我们很高兴在此发布 Idefics2，这是一个通用的多模态模型，接受任意文本序列和图像序列作为输入，并据此生成文本。它可用于回答图像相关的问题、描述视觉内容、基于多幅图像创作故事、从文档中提取信息以及执行基本的算术运算。 Idefics2 由 Idefics1 改进而得，其参数量为 8B，具有开放许
> 本篇文章深入探讨了计算视觉的定义和主要任务。内容涵盖了图像分类与识别、物体检测与分割、人体分析、三维计算机视觉、视频理解与分析等技术，最后展示了无监督学习与自监督学习在计算机视觉中的应用。 > 作者 TechLead，拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦
1.概述 GPT-4是OpenAI最新的系统，能够产生更安全和更有用的回应。它是一个大型的多模态模型（接受图像和文本输入，输出文本），在各种专业和学术的基准测试中展现了人类水平的表现。例如，它在模拟的律师资格考试中得分位于前10%的考生之列；相比之下，GPT-3.5的得分位于后10%。 GPT-4是
一、jp@gc - Actiive Threads Over Time 不同时间活动用户数量展示 下面是一个阶梯加压测试的图标 二、jp@gc - Transactions per Second ，即TPS：每秒事务数 性能测试中，最重要的2个指标之一。该插件的作用是在测试脚本执行过程中，监控查看服
tcpdump 和 Wireshark 是最常用的网络抓包和分析工具，更是分析网络性能必不可少的利器。 tcpdump 仅支持命令行格式使用，常用在服务器中抓取和分析网络包。Wireshark 除了可以抓包，还提供了强大的图形界面和汇总分析工具，在分析复杂的网络情景时，尤为简单和实用。因而，在实际分
系列文章 Grafana 系列文章 ElasticSearch 数据源 Grafana内置了对Elasticsearch的支持。你可以进行多种类型的查询，以可视化存储在Elasticsearch中的日志或指标，并使用存储在Elasticsearch中的日志事件对图表进行注释。 配置 ES 数据源 关
11月4日，HDC2022华为开发者大会在东莞松山湖举办。在本次大会的HMS Core创新图形能力分论坛中，HMS Core重点介绍了其在3D技术领域的创新应用方向，其中3D建模服务展示了创新的自动骨骼绑定功能，其具有高度自动化，超强鲁棒性，优质的蒙皮效果等优势，进一步助力开发者技术创新。 HMS
形状格式 -> 插入形状 -> 合并形状 选中的元素，就是要保留的元素。 可以到 https://www.iconfont.cn/ 下载SVG格式插入 PPT中进行使用 合并开状的应用 文字转形状 不用担心字体丢失 图表转形状 此时，就可以对形状进行旋转等操作了 总结
反转`pandas` `DataFrame`的行列顺序是一种非常实用的操作。在实际应用中，当我们需要对数据进行排列或者排序时，通常会使用到Pandas的行列反转功能。这个过程可以帮助我们更好地理解数据集，发现其中的规律和趋势。同时，行列反转还可以帮助我们将数据可视化，使得图表更加易于理解。 除了常规
CSS简述 CSS被称为级联样式表或者CSS样式表。CSS也是一种标记语言。 CSS主要用于设置HTML页面中的: 1.文本内容（字体，大小，对齐方式等）， 2.图片的外形（宽高，边框样式，边距等）, 3.版面的布局和外观显示样式。 它的使用分两步 1.定义： .red {color: red} 2
1.概述 前段时间LangChain发布了LangGraph，它引起了很多关注。LangGraph 的主要优势在于它能够实现循环工作流，这对于在 LLM 应用程序中模拟类似代理的行为至关重要。本篇博客，笔者将从介绍 LangGraph 的功能和用例，强调它与典型的有向无环图 (DAG)工作流的区别，
最近，跟踪了15个月的项目，预算2000万，最终投标失败。投标价是倒数第二低，中标方是投标价倒数第一低，中标价基本是预算的50%左右，中标单位还是一个行业内有名的企业。 最近群友交流，反馈也是比较难做，如下图： 我们回顾过去，原来的程序员开发程序按代码行数收费，原来会OFFICE就可以找到工作，原来
写在前面 tips：点赞 + 收藏 = 学会！ 我们前面已经介绍了 radash 的相关信息和所有 Array 相关方法，详情可前往主页查看。 本篇我们继续介绍radash中异步相关的方法。 所有方法分享完毕后，后续作者也会整理出 Radash 库所有方法的使用目录，包括文章说明和脑图说明。 因为方
写在前面 tips：点赞 + 收藏 = 学会！ 我们已经介绍了radash的相关信息和部分Array相关方法，详情可前往主页查看。 本篇我们继续介绍radash中Array的相关方法的剩余方法。 本期文章发布后，作者也会同步整理出Array方法的使用目录，包括文章说明和脑图说明。 因为方法较多，后续
https://www.jianshu.com/p/22d2cac9c512 一、方法内联 方法内联指的是在即时编译过程中遇到方法调用时，直接编译目标方法的方法体，并替换原方法调用。注： 方法内联属于即时编译期的优化技术； 即时编译的过程是字节码被解析成IR图，优化IR图，再由优化过的IR图生成机器
https://www.cnblogs.com/micrari/p/8831834.html 1. 问题背景 上周线上某模块出现锁等待超时，如下图所示：我虽然不是该模块负责人，但出于好奇，也一起帮忙排查定位问题。 这里的业务背景就是在执行到某个地方时，需要去表中插入一批数据，这批数据需要根据数据类型
Matplotlib 库是一个用于数据可视化和绘图的 Python 库。它提供了大量的函数和类，可以帮助用户轻松地创建各种类型的图表，包括直方图、箱形图、散点图、饼图、条形图和密度图等。 使用 Matplotlib 的过程中，遇到的难点并不在于绘制各类的图形，因为每种图形都有其对应的API。难点在于
斯坦纳树 斯坦纳树问题是组合优化问题，与最小生成树相似，是最短网络的一种。最小生成树是在给定的点集和边中寻求最短网络使所有点连通。而最小斯坦纳树允许在给定点外增加额外的点，使生成的最短网络开销最小。 百度百科 在图论里，一般用于解决形如： 给定一个连通图 \(G\)，给定 \(k\) 个关键点，选取
Based on Deep Learning (2017, MIT) book. 本文基于Deep Learning (2017, MIT)，推导过程补全了所涉及的知识及书中推导过程中跳跃和省略的部分。 blog 1 概述 现代数据集，如网络索引、高分辨率图像、气象学、实验测量等，通常包含高维特征，
学习&转载文章：使用Python的一维卷积 背景 在开发机器学习算法时，最重要的事情之一（如果不是最重要的话）是提取最相关的特征，这是在项目的特征工程部分中完成的。 在CNNs中，此过程由网络自动完成。特别是在早期层中，网络试图提取图像的最重要的特征，例如边缘和形状。 另一方面，在最后一层中，它将能
