V2
  • 2024-11-15mobileViT-V2-线性自注意力计算
    paperclassLinearSelfAttention(nn.Module):"""Thislayerappliesaself-attentionwithlinearcomplexity,asdescribedin`https://arxiv.org/abs/2206.02680`Thislayercanbeusedforself-aswellascross-attention.Args
  • 2024-11-15【AI声音克隆整合包及教程】第二代GPT-SoVITS V2:技术、应用与伦理思考
    一、引言在当今科技迅速发展的时代,声音克隆技术成为人工智能领域的一个备受瞩目的分支。GPT-SoVITSV2作为一种声音克隆工具,正逐渐进入人们的视野,它在多个领域展现出巨大的潜力,同时也引发了一系列值得深入探讨的问题。本文旨在介绍GPT-SoVITSV2的技术原理、应用领域及其带来
  • 2024-11-1510月回顾 | Apache SeaTunnel社区动态与进展一览
    各位热爱ApacheSeaTunnel的小伙伴们,社区10月份月报来啦,请查收!这里将记录ApacheSeaTunne社区每月动态和进展,欢迎关注。月度Merge之星感谢以下小伙伴上个月为ApacheSeaTunnel所做的精彩贡献(排名不分先后):@Hisoka-X,@prclin,@JohnTeslaa,@happyboy1024,@jiamin13579,@luck
  • 2024-11-14vue3 h函数应用,el-table-v2定义column
    一、引入import{h}from'vue'二、column属性cellRenderer使用h函数h函数中嵌套Element组件Popconfirm{title:'注释',width:165,flexGrow:1,key:"str",dataKey:"str",cellRenderer:({rowData}:any)=>{
  • 2024-11-11高效数据集成案例:聚水潭到金蝶云星辰V2
    聚水潭数据集成到金蝶云星辰V2的技术案例分享在企业信息化管理中,数据的高效流动和准确对接是实现业务流程优化的关键。本文将聚焦于一个实际运行的系统对接集成案例:如何将聚水潭平台中的“其他入库单”数据无缝集成到金蝶云星辰V2系统中。本次集成方案命名为“聚水潭-其他入库单
  • 2024-11-11closerAI ComfyUI超真实的LORA推荐,AI还是真人真的分不清了,极力推荐使用的LORA,快来看看
    大家好,我是Jimmy。这期我们主要介绍一个适用于flux模型生图的LORA。它是超真实LORA。加入flux工作流中让出图更加真实逼真。这个lora名称叫:UltraRealisticLoraProject。目前迭代到V2版本,它的作用是为我们flux的创作带来更多的真实感而且更加稳定,更好地使用基于文本的提示,
  • 2024-11-11vue3+element plus +js 实现树形和末级展开是表格
    1、实现一个树形和末级展开是表格,需要支持大数据量,因此使用VirtualizedTable虚拟化表格 el-table-v22、效果图 3、代码<template><el-table-v2:header-height="0"v-model:expanded-row-keys="expandedRowKeys":columns="columns"
  • 2024-11-1056. 合并区间
    题目链接解题思路合并区间,肯定要按照第一维度排序。然后依次处理每个区间。假设现在来到i区间[a,b],i之前的区间已经处理好,并且与i区间不重叠。i+1的区间是[c,d],因为已经按照第一维度排序,所以能够得到a>=c,那么,b和c的关系如何?b<c:说明i区间与i+1区间不重叠,直接得到
  • 2024-11-09进制与二进制及相关转换
    阅读学习:1、图解二进制,带你揭开二进制的神秘面纱!2、一文读懂“二进制基础”及“位运算”学习视频:V1V2V3V4
  • 2024-11-09bind:chooseavatar不兼容问题
    constv1=wx.getSystemInfoSync().SDKVersion;letversion="";if(!!v1){version=v1;}else{version=wx.getAppBaseInfo().SDKVersion;}if(this.compareVersion(version,'2.21.2')>=0){this.set
  • 2024-11-06helm-v3-新的功能
    helm-v3-新的功能Helm是什么?Helm是一个命令行下的客户端工具。主要用于Kubernetes应用程序Chart的创建、打包、发布以及创建管理本地或者远程的Chart仓库。Helm解决什么痛点?如何统一管理、配置和更新分散的k8syaml资源文件如何分发和复用一套应用模板如何将应用的
  • 2024-11-05手边酒店多商户版V2源码独立部署_博纳软云
    新版采用laravel+uniapp开发,为更多平台小程序开发提供坚实可靠的底层架构基础。后台UI全部重写,兼容手机端管理。全新架构、会员卡、钟点房、商城、点餐、商户独立管理
  • 2024-10-31ChatGLM3-6B模型分析
    ChatGLM3是清华、智谱2023年开源的一款大模型。ChatGLM3-6B模型代码,目前还在研读中,尚未全部读完。图1为ChatGLM3-6B模型简图,其结构基于TransformerEncoder架构的Encoder,大体上与BERT架构类似。ChatGLM3实现模型架构时,已预置支持P-tuningv2微调结构,图7中的PrefixEncoder
  • 2024-10-27数学建模习题6.1
    非赋权图:importnetworkxasnximportmatplotlib.pyplotaspltG=nx.Graph()nodes=['v1','v2','v3','v4','v5','v6']G.add_nodes_from(nodes)edges=[('v1','v2'),('
  • 2024-10-272.10(学号:3025)
    fromscipy.integrateimportquadimportnumpyasnp第一部分:抛物线旋转体(修正后)defV1_quad(y):returnnp.pi*(4*y-y**2)V1_corrected,_=quad(V1_quad,1,3)第二部分保持不变V2=0.5*(4/3)*np.pi*23-(1/3)*np.pi*22*1计算总体积total_volume_co
  • 2024-10-27[ACTF新生赛2020]usualCrypt
    [ACTF新生赛2020]usualCrypt总体分析点进byte_40E0E4函数界面,大概就能猜到解密与base64解密有关了点进sub_401080()函数确实是常见的base64加密但这里有两个自定义函数sub_401000()和sub_401030(a)sub_401000()intsub_401000(){inti;//eaxcharv1;//cl
  • 2024-10-26软考笔记-有向图的邻接矩阵
    软考笔记-有向图的邻接矩阵下面是2024年上半年的选择题:对下列有向图的邻接矩阵,进行深度遍历的次序是()。V1V2V3V4V5V6∞183∞∞∞∞∞5∞4∞∞∞∞∞∞∞∞15∞∞∞∞∞∞∞12∞∞∞∞∞∞∞∞A.v1-v2-v3-v4-v
  • 2024-10-26NewStar re ezencrypt wp
    NewStarreezencryptwpjadx打开[外链图片转存中…(img-qiKfNETY-1729913193217)]发现加密,点进去[外链图片转存中…(img-q5cEWSnD-1729913193218)]发现先AES加密,key是title,然后Base64编码,让母后doEncCheck,我们没找到doEncCHeck的源码官解提到有native标签说明函
  • 2024-10-25详解c++中的set_difference函数
    set_difference功能描述:求两个集合的差集函数原型:set_difference(iteratorbeg1,iteratorend1,iteratorbeg2,iteratorend2,iteratordest);//求两个集合的差集//注意:两个集合必须是有序序列//beg1容器1开始迭代器//end1容器1结束迭代器//beg2容
  • 2024-10-256.1 用python代码绘制以下图形
    用python绘制一个无向图:v1在中间,v2、v3、v4、v5、v6在周围;v1与v2、v3、v4相连;v2与v3、v6、v1相连;v3与v1、v2、v4相连;v4与v1、v3、v5相连;v5与v4、v6相连;v6与v2、v5相连点击查看代码importnetworkxasnximportmatplotlib.pyplotaspltG=nx.Graph()nodes=['v1'
  • 2024-10-25Yolo系列——Yolo v2
    文章目录一、核心原理二、网络结构三、关键改进1.BatchNormalization2.高分辨率分类器3.Anchor机制4.直接坐标预测5.多尺度训练四、总结YOLOv2(YouOnlyLookOnceversion2)是一种用于目标检测的深度学习模型,它在YOLOv1的基础上进行了多项改进,提高了检测速度和精度
  • 2024-10-24《深度学习》YOLO系列v2 网路构架解析
    目录一、YOLO系列v21、YOLOv1与v2对比2、BatchNorm批次归一化3、YOLOv2更大的分辨率4、YOLOv2网络结构1)YOLOv2网络结构2)传统的卷积神经网络系统3)YOLOv2结构局限性5、YOLOv2聚类提取先验框1)k-means聚类2)YOLOv2聚类流程3)YOLOv2聚类框个数由来6、YOLOv2An
  • 2024-10-23《YOLO目标检测》—— YOLO v2 详细介绍
    文章目录一、核心原理二、网络框架三、改进策略四、性能表现YOLOv2,又称为YOLO9000,是YOLO(YouOnlyLookOnce)系列算法中的一个重要版本,由JosephRedmon等人在2016年提出。该算法在目标检测领域取得了显著的成就,以其高效、准确的特点受到了广泛关注。以下是对YOLOv2
  • 2024-10-23图的遍历(新)
    输入描述输入第一行为 n 和 m,表示有 n 个结点,编号从 1 到 n,m 表示有该图有 m 条边,接下来 m 行,每行两个整数 a 和 b,表示结点 a 到结点 b 有一条边。输出描述输出为两行,第一行为深度遍历的结果,第二行为广度遍历的结果,每个顶点间用一个‘-’符号隔开,假定每
  • 2024-10-23Yolo 系列v2简介
    简介YOLOv2(YouOnlyLookOnceversion2)是一种用于目标检测的深度学习模型,由JosephRedmon等人于2016年提出。yolov2在v1的基础上进行了一些改进使它在保持高速检测的同时,显著提升了检测的精度和泛化能力,成为实时目标检测领域的重要算法之一 。YOLOv2在YOLOv1的