Tutoriel de base pour les débutants sur PS

Kimi : En une seule phrase, un PPT est prêt en seulement dix secondes. PPT est tellement ennuyeux ! Pour tenir une réunion, vous devez avoir un PPT ; pour rédiger un rapport hebdomadaire, vous devez avoir un PPT ; pour solliciter des investissements, vous devez présenter un PPT ; même pour accuser quelqu'un de tricherie, vous devez envoyer un PPT ; L'université ressemble plus à une spécialisation PPT. Vous regardez le PPT en classe et faites le PPT après les cours. Peut-être que lorsque Dennis Austin a inventé le PPT il y a 37 ans, il ne s'attendait pas à ce qu'un jour le PPT devienne aussi répandu. Parler de notre dure expérience de création de PPT nous fait monter les larmes aux yeux. "Il m'a fallu trois mois pour réaliser un PPT de plus de 20 pages, et je l'ai révisé des dizaines de fois. J'avais envie de vomir quand j'ai vu le PPT." "À mon apogée, je faisais cinq PPT par jour, et même ma respiration." était PPT." Si vous avez une réunion impromptue, vous devriez le faire

Tôt le matin du 20 juin, heure de Pékin, CVPR2024, la plus grande conférence internationale sur la vision par ordinateur qui s'est tenue à Seattle, a officiellement annoncé le meilleur article et d'autres récompenses. Cette année, un total de 10 articles ont remporté des prix, dont 2 meilleurs articles et 2 meilleurs articles étudiants. De plus, il y a eu 2 nominations pour les meilleurs articles et 4 nominations pour les meilleurs articles étudiants. La conférence la plus importante dans le domaine de la vision par ordinateur (CV) est la CVPR, qui attire chaque année un grand nombre d'instituts de recherche et d'universités. Selon les statistiques, un total de 11 532 articles ont été soumis cette année, dont 2 719 ont été acceptés, avec un taux d'acceptation de 23,6 %. Selon l'analyse statistique des données CVPR2024 du Georgia Institute of Technology, du point de vue des sujets de recherche, le plus grand nombre d'articles est la synthèse et la génération d'images et de vidéos (Imageandvideosyn

Après la pluie en été, vous pouvez souvent voir une scène météorologique spéciale magnifique et magique : l'arc-en-ciel. C’est aussi une scène rare que l’on peut rencontrer en photographie, et elle est très photogénique. Il y a plusieurs conditions pour qu’un arc-en-ciel apparaisse : premièrement, il y a suffisamment de gouttelettes d’eau dans l’air, et deuxièmement, le soleil brille sous un angle plus faible. Par conséquent, il est plus facile de voir un arc-en-ciel l’après-midi, après que la pluie s’est dissipée. Cependant, la formation d'un arc-en-ciel est grandement affectée par les conditions météorologiques, la lumière et d'autres conditions, de sorte qu'il ne dure généralement que peu de temps, et la meilleure durée d'observation et de prise de vue est encore plus courte. Alors, lorsque vous rencontrez un arc-en-ciel, comment pouvez-vous l'enregistrer correctement et prendre des photos de qualité ? 1. Recherchez les arcs-en-ciel En plus des conditions mentionnées ci-dessus, les arcs-en-ciel apparaissent généralement dans la direction de la lumière du soleil, c'est-à-dire que si le soleil brille d'ouest en est, les arcs-en-ciel sont plus susceptibles d'apparaître à l'est.

Rédacteur du Machine Power Report : Yang Wen La vague d’intelligence artificielle représentée par les grands modèles et l’AIGC a discrètement changé notre façon de vivre et de travailler, mais la plupart des gens ne savent toujours pas comment l’utiliser. C'est pourquoi nous avons lancé la rubrique « AI in Use » pour présenter en détail comment utiliser l'IA à travers des cas d'utilisation de l'intelligence artificielle intuitifs, intéressants et concis et stimuler la réflexion de chacun. Nous invitons également les lecteurs à soumettre des cas d'utilisation innovants et pratiques. Lien vidéo : https://mp.weixin.qq.com/s/2hX_i7li3RqdE4u016yGhQ Récemment, le vlog de la vie d'une fille vivant seule est devenu populaire sur Xiaohongshu. Une animation de style illustration, associée à quelques mots de guérison, peut être facilement récupérée en quelques jours seulement.

Nous savons que le LLM est formé sur des clusters informatiques à grande échelle utilisant des données massives. Ce site a présenté de nombreuses méthodes et technologies utilisées pour aider et améliorer le processus de formation LLM. Aujourd'hui, ce que nous souhaitons partager est un article qui approfondit la technologie sous-jacente et présente comment transformer un ensemble de « bare metals » sans même un système d'exploitation en un cluster informatique pour la formation LLM. Cet article provient d'Imbue, une startup d'IA qui s'efforce d'atteindre une intelligence générale en comprenant comment les machines pensent. Bien sûr, transformer un tas de « bare metal » sans système d'exploitation en un cluster informatique pour la formation LLM n'est pas un processus facile, plein d'exploration et d'essais et d'erreurs, mais Imbue a finalement réussi à former un LLM avec 70 milliards de paramètres et dans. le processus s'accumule

La génération augmentée par récupération (RAG) est une technique qui utilise la récupération pour améliorer les modèles de langage. Plus précisément, avant qu'un modèle de langage ne génère une réponse, il récupère les informations pertinentes à partir d'une vaste base de données de documents, puis utilise ces informations pour guider le processus de génération. Cette technologie peut considérablement améliorer l'exactitude et la pertinence du contenu, atténuer efficacement le problème des hallucinations, augmenter la vitesse de mise à jour des connaissances et améliorer la traçabilité de la génération de contenu. RAG est sans aucun doute l’un des domaines de recherche les plus passionnants en matière d’intelligence artificielle. Pour plus de détails sur RAG, veuillez vous référer à l'article de la rubrique de ce site "Quelles sont les nouveautés de RAG, spécialisée dans le rattrapage des défauts des grands modèles ?" Cette revue l'explique clairement. Mais RAG n'est pas parfait et les utilisateurs rencontrent souvent des « problèmes » lorsqu'ils l'utilisent. Récemment, la solution avancée d'IA générative de NVIDIA

Le 24 juillet, Keling AI, grand modèle de génération vidéo Kuaishou, a annoncé que le modèle de base avait de nouveau été mis à niveau et était entièrement ouvert aux tests internes. Kuaishou a déclaré que afin de permettre à davantage d'utilisateurs d'utiliser Keling AI et de mieux répondre aux différents niveaux d'utilisation des créateurs, il lancera désormais également officiellement un système d'adhésion pour différentes catégories de créateurs, sur la base de tests internes entièrement ouverts. membres. Fournir des services fonctionnels exclusifs correspondants. Dans le même temps, le modèle de base de Keling AI a également été à nouveau mis à niveau pour améliorer encore l'expérience utilisateur. L'effet de modèle de base a été mis à niveau pour améliorer encore l'expérience utilisateur. Depuis sa sortie il y a plus d'un mois, Keling AI a été mis à niveau et itéré à plusieurs reprises. Avec le lancement de ce système d'adhésion, l'effet de modèle de base de Keling AI a été amélioré. à nouveau subi une transformation. La première est que la qualité de l'image a été considérablement améliorée et les effets visuels générés grâce au modèle de base amélioré.

Lors de la prise de vue quotidienne, de nombreuses personnes rencontrent cette situation : les photos sur l'appareil photo semblent être exposées normalement, mais après avoir exporté les photos, ils constatent que leur véritable forme est loin du rendu de l'appareil photo, et il y a évidemment un problème d'exposition. Affectée par la lumière ambiante, la luminosité de l'écran et d'autres facteurs, cette situation est relativement normale, mais elle nous apporte aussi une révélation : lorsque l'on regarde et analyse des photos, il faut apprendre à lire des histogrammes. Alors, qu’est-ce qu’un histogramme ? En termes simples, un histogramme est une forme d'affichage de la répartition de la luminosité des pixels d'une photo : horizontalement, l'histogramme peut être grossièrement divisé en trois parties, le côté gauche est la zone d'ombre, le milieu est la zone de tons moyens et le côté droit est la zone d'ombre. zone de surbrillance ; à gauche se trouve la zone noire morte dans les ombres, tandis qu'à l'extrême droite se trouve la zone déversée dans les hautes lumières. L'axe vertical représente la répartition spécifique des pixels