Grounded-Segment-Anything实现目标分割、检测与风格迁移 文章目录 Grounded-Segment-Anything实现目标分割、检测与风格迁移一、Segment-Anything介绍二、Grounded-Segment-Anything1、简介2、测试 一、Segment-Anything介绍 代码链接：https://github.com/facebookresearch/segment-anything 论文地址&#xff1a 继续阅读

大佬蓝鸟ID: sundyme零编程经验，通过 GPT-4 十分钟开发了一个浏览器插件，并成功运行，实现了需求目标！太不可思意了，真正体会到了自然语言编程的魅力！ 下一步是利用Pinterest 的 API 接口实现自动发图，已经生成好了代码和步骤（看着挺靠谱），等明天开发者权限审核下来验证。下面推文是详细过程1. 先讲一下背景：Midjour 继续阅读

1. 引言 作者首先阐述了此项研究的目的，那就是开发一个可提示的（promptable）模型，在大型数据集上通过特定的任务对其进行预训练，使之具有很强的泛化性，即能够通过提示（prompt）解决新数据集上的一系列下游分割任务。 实现此目的需要解决的问题包括： 什么样的任务可以具有zero-shot的泛化性？对应的网络结构是怎样的？什么 继续阅读

我们先以一个最简单的实例来了解模拟登录后页面的抓取过程，其原理在于模拟登录后 Cookies 的维护。 1. 本节目标 本节将讲解以 GitHub 为例来实现模拟登录的过程，同时爬取登录后才可以访问的页面信息，如好友动态、个人信息等内容。 我们应该都听说过 GitHub，如果在我们在 Github 上关注了某些人，在登录之后就会看到他们最近的动态信息，比如他们最近收藏了哪个 Repository，创建了哪个组织，推送了哪些代码。但是退出登录之后，我们就无 继续阅读

  深度学习实例分割篇——Mask RCNN原理详解篇 写在前面 在前面的文章中，我已经为大家介绍过深度学习中的物体分类、目标检测和语义分割，感兴趣的可以进入我的主页了解详情。我尽量通俗的为大家介绍各种网络结构原理，并配合代码帮助大家深入理解，感兴趣的快来和我一起学习吧，让我们共同进步。🥂🥂🥂 今天为大家讲解Mask RCNN的原理，在阅 继续阅读

普通公司小项目，传统更新线上代码是每次ftp/sftp上传，或提交到svn/git后再ssh到线上环境中去手动拉取代码，十分麻烦，虽然用上了版本控制，逼格还是不够高啊！现在的线上仓库都支持hook技术，可以很方便的实现代码的自动化管理。比如我现在使用gitee.com仓库的webhook功能，监听master分支有push动作时，可以自动通过设置的hook通知生产环境中的脚本执行git pull拉取代码，自动更新，非常方便。1. 设置并使用公钥实现免密码目标环境中使用ssh-keygen -t 继续阅读

💥1 概述 多目标优化表示对具备多个目标函数的问题的优化。通常的，可以将其表述为 最大化问题如下： 为了利用灰狼优化算法执行多目标优化，需要集成了两个新的部分[63]。第一个是外部存档，它负责存储到目前为止获得的非支配的 Pareto 最优解。第二个组成部分是领导者选择策略，有助于选择 α,β 和 δ 解决方案作为存档中狩猎过程的领导者。 （1）外部存档 外部存 继续阅读

文章目录一、strlen - 求字符串长度1.函数介绍2.模拟实现（三种方式）二、strstr - 字符串查找1.函数介绍2.模拟实现三、strtok - 字符串分割四、strerror、perror - 错误报告函数1.strerror2.perror 一、strlen - 求字符串长度 1.函数介绍 size_t strlen( const char *string ); strlen函数是一个用于求字符串长度的库函数。它的参数是被求长度的字符串的 继续阅读

文章目录 1049. 最后一块石头的重量 II思路思路代码官方题解困难 494.目标和思路思路代码困难 474.一和零思路思路代码困难 今日收获 1049. 最后一块石头的重量 II 1049.最后一块石头的重量 II 思路 和分割等和子集一样，除2作为背包容量。 思路代码 func lastStoneWeightII(stones []int) int {sum:=0for _,v:=range stones{sum+&#61 继续阅读

4月5日，Facebook母公司Meta在推特宣布推出SAM模型（Segment Anything Model）并开源。该模型能够查找和分割图像和视频中的任何对象，实现一键抠图。同日，Meta还发布了自称有史以来最大的图像注释数据集，以及30页详解论文《Segment Anything》。 11 亿 + 掩码数据集可提取！    Meta研发团队在官网上发布了关于Segment 继续阅读

目录 前言 一、插入排序 时间复杂度 空间复杂度 代码实现（升序） 二、希尔排序 时间复杂度 空间复杂度 代码实现 三、选择排序 时间复杂度 空 继续阅读

标题有点长，但是基本也说明出了这篇文章的主旨，那就是利用GPT AI智能回答自己设置好的问题 既能实现自己的AI知识库机器人，又能节省ChatGPT调用的token成本费用。 代码仓库地址 document.ai: 基于GPT3.5的通用本地知识库解决方案 下面图片是整个流程： 导入知识库数据 利用openai的向量接口生成向量数据，然后导入到向量数据库qdrant 这段代码会将指定目录下的所有文件读取出来， 继续阅读