使用腾讯元宝+markmap生成思维导图

AI可以帮助我们进行提炼和总结, 节省了大量搜索资料和查阅的时间,像上图这张思维导图,就是使用腾讯元宝大模型进行内容提炼,再使用markmap生成思维导图,下面讲解下详细实现步骤: 一、工具准备 腾讯元宝,腾讯出口的大语言模型,让他进行主题的提炼并生成我们想要的特定格式,访问地址:https://y

妙用OSGraph:发掘GitHub知识图谱上的开源故事

OSGraph (Open Source Graph) 是一个开源图谱关系洞察工具,基于GitHub开源数据全域图谱,实现开发者行为、项目社区生态的分析洞察。可以为开发者、项目Owner、开源布道师、社区运营等提供简洁直观的开源数据视图,帮助你和你的项目制作专属的开源名片、寻求契合的开发伙伴、挖掘深...

杂题选讲 #1:二分图边着色

Vizing 定理 定义 考虑如下的问题:对一个无向图的边进行着色,要求相邻的边染不同种颜色。问 需要的最少的颜色数是多少。 解决上述问题需要借助 Vizing 定理(又称维金定理)。 在开始之前,我们先进行一些符号的规定。 \(\Delta(G)\):无向图 \(G=(V,E)\) 的最大度数,即

CSS3 超实用属性:pointer-events (可穿透图层的鼠标事件)

1、是什么 pointer-events 直译为指针事件,该属性指定在什么情况下某个DOM可以成为鼠标事件的 target。 简而言之,就是允许/禁止DOM的鼠标事件(click事件、hover事件、mouse事件等鼠标事件) 2、具体属性分析 用法分析:pointer-events: auto |

PyQt5 GUI编程(组件使用)

一.简介 PyQt5 是一个用于创建图形用户界面(GUI)应用程序的 Python 绑定,它基于 Qt 库。PyQt5 提供了大量的组件(也称为控件或部件),用于构建复杂的用户界面。以下是一些常用的 PyQt5 组件 二.组件用法 1.数字组件(QLCDNumber) class FileChoos

基于深度卷积神经网络的时间序列图像分类,开源、低功耗、低成本的人工智能硬件提供者

具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI人工智能 卷积神经网络(CNN)通过从原始数据中自动学习层次特征表示,在图像识别任务中取得了巨大成功。虽然大多数时间序列分类(TSC)文献都集中在1D信号上,但本文使用递归图(RP)将时间序列转换为2D纹理

Git——分支管理(2)

Git——分支管理(2) 提示:图床在国外且动图比较多的情况下,需要时间加载。 目录: 目录Git——分支管理(2)提示:图床在国外且动图比较多的情况下,需要时间加载。目录:Git基础Git的分支与HEADGit的存储机制Git的分支指针Git的远程仓库Git的远程分支管理远程分支和本地仓库的冲突处

使用ChatGPT自动构建知识图谱

1.概述 本文将探讨利用OpenAI的gpt-3.5-turbo从原始文本构建知识图谱,通过LLM和RAG技术实现文本生成、问答和特定领域知识的高效提取,以获得有价值的洞察。在开始前,我们需要明确一些关键概念。 2.内容 2.1 什么是知识图谱? 知识图谱是一种语义网络,它表示和连接现实世界中的实体

视觉语言模型详解

视觉语言模型可以同时从图像和文本中学习,因此可用于视觉问答、图像描述等多种任务。本文,我们将带大家一览视觉语言模型领域: 作个概述、了解其工作原理、搞清楚如何找到真命天“模”、如何对其进行推理以及如何使用最新版的 trl 轻松对其进行微调。 什么是视觉语言模型? 视觉语言模型是可以同时从图像和文本中

最小生成树

## 什么是最小生成树 给定一个图,在图中选择N - 1条边(N代表图的点数)把图的所有节点都连起来,且边的权值最小,则这N - 1条边就是原图的最小生成树。 ## 如何求最小生成树 求最小生成树有两种算法: 1. prim 2. kruskal ## prim算法 其实本质上和dijstra算法很

使用unity构建射击小游戏

博客地址:https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ 成果图 参考例程 www.manning.com/hocking 问题汇总 1、renderer.material 方法过时 换成使用 this.GetComponent() 参考网址: https://blog.csdn

带有可旋转摄像头的移动小车(urdf+rviz)

博客地址:https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ 成果图 step1:新建工作空间 mkdir -p catkin_ws/src cd catkin_ws catkin_make step2:建立工作包 右键src,选择 Create Catkin Package 输入包

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博客地址:https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ 成果图 STEP1 创建工作空间 mkdir -p car_ws/src cd car_ws catkin_make STEP2 在vscode中准备需要的文件夹 右键src,点击Create Catkin Package

基于机器人自主移动实现SLAM建图

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OpenCV计算机视觉学习(14)——浅谈常见图像后缀(png, jpg, bmp)的区别(opencv读取语义分割mask的坑)

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人工智能太疯狂,传统劳动力和内容创作平台被AI枪毙,弃尸尘埃。并非空穴来风,也不是危言耸听,人工智能AI图像增强框架ControlNet正在疯狂地改写绘画艺术的发展进程,你问我绘画行业未来的样子?我只好指着ControlNet的方向。本次我们在M1/M2芯片的Mac系统下,体验人工智能登峰造极的绘画艺术。

SVG与foreignObject元素

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