数据模型高清图片

24 Apr 2024

第一步：在Excel中右击图片，点击【另存为图片】。第二步：保存类型里选择：TIFF格式。第三步：保存的图片默认为330dpi，容量为330k，清晰度已经非常不错了。第四步：如果你想要更高的dpi，或者矢量格式的图片，可通过PPT另存为PDF格式，再用PS把PDF转换为tif实现。

06 May 2024

作者|PengfeiZheng单位|USTC,HKBUTMLRGroup近年来，生成AI的迅猛发展为文本到图像生成、视频生成等令人瞩目的领域注入了强大的动力。这些技术的核心在于扩散模型的应用。扩散模型首先通过定义一个不断加噪声的前向过程来将图片逐步变为高斯噪声，再通过逆向过程将高斯噪声逐步去噪，变为清晰图片以得到真实样本。其中扩散常微分模型被用于生成的图片的插值数值，这在生成视频以及一些广告创意上有着极大的应用潜力。然而，我们注意到，当这种方法应用于自然图片时，插值出的图片效果往往很难如人意。在

06 Jun 2023

论文地址：https://arxiv.org/abs/2305.11147代码地址：https://github.com/salesforce/UniControl项目主页：https://shorturl.at/lmMX6引言：StableDiffusion表现出了强大的视觉生成能力。然而，它们在生成具有空间、结构或几何控制的图像方面常常表现不足。ControlNet[1]和T2I-adpater[2]等工作实现针对不同模态的可控图片生成，但能够在单一统一的模型中适应各种视觉条件，仍然是一个未

21 Jul 2023

Vue和ECharts4Taro3高级教程：如何实现混合图表类型的数据可视化引言：在现代数据分析和可视化中，混合图表类型的数据展示已经成为一种常见的需求。常见的混合图表类型包括折线图、柱状图、饼图等等。本文将介绍如何使用Vue框架和ECharts4Taro3库来实现混合图表类型的数据可视化。一、安装和配置环境首先，我们需要安装Vue和Taro，并创建一个新的

14 Jan 2024

大规模语言模型（LLMs）在许多重要任务中展现出了引人注目的能力，包括自然语言理解、语言生成和复杂推理，并对社会产生了深远的影响。然而，这些出色的能力却需要大量的训练资源（如左图所示）和较长的推理时间（如右图所示）。因此，研究人员需要开发有效的技术手段来解决它们的效率问题。此外，从图的右侧还可以看出，一些高效的LLMs（LanguageModels）如Mistral-7B，已经成功应用于LLMs的设计和部署中。这些高效的LLMs在保持与LLaMA1-33B相近的准确性的同时，能够大大减少推理内存

04 Mar 2024

图神经网络（GNNs）善于利用图的结构信息进行推断，但通常需要进行特定领域的调优，以实现最佳性能，这使得它们在不同任务之间的泛化能力受到限制。大型语言模型（LLM）在图推理方面具有更强的跨任务和泛化能力，但通常在特定任务上表现不如专用的图神经网络模型。当前图推理相关研究往往忽略了视觉信息在图推理中的重要性，无论是传统的图神经网络还是基于大型语言模型的图推理方法。然而，人类会通过视觉特征高效和准确地完成图任务，例如判断图中是否存在环。因此，探究视觉形态的图信息在图推理中的作用具有重要意义。更具体地