1，演示视频https://www.bilibili.com/video/BV1gu4y1c7KL/使用autodl服务器，在A40显卡上运行，Yi-34B-Chat-int4模型，并使用vllm优化加速，显存占用42G，速度18words/s2，关于A40显卡，48GB显存，安培架构2020年，英伟达发布A40专业显卡，配备48GB显存。采用了GA102GPU，拥有10752个CUDA核心。而A40是用于服务器的。A40都配备了四个DP1.4接口，都搭载了48GB的GDDR6显存，最大带宽为696GB/s。显卡的功耗为300W，采用了全新的8pin接口。环境使用：CPU：15核心内存：80G
Aspose-words导出PDF指南:Java导出带图片模板PDF大家好，好久不见啊，俺最近也是忙来忙去导致写博客越来越少，正好开发过程中遇到一个需求是需要导出PDF，还要按照模板样式导出，还要处理图片问题，这俺就抓抓脑壳了，实不相瞒，俺之前就接触过Excel导出，这一次也算自己学习提升了，俺浏览了很多资料，最终锁定了Aspose.Words，但是Aspose.Words俺发现CSDN和博客园很多博主写的不是很清晰，所以今天俺就来分享一波这个需求点使用Aspose.Words导出PDF遇到的坑及如何导出。一Jar包介绍Aspose.Words是一个商业.NET类库，可以使得应用程序处理大量的
论文地址：MANet:Multi-ScaleAware-RelationNetworkforSemanticSegmentationinAerialScenes|IEEEJournals&Magazine|IEEEXploreb该论文没有公布源码废话不多说，这篇文章就目前航天遥感所面对的挑战：场景和物体尺度的剧烈变化，提出了自己的模型。遥感图像变化剧烈主要是因为航拍角度、航拍设备等等引起的，比如你无人机不可能每次拍照片都是一个角度吧，一张照片里面可能包含很多的场景如公园、工业区、湖泊等等，物体尺度就更好理解了，一张图像里面小车子和大楼就属于物体尺度变化太大。为啥提出这个模型呢，因为目前多尺度信
业务需求——vue前端页面通过预先写好的word生成对应带数据的文件预先写好的word生成的带数据word文档docxtemplater简介docxtemplater使用JSON数据格式作为输入，可以处理docx和ppt模板。不像一些其它的工具，比如docx.js,docx4j,python-docx等，需要自己编写代码来生成文件，docxtemplater只需要用户通过标签的形式编写模板，就可以生成文件使用教程安装依赖项目所需依赖：docxtemplater，jszip，jszip-utils，pizzip，file-saver。1、docxtemplater：这个插件可以通过预先写好的wo
😁博客主页😁：🚀https://blog.csdn.net/wkd_007🚀🤑博客内容🤑：🍭嵌入式开发、Linux、C语言、C++、数据结构、音视频🍭🤣本文内容🤣：🍭介绍计算机的位(bit)、字节(Byte)、字(word)、双字(DWord)、四字(QWord)分别代表什么🍭😎金句分享😎：🍭🍭本文未经允许，不得转发！！！目录🎄一、位(bit)🎄二、字节(Byte)🎄三、字(Word)🎄四、双字(DWord)🎄五、四字(QWord)🎄六、总结🎄一、位(bit)位（bit）来自英文bit，音译为“比特”，表示二进制位。位（bit）是计算机中最基本的存储单位，是二进制中的一个数字：0或1。一个位可
原文链接：https://arxiv.org/abs/2304.143401.引言 目前的3D目标检测工作都使用模态的密集表达（如BEV、体素、点云），但由于我们只对实例/物体感兴趣，这种密集表达是冗余的。此外，背景噪声对检测有害，且将多模态对齐到同一空间很耗时。 相反，稀疏表达很高效且能达到SotA性能。通常，使用稀疏表达的方法使用物体查询表示物体或实例，并与原始图像和点云特征交互。 本文提出SparseFusion（如下图所示），使用稀疏候选对象产生稀疏表达，使3D目标检测性能高而耗时少。该方法是第一个使用稀疏候选对象和稀疏融合输出的图像-激光雷达融合3D目标检测方法。首先对各模态分
目录写在前面（知识补充）0.Abstract1.Introduction2.FUNDAMENTALSANDPRELIMINARYCONCEPTS3.MATRIXFACTORIZATIONBASEDIMC（基于矩阵分解的IMC）4.KERNELLEARNINGBASEDIMC（基于内核学习的IMC）5.GRAPHLEARNINGBASEDIMC（基于图学习的IMC）6.DEEPLEARNINGBASEDIMC(基于深度学习的IMC)7.EXPERIMENTS(实验部分）8.CONCLUSION9.启发10.问题写在前面（知识补充）多视图学习：多视图学习也称作多视角学习（Multi-viewlea
【Transformer】Transformer网络解析（Self-Attention、Multi-HeadAttention、位置编码、Mask等）文章目录【Transformer】Transformer网络解析（Self-Attention、Multi-HeadAttention、位置编码、Mask等）1.介绍2.模型2.1Self-Attention2.2Multi-HeadAttention2.3Self-Attention与Multi-HeadAttention对比2.4PositionalEncoding2.5Mask2.5.1paddingmask2.5.2MaskedMulti
目录需求方案分析相关库引入关键代码Word转PdfPdf转批量JpegJpeg转为电子书实现效果演示小结需求曾经的一个项目，要求实现制作电子期刊定期发送给企业进行阅读，基本的需求如下：1、由编辑人员使用MicrosoftWord编辑期刊内容，上传到系统，生成PDF文件。2、将生成的PDF文件转化为JPEG文件。3、将JPEG文件制作目录结构，并生成电子书模式。方案分析分析了一下需求，制作了初步的实现方案，主要有以下几点分析：1、MicrosoftWord仍然是目前比较常用和广泛使用的应用程序，适用于各类人群，他们只需要编写好自己的文稿即可（包括文字、图片、排版），所以可以作为实现电子书的基础
我目前正在使用Corodova插件inappbrowser打开文件。它在iOS上运行良好，但在Android上运行不正常。我发现Android的浏览器不支持查看文件，所以你必须使用系统。我认为我遇到的问题是我不知道如何获取文件的路径。这是我的代码:$scope.onResourceClick=function(url){window.open(url,'_system','location=no');};url是文件的相对路径，来自www文件夹中的index.html。所以我想我的问题是，如何获取文件的绝对路径。我正在进步。使用Cordova'sfileplugin我可以得到一些不同的
