一、概述1、是什么   是一系列多模态大型语言模型（MLLM），其中包括2B、7B、72B三个版本，整体采用视觉编码器（标准VIT输出后面接patchmerger）+LLM形式。比较创新的是统一视觉处理方式（3DCNN统一视频、图片）+图像缩放方式（自适应缩放）+3DLLM位置编码。能够处理包括文本、图像在内

​引子2024年8月30号，阿里推出Qwen2-VL，开源了2B/7B模型，处理任意分辨率图像无需分割成块。之前写了一篇Qwen-VL的博客，感兴趣的童鞋请移步（Qwen-VL环境搭建&推理测试-CSDN博客），这么小的模型，显然我的机器是跑的起来的，OK，那就让我们开始吧。一、模型介绍Qwen2-VL的一项关键架构改进是

画面描述：这个视频中，一位穿着蓝色西装的女性站在室内，背景中可以看到一些装饰品和植物。她双手交叉放在身前，面带微笑，似乎在进行一场演讲或主持活动。她的服装整洁，显得非常专业和自信。一、简介阿里通义千问开源新一代视觉语言模型Qwen2-VL。其中，Qwen2-VL-72B在大部分指标上都

图片描述：这张图片展示了一辆蓝色的电动公交车停在街道上。公交车上有一个标志，写着“ceroemisiones”，意思是“零排放”。公交车的侧面还有一句标语，写着“Unminibús100%eléctricosiesplan”，意思是“如果计划的话，这是一辆100%电动的迷你巴士”。公交车的前方有一个标志，写

阿里重磅开源Qwen2-VL：超越人类的视觉理解能力，从医学影像到手写识别，这款开源多模态大模型究竟有多强？（附本地化部署教程）模型介绍最近呢，阿里巴巴开源了Qwen2-VL，在多模态大模型展现了在实际应用中的巨大潜力,尤其是在处理跨模态数据方面表现出众。以下是该模型的几大应用亮点:智

最近，阿里云推出了最新的视觉语言模型——Qwen2-VL。作为一款先进的视觉语言模型，Qwen2-VL的发布无疑为AI领域注入了新的活力。那么，这款模型有哪些特别之处？它的实用性又如何呢？今天我们就来详细解析一下Qwen2-VL的特点与实际应用。一、Qwen2-VL的核心特点1.多分辨率与比例图

中国阿里巴巴集团的云计算部门阿里云周四宣布推出一款名为Qwen2-VL的新型人工智能模型，该模型具有高级视觉理解能力和多语言对话能力。该公司在Qwen-VL人工智能模型的基础上，历时一年研发出了新模型，并表示它可以实现对长度超过20分钟的高质量视频的理解。据阿里巴巴

Qwen-VL 是阿里云研发的大规模视觉语言模型（LargeVisionLanguageModel,LVLM）。Qwen-VL可以以图像、文本、检测框作为输入，并以文本和检测框作为输出。Qwen-VL系列模型性能强大，具备多语言对话、多图交错对话等能力，并支持中文开放域定位和细粒度图像识别与理解。安装要求(

炸裂！阿里巴巴的云计算部门刚刚发布了一款全新的AI模型——Qwen2-VL，而且一口气发布了20亿参数和70亿参数两个版本，还开放了最强720亿参数版本的API！小伙伴们可能要问了，这个Qwen2-VL到底有多厉害？01、Qwen2-VL有多厉害？·看得清，看得懂： Qwen2-VL在各种视觉理解任务上都取

目录更大规模的语言模型多模态输入多任务输出性能表现github:GitHub-OpenGVLab/InternVL:[CVPR2024Oral]InternVLFamily:APioneeringOpen-SourceAlternativetoGPT-4o.接近GPT-4o表现的可商用开源多模态对话模型论文：https://arxiv.org/pdf/2404.16821（还是

产品密钥//这些是产品安装秘钥不是激活秘钥!Windows10专业版VK7JG-NPHTM-C97JM-9MPGT-3V66TWindows10专业版VL版W269N-WFGWX-YVC9B-4J6C9-T83GXWindows10企业版XGVPP-NMH47-7TTHJ-W3FW7-8HV2CWindows10企业版VL版NPPR9-FWDCX-D2C8J-H872K-2YT43Windows10教育版YNM

        SIFT的原理以及逻辑过程我就不细说了，网上有很多的教程大家可以参考，今天我主要是对SIFT的源码进行细致的分析，包括代码中的各种细节也都会一一讲解。        我是先贴代码然后做解释std::unique_ptr<Regions>Describe(constimage::Image<unsi

​引子最近看新闻博客说零一科技的Yi-VL-Plus视觉大模型效果很不错，那就想着尝尝鲜。这是第四篇关于视觉大模型的博客。之前有写过一篇零一科技的chat大模型零一科技Yi-34BChat大模型环境搭建&推理_python部署大模型yi-34b-chat-CSDN博客，感兴趣的童鞋可以移步。我个人始终觉得大

引子这几天阿里的Qwen2.5大模型在大模型圈引起了轰动，号称地表最强中文大模型。前面几篇也写了QWen的微调等，视觉语言模型也写了一篇CogVLM，感兴趣的小伙伴可以移步https://blog.csdn.net/zzq1989_/article/details/138118608?spm=1001.2014.3001.5501。前面也写过一篇智谱AI的视觉

SolutionP9030[COCI2022-2023#1]Berilij本题解转载翻译自官方题解：COCI2022/2023CONTEST1Part1让我们定义图形\(G\)，顶点代表飞船，边代表两艘飞船外部接触的情况。此外，让边的边权成为它所连接的圆之间的距离。现在的任务等同于为顶点找到非负值，使得每条边所连接的两个顶

golang的内存占用是如何构成的呢?unsafe.SizeOf()转载：如何在Go中获取变量的内存大小？--CSDN问答如果传递一个未初始化的变量，unsafe.Sizeof()与reflect.Type.Size()将只返回传递的变量的类型的大小，并不递归地遍历数据结构并增加所指向变量的大小。切片是一个相对简单的结构体st

  1.引言以下是《riscv-v-spec-1.0.pdf》文档的关键内容：这是一份关于向量扩展的详细技术文档，内容覆盖了向量指令集的多个关键方面，如向量寄存器状态映射、向量指令格式、向量加载和存储操作、向量内存对齐约束、向量内存一致性模型、向量算术指令格式、向量整数和浮点算术

文章概述本文通过某项目一次针对对象类型中一些不支持的功能项进行代码改造为契机，重新回顾和熟悉了对象类型继承，子父对象转换，函数重载等概念和应用，包括集合类型的一些编码应用场景。通过这个案例可以快速帮助我们熟悉和深刻对PSLQL对象类型和集合类型能力域的掌握。一，问题背景

MatCovNet官网http://www.vlfeat.org/matconvnet/ 深度学习在objecttracking中的使用也越来越多，从去年的VOT结果来看，很多tracker都应用了convolution feature，整体效果都比之前的方法提高了一大截，所以学习deeplearning需要提上日程了。看了HCF以及C-COT的源码，都运用到了matl

两类多模态大模型原生多模特模型和多个单模型拼接原生多模态模型意味着这些模型是从一开始的设计阶段，就是用于处理多种模态（包括文本、图像、音频、视频等）的数据。把不同的单个模型拼接起来使得模型具备多模态能力这种做法也比较好理解，比如之前社区开源的Qwen-VL[1]，它就是Qwen-7B

link发现对于一个没有船的点\(x_i\)，代价是\(V_l\times(r-x_i)\)。所以对于一段没有船的区间\([L,R]\)，代价是\(\sum\limits_L^RV_l\times(r-x_i)\)。由于\(V_l\)和\(r\)都是定值，所以可以变为\(V_l\times(R-L+1)\timesr-V_l\times\sum\limits_L^Rx_i\)。这个东西可

\(\color{black}{\textttN}\color{red}{\texttt{ityacke}}\)瑞萍：废（三声）物。定义连续段为区间\([l,r]\)，其中\([l,r]\)排序后值域连续。定义本原连续段为任意连续段与其无交或包含的连续段。把所有本原连续段依包含/分割组织成的树，叫析合树（显然此成立）。析合树有两类点，析点和

[20231105]降序索引的疑问.txt--//我们生产系统有一套系统我以前维护过,出现一个奇葩现象,建立一堆降序索引,实际上完全没有必要,最后我改了许多索引为普通索引.--//由于可能后续维护或者可能是我遗漏了(当然还有可能索引太大我没有修改),还是有一些索引没改过来.--//我讲过降序索

P5227[AHOI2013]连通图（膜拜并感谢@Genius_Z给予本题解思路）因为这一题是线段树合并板题，所以我们使用LCT。考虑最暴力的想法，维护一棵树和很多不在树上的边，每一次询问就暴力拆边，从那些没有被禁的边里面补到树上。这个时候我们就会发现，每次“补边”的操作非常的消耗时间。

基于STM32F103C8T6固件库相关配置：引入固件库的项目新建工程：启动文件:缩写释义Flash容量型号LD_VL小容量产品16-32KSTM32F100MD_VL中容量产品64-128KSTM32F100HD_VL大容量产品256-512KSTM32F100LD小容量产品16-32KSTM32F101/102/103MD中