ArcGIS小技巧—模型构建器快速提取河网
上篇文章介绍的基于DEM的河网提取，需要使用多个工具，整体操作比较繁琐，在日常工作中，使用Arcgis提供的模型构建器可以帮助我们将多个工具整合在一起，在面对大量数据批量处理时，可以大大提高工作效率 利用模型构建器之前，我们必须了解基于DEM栅格数据提取河网矢量数据的完整逻辑过程，各工具和选项参数的关系。 上一篇文章我们已经讲到提取河网的主要步骤： 原始DEM数据进行填洼处理，得到新的DEM1，利用D...
推开通用人工智能大门，多模态大模型是新一代人工智能技术范式
。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。 本文主要介绍了推开通用人工智能大门，多模态大模型是新一代人工智能技术范式，希望能对学习大模型的同学们有所帮助。 文章目录 1. 前言2. 书籍推荐2.1 内容简介2.2 本书作者2.3 本书目录2.4 适合读者 1. 前言 2023年3月15日...
AI大模型探索之路-训练篇10：大语言模型Transformer库-Tokenizer组件实践
系列篇章💥 AI大模型探索之路-训练篇1：大语言模型微调基础认知 AI大模型探索之路-训练篇2：大语言模型预训练基础认知 AI大模型探索之路-训练篇3：大语言模型全景解读 AI大模型探索之路-训练篇4：大语言模型训练数据集概览 AI大模型探索之路-训练篇5：大语言模型预训练数据准备-词元化 AI大模型探索之路-训练篇6：大语言模型预训练数据准备-预处理 AI大模型探索之路-训练篇7：大语言模型Tra...
人工智能大模型开发之远程服务器编写代码IDE，我选Jetbrains Gateway，弃用VS Code
应用背景： 我们在大模型等抹模型训练的时候，需要Ubuntu服务器，或者Windows WSL子系统，这个时候你可能会考虑VS Code中的remote ssh插件来实现，但是VS Code的界面以及操作我不是很喜欢，但是使用Pycharm，我就觉得倍感亲切，而且最新版的2024.1版本的Jetbrains所有产品均支持免费的本地AI Coding提示功能，而对于远程开发的需求，我还是选择Jetbra...
【机器学习基础1】什么是机器学习、预测模型解决问题的步骤、机器学习的Python生态圈
文章目录 一. 什么是机器学习1. 概念2. 机器学习算法分类 二. 利用预测模型解决问题的步骤三. 机器学习的Python生态圈 一. 什么是机器学习 1. 概念 机器学习（Machine Learning，ML）是一门多领域的交叉学科，涉及概率论、统计学、线性代数、算法等多门学科。 它专门研究计算机如何模拟和学习人的行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断完善自身的性能。 机器...
【架构】后端项目如何分层及分层领域模型简化
文章目录 一. 如何分层1. 阿里规范2. 具体案例分析 二. 分层领域模型的转换1. 阿里规范2. 模型种类简化分析 三. 小结 本文描述后端项目中如何进行分层，以及分层领域模型简化 一. 如何分层 1. 阿里规范 阿里的编码规范中约束分层逻辑如下: Service 层: 相对具体的业务逻辑服务层，一般不可复用 Manager层: 通用业务处理层，它有如下特征: DAO 层: 数据访问层，与底层 ...
UG NX二次开发(C++)-获取模型中所有的拉伸(Extrude)特征
文章目录 1、前言 2、在UG 12中创建几个拉伸特征 3、UFun中获取对象类型 4、通过NXOpen过渡 5.测试结果 1、前言 在采用UG NX二次开发时，有时需要在模型中获取特定的对象，比如拉伸特征、关联特征等等。但是通过UFun函数遍历时不容易获取这些特征。本文以NXOpen为方法进行过渡(虽然我崇尚NXOpen二次开发)，以方便其他使用Ufun的读者调用。在UG NX二次开发过程中 2、...
基于肤色模型的人脸识别FPGA实现,包含tb测试文件和MATLAB辅助验证
e(fout1,"%d\n",o_face_check); else $fwrite(fout1,"%d\n",0);endendmodule0X_034m 4.算法理论概述 肤色模型通常定义在特定的颜色空间中，常见的有RGB、HSV、YCbCr、Lab等。在这些颜色空间中，YCbCr因其能较好地分离亮度（Y）和色度信息（Cb和Cr），常被用于肤色检测。肤色模型可以是简单的阈值方法...
解锁图像新维度：剑桥联手英特尔，利用大语言模型重构逆向图形学！
反转为物理变量，这些变量在渲染时能够再现观察到的场景。这一任务要求将图像解构为其构成元素，例如产生图像的3D场景中的对象的形状、颜色和材料属性。这种需求限制了现有方法在跨领域时的泛化能力。受到大型语言模型（LLMs）在新环境中的零样本泛化能力的启发，我们探索了利用这些模型中编码的广泛世界知识来解决逆图形问题的可能性。本文提出了一个以LLM为中心的逆图形框架——逆图形大语言模型（Inverse-Grap...
【优质书籍推荐】ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调
CF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。 本文深入讲解了大模型巨作：《ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调》，希望能对学习大模型的同学们有所帮助。 文章目录 1. 前言2. 书籍推荐2.1 内容简介2.2 本书作者2.3 本书目录2.4 适合读者 3...