超喜欢本周的 GitHub 热点,如果你是个 Windows 用户,但又不得不用 Linux GUI 软件,这次微软帮你解决烦恼,WSLg 能让你用上大量 Linux GUI 软件,Just for you。当然一样让人惊喜的还有 triangula,这个用遗传算法实现了小鱼干最喜欢的几何风格设计,随便上传一张照片,即刻进行进行三角剖分,得到一张颇有设计感的三角图片。智能相片管理器 phototopism 也让人很欢喜,无需你添加任何标签,自动标识图片信息,让你方便快速找到往日记忆。
CAN(Controller Area Network)总线是嵌入式设备最为常用的接口之一,常用于汽车以及工业自动化等嵌入式领域,因此本文就基于嵌入式Linux演示使用CAN总线进行通讯测试。
EVA1B是一种蛋白质编码基因,是EVA1A基因的关键同源基因。本研究探讨EVA1B在结直肠癌(CRC)进展和预后中的作用。
github一直是it行业最大的同性交流网站,上面的开源好项目非常之多,不少的渗透好工具都出自github上面的大佬,尤其是免杀的loader,github一直是好免杀的藏宝阁,拿来就能用,拿来就能免,除非被杀软标记很多的项目,大部分免杀效果都很好的。
作为一种视觉预训练方法,掩码图像建模(Masked Image Modeling,简称 MIM)近期得到了蓬勃发展,自从 BEiT 开始,一系列新方法诸如 SimMIM、MAE、MVP 等被陆续设计出,这个领域也受到了很大关注。然而,在十亿参数量级别的视觉预训练模型中,最具竞争力的模型例如 ViT-g、SwinV2、CoCa 等仍然严重依赖有监督或弱监督训练,以及不可公开访问的数亿级有标签数据。
但其实我想要的是后5个,只打印了4个,’eva’这个值没出来,为什么,因为上面提到的顾头不顾尾
引用:http://blog.sina.com.cn/s/blog_54220589010008vi.html
虽然我们的面部表情在建立信任方面发挥着巨大的作用,但大多数机器人仍然是一副古板的表情和静止的面孔。从养老院到仓库和工厂,在需要机器人和人类密切合作的地方,越来越多地使用机器人,对响应速度更快,面部表情逼真的机器人的需求变得越来越迫切。
对于realRatingMatrix有六种方法:IBCF(基于物品的推荐)、UBCF(基于用户的推荐)、PCA(主成分分析)、RANDOM(随机推荐)、SVD(矩阵因子化)、POPULAR(基于流行度的推荐)
这款机器人名叫EVA,由来自中国的哥伦比亚大学计算机科学专业在读博士生陈博源主导研发。
---- 新智元报道 来源:techxplore 编辑:LRS 【新智元导读】给机器人赋予情感一直是AI工程师在做的事,最近哥伦比亚华人博士研究了一个能做6种情绪、42种表情的机器人,脸是蓝色的,看起来十分炫酷。相关工作已在ICRA 2021上发表。 机器人是否可以情感,一直是AI科学界和哲学界永恒的辩题。但不可否认的是,机器人冰冷的形象时常给他的创造者们带来恐惧的感觉。 虽然我们的面部表情在建立信任方面发挥着巨大的作用,但大多数机器人仍然保持着职业扑克玩家那种空白和静止的面容。 从疗养院到仓库
EVA 旨在支持使用深度学习模型对结构化数据(表格、特征向量)和非结构化数据(视频、播客、PDF 等)进行操作的数据库应用程序。 它使用一系列受久经考验的关系数据库系统启发的优化,包括函数缓存、采样和基于成本的谓词重新排序,将 AI 管道加速 10-100 倍。 EVA 支持面向 AI 的类 SQL 查询语言,专为分析非结构化数据而量身定制。 它带有用于分析非结构化数据的广泛模型,包括用于图像分类、对象检测、OCR、文本情感分类、人脸检测等的模型。它完全用 Python 实现并在 Apache 许可下获得许可。
背景:优化一个20数据的表查询 ###优化前 EXPLAIN SELECT DISTINCT ect.contract_no AS contractCode, ect.contract_name AS contractName, NULL AS supplierId, ect.b_name AS supplierName FROM `eva_test` ect LEFT JOIN td_outline_test toa ON ect.`contract_no` = toa.`contract_no` WHERE toa.`contract_no` IS ORDER BY ect.`id`;
环境部署是所有团队都必须面对的问题,随着系统越来越大,依赖的服务也越来越多,比如我们目前的一个项目就会用到: - Web服务器:Nginx - Web程序:PHP + Node - 数据库:MySQL - 搜索引擎:ElasticSearch - 队列服务:Gearman - 缓存服务:Redis + Memcache - 前端构建工具:npm + bower + gulp - PHP CLI工具:Composer + PHPUnit 因此团队的开发环境部署随之暴露出若干问题: 1. 依赖服务很多,本
Python有6个序列的内置类型,但最常见的是列表和元组。今天我们就来讲讲列表。
哥伦比亚大学(Columbia Engineering)创意机器实验室(Creative Machines Lab)的研究人员一直对机器人与人类之间的互动感兴趣。
建表的角度上 1、合理安排表关系 2、尽量把固定长度的字段放在前面 3、尽量使用char 代替varchar 4、分表:水平分和垂直分
机器之心专栏 机器之心编辑部 在 ICLR 2023 上,南洋理工大学 - 商汤科技联合研究中心 S-Lab 团队提出了首个从二维图像集合中学习高分辨率三维人体生成的方法 EVA3D。得益于 NeRF 提供的可微渲染,近期的三维生成模型已经在静止物体上达到了很惊艳的效果。但是在人体这种更加复杂且可形变的类别上,三维生成依旧有很大的挑战。本文提出了一个高效的组合的人体 NeRF 表达,实现了高分辨率(512x256)的三维人体生成,并且没有使用超分模型。EVA3D 在四个大型人体数据集上均大幅超越了已有方案,
现在越来越多的公司和APP开始使用游戏化的方式去做产品了,所谓游戏化,是指在非游戏环境中将游戏的思维和游戏的机制进行整合运用,以引导用户互动和使用的方法。支付宝里面的蚂蚁庄园、蚂蚁森林,通过游戏和公益的结合实现用户的留存和活跃。淘宝支付宝的芭芭农场、京东的东东果园、拼多多的多多果园、美团的小美果园...无一不是通过游戏化的方式去提升用户留存的方案。
Eva is trying to make her own color stripe out of a given one. She would like to keep only her favorite colors in her favorite order by cutting off those unwanted pieces and sewing the remaining parts together to form her favorite color stripe.
CONCAT、CONCAT_WS其实差不多,就是CONCAT_WS能自己设置分隔符,而且这两个字段是拼接同一行的数据。
现如今,大模型早已成为街谈巷议的 AI 话题,ChatGPT 更火出了圈。NLP、CV 和多模态领域的大模型层出不穷,并朝着通用方向不断演进,让人们看到了 AGI 的希望。
Voicera获1450万美元融资,智能语音真的前途无限吗?
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我们先看x轴:adobe的photoshop是以像素为操作单元的,illustrator是以向量为操作单元,而新一代生产力工具,则以组件和模版为代表。
原始txt文件 程序实现后结果-将txt中元素提取并保存在csv中 程序实现 import csv filename = "./test/test.txt" Sum_log_file = "./te
原文:ICLR 2023 Spotlight | EVA3D:从二维图像集合中学习三维人体生成
[1]python操作txt文件中数据教程[1]-使用python读写txt文件: https://blog.csdn.net/u013555719/article/details/84553722
插入一行数据 user_id为2 user_name为tom,user_age为12
在数据库中,我们经常需要对查询结果进行排序,以便更好地展示数据或满足特定的业务需求。MySQL提供了ORDER BY子句,使我们能够轻松地对查询结果进行排序。本文将详细介绍MySQL ORDER BY的用法和示例,帮助大家更好地理解和应用这一功能。
题目链接:PAT「1004 To Buy or Not to Buy - Hard Version (35分)」 。
图1a:全球在计算机视觉公司领域的投资显著增加,并且没有放缓迹象。(来源:Woodside Capital/Crunchbase)
文本简单的介绍了CPM 1.0/华为盘古/CPM 2.0/EVA/达摩院PLUG这几个模型,并做了一些简单的对比和应用的介绍
2021年,智源发布了“悟道 1.0 ”与 “悟道 2.0”。“悟道 1.0”是当时中国首个超大模型,“悟道 2.0”发布时成为全球最大的智能模型,模型参数规模达到 1.75 万亿,是 OpenAI 所发布的 GPT-3 的 10 倍,受到了国内外的瞩目。也因此,智源被斯坦福、谷歌等企业列为大模型的先驱。
SICP 2.15 是接着 题目 2.14 的, 题目 2.14中提到了Alyssa设计的区间计算模块在并联电阻计算时会出现故障,这个问题是Lem发现的。
他们扫描了 500 多万个域名,发现有 916 个网站没有启用安全规则或安全规则设置错误。
在如今这个网络横行的时代,网络对我们的生活起着举足轻重的作用,在我们日常生活中是随处可见的:坐车买票,日常生活物品的购买,医院就医。。。。在我们网上购物的时候会进入登陆界面进行一系列的基本信息的验证例如:用户名,电话号码等。如果输入的格式不正确就会提示你输入信息错误重新输入,那么计算机怎么就知道你所输入的是错误的呢?
机器之心原创 作者;蛋酱 相比于造一个 ChatGPT,这个开源平台更想成为「大模型时代的 Linux」。 2022 年末,ChatGPT 横空出世,成为人工智能领域的又一里程碑事件。业内人士曾预言,这可能是 AI 大模型的「iPhone 诞生时刻」。 作为前沿 AI 技术的集大成者,ChatGPT 引得海内外众多科技公司跟进。但是做出对标 ChatGPT 的产品谈何容易,无论算力、数据、人才还是研发投入,并不是每家企业都具备充分的实力。特别是对于一部分中小企业来说,自身虽然拥有丰富的行业知识和数据,但缺
AI灵感生成:《三体》里有一个情节:人类对宇宙进行探索,发现了一个新的维度——“四维空间”,但在四维空间中,人类发现的一切都是二维平面的投影,人类不知道的是,这些二维投影,正以一种超乎想象的姿态出现在三维空间中。
但是使用的时候发现它不支持python3,同时代码中 bytes 和 str 对象傻傻的分不清楚,所以不得不进行了一下修改,修改后的版本在这里(可能有些地方并没有修改完善,以后使用过程中发现问题再做修改吧)。下面就对官方的介绍文档进行了一个翻译。
📷 地震3D的代码: #by Lazaro Alonso using CSV, DataFrames using GLMakie using FileIO, Downloads let earth_img = load(Downloads.download("https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/9/96/NASA_bathymetric_world_map.jpg")) function sphere(; r = 1.0, n =
连接交换机:可通过串口或网线从IE进入,默认IP 10.77.77.77 , 255.255.255.0
VFX的素材最常用的是绿幕视频。通过拍摄实景+绿幕,然后通过把绿幕视频素材合成到3D场景中。
---- 编辑:米乐 小芹 裴七 【新智元导读】1月30日晚间,吴恩达宣布成立AI Fund投资基金,这是继Landing.ai、Deeplearning.ai后宣布的第三个AI项目。吴恩达在公开信中说到,目前AI Fund已经筹集了1.75亿美元资金,投资者包括NEA、红杉资本、Greylock Partners、软银集团以及其他机构。 AI Fund有三位管理合伙人(GP),吴恩达将作为普通合伙人(General Partner)领导AI Fund。 Eva Wang将担任合伙人和COO,Steve
从PlatEMO中提取真实PF前沿 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 众所周知,我是Jmetal的重度爱好者,最近实验遇到一些难以解决的困难,当我在进行超多目标优化实验即MaOP时,需要M=10及以上的PF,然而在benchmark中没有提供,而且Jmetal不支持通过均匀取点的方式生成PF。因此,经过老师的指导,我们选择使用在PlatEMO中运行完相应目标数量的benchmark problem后,将通过均匀踩点得到的真实PF提取出来作为在Jmetal上进行实验的真实PF. 观察platEMO中PF
偶然间看到一款适用于地球科学领域可视化的Julia库,深深地被少量的代码和酷炫的3D可视化效果所震撼,在这里与大家一同分享。从下面的gallery不难看出,无论是视频动态图、曲线图、等值线图、以及一些统计相关的图都是气象所常用的科学图片类型,我们之前介绍过Julia的很多内容,大多是关于基础、发展情况、算法等等,相对全面的可视化库介绍的比较少。
现在随着虚拟化技术的成熟,很多企业也在运用虚拟化技术。虚拟化技术的原理是将硬件虚拟化给不同的虚拟机使用。简单的说也就是一台物理的机器上可以有多台虚拟机,但如果就物理机器出现故障或者存储服务器出现故障都会导致上层的虚拟机不可用,还有包括人为误操作等原因,这些都会导致虚拟机里面的重要数据丢失。今天北亚小编要为大家分享的是关于vmware虚拟化误操作的数据恢复案例。
随着互联网在传统金融和电子商务领域的不断渗透,风控+互联网的融合也对传统的风控提出了新的要求和挑战。以评分卡为例,互联网形态下的评分卡需要面临更多维数据、更实时数据、更异常数据的挑战。因此,懂得互联网业务下的风控评分卡已经成为互联网风控从业人员的新要求。
一、命名空间 命名空间一共分为三种: 全局命名空间 局部命名空间 内置命名空间 全局命名空间:代码在运行伊始,创建的存储“变量名与值的关系”的空间 局部命名空间:在函数的运行中开辟的临时的空间 内置命名空间:Python中内置的,存放了python解释器为我们提供的名字:input,print,str,list,tuple...它们都是我们熟悉的,拿过来就可以用 三种命名空间之间的加载顺序:内置命名空间(程序运行前加载)->全局命名空间(程序运行中:从上到下加载)->局部命名空间(程序运行中:调
对于一个可迭代的(iterable)/可遍历的对象(如列表、字符串),enumerate将其组成一个索引序列,利用它可以同时获得索引和值
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