简介官网 将原始LiDAR数据作为输入，利用LLMs卓越的推理能力，来获得对室外3D场景的全面了解，将3D户外场景认知重构为语言建模问题，如3Dcaptioning,3Dgrounding,3Dquestionanswering。实现流程 给定LiDAR输入L∈Rn×3L\in\R^{n\times3}L∈Rn×3，n是点的数量，使用VoxelNet获取LiDARFeature，考虑到计算成本，沿着z轴展平特征以生成鸟瞰图(BEV)FeatureFv∈Rc×h×wF_v\in\R^{c\timesh\timesw}Fv∈Rc×h×w，对于最大m个字符的文本输入T，使用LLaMA进行文本特征提
这里写自定义目录标题构建AI-poweredTODO应用新的思考构建AI-poweredTODO应用人工智能TODO应用程序演示https://ivan-tolkunov–surukoto-run.modal.run/（警告：该应用程序可能需要长达30秒才能启动）。所有数据在不活动5分钟后重置。试着告诉它：“添加彩虹的每一种颜色”，然后“标记所有提到绿色和紫色之间的待办事项”和“清理完成的待办事项。”新的思考每个人都在构建TODO应用程序，以便开始使用编程语言或技术。我问自己一个问题：在人工智能时代，TODO应用程序会是什么样子？所以我想出了一个主意，构建一个TODO应用程序，你可以简单地与之
whisper：https://github.com/openai/whisper/tree/main参考文章：WhisperOpenAI开源语音识别模型环境配置pipinstallfaster-whispertransformers准备tiny模型需要其他版本的可以自己下载：https://huggingface.co/openai原始中文语音模型：https://huggingface.co/openai/whisper-tiny微调后的中文语音模型：gitclonehttps://huggingface.co/xmzhu/whisper-tiny-zh补下一个：tokenizer.jso
深入理解DockerLoad和DockerImport的区别Docker是一个流行的容器化平台，提供了丰富的命令和功能，其中dockerload和dockerimport是两个常用的命令，用于加载Docker镜像，但它们在实现和使用上存在着显著的区别。DockerLoad1.命令格式dockerload-iyour_image.tar2.目标对象dockerload的目标对象是Docker镜像归档文件（通常是.tar文件）。3.实现原理dockerload会将整个镜像加载到Docker中，包括镜像的历史、标签、配置等元数据。4.使用场景适用于从归档文件中加载完整的Docker镜像。常用于备份和
【DBeaver】建立连接报驱动问题事件问题原因问题解决postgresql解决办法sqlite解决办法DBeaver知识延申DBeaver是什么？DBeaver特点事件在DBeaver中建立postgresql、sqlite连接，测试连接时，报如下问题：can'tloaddriverclass'org.postgresql.Driver'此时需要注意：正常情况下，如果出现驱动无法下载成功，那是因为连接网络的问题，可以切换到手机热点进行下载。而本博文报的问题，是下载驱动成功后，依旧报无法加载驱动的问题。问题原因postgresql、sqlite数据库驱动与DBeaver版本不匹配问题解决pos
文章目录IntroductionDiffusionModelsConsistencyModelsDefinitionParameterizationSamplingTrainingConsistencyModelsviaDistillationTrainingConsistencyModelsinIsolationExperimentIntroduction相比于单步生成的模型（例如GANs,VAEs,normalizingflows)，扩散模型的迭代式生成过程需要10到2000步计算来采样，导致推理速度低，实时性应用受限.本文的目的是创造高效、单步的生成，同时不牺牲迭代采样的优势。在数据到噪
这是一篇新手笔记在提交spark任务的时候，若--class参数类名指定错误会让任务无法运行那么如果不会看文件路径的话，如何精准找出自己打包的类名呢？可以使用此条命令找到自己的类：jartf找到自己需要运行的任务，就可以直接使用spark-submit命令上传任务了spark-submit--masteryarn--driver-memory2G--driver-cores2--num-executors2--executor-memory3g--executor-cores4 --classspark.spark_hive1/opt/demo2.jar成功运行！
20240122在WIN10+GTX1080下使用字幕小工具V1.2的使用总结2024/1/2219:52结论：这个软件如果是习作，可以打101分，功能都实现了。如果作为商业软件/共享软件，在易用性等方面，可能就只能有70分了。【百分制】可选的改进部分：0、支持INTEL/AMD/ATI的显卡。并且给NVIDIA的显卡自动安装最新的驱动程序和CUDA版本！【对初学者友好！】1、待转换的音频/视频目录：【中文路径/长目录】对特殊字符的支持2、（识别）翻译成：语言可以按照拼音顺序排序。当然汉语/简体中文/普通话是可以放到最前面的！3、计算精度，只列出来所支持的精度，并给出估计的识别时间！4、打开输
【深度学习：Micro-Models】用于标记图像和视频的微模型简介微模型：起源故事微模型到底是什么？更详细地解释微观模型：一维标签蝙蝠侠效率在计算机视觉项目中使用微模型的额外好处面向数据的编程在本文中，我们将介绍Encord用于自动化数据注释的“微模型”方法。我们已将这种方法部署到各个领域的计算机视觉标记任务中，包括医学成像、农业、自动驾驶汽车和卫星成像。让我们切入正题：什么是微模型低偏差模型适用于数据集中的一小组图像或视频。微模型如何发挥作用？在狭义任务的少数示例上过度拟合深度学习模型，一旦准确性足够高，就可以将其应用于整个数据集。为什么在计算机视觉中使用微模型？节省数百小时的手动标记和注
MVVM-Model和ViewModel的创建和配置本文同时为b站WPF课程的笔记，相关示例代码简介MVVM：Model-View-ViewModel，是一种软件架构的模式。通过引入一个中间层ViewModel，分离用户界面的表示层（View）和业务逻辑层（Model）。需要手动实现MVVM，可以通过以下方法。定义Model创建一个模型（Model）类，用来定义需要的数据结构。这个类包含了想要在应用中使用和展示的数据。这里就创建LoginModel类将需要的属性放到这个类当中usingSystem;usingSystem.Collections.Generic;usingSystem.Linq
