人工智能

Python地理空间栅格数据终极初学者指南您,全面了解的有关栅格文件、地理配准、元数据和 Rasterio Python 库的所有信息

大多数航空照片和卫星图像都是光栅文件。 这种格式通常用于表示现实世界的现象。如果您正在使用地理数据,则很有可能必须处理它。 要在 Python 中使用地理栅格文件,需要不同的理论概念。在跳到程序部分之前,我强烈建议您阅读介绍部分。 表中的内容: 简介:第一概念。 应用:光栅在哪里使用? 颜色图:用于可视化栅格的离散和连续颜色图。 地理配准:CRS 和仿射变换。 栅格元数据:与栅格相关的所有数据。

蓝耘赋能通义万相 2.1:用 C++ 构建高效 AI 视频生成生态

目录开篇:AI 视频生成新时代的号角通义万相 2.1:AI 视频生成的领军者核心技术揭秘功能特点展示与其他模型的全面对比C++:高效编程的基石C++ 的发展历程与特性C++ 在 AI 领域的广泛应用通义万相 2.1 与 C++ 的完美融合融合的意义与价值融合的实现途径使用深度学习框架的 C&#

GLM-4.7 & MiniMax M2.1 深度对比实测:AI Ping 平台免费体验手册

前言在国产大模型从技术迭代走向产业落地的关键阶段,能够适配真实复杂场景的稳定性能与高效运行能力,成为企业与开发者选型的核心标准。AI Ping 平台(aiping.cn)作为专注于模型实测与对比的一站式服务入口,正为行业提供解决方案 —— 现已正式上线 GLM-4.7 与 MiniMax M2.1 两大旗舰模型的免费体验服务&#

AI的提示词专栏:学术写作 Prompt,论文摘要、引言、结论生成

AI的提示词专栏:学术写作 Prompt,论文摘要、引言、结论生成 本文聚焦学术写作中摘要、引言与结论三大核心模块,系统拆解其写作逻辑与痛点,提供针对性 Prompt 设计方案及实战案例。首先分析三大模块功能差异与常见问题,如摘要重点模糊、引言逻辑断层等,对应给出 Prompt 解决思路;随后

AI赋能原则2解读思考:从权威到机制-AI 时代的分层式信任体系

目录一、AI 的“撒谎”:技术能力还是系统性风险?(一)生成式机制的幻觉性(hallucination)(二)多模态模型的构建方式导致的结构偏移(三)任务驱动可能诱导“策略性输出”二、在真假交织的时代:信任不再来自“权威”,而来自“

脉脉AI创作者活动:聊聊AI时代技术人的真实出路

✨哈喽!我是 我不是呆头呀! 📝 专注C/C++、Linux编程与人工智能领域,分享学习笔记! 🌟 感谢各位小伙伴的长期陪伴与支持,欢迎文末添加好友一起交流! 目录 前言 先说句实话:AI创作不是万能药

探索Maas平台与阿里 QWQ 技术:AI调参的魔法世界

摘要:本文介绍了蓝耘 Maas 平台在人工智能领域的表现及其核心优势,包括强大的模型支持、高效的资源调度和友好的操作界面。文章还探讨了蓝耘 Maas 平台与阿里 QWQ 技术的融合亮点及应用拓展实例,并提供了调参实战指南,最后对蓝耘 Maas 平台的未来发展进行了展望。1.蓝耘 Maas 平台初印象以下是关于“Maas”和“阿里 QWQ”的概

【转载】不确定性原理本质上与量子力学无关,而是纯数学现象

沃纳-海森堡 很多人认为,海森堡测不准原理(不确定性原理)是关于观察者通过光子与电子相互作用,从而影响光子的动量的理论。 观察者必须影响电子的动量(或某些量子状态)才能观察到它,这可能是真的,但这并不是不确定性原理的根本原因!让我们先定义一下海森堡的不确定性原理。 在量子力学中,测不准原理(也被称为海森堡测不准原理)是一种数学不等式,对粒子的某些物理量的值(如位置和动量)可以从

本地AI知识库神器AnythingLLM:工程人设置与使用全攻略-从零到能用,大模型入门到精通,收藏这篇就足够了!

这一节我们来全面介绍一下anythingllm的功能、设置、以及使用。下期讲各种软件和anythingllm配合联动(给各类软件加这个大脑)或angthingllm设置厉害的agent或MCP,功能更强大。 一、什么是anythingllm以及它的原理是什么? (1)什么是anythingllm?anythingllm其实是一个