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构建AI智能体:双剑合璧:大模型在文生文、文生图中的搭配应用

生成提示词:点击按钮调用Qwen-Turbo生成提示词,并显示在文本框中。 4. 生成图像:只有在提示词生成后才可点击,调用Qwen-Image生成图像并显示。 5....状态显示:显示操作的状态信息(成功、错误、进行中)。 6. 清除和下载功能:清除所有选择,下载生成的图像。...函数的执行流程 这是一个简化流程图,清晰地展示了Qwen-Turbo和Qwen-Image协同工作的核心流程五、应用场景与案例赏析 这一技术在实际应用中展现出巨大价值。...生成的图片: 案例3关键词:森林小径, 手机, 古代城堡生成的文案:幽深的森林小径蜿蜒穿过茂密的树影,青苔覆盖的石板上残留着昨夜的露水。一位旅人手持老旧手机,神情专注地查看屏幕,仿佛在寻找某种指引。...街道上行人稀少,穿着厚重羽绒服的影子在闪烁的广告屏下匆匆而过。巨大的全息投影在空中浮现,模糊的数字代码在风雪中若隐若现,整个城市仿佛被冻结在未来的梦境之中。

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从“一句话自动标点”到“地理围栏提醒”:我的 Django + Vue 地图实践分享

不结构化,后期无法空间分析 于是目标非常清晰:把“我看到的一切有空间含义的资讯”→ 结构化地落成“项目点(Point)+ 可选范围(Polygon)+ 丰富属性”。...我在AI 代替手动搜索:我如何只用“一句话”,就可以在地图上自动标点 \| Renhai 实验室[1]一文中说明了我用 AI 替代我标点的想法,感兴趣的可以看看。...技术选型背后的取舍(为什么这样搭) 模块 选择 备选 取舍理由 后端 Django + GeoDjango + DRF FastAPI / Node Geo 模型成熟 + 管理后台天然加成 存储 PostGIS...可复用的“最小实现包”清单 把下面几块拼起来,你就能快速复制一个类似平台: 后端:Django + DRF + GeoDjango + PostGIS(模型 + 基础 CRUD) 前端:Vue + MapLibre...读者可立即尝试的 5 个小练习 写一个最小 Django 模型:Place(name, point),用 DRF 暴露 List API,在 MapLibre 上渲染。

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    NC:儿童和青少年的小脑生长模型

    在精神病理学的背景下,与病例对照研究相比,这种方法最近显示出可以增加敏感性,并更好地描述区域脑容量的个体间异质性。通过在这种学习框架中嵌入成像数据的规范建模,共享这些模型成为可能,而没有数据隐私问题。...这些模型有可能促进和最大限度地在神经成像研究中使用小脑结果,从而有助于更好地理解小脑在典型和非典型神经发育中的作用。3....在高SRS被试的正偏差GMD图中,可以观察到左小脑前小脑和后小脑的负偏差大于预期(低GMD),特别是在认知特征最明显的语言流畅性(p 模型在n > 3,000,值得注意的是,当前的模型可以在PCNtoolkit框架内轻松地进行更新。这也可以包括在我们的年龄范围之外、来自不同背景、或来自临床队列的新数据点。...虽然这种标准设置能够可靠地识别小脑小叶7,但需要更高的分辨率来更准确地分割小脑蚓部区域,以及小脑皮质层的薄而紧密折叠的白质和灰质。

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    机器学习读书笔记系列之决策树

    具体可以参考下图的左侧。 ? 回归树事实上是一个如上图中的右侧的树形结构。为了预测,我们将分配给它们的相应路径。在3D空间中,上面的回归树在3D空间中的分割是阶梯式的,如下图所示。 ?...生成的决策树可以显示为: ? 上述步骤显示了从输入空间构建分类决策树的流程。 决策树学习算法 在本节中,我们将讨论这两种类型决策树的学习算法。通常,学习树使用自上而下的贪婪算法。...答案是肯定的。我们可以简单地求出将该区域所有样本的平均值,作为。现在的问题是:我们如何找出这些区域? 初始区域通常是整个数据集,首先我们在维度j的阈值处分割一个区域。我们可以定义。...从上图中,我们看出分类误差损失对我们并没有多大的帮助。另一方面,如果我们使用信息熵损失,在图中的显示则与其不同。 ? 从图中可以看出,我们使用信息熵损失方法分割父区域后,得到的损失将减少。...一些现有的解决方式如下所示: 1,最小叶子结点大小:我们可以设置最小叶子结点大小。 2,最大深度:我们还可以在树深度上设置阈值。 3,最大节点数:当树中的节点数达到叶节点的阈值时,我们可以停止训练。

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    NC:小脑皮层输出中的结构连接

    在小脑皮层中,Purkinje细胞以小叶为单位组织起来,而神经影像学研究与疾病模型均揭示,小脑皮层不同区域的Purkinje细胞专门处理着不同类型的信息,这进一步凸显了它们功能的特异性。...我们的实验结果显示,即使是微小的突触输入也能显著地影响CN神经元的输出特性,这表明Purkinje细胞的输入可能无需完全同步即可对CN神经元的输出产生有效调控。...为了确定Purkinje细胞是否在非随机模式下跨区域聚集在单个CN神经元上,我们使用了一个随机模型,该模型假设Purkinje细胞从每个区域的连接独立于其他区域发生,并确定它如何很好地描述我们的数据(图...聚类结果中的叶子与进化枝长度直观地反映了小叶之间在功能连接上的相似程度,其中较短的叶子与进化枝意味着相应的小叶在功能上更可能与同一CN神经元紧密相关。...在构建此图时,我们基于小叶之间的Hamming距离(采用未加权平均联动算法计算),有效地捕捉了它们与不同CN神经元连接模式的异同。

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    单细胞空间--损伤相关的小叶微环境与胰腺癌中的经典肿瘤细胞表型相关

    分析显示小叶侵袭比例介于4%-32%,代表PDAC组织病理学原型的间质区肿瘤仍是主要存在形式;但小叶区肿瘤作为PDAC侵袭的普遍途径已然显现.结果2、经典型PDAC细胞亚型在胰腺小叶中占主导地位经典PDAC...结果4、独特NGFR⁺成纤维细胞群体定位于小叶肿瘤侵袭前沿在胰腺导管腺癌(PDAC)的进展过程中,肿瘤细胞通过定植受损的胰腺小叶实现侵袭。...时间动态分析显示,在小鼠肿瘤进展早期及人类较小肿瘤(T1期)中NGFR⁺基质特征更为显著,同时伴随经典肿瘤表型富集;而随着肿瘤进展至晚期/较大体积,NGFR表达逐渐被基底样/间充质表型取代。...结果6、克隆性小鼠胰腺癌中由微环境分区驱动的表型转换基于观察到肿瘤细胞表型与其在小叶区/间质区的定位存在关联,利用小鼠PDAC模型在受控环境中进一步研究这种空间-表型相互作用。...体外共培养实验进一步显示,与应激腺泡细胞接触的肿瘤细胞GATA6(经典标志)表达升高而HMGA2表达降低。

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    【生信文献200篇】10 单细胞转录组探索小鼠肝脏发育

    02 文章背景 肝脏是由肝细胞组成的异质组织,肝细胞在称为小叶的重复解剖单位中运作。六角形的小叶由大约15层同心的肝细胞组成。...在Apc-KO小鼠表达显著下降的基因有 中心周围的 pericentral 倾向 (810 of our 3,496 zonated genes)大多数集中在肝小叶的第一层 在Apc-KO小鼠表达显著下降的基因有...我们的重构的图中央比与先前的数据集相比中心周围和门静脉周围肝细胞的转录组相关 ?...氧化磷酸化途径在氧浓度较高的门静脉周围层表达较高,构成补体和凝血级联途径的分泌蛋白也较高。更广泛地说,我们发现编码肝脏分泌蛋白的基因的mRNA存在门脉周围偏向。...肝脏显示出明显的均匀解剖结构,该结构由呈蜜梳状图案的主要六边形小叶的规则排列组成。

    2.9K10

    将模型添加到场景中 - 在您的环境中显示3D内容

    在最后几节中,我们能够检测到一个平面并显示一个焦点方块,以帮助我们为模型指定一个位置。我们也熟悉了热门测试和世界变换。现在,我们拥有显示虚拟对象所需的所有工具。...在本教程中,我们将学习如何检索模型并使用按钮的触发器将其呈现在场景中。一旦显示,我们将隐藏焦点方块。...我们刚刚完成了这个功能,现在,我们准备在点击按钮时在场景中显示我们的模型。...焦点方块隐藏/显示选项 当我们在屏幕上显示模型时,我们仍然看到焦点方块干扰了我们漂亮的模型。如果我们在安置后隐藏它,你怎么说?...现在,如果第一个模型是可见的而不是零,则模型将在视图中可见。

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    PNAS:人类小脑皮层的表面积相当于大脑的80%

    未来对于小脑更加精细的功能定位研究,首先将需要一个细致的量化模型来表征小脑复杂的折叠褶皱结构。...小脑有两种等级的折叠:大尺度上的小脑小叶以及更小尺度上的薄层。这两种等级上的折叠可以在FreeSurfer的结果中辨认出来。...为了更好地对比,输入的切片图像以及折叠的原始皮层、膨胀后的皮层以及展平后的皮层都使用同样的比例尺展示与图2中。所有步骤都展示两次,分别显示曲率信息以及沟回信息。绿色分别代表沟回或者薄层的顶部。...重建以及膨胀后的猴子皮层有大约45个顶点(图2左下角以相同比例尺显示)。...该研究中的高分辨率皮层提供了薄层水平的小脑图谱。该图谱提供了一个精准的空间模型用于表层电信号以及磁信号的估计。且可以作为小脑皮层重建的一个金标准。

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    影视3D建模和游戏3D建模差异,哪个更有前景?

    大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 影视3D建模和游戏3D建模,两者之间最大和最明显的差异是:游戏开发永远有多边形建模预算。影视建模方面,对于多边形数量都没有限制。...对于电影来说,唯一限制是时间,按时,按预算生产合格的模型。 游戏建模设计不能随意增加多边形面数,必须依靠纹理细节提升模型的质量。...游戏第一人称视图中,比在玩家面前看到的敌人的武器更加详细,因为这些区域是最靠近相机。 玩CS时,可能已经体验到了接近这一点的东西,地面上的枪看起来分辨率非常低,但是只要你拿起武器,似乎就会更加细致。...企业需求与模型人才培养出现断层,模型师薪资水涨船高,职友网数据显示,游戏模型师全国平均薪资是9010,远远高于一般职业平均薪资。...而且次世代模型师发展空间巨大,初级模型师的工资在5500元-10000元之间,高级模型师的工资在10000元-15000元之间,地编美宣的工资在15000-20000元之间;美术主管的工资在20000元左右

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    5笔涂出一只3D猫咪模型,可跑可跳无需手动绑定骨骼,新鬼畜素材get丨浙大&开源

    ,这一方法并不是在整个网格模型构建完成后,采用算法处理并提取骨架。...这项研究来自浙江大学,相关论文发布在Computers & Graphics上,代码现已开源: 从草图中创建动态骨架 要实时地从草图中创建动态骨架,研究者主要分为三步来实现: 第一步是提取局部骨架。...首先是从原始草图中进行简单的多边形采集,不过手绘图像难免会因为手抖或画技问题出现线条的断裂、不平滑等问题: (也就是计算机图像问题中常说的噪音) 所以,需要将原始线条均匀地离散小段直线来平滑这些噪音,...如果相交,就把当前子部分的骨架与被交的子部分的骨架连接起来: 这符合用户交互式地逐个创建三维模型的真实场景:新的子部件被连接到现有的子部件上,同时,新的子骨架被连接到相应的子骨架上。...可以看到,使用本文提出的系统创建得到的模型精度最高,但花费时间却较少: 在开源文件中,研究者提供了一个exe的可执行文件,安装即玩。

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    人脑的结构-功能连接带宽

    也就是说,增加FC节点密度是以降低相关值(以及随后的FC边缘阈值)为代价的,从而导致更稀疏、更弱的图,降低了在整个大脑中建模SC-FC多边形的能力。类似地,SC节点密度必须足够高才能准确地模拟路径。...此外,我们使用下面的SC- FC多边形比例公式,计算每个受试者在Erdős-Rényi随机图中与我们的SC图密度相同的最短路径长度的期望比例,以比较个体间的标准差,并将我们的经验值与图是随机的预期值进行对比...与真实网络相比,Erdős-Rényi模型可以很好地预测直径和平均路径长度,从而得到直径较小的网络,捕捉到在人脑网络中观察到的小世界属性。...数据,在各个分块方案中显示了相对一致的分布。...高带宽SC-FC多边形的空间分布可以在最近使用多元线性回归模型绘制整个大脑SC-FC Pearson相关值分布的工作的背景下考虑。

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    图片标注工具 labelme 中的 AI 多边形(AI-Polygon)如何使用

    标注好之后,右边就会显示标注的多边形以及标签了: 然后按 Ctrl+S 保存出一份 json 文件就大功告成了,当然也可以设置为在每个标注完成时自动保存,也就是点击一次 File--Save Automatically...: 上图中还体现了一些快捷键,比如 上一张(A)、下一张(D)。...创建 AI 多边形的方法就是,在图片上右键 --Create AI-Polygon: 3.1、下载模型 因为没有选择创建 AI 多边形时,界面顶部的 AI Model 是不能选择的,而且默认选中的是...所以,第一次选择创建 AI 多边形时,后台会去下载 balanced(平衡)模型: 这个模型的关键字是小写的 “L (l)”,然后每个模型都有两个文件,一个 encoder 的(比较大,几十到几百 MB.../BV1Sw411i7bq/ AI 模型分流下载:在公众号 “独立观察员博客” 中回复 “labelme” 获取网盘地址。

    2.9K10

    在 PDF 文档中测量长度、周长和面积

    建筑设计图纸或蓝图总是以 PDF 格式保存,因为它即使在不同的操作系统上也能保持文档的显示效果和质量。对于常见的 PDF 编辑器来说,标记、编辑和签名是必不可少的功能。...用于测量距离的直线直线是在平面图、三维图和剖面图中测量长度的基本工具。它满足了在这些图纸中测量两点之间距离的基本需求。用户只需单击初始点,将指针移至第二点,然后松开指针即可显示测量结果。...用于测量周长的折线折线作为周长工具,可方便地测量多个点之间的距离。在 "多线 "模式下,用户只需瞄准初始点,然后沿物体侧面连续点击后续点。在端点处双击鼠标,即可立即显示周长和每条线的单个测量值。...在多边形模式下,只需单击起点,选择后续点直至形成封闭图形,然后双击即可立即显示中心点的面积和周长。在矩形模式下,选择矩形的左上角点,拖动到对边点,然后单击释放。它将自动测量这个规则矩形的面积和周长。...这种快速准确的对齐方式提高了测量的准确性和整体精度。放大:查看测量的放大版本,上方显示当前计算的测量值。这些功能可让您更仔细地检查细节,并清晰、即时地显示与所选区域相关的测量值。

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    理论基础 - 十大GIS相关算法

    详细介绍请看原文 3、不规则多边形面积计算 这个算法的思想就是不停地将多边形,划分成n个三角形,然后计算每个三角形的面积,这个可以用线性代数的知识解决。 ?...7、弗洛伊德算法(Floyd) 在计算机科学中,Floyd-Warshall算法是一种在具有正或负边缘权重(但没有负周期)的加权图中找到最短路径的算法。...该算法的版本也可用于查找关系R的传递闭包,或(与Schulze投票系统相关)在加权图中所有顶点对之间的最宽路径。...最常用的生成方法是Delaunay 剖分方法。TIN在表示复杂表面方面具有许多优越性,国面被广就应用于数字制用、地用表面的模型化及分析以及LIS中。...),《The Algorithmic Beauty of Plants》(植物算法中的美)(1990), ….大量精美的、显示分形的科学挂图,乔装打扮,在美术馆展厅登场,接受艺术鉴赏家的评头论足,科学家也从此跨入了神圣的艺术殿堂

    3.7K32

    Python绘制雷达图

    雷达图也被称为网络图,蜘蛛图,星图,蜘蛛网图,是一个不规则的多边形。雷达图可以形象地展示相同事物的多维指标,应用场景非常多。...使用set_thetagrids()方法设置雷达图中每个维度的标签和显示位置。...上面的雷达图中,网格线都是圆形的,而用折线图连接的雷达图两个维度之间是直线连接的,所以将网格线换成多边形会更合理一点。...在极坐标系中,极径值相等的点在一个圆上,所以绘制的雷达图中,网格线默认都是圆形的。如果要绘制多边形的雷达图,则需要将圆形的网格线隐藏,然后根据刻度范围绘制出多边形的网格线。...而相对于圆形的雷达图,在多边形的雷达图中,不会出现雷达图与网格线的不合理交叉(雷达图与网格线交叉两次),使用多边形网格线更合理。

    4.1K10

    Python matplotlib绘制雷达图

    雷达图也被称为网络图,蜘蛛图,星图,蜘蛛网图,是一个不规则的多边形。雷达图可以形象地展示相同事物的多维指标,应用场景非常多。...使用set_thetagrids()方法设置雷达图中每个维度的标签和显示位置。...上面的雷达图中,网格线都是圆形的,而用折线图连接的雷达图两个维度之间是直线连接的,所以将网格线换成多边形会更合理一点。...在极坐标系中,极径值相等的点在一个圆上,所以绘制的雷达图中,网格线默认都是圆形的。如果要绘制多边形的雷达图,则需要将圆形的网格线隐藏,然后根据刻度范围绘制出多边形的网格线。...而相对于圆形的雷达图,在多边形的雷达图中,不会出现雷达图与网格线的不合理交叉(雷达图与网格线交叉两次),使用多边形网格线更合理。

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    Kaggle冠军告诉你,如何从卫星图像分割及识别比赛中胜出?

    该方案也应用于测试集,你可以从流程图中看出一系列结果。 最后,在预处理中,将训练集的图像减去平均值,并标准化偏差。...作为参照,这些训练数据的标记区域大小显示在下面的直方图中,并且在大型车辆和小轿车之间,大约有50-150像素点的大面积重叠。 ?...这是因为该合并网络没有类别混乱,所以能够更好地预测多边形。然后我设置了这个合并网络识别区域的最小像素为200,目的是只提取大型车辆。...我先尝试了正方形边框,然后改为近似多边形,接着在OpenCV中尝试侵蚀多边形。最终,我使用rasterio库和shapely库来执行从多边形到WKT格式的转换。...除了树木之外,其他的类别都没有近似值,所以在转换为WKT格式之前,我首先将树木类别重新调整为1550 x 1550,这样能有效地逼近多边形。 你的硬件配置是怎样的?

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    3D图形渲染管线

    图2显示了当今图形处理器所使用的图形硬件流水线。三维应用程序传给图形处理器一序列的顶点组成不同的几何图元:典型的多边形、线段和点。正如图3所示,有许多种方法来制定几何图元。 ?...例如:你也许需要旋转、平移和缩放一个椅子的三维模型,以使椅子可以正确地放置在你的房间的世界坐标系统里。...只有在视线平截体中的多边形、线段和点背光栅化到一幅图形中时,才潜在的有可能被看得见。...这些图元需要经过裁剪到可视平截体(三维空间中一个可见的区域)和任何有效地应用程序指定的裁剪平面。光栅器还可以根据多边形的朝前或朝后来丢弃一些多边形。这个过程被称为挑选(culling)。...图5:标准OpenGL和Direct3D光栅操作 ---- 五.形象化图形流水线 图6描写了图形流水线的各个阶段。在本图中,两个三角形被光栅化了。整个过程从顶点的变换和着色开始。

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    BIM与点云:一种基于航空LiDAR点云的大规模建筑重建

    (b) 通过建筑物的轮廓多边形从输入点云中提取的建筑物。(c) 从点云中提取的平面段。(d) 从TIN生成的高度图(右侧),TIN着色为高度场(左侧)。(e) 从高度图中提取的折线。...图1和图5展示了从AHN3数据集中的两个大场景中所有建筑物的3D重建结果,在图1中重建的建筑物模型是简化的多边形网格,平均面数为34。...为了更好地展示我们重建的建筑物模型的质量,我们在图6中展示了从三个测试数据集中重建的一组单独建筑物。...在表1中,我们报告了在图6中显示的建筑物上的定量结果的统计数据,可以看到,我们的方法获得了良好的重建精度,即所有建筑物的均方根误差(RMSE)在0.04米至0.26米之间,这对于从嘈杂和稀疏的航空LiDAR...在图9中,我们展示了一个视觉比较,从中可以看出我们的模型更具规律性。 图9. 与BAG3D的视觉比较,显示了表3中的一座建筑物 定量结果报告在表3中,从中可以看出我们的结果具有更高的精度。

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