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深度学习中的扩散模型:理论、应用和发展趋势
深度学习领域的扩散模型是一种新兴的生成模型,基于统计物理学理论,旨在解决生成内容质量、多样性和可控性的问题。本文探讨了扩散模型的基本概念、研究与应用,以及对未来发展趋势的展望。- 272
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BEHAVIOR Vision Suite(BVS):计算机视觉模型评估工具和资源集
BEHAVIOR Vision Suite(BVS)是一个专为系统评估计算机视觉模型而设计的工具和资源集,包括数据部分和可定制数据生成器。通过BVS,用户可以生成满足其需求的图像数据集,并进行参数可控地评估视觉模型的表现,系统评估场景理解模型的性能,以及训练新视觉任务模型。- 174
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OpenAI GPT-4o:全能人工智能的应用与实践
了解OpenAI GPT-4o在数据生成、自动选股等领域的应用与实践,探讨其在不同领域的应用潜力和效率。同时分析网友们在使用GPT-4o时的体验和成果,展示其在人工智能领域的广泛应用和革新意义。- 152
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智子引擎发布多模态大模型Awaker1.0,解决数据不足问题
智子引擎发布了多模态大模型Awaker1.0,通过自主研发的数据生成技术解决了数据不足的问题,为多模态任务提供了新的解决方案。该模型在多个任务上表现出色,并采用了创新的技术架构,具有巨大潜力。- 151
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模型手把手系列之python、spark和java生成TFrecord
本文主要介绍了使用python、spark和java生成TFrecord格式数据的多种方式,以及训练模型数据来源的简介和TFRecords格式的优点。涉及模型训练、数据生成、pandas、numpy等内容。- 361
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基于Python实现的随机数生成和采样
本文详细介绍了如何使用Python中的random模块和numpy.random模块进行随机数生成和随机采样的过程。涵盖了random模块中的random(), uniform(), randint(), randrange(), choices()等方法,并给出了相应的示例代码。适合对随机数生成和随机采样感兴趣的读者阅读。- 234
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无AI生成逼真3D世界,Princeton大学神器Infinigen揭秘
Princeton大学新出的神器Infinigen,基于Blender打造,无AI生成逼真3D世界,解决了CV领域缺乏高质量3D数据的问题,提供了详细的程序体系介绍和功能特点。- 403
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