免费的 AI 代码辅助工具-codeium
Codeium 是由 Exafunction 的团队开发的，是一个建立在尖端 AI 技术上的代码加速工具包，通过与编辑器的轻松集成，可以让使用者专注于成为最好的软件开发人员，而不仅仅是搬砖者。Codeium 可以根据输入的自然语言注释在代码库中进行理解和修改，也可以帮助开发人员更快地编写代码。Cod
MotionBERT：Unified Pretraining for Human Motion Analysis中文翻译
我们提出了一个统一的训练前框架MotionBERT，以解决人体运动分析的不同子任务，包括3D姿势估计、基于骨骼的动作识别和网格恢复。该框架能够利用各种人体运动数据资源，包括运动捕捉数据和野外视频。在预训练中，托词任务要求运动编码器从有噪声的部分2D观测中恢复潜在的3D运动。预先训练的运动表示因此获得
公开 学生课堂行为数据集 SCB-Dataset Student Classroom Behavior dataset
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可以生成ai图片美女的软件有哪些？这几款ai绘画神器安利给你
想象一下，你可以用自己的想象力和一个简单的软件就能创造出一个完美的女孩形象！那么，不多说了，让我来向你们介绍可以生成ai图片美女的软件有哪些吧！可以根据你提供的描述创作出与众不同的图像，而且还能将看上去毫无关联的概念组合在一起。我只需要描述一个海滩的风景，它就能创作出一幅栩栩如生的画作。我给它描述了
点到直线垂足坐标的计算
假设空间某点O的坐标为（Xo, Yo, Zo）,空间某条直线上两点A和B的坐标为：(X1, Y1, Z1),(X2, Y2, Z2),设点O在直线AB上的垂足为点N，坐标为(Xn, Yn, Zn)。由向量垂直关系，两个向量如果垂直，那么两个向量的点积（点乘，向量积）则为0，可得出。把（4）式代入（3
YOLOv5数据增强方法
YOLOv5的数据增强方法包括以下几种：随机剪裁：随机从输入图像中剪裁出一块区域并将其作为新的输入。随机翻转：随机将输入图像左右或上下翻转。随机颜色变化：随机调整输入图像的对比度、亮度和饱和度。随机加噪：在输入图像上随机添加噪声。随机模糊：使用高斯模糊或中值滤波器对输入图像进行随机模糊。通过这些方法
ros机器小车运动控制
通过对小车的使用可以知道，在 ROS 中运行程序大多是通过系统启动完成后，使用 ssh 软件或者虚拟机的 ssh 命令连接小车，再通过远程终端输入指令，运行相应的launch 文件才能执行相关程序。我们此次使用的小车使用的是树莓派ros程序，其中EPRobot 使用的路径规划和导航算法为 TEB 算
Mask RCNN训练自己的数据集
Mask RCNN训练自己的数据集，有源码和数据集提供
Google开源了可视化编程框架Visual Blocks for ML
Visual Blocks for ML是一个由Google开发的开源可视化编程框架。它使你能够在易于使用的无代码图形编辑器中创建ML管道。
Hugging Face中的Accelerate：让训练速度飞起来
Hugging Face是人工智能领域中一个非常受欢迎的开源工具库，提供了许多方便的自然语言处理和深度学习模型，如BERT、GPT-3等。其中，Accelerate是Hugging Face中非常有用的一个工具，它可以大幅提高模型的训练速度。本文将详细介绍Accelerate的原理、用法以及代码实现
语义分割学习篇
主要是记录笔记，对语义分割进行的学习，包括经典模型的介绍
基于VideoReTalking+GFPGAN的AI数字人
VideoReTalking 是一个新颖的系统，用于根据输入音频编辑真实世界中的说话头部视频，生成具有不同情感的高质量和唇部同步的输出视频。wav2lip和VideoReTalking超分后效果对比。
Prompt、RAG、微调还是重新训练？如何选择正确的生成式AI的使用方法
从以上所有的比较中可以明显看出，没有明显的输赢。因为最终的选择取决于设计解决方案时最重要的指标是什么，我们的建议如下：当希望在更改模型和提示模板方面具有更高的灵活性，并且用例不包含大量域上下文时，可以使用Prompt Engineering。当想要在更改不同组件(数据源，嵌入，FM，矢量引擎)方面具
cv::Mat的四种复制操作和cv::Mat作为函数形参的四种形式
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MoveNet流程解析
第三步：根据粗略的关键点信息，构造一个以这个关键点坐标为中心生成一个权重矩阵，直接以等差数列0-47（47的原因是当关键点信息在边界时能够覆盖整个特征图（48*28）），中心点最小为0，往外依次递增的权重系数矩阵。原因：如果Heatmap中这个关键点与粗略关键点最靠近，说明这个关键点就属于最靠近图像
人工智能大模型和数据中台结合，实现“智能数据中台”的AI时代的数字化解决方案
在当今数字化时代，企业面临着海量数据的挑战，如何高效地管理和利用这些数据成为了企业发展的关键。数据中台是解决这一问题的重要手段，它可以等方面的工作，实现。而的出现，为数据中台的发展带来了新的机遇和挑战。本文将介绍人工智能大模型和数据中台的结合，探讨如何实现“”的数字化解决方案。
倍福位置记忆--TwinCAT对绝对值编码器溢出圈数的处理--以汇川IS620N为例
因此在实际对于多圈绝对值编码器中，若未超出圈数，则可以基于编码器反馈脉冲直接计算，若是超出了圈数则需要进行溢出圈数的计算，该数值需要在PLC中进行断电保持。共32位：其中精度站23位，圈数占9位，所以是8388608。反应到NC的为：即低32位为编码器的当前反馈。最小：-2149498568。编码器
T5模型简单介绍
谷歌公司的研究人员提出的T5（Text-to-Text Transfer Transformer，有5个T开头的单词，所以叫做T5）模型采用了一种与前述模型截然不同的策略：将不同形式的任务统一转化为条件式生成任务。
Halcon中亚像素边缘，轮廓提取处理的各种方法
halcon中亚像素轮廓提取目前来看，提取亚像素轮廓有三种思路
open3d，读取stl/ply/obj/off/gltf/glb三维模型,并转换成点云，保存
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