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gnss、gps、imu、rtk、ins区分及含义

1、GPS(全球卫星定位系统)是由美国国防部研制建立的一种具有全方位、全天候、全时段、高精度的卫星导航系统;能为全球用户提供低成本、高精度的三维位置、速度和精确定时等导航信息。

扩散模型的Prompt指南:如何编写一个明确提示

Prompt(提示)是扩散模型生成图像的内容来源,构建好的提示是每一个Stable Diffusion用户需要解决的第一步。本文总结所有关于提示的内容,这样可以让你生成更准确,更好的图像

使用Python Seaborn绘制热力图(heatmap)的时候怎么改变配色

【代码】使用Python Seaborn绘制热力图(heatmap)的时候怎么改变配色。

7个角度,用 ChatGPT 玩转机器学习

大家好,我是机器学习科普创作者章北海mlpy,探索更高效的学习方法是我一直等追求。现在的初学者太幸福了,可以利用ChatGPT来帮助你学习机器学习的各个方面。请记住,ChatGPT虽然是一个非常有用的工具,但它不是万能的,也可能存在不准确或过时的信息。:询问ChatGPT关于学习机器学习的推荐资源,

computers & security投稿教程

3、需要上传这四个文件,Cover Letter:即是写给编辑的信,发表sci论文需要撰写cover letter(投稿附言),主要是写关于稿件的说明,可以理解为是推荐自己的稿件,是展现科研成果的绝佳时刻,让期刊的编辑对论文有一个好的印象。Biographical Sketch:小传,对作者的介绍,

相机标定-张正友棋盘格标定法

(X,Y,Z)为在世界坐标系下一点的物理坐标 ( u , v ) 为该点对应的在像素坐标系下的像素坐标 引入齐次坐标的原因:引入齐次坐标的目的是为了升维,将坐标从二维坐标变为三维坐标。2.相机成像过程 相机成像系统中,共包含四个坐标系:世界坐标系、相机坐标系、图像坐标系、像素坐标系。(1)世

将时间序列转成图像——马尔可夫转移场方法 Matlab实现

马尔可夫转移场(Markov Transition Field, MTF)是基于马尔可夫转移矩阵的一种时间序列图像编码方法。该方法将时间序列的时间推移看成是一个马尔可夫过程,即:在已知目前状态的条件下,它未来的演变不依赖于它以往的演变,由此构造马尔可夫转移矩阵,进而拓展为马尔可夫转移场,实现图像编码

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快速制作自己的VOC语义分割数据集

PASCAL VOC2012是语义分割任务极为重要的官方数据集,大量优秀的语义分割模型都会刷一下这个数据集,因此我们在使用别人的开源代码时,如果能将自己的数据集整理成官方数据集的格式,则可快速验证模型性能,减少自身工作量。

自然语言处理概述 NLP基本流程

自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是指利用计算机对自然语言的形、音、义等信息进行处理,即对字、词、句、篇章的输人、输出、识别、分析、理解、生成等进行操作和加工的过程。

跟着AI学AI(1): 线性回归模型

在线性回归中,我们的目标是找到一条直线,使得所有数据点到该直线的距离之和最小。因此,我们的目标是最小化平方误差。具体来说,我们计算损失函数对w和b的偏导数,然后将其乘以学习率并从当前w和b的值中减去。在线性回归模型中,我们使用梯度下降来找到最小化平方误差的最佳拟合直线。具体来说,我们计算损失函数对每

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自适应点云配准(RANSAC、ICP)

FPFH 保留了 PFH 的大部分信息,但忽略了相邻点之间的计算,而是按照距离的反比将一个邻域内的点的直方图加权得到 33 维向量,效率更高。我的实现中采用了前两种。任务一和任务二的主要思路一致,都是先对点云进行降采样、滤波后计算点云特征信息(包括法向量、特征直方图、以及后续特征匹配需要的若干特征)

OpenCV学习笔记14-计算机视觉中的背景减除介绍及代码实现

参考文章:https://blog.csdn.net/tengfei461807914/article/details/81588808https://zhuanlan.zhihu.com/p/31103280文章目录背景减除方法选择:MOGMOG2GMGCNTKNN总结背景减除计算机视觉的前景和背

运用VGG16神经网络进行花朵识别

把数据集的照片进行处理得到向量,花种类名称写入文件class_indices.json中,确定batch_size = 8,运用模型进行训练,反向传播计算梯度,不断更新权重,最终计算损失函数,保存损失最小的模型权重,到vgg16Net.pth文件中。根据vgg16模型建立,在model.py文件中实

像素坐标到世界坐标的转换

注意:直接变换是直接根据变换公式获得,实际上包含pixel到camera和camera到world,实际上和顺序变换一样,通过顺序变换可以更清晰了解变换过程。下式为像素坐标pixel与世界坐标world的变换公式,右侧第一个矩阵为相机内参数矩阵,第二个矩阵为相机外参数矩阵。M为相机内参数矩阵,R为旋