聊天室技术(四)-- 显示_PHP
print("
n");因为各个页面之间的程序有联系,所以显示顺序很重要,可以看到,我这里只有发送页面不是about:blank,其他页面的显示都要先通过发送页面的调用才能开始.
原作者:howtodo
来源:php2000.com

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L'article de StableDiffusion3 est enfin là ! Ce modèle est sorti il y a deux semaines et utilise la même architecture DiT (DiffusionTransformer) que Sora. Il a fait beaucoup de bruit dès sa sortie. Par rapport à la version précédente, la qualité des images générées par StableDiffusion3 a été considérablement améliorée. Il prend désormais en charge les invites multithèmes, et l'effet d'écriture de texte a également été amélioré et les caractères tronqués n'apparaissent plus. StabilityAI a souligné que StableDiffusion3 est une série de modèles avec des tailles de paramètres allant de 800M à 8B. Cette plage de paramètres signifie que le modèle peut être exécuté directement sur de nombreux appareils portables, réduisant ainsi considérablement l'utilisation de l'IA.

La prédiction de trajectoire joue un rôle important dans la conduite autonome. La prédiction de trajectoire de conduite autonome fait référence à la prédiction de la trajectoire de conduite future du véhicule en analysant diverses données pendant le processus de conduite du véhicule. En tant que module central de la conduite autonome, la qualité de la prédiction de trajectoire est cruciale pour le contrôle de la planification en aval. La tâche de prédiction de trajectoire dispose d'une riche pile technologique et nécessite une connaissance de la perception dynamique/statique de la conduite autonome, des cartes de haute précision, des lignes de voie, des compétences en architecture de réseau neuronal (CNN&GNN&Transformer), etc. Il est très difficile de démarrer ! De nombreux fans espèrent se lancer dans la prédiction de trajectoire le plus tôt possible et éviter les pièges. Aujourd'hui, je vais faire le point sur quelques problèmes courants et des méthodes d'apprentissage introductives pour la prédiction de trajectoire ! Connaissances introductives 1. Existe-t-il un ordre d'entrée pour les épreuves de prévisualisation ? R : Regardez d’abord l’enquête, p

Cet article explore le problème de la détection précise d'objets sous différents angles de vue (tels que la perspective et la vue à vol d'oiseau) dans la conduite autonome, en particulier comment transformer efficacement les caractéristiques de l'espace en perspective (PV) en vue à vol d'oiseau (BEV). implémenté via le module Visual Transformation (VT). Les méthodes existantes sont globalement divisées en deux stratégies : la conversion 2D en 3D et la conversion 3D en 2D. Les méthodes 2D vers 3D améliorent les caractéristiques 2D denses en prédisant les probabilités de profondeur, mais l'incertitude inhérente aux prévisions de profondeur, en particulier dans les régions éloignées, peut introduire des inexactitudes. Alors que les méthodes 3D vers 2D utilisent généralement des requêtes 3D pour échantillonner des fonctionnalités 2D et apprendre les poids d'attention de la correspondance entre les fonctionnalités 3D et 2D via un transformateur, ce qui augmente le temps de calcul et de déploiement.

Que se passe-t-il lorsque la disposition du bureau est verrouillée ? Lors de l'utilisation de l'ordinateur, nous pouvons parfois rencontrer une situation dans laquelle la disposition du bureau est verrouillée. Ce problème signifie que nous ne pouvons pas ajuster librement la position des icônes du bureau ou modifier l'arrière-plan du bureau. Alors, que se passe-t-il exactement lorsqu'il est indiqué que la disposition du bureau est verrouillée ? 1. Comprendre la disposition du bureau et les fonctions de verrouillage. Tout d’abord, nous devons comprendre les deux concepts de disposition du bureau et de verrouillage du bureau. La disposition du bureau fait référence à la disposition de divers éléments sur le bureau, notamment les raccourcis, les dossiers, les widgets, etc. nous pouvons être libres

Le 23 septembre, l'article « DeepModelFusion:ASurvey » a été publié par l'Université nationale de technologie de la défense, JD.com et l'Institut de technologie de Pékin. La fusion/fusion de modèles profonds est une technologie émergente qui combine les paramètres ou les prédictions de plusieurs modèles d'apprentissage profond en un seul modèle. Il combine les capacités de différents modèles pour compenser les biais et les erreurs des modèles individuels pour de meilleures performances. La fusion profonde de modèles sur des modèles d'apprentissage profond à grande échelle (tels que le LLM et les modèles de base) est confrontée à certains défis, notamment un coût de calcul élevé, un espace de paramètres de grande dimension, l'interférence entre différents modèles hétérogènes, etc. Cet article divise les méthodes de fusion de modèles profonds existantes en quatre catégories : (1) « Connexion de modèles », qui relie les solutions dans l'espace de poids via un chemin de réduction des pertes pour obtenir une meilleure fusion de modèles initiale.

Sur les systèmes Linux, vous pouvez utiliser la commande pwd pour afficher le chemin actuel. La commande pwd est l'abréviation de PrintWorkingDirectory et est utilisée pour afficher le chemin du répertoire de travail actuel. Entrez la commande suivante dans le terminal pour afficher le chemin actuel : pwd Après avoir exécuté cette commande, le terminal affichera le chemin complet du répertoire de travail actuel, tel que : /home/user/Documents. De plus, vous pouvez utiliser d'autres options pour améliorer les fonctionnalités de la commande pwd. Par exemple, l'option -P peut afficher.

Écrit ci-dessus & La compréhension personnelle de l'auteur est que la reconstruction 3D basée sur l'image est une tâche difficile qui implique de déduire la forme 3D d'un objet ou d'une scène à partir d'un ensemble d'images d'entrée. Les méthodes basées sur l’apprentissage ont attiré l’attention pour leur capacité à estimer directement des formes 3D. Cet article de synthèse se concentre sur les techniques de reconstruction 3D de pointe, notamment la génération de nouvelles vues inédites. Un aperçu des développements récents dans les méthodes d'éclaboussure gaussienne est fourni, y compris les types d'entrée, les structures de modèle, les représentations de sortie et les stratégies de formation. Les défis non résolus et les orientations futures sont également discutés. Compte tenu des progrès rapides dans ce domaine et des nombreuses opportunités d’améliorer les méthodes de reconstruction 3D, un examen approfondi de l’algorithme semble crucial. Par conséquent, cette étude fournit un aperçu complet des progrès récents en matière de diffusion gaussienne. (Faites glisser votre pouce vers le haut

Vous n'avez pas besoin de saisir souvent le mot de passe WIFI, il est donc normal de l'oublier. Aujourd'hui, je vais vous apprendre la manière la plus simple de trouver le mot de passe de votre propre WIFI. Cela peut être fait en 3 secondes. Pour vérifier le mot de passe WIFI, utilisez WeChat pour le scanner. Le principe de cette méthode est le suivant : il doit y avoir un téléphone mobile pouvant se connecter au WIFI. Bon, commençons le didacticiel : Étape 1. Nous entrons dans le téléphone, descendons du haut du téléphone, faisons apparaître la barre d'état et l'icône WIFI. Étape 2. Appuyez longuement sur l'icône WIFI pour accéder aux paramètres WLAN ; appuyez sur l'icône WIFI. Étape 3. Cliquez sur Connecté. Entrez le nom WIFI de votre maison, cliquez sur Partager le mot de passe et un code QR apparaîtra ; Étape 4 du partage du mot de passe WIFI, nous prenons une capture d'écran et enregistrons ce code QR ; , appuyez longuement sur l'icône WeChat sur le bureau et cliquez sur Scan
