在IB中将其设置为现在的类(class)。我试着把MyButton或MyButton,但InterfaceBuil
我有一个UIButton的自定义子类:importUIKit@IBDesignableclassMyButton:UIButton{vararray:[String]?}它是IBDesignable，我已将它设置为Storyboard中其中一个按钮的自定义类。我想让它成为通用的，这样数组就不必是String对象之一。所以，我尝试了这个:importUIKit@IBDesignableclassMyButton:UIButton{vararray:[T]?}但是，我不确定如何在IB中将其设置为现在的类(class)。我试着把MyButton或MyButton,但InterfaceBuil
我有一个非常简单的UITextView子类，它添加了文本字段对象原生的“占位符”功能。这是我的子类代码:importUIKitimportFoundation@IBDesignableclassPlaceholderTextView:UITextView,UITextViewDelegate{@IBInspectablevarplaceholder:String=""{didSet{setPlaceholderText()}}privateletplaceholderColor:UIColor=UIColor.lightGrayColor()privatevartextColorCac
我有一个非常简单的UITextView子类，它添加了文本字段对象原生的“占位符”功能。这是我的子类代码:importUIKitimportFoundation@IBDesignableclassPlaceholderTextView:UITextView,UITextViewDelegate{@IBInspectablevarplaceholder:String=""{didSet{setPlaceholderText()}}privateletplaceholderColor:UIColor=UIColor.lightGrayColor()privatevartextColorCac
论文题目：《LLaMA:OpenandEfficientFoundationLanguageModels》论文链接：https://arxiv.org/pdf/2302.13971.pdfgithub链接：https://github.com/facebookresearch/llama/tree/mainhuggingface链接：https://huggingface.co/decapoda-research/llama-7b-hf1模型简介LLaMA是MetaAI发布的包含7B、13B、33B和65B四种参数规模的基础语言模型集合，LLaMA-13B仅以1/10规模的参数在多数的benc
不得不说，最近的AI技术圈很火热，前面的风头大都是chatGPT的，自从前提Meta发布了可以分割一切的CV大模型之后，CV圈也热起来了，昨天只是初步了解了一下SAM，然后写了一篇基础介绍说明的博客，早上一大早起来已经有2k左右的阅读量了。 我果断跑去官方项目地址看下： 好恐怖的增长速度，昨天写博客的时候也不到6k，今天一早已经翻一倍，估计随着这波宣传推广后，会迎来更加恐怖的增长，说明大家对他还是满怀期待的。今天主要是下载了官方的源码，想要自己实践使用一下预测提示输入这样的效果。在官方的介绍中可以看到： 可以有两种使用当时，这里我先实践使用的是第一种的方式，我使用的测试图片也是官方源码附带的，
不得不说，最近的AI技术圈很火热，前面的风头大都是chatGPT的，自从前提Meta发布了可以分割一切的CV大模型之后，CV圈也热起来了，昨天只是初步了解了一下SAM，然后写了一篇基础介绍说明的博客，早上一大早起来已经有2k左右的阅读量了。 我果断跑去官方项目地址看下： 好恐怖的增长速度，昨天写博客的时候也不到6k，今天一早已经翻一倍，估计随着这波宣传推广后，会迎来更加恐怖的增长，说明大家对他还是满怀期待的。今天主要是下载了官方的源码，想要自己实践使用一下预测提示输入这样的效果。在官方的介绍中可以看到： 可以有两种使用当时，这里我先实践使用的是第一种的方式，我使用的测试图片也是官方源码附带的，
【StableDiffusion论文精读】High-ResolutionImageSynthesiswithLatentDiffusionModels（主打详细和易懂）0、前言（学的明明白白）Abstract1.Introduction1.1民主化的Democratizing高分辨率图像合成1.2向潜在空间出发1.3总结2.RelatedWork（粗看）2.1GenerativeModelsforImageSynthesis2.2DiffusionProbabilisticModels(DM)2.3Two-StageImageSynthesis3.Method(需要细看)3.1.Percept
https://arxiv.org/pdf/2305.07804.pdfhttps://arxiv.org/pdf/2305.07804.pdfOurfindingsindicatethatLLMseffectivelyrefineanddiversifyexistingquestion-answerpairs,resultinginimprovedperformanceofamuchsmallermodelondomain-specificQAdatasetsafterfine-tuning.ThisstudyhighlightsthechallengesofusingLLMsfordoma
