Kursus Pertengahan  11331

Pengenalan Kursus："Tutorial Video Pengimbangan Beban Linux Rangkaian IT Kajian sendiri" terutamanya melaksanakan pengimbangan beban Linux dengan melaksanakan operasi skrip pada web, lvs dan Linux di bawah nagin.

Kursus Maju  17634

Pengenalan Kursus："Tutorial Video MySQL Shang Xuetang" memperkenalkan anda kepada proses dari pemasangan hingga menggunakan pangkalan data MySQL, dan memperkenalkan operasi khusus setiap pautan secara terperinci.

Kursus Maju  11347

Pengenalan Kursus："Tutorial Video Paparan Contoh Bahagian Hadapan Brothers Band" memperkenalkan contoh teknologi HTML5 dan CSS3 kepada semua orang, supaya semua orang boleh menjadi lebih mahir dalam menggunakan HTML5 dan CSS3.

Pengenalan Kursus：Peta Boleh Skala: Pembelajaran Peta Boleh Skala untuk Pembinaan Peta HD Vektor Jarak Jauh Dalam Talian Sila klik pautan berikut untuk membaca kertas: https://arxiv.org/pdf/2310.13378.pdf Pautan kod: https://github.com/ jingy1yu /ScalableMap Penulis adalah dari Universiti Wuhan Idea kertas: Kertas kerja ini mencadangkan proses hujung ke hujung yang baru untuk membina peta ketepatan tinggi (HD) vektor jarak jauh menggunakan penderia kamera yang dipasang pada kenderaan. Perwakilan vektor bagi peta berketepatan tinggi menggunakan poligaris dan poligon untuk mewakili ciri peta, yang digunakan secara meluas oleh tugas hiliran. Walau bagaimanapun, penyelesaian terdahulu yang direka dengan merujuk kepada pengesanan sasaran dinamik mengabaikan peta linear

2023-10-31 komen 0  1246

Pengenalan Kursus：CorelDRAW ialah perisian reka bentuk gambar yang sangat mudah digunakan Ia mempunyai banyak fungsi berkuasa yang boleh membantu pengguna mereka bentuk pelbagai gambar dan teks yang cantik dan kreatif. Kebanyakan kesan teks ini dibuat dengan siluet haiwan atau tumbuhan kecil, jadi kita perlu menyediakan bahan vektor jenis ini Mari lihat butirannya. Operasi khusus adalah seperti berikut: 1. Buka perisian CorelDRAW dan gantikan bahan vektor Jika ia bukan imej vektor, klik [Tracing Bitmap] untuk menukar 2. Gunakan [Pen Tool] untuk membulatkan bahagian teks akan diganti. 3. Pilih bahan siluet dan lengkung yang dilukis, klik Intersect, ekstrak ekor dan klik Permudahkan untuk mengeluarkan ekor daripada bahan asal

2024-02-09 komen 0  1252

Pengenalan Kursus：Ditulis sebelum ini: Pemahaman peribadi pengarang ialah membina peta berketepatan tinggi bervektor berdasarkan data penderia dalam masa nyata adalah penting untuk tugas hiliran seperti ramalan dan perancangan, dan boleh mengimbangi prestasi masa nyata berketepatan tinggi luar talian yang lemah. peta. Dengan perkembangan pembelajaran mendalam, pembinaan peta berketepatan tinggi bervektor dalam talian telah muncul secara beransur-ansur, dan kerja-kerja perwakilan seperti HDMapNet, MapTR, dll. telah muncul satu demi satu. Walau bagaimanapun, kaedah pembinaan peta berketepatan tinggi vektor sedia ada tidak mempunyai penerokaan sifat geometri unsur peta (termasuk bentuk unsur, menegak, selari dan perhubungan geometri lain). Sifat geometri peta berketepatan tinggi bervektor Peta berketepatan tinggi bervektor sangat mengabstraksi unsur-unsur di jalan raya dan mewakili setiap elemen peta sebagai jujukan titik dua dimensi. Reka bentuk jalan bandar mempunyai spesifikasi khusus, contohnya, pejalan kaki

2023-12-15 komen 0  590

Pengenalan Kursus：IT House melaporkan pada 1 Jun bahawa hujung minggu lalu versi beta Adobe Photoshop melancarkan alat sintesis imej AI yang dipanggil "GenerativeFill". Fungsi ini telah popular di kalangan netizen sejak pelancarannya. Banyak karya yang sangat kreatif dihasilkan. Fungsi "GenerativeFill" menggunakan model sintesis imej "Adobe Firefly", yang belajar daripada berjuta-juta imej bahan Adobe untuk menjana sambungan yang munasabah berdasarkan imej yang diberikan. Pengguna juga boleh memasukkan gesaan teks untuk membimbing AI menghasilkan pemandangan tertentu, dengan itu memperoleh hasil yang lebih hebat. Sebagai contoh, sesetengah netizen menggunakan alat ini untuk mengembangkan alat Mike

2023-06-04 komen 0  1114

Pengenalan Kursus：VisionTransformer (VIT) ialah model klasifikasi imej berasaskan Transformer yang dicadangkan oleh Google. Tidak seperti model CNN tradisional, VIT mewakili imej sebagai jujukan dan mempelajari struktur imej dengan meramalkan label kelas imej. Untuk mencapai matlamat ini, VIT membahagikan imej input kepada berbilang patch dan menggabungkan piksel dalam setiap patch melalui saluran dan kemudian melakukan unjuran linear untuk mencapai dimensi input yang dikehendaki. Akhir sekali, setiap tampalan diratakan menjadi satu vektor, membentuk urutan input. Melalui mekanisme perhatian kendiri Transformer, VIT dapat menangkap hubungan antara tampalan yang berbeza dan melakukan pengekstrakan ciri dan ramalan klasifikasi yang berkesan. Perwakilan imej bersiri ini ialah

2024-01-23 komen 0  1394