目錄 第19章 視覺(jué)-語(yǔ)言模型與多模態(tài)學(xué)習(xí) 19.1 視覺(jué)-語(yǔ)言預(yù)訓(xùn)練 19.1.1 對(duì)比學(xué)習(xí)范式：CLIP, ALIGN 19.1.2 圖像-文本匹配與掩碼語(yǔ)言建模：UNITER, OSCAR 19.1.3 編碼器-解碼器架構(gòu)：BLIP, BLIP-2 19.1.4 2024年進(jìn)展：SigLIP, CLIPPO 19.2 多模態(tài)大語(yǔ)言模型（MLLM） 19.…

目錄 第18章 人體姿態(tài)估計(jì)與動(dòng)作捕捉 18.1 2D姿態(tài)估計(jì) 18.1.1 熱圖回歸與坐標(biāo)回歸方法 18.1.2 堆疊沙漏網(wǎng)絡(luò)（Stacked Hourglass） 18.1.3 高分辨率網(wǎng)絡(luò)（HRNet）與多尺度融合 18.1.4 自底向上方法：OpenPose, PifPaf, DEKR 18.2 3D姿態(tài)估計(jì)與重建 18.2.1 單目3D姿態(tài)估…

質(zhì)量塊-阻尼器-彈簧系統(tǒng)H無(wú)魯棒控制: 考慮用魯棒控制方法來(lái)控制一個(gè)簡(jiǎn)單的二階機(jī)械系統(tǒng)：質(zhì)量塊-阻尼器-彈簧系統(tǒng) 該系統(tǒng)是本科生實(shí)驗(yàn)教學(xué)中常見(jiàn)的控制實(shí)驗(yàn)裝置 作為一個(gè)案例，將針對(duì)該裝置介紹三種控制器的詳細(xì)設(shè)計(jì)方法，分析閉環(huán)系統(tǒng)的魯棒穩(wěn)定…

本文深入解析了AI模型訓(xùn)練的多種學(xué)習(xí)方法，包括有監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、自監(jiān)督學(xué)習(xí)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)，并詳細(xì)介紹了每種方法的核心原理和應(yīng)用場(chǎng)景。特別強(qiáng)調(diào)了自監(jiān)督學(xué)習(xí)在自監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練中的重要性，以及如何利用海量無(wú)標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行高效訓(xùn)練。此外&a…

1. 野指針野指針指向意料之外地址的指針。 場(chǎng)景：沒(méi)有初始化的指針變量、懸垂指針、指向非法地址的指針（比如指向數(shù)組越界的內(nèi)存） 避免：不使用裸指針、定義指針一定要初始化nullptr、delete/free后立即置nullptr、避…

本文詳細(xì)介紹了深度智能體的概念、架構(gòu)及其在LangChain和LangGraph框架下的Python實(shí)現(xiàn)。深度智能體能夠處理復(fù)雜多步驟任務(wù)，具備規(guī)劃、上下文管理與子任務(wù)協(xié)調(diào)能力。文章涵蓋了深度智能體的核心組件、與LangChain和LangGraph的區(qū)別、完整的Python代碼示例以及開發(fā)最…

AI產(chǎn)品落地常因技術(shù)與業(yè)務(wù)的視角錯(cuò)位而受阻。本文提供3個(gè)實(shí)戰(zhàn)策略：將成本中心轉(zhuǎn)變?yōu)槔麧?rùn)中心，通過(guò)場(chǎng)景重構(gòu)和話術(shù)轉(zhuǎn)化挖掘商機(jī)；將專家工具轉(zhuǎn)變?yōu)樯倒贤鈷?amp;#xff0c;降低使用門檻，提供隨叫隨到的數(shù)據(jù)分析服務(wù)；將創(chuàng)意生…

QOJ#971. Binary Search Tree 考察了換維處理的熟練度，一開始沒(méi)有想到什么好的換維方向，看了一篇網(wǎng)絡(luò)題解后有所啟發(fā)，想到笛卡爾樹上貢獻(xiàn)的充要，即 \((a_i,p_i)\) 表示偏序值和堆值的二元組，詢問(wèn) \(x\) 時(shí)能訪問(wèn)到…