Welche Technologie kann Iframe ersetzen?

In diesem Artikel wird das Problem der genauen Erkennung von Objekten aus verschiedenen Blickwinkeln (z. B. Perspektive und Vogelperspektive) beim autonomen Fahren untersucht, insbesondere wie die Transformation von Merkmalen aus der Perspektive (PV) in den Raum aus der Vogelperspektive (BEV) effektiv ist implementiert über das Modul Visual Transformation (VT). Bestehende Methoden lassen sich grob in zwei Strategien unterteilen: 2D-zu-3D- und 3D-zu-2D-Konvertierung. 2D-zu-3D-Methoden verbessern dichte 2D-Merkmale durch die Vorhersage von Tiefenwahrscheinlichkeiten, aber die inhärente Unsicherheit von Tiefenvorhersagen, insbesondere in entfernten Regionen, kann zu Ungenauigkeiten führen. Während 3D-zu-2D-Methoden normalerweise 3D-Abfragen verwenden, um 2D-Features abzutasten und die Aufmerksamkeitsgewichte der Korrespondenz zwischen 3D- und 2D-Features über einen Transformer zu lernen, erhöht sich die Rechen- und Bereitstellungszeit.

Der Artikel von StableDiffusion3 ist endlich da! Dieses Modell wurde vor zwei Wochen veröffentlicht und verwendet die gleiche DiT-Architektur (DiffusionTransformer) wie Sora. Nach seiner Veröffentlichung sorgte es für großes Aufsehen. Im Vergleich zur Vorgängerversion wurde die Qualität der von StableDiffusion3 generierten Bilder erheblich verbessert. Es unterstützt jetzt Eingabeaufforderungen mit mehreren Themen, und der Textschreibeffekt wurde ebenfalls verbessert, und es werden keine verstümmelten Zeichen mehr angezeigt. StabilityAI wies darauf hin, dass es sich bei StableDiffusion3 um eine Reihe von Modellen mit Parametergrößen von 800 M bis 8 B handelt. Durch diesen Parameterbereich kann das Modell direkt auf vielen tragbaren Geräten ausgeführt werden, wodurch der Einsatz von KI deutlich reduziert wird

Die Trajektorienvorhersage spielt eine wichtige Rolle beim autonomen Fahren. Unter autonomer Fahrtrajektorienvorhersage versteht man die Vorhersage der zukünftigen Fahrtrajektorie des Fahrzeugs durch die Analyse verschiedener Daten während des Fahrvorgangs. Als Kernmodul des autonomen Fahrens ist die Qualität der Trajektorienvorhersage von entscheidender Bedeutung für die nachgelagerte Planungssteuerung. Die Trajektorienvorhersageaufgabe verfügt über einen umfangreichen Technologie-Stack und erfordert Vertrautheit mit der dynamischen/statischen Wahrnehmung des autonomen Fahrens, hochpräzisen Karten, Fahrspurlinien, Fähigkeiten in der neuronalen Netzwerkarchitektur (CNN&GNN&Transformer) usw. Der Einstieg ist sehr schwierig! Viele Fans hoffen, so schnell wie möglich mit der Flugbahnvorhersage beginnen zu können und Fallstricke zu vermeiden. Heute werde ich eine Bestandsaufnahme einiger häufiger Probleme und einführender Lernmethoden für die Flugbahnvorhersage machen! Einführungsbezogenes Wissen 1. Sind die Vorschaupapiere in Ordnung? A: Schauen Sie sich zuerst die Umfrage an, S

Am 23. September wurde das Papier „DeepModelFusion:ASurvey“ von der National University of Defense Technology, JD.com und dem Beijing Institute of Technology veröffentlicht. Deep Model Fusion/Merging ist eine neue Technologie, die die Parameter oder Vorhersagen mehrerer Deep-Learning-Modelle in einem einzigen Modell kombiniert. Es kombiniert die Fähigkeiten verschiedener Modelle, um die Verzerrungen und Fehler einzelner Modelle zu kompensieren und so eine bessere Leistung zu erzielen. Die tiefe Modellfusion bei groß angelegten Deep-Learning-Modellen (wie LLM und Basismodellen) steht vor einigen Herausforderungen, darunter hohe Rechenkosten, hochdimensionaler Parameterraum, Interferenzen zwischen verschiedenen heterogenen Modellen usw. Dieser Artikel unterteilt bestehende Methoden zur Tiefenmodellfusion in vier Kategorien: (1) „Musterverbindung“, die Lösungen im Gewichtsraum über einen verlustreduzierenden Pfad verbindet, um eine bessere anfängliche Modellfusion zu erzielen

Bitte beachten Sie, dass dieser kantige Mann die Stirn runzelt und über die Identität der „ungebetenen Gäste“ vor ihm nachdenkt. Es stellte sich heraus, dass sie sich in einer gefährlichen Situation befand, und als ihr dies klar wurde, begann sie schnell mit der mentalen Suche nach einer Strategie zur Lösung des Problems. Letztendlich entschloss sie sich, vom Unfallort zu fliehen, dann so schnell wie möglich Hilfe zu suchen und sofort Maßnahmen zu ergreifen. Gleichzeitig dachte die Person auf der Gegenseite das Gleiche wie sie... In „Minecraft“ gab es eine solche Szene, in der alle Charaktere von künstlicher Intelligenz gesteuert wurden. Jeder von ihnen hat eine einzigartige Identität. Das zuvor erwähnte Mädchen ist beispielsweise eine 17-jährige, aber kluge und mutige Kurierin. Sie haben die Fähigkeit, sich zu erinnern und zu denken und in dieser kleinen Stadt in Minecraft wie Menschen zu leben. Was sie antreibt, ist ein brandneues,

Um das Scrollen eines Iframes zu überwachen, sind bestimmte Codebeispiele erforderlich. Wenn wir das Iframe-Tag verwenden, um andere Webseiten in eine Webseite einzubetten, müssen wir manchmal bestimmte Vorgänge für den Inhalt im Iframe ausführen. Eine der häufigsten Anforderungen besteht darin, auf das Scroll-Ereignis des Iframes zu warten, damit der entsprechende Code beim Scrollen ausgeführt werden kann. Im Folgenden wird die Verwendung von JavaScript zum Überwachen des Scrollens eines Iframes vorgestellt und spezifische Codebeispiele als Referenz bereitgestellt. Holen Sie sich zuerst das iframe-Element

Oben geschrieben & Nach persönlichem Verständnis des Autors ist die bildbasierte 3D-Rekonstruktion eine anspruchsvolle Aufgabe, bei der aus einer Reihe von Eingabebildern auf die 3D-Form eines Objekts oder einer Szene geschlossen werden muss. Lernbasierte Methoden haben wegen ihrer Fähigkeit, 3D-Formen direkt abzuschätzen, Aufmerksamkeit erregt. Dieser Übersichtsartikel konzentriert sich auf modernste 3D-Rekonstruktionstechniken, einschließlich der Generierung neuartiger, unsichtbarer Ansichten. Es wird ein Überblick über die jüngsten Entwicklungen bei Gaußschen Splash-Methoden gegeben, einschließlich Eingabetypen, Modellstrukturen, Ausgabedarstellungen und Trainingsstrategien. Auch ungelöste Herausforderungen und zukünftige Ausrichtungen werden besprochen. Angesichts der rasanten Fortschritte auf diesem Gebiet und der zahlreichen Möglichkeiten zur Verbesserung der 3D-Rekonstruktionsmethoden scheint eine gründliche Untersuchung des Algorithmus von entscheidender Bedeutung zu sein. Daher bietet diese Studie einen umfassenden Überblick über die jüngsten Fortschritte in der Gaußschen Streuung. (Wischen Sie mit dem Daumen nach oben

Redis ist ein Open-Source-Hochleistungs-Schlüsselwert-Datenbanksystem, das aufgrund seiner schnellen Lese- und Schreibgeschwindigkeit, der Unterstützung mehrerer Datentypen und der umfangreichen Datenstrukturen häufig in Echtzeit-Ranking-Systemen verwendet wird. Das Echtzeit-Ranking-System bezieht sich auf ein System, das Daten nach bestimmten Bedingungen sortiert, wie z. B. Punkterankings in Spielen, Verkaufsrankings im E-Commerce usw. In diesem Artikel werden die Schlüsseltechnologien vorgestellt, die Redis beim Aufbau eines Echtzeit-Rankingsystems verwendet, sowie spezifische Codebeispiele. Der Inhalt umfasst die folgenden Teile: Berechnung der Redis-Datentypsortierung