人工智能

语义分割

(一)语义分割和数据集 (1)什么是语义分割? 语义分割将图片的每一个像素分类到对应的类别。神经网络能够在像素级别上能够将图片的每一个像素分类,即对每一个像素点分类。 应用:背景虚化、无人驾驶的路面分割。 另一个应用是实例分割,这个技术和语义分割很相似。但是他在语义的基础上加上了不仅要区分类,还要把列里面的实例标注出来。例如一张图片里有猫有狗,实例分割能知道有两只不同的狗和一只猫

不需要万精油式ChatGpt,我们需要像钱学森式大师级的人工智能

ChatGpt是一款狡猾的软件,外交官式地对话。大家想想外交官,在回答问题时,总是趋向于冷静、全面、完美,避免出现严重漏洞。ChatGpt呈现给我们的,就像是外交官似的回答。 ChatGpt用于学习、娱乐没有问题,但要让它创新、创造目前还不可能。我们不跟风,需要树立独树一帜的战略眼光。 最早起源于美国计算科学家约翰.麦卡锡,他在1956年提出人工智能是指创造具有智能的机器,

Java-184 缓存实战:本地缓存 vs 分布式缓存(含 Guava/Redis 7.2)

TL;DR 场景:高并发读多写少业务,数据库顶不住,需要提升吞吐与稳定性。 结论:本地缓存做极致读性能,分布式缓存做共享与扩展,多级缓存兼顾一致性与成本。 产出:可对照的版本矩阵与错误速查卡,直接用于评审与排障。 版本矩阵 组件/能力 版本/年份 已验证 说明 本地缓存&#x

AI动态漫实战:如何用国产AI工具,把小说变“活”

最近,AI创作领域又出现了一波新的工具和玩法,尤其是动态漫制作,让不少创作者看到了新的可能性。我也忍不住尝试了一下,结果真的做出了比较满意的效果。今天就来详细分享一下我的真实制作流程——从文字到动态视频,如何让AI真正“听话”。希望对你也有启发。 一、 起点:从文字到画面,先读懂故事传统的动漫制作需要

遍历并输出Map集合中的key值

遍历并输出Map集合中的key值,这个可是不简单。 看起来确实稍微好一点,但是实际上自己敲出来,就错误百出了。。、 import java.util.Collection; import java.util.HashMap; import java.util.Iterator; import java.util.Map; import java.util.Set; public class Has

仿动森球形弯曲地表

图片来自于网络,如有侵权请联系作者删除 老师: "注意观察这张图片..." 小明: "嗯,我看到了,它一脸嫌弃的看着我..." 老师: "不是让你看这个小精灵,你看到后面的房子没有,只能看到一个房顶,研究一下,看看怎么实现" 小明: "好的老师,这两个苹果真不错..." 弯曲地表 大家玩动森的时候都发现了,角色移动,地表会有一个弯曲的视差效果,看起来很酷,我们一起来分析一下实现原理

法线贴图与切线空间

法线贴图 法线贴图是一种技术,用专业一点的话来说,叫做采用低面数模型(低模)实现对高面数模型(高模)模拟的技术。用通俗的话来说,就是使用二维图形模拟三维效果的技术。譬如,在一面从模型上来看是平滑的墙上看到粗糙的质地的三维效果(所谓的凹凸贴图),这种粗糙质地表现为,随着光照方向的变化,阴影也会跟着变化,类似自然界中物体表面不平整的凹凸效果。如下图所示,左边的模型与右边的模型分别为低模与高模,法线贴图

2、最优化理论的简介

1、最优化模型及其分类    最优化的数学模型一般表示为 其中及都是定义在上的实值连续函数,且至少有一个是非线性的。如果,则问题被称为无约束优化问题。如果是正整数,则问题被称为约束优化问题。其中,称为目标函数,称为约束函数。如果都是线性函数,则问题就是线性规划。如果和存在一个非线性函数,则问题就是非线性规划。特别地,若为二次函数,为线性函数,则问题是二次规划问题。    2、求解无约束优化问题的

从0到1:Dify AI智能体部署与使用全攻略(1/6)

摘要:本文全面介绍了 Dify,一款开源大语言模型应用开发平台。它具备多模型支持、可视化工作流设计、检索增强生成(RAG)、API 接口与 SDK、数据与监控等核心功能,适用于企业知识管理、智能客服与问答系统、代码助手、自动化办公等场景,具有低代码 / 无代码开发、强大的生态系统、成本效益等独特优势。文章详细