动态查询输出数据
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开源！超越ZoeDepth！ DepthFM：快速且精确的单目深度估计！
Apr 03, 2024 pm 12:04 PM
0.这篇文章干了啥？提出了DepthFM：一个多功能且快速的最先进的生成式单目深度估计模型。除了传统的深度估计任务外，DepthFM还展示了在深度修复等下游任务中的最先进能力。DepthFM效率高，可以在少数推理步骤内合成深度图。下面一起来阅读一下这项工作~1.论文信息标题：DepthFM:FastMonocularDepthEstimationwithFlowMatching作者：MingGui,JohannesS.Fischer,UlrichPrestel,PingchuanMa,Dmytr
将VirtualBox固定磁盘转换为动态磁盘，反之亦然
Mar 25, 2024 am 09:36 AM
在创建虚拟机时，系统会要求您选择磁盘类型，您可以选择固定磁盘或动态磁盘。如果您选择了固定磁盘，后来意识到需要动态磁盘，或者相反，该怎么办?好!你可以把一种转换成另一种。在这篇文章中，我们将看到如何将VirtualBox固定磁盘转换为动态磁盘，反之亦然。动态磁盘是一种虚拟硬盘，它最初具有较小的大小，随着您在虚拟机中存储数据，其大小会相应增长。动态磁盘在节省存储空间方面非常高效，因为它们只占用所需的主机存储空间。然而，随着磁盘容量的扩展，可能会稍微影响计算机的性能。固定磁盘和动态磁盘是虚拟机中常用的
谷歌狂喜：JAX性能超越Pytorch、TensorFlow！或成GPU推理训练最快选择
Apr 01, 2024 pm 07:46 PM
谷歌力推的JAX在最近的基准测试中性能已经超过Pytorch和TensorFlow，7项指标排名第一。而且测试并不是在JAX性能表现最好的TPU上完成的。虽然现在在开发者中，Pytorch依然比Tensorflow更受欢迎。但未来，也许有更多的大模型会基于JAX平台进行训练和运行。模型最近，Keras团队为三个后端（TensorFlow、JAX、PyTorch）与原生PyTorch实现以及搭配TensorFlow的Keras2进行了基准测试。首先，他们为生成式和非生成式人工智能任务选择了一组主流
iPhone上的蜂窝数据互联网速度慢：修复
May 03, 2024 pm 09:01 PM
在iPhone上面临滞后，缓慢的移动数据连接？通常，手机上蜂窝互联网的强度取决于几个因素，例如区域、蜂窝网络类型、漫游类型等。您可以采取一些措施来获得更快、更可靠的蜂窝互联网连接。修复1–强制重启iPhone有时，强制重启设备只会重置许多内容，包括蜂窝网络连接。步骤1–只需按一次音量调高键并松开即可。接下来，按降低音量键并再次释放它。步骤2–该过程的下一部分是按住右侧的按钮。让iPhone完成重启。启用蜂窝数据并检查网络速度。再次检查修复2–更改数据模式虽然5G提供了更好的网络速度，但在信号较弱
特斯拉机器人进厂打工，马斯克：手的自由度今年将达到22个！
May 06, 2024 pm 04:13 PM
特斯拉机器人Optimus最新视频出炉，已经可以在厂子里打工了。正常速度下，它分拣电池（特斯拉的4680电池）是这样的：官方还放出了20倍速下的样子——在小小的“工位”上，拣啊拣啊拣：这次放出的视频亮点之一在于Optimus在厂子里完成这项工作，是完全自主的，全程没有人为的干预。并且在Optimus的视角之下，它还可以把放歪了的电池重新捡起来放置，主打一个自动纠错：对于Optimus的手，英伟达科学家JimFan给出了高度的评价：Optimus的手是全球五指机器人里最灵巧的之一。它的手不仅有触觉
12306怎么查询历史购票记录 查看历史购票记录的方法
Mar 28, 2024 pm 03:11 PM
12306订票app下载最新版是一款大家非常满意的出行购票软件，想去哪里就去那里非常方便，软件内提供的票源非常多，只需要通过实名认证就能在线购票，所有用户的出行车票机票都可以轻松买到，享受不同的优惠折扣。还能提前开启预约抢票，预约酒店、专车接送都是可以的，有了它想去哪里就去那里一键购票，出行更加简单方便，让大家的出行体验更舒服，现在小编在线详细为12306用户们带来查看历史购票记录的方法。 1.打开铁路12306，点击右下角我的，点击我的订单 2.在订单页面点击已支付。 3.在已支付页
超级智能体生命力觉醒！可自我更新的AI来了，妈妈再也不用担心数据瓶颈难题
Apr 29, 2024 pm 06:55 PM
哭死啊，全球狂炼大模型，一互联网的数据不够用，根本不够用。训练模型搞得跟《饥饿游戏》似的，全球AI研究者，都在苦恼怎么才能喂饱这群数据大胃王。尤其在多模态任务中，这一问题尤为突出。一筹莫展之际，来自人大系的初创团队，用自家的新模型，率先在国内把“模型生成数据自己喂自己”变成了现实。而且还是理解侧和生成侧双管齐下，两侧都能生成高质量、多模态的新数据，对模型本身进行数据反哺。模型是啥？中关村论坛上刚刚露面的多模态大模型Awaker1.0。团队是谁？智子引擎。由人大高瓴人工智能学院博士生高一钊创立，高
阿里7B多模态文档理解大模型拿下新SOTA
Apr 02, 2024 am 11:31 AM
多模态文档理解能力新SOTA！阿里mPLUG团队发布最新开源工作mPLUG-DocOwl1.5，针对高分辨率图片文字识别、通用文档结构理解、指令遵循、外部知识引入四大挑战，提出了一系列解决方案。话不多说，先来看效果。复杂结构的图表一键识别转换为Markdown格式：不同样式的图表都可以：更细节的文字识别和定位也能轻松搞定：还能对文档理解给出详细解释：要知道，“文档理解”目前是大语言模型实现落地的一个重要场景，市面上有很多辅助文档阅读的产品，有的主要通过OCR系统进行文字识别，配合LLM进行文字理
