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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StableDiffusion3 の論文がついに登場しました!このモデルは2週間前にリリースされ、Soraと同じDiT(DiffusionTransformer)アーキテクチャを採用しており、リリースされると大きな話題を呼びました。前バージョンと比較して、StableDiffusion3で生成される画像の品質が大幅に向上し、マルチテーマプロンプトに対応したほか、テキスト書き込み効果も向上し、文字化けが発生しなくなりました。 StabilityAI は、StableDiffusion3 はパラメータ サイズが 800M から 8B までの一連のモデルであると指摘しました。このパラメーター範囲は、モデルを多くのポータブル デバイス上で直接実行できることを意味し、AI の使用を大幅に削減します。

自動運転では軌道予測が重要な役割を果たしており、自動運転軌道予測とは、車両の走行過程におけるさまざまなデータを分析し、将来の車両の走行軌跡を予測することを指します。自動運転のコアモジュールとして、軌道予測の品質は下流の計画制御にとって非常に重要です。軌道予測タスクには豊富な技術スタックがあり、自動運転の動的/静的知覚、高精度地図、車線境界線、ニューラル ネットワーク アーキテクチャ (CNN&GNN&Transformer) スキルなどに精通している必要があります。始めるのは非常に困難です。多くのファンは、できるだけ早く軌道予測を始めて、落とし穴を避けたいと考えています。今日は、軌道予測に関するよくある問題と入門的な学習方法を取り上げます。関連知識の紹介 1. プレビュー用紙は整っていますか? A: まずアンケートを見てください。

この論文では、自動運転においてさまざまな視野角 (遠近法や鳥瞰図など) から物体を正確に検出するという問題、特に、特徴を遠近法 (PV) 空間から鳥瞰図 (BEV) 空間に効果的に変換する方法について検討します。 Visual Transformation (VT) モジュールを介して実装されます。既存の手法は、2D から 3D への変換と 3D から 2D への変換という 2 つの戦略に大別されます。 2D から 3D への手法は、深さの確率を予測することで高密度の 2D フィーチャを改善しますが、特に遠方の領域では、深さ予測に固有の不確実性により不正確さが生じる可能性があります。 3D から 2D への方法では通常、3D クエリを使用して 2D フィーチャをサンプリングし、Transformer を通じて 3D と 2D フィーチャ間の対応のアテンション ウェイトを学習します。これにより、計算時間と展開時間が増加します。

デスクトップ レイアウトがロックされるとどうなりますか? コンピューターを使用しているときに、デスクトップ レイアウトがロックされる状況に遭遇することがあります。この問題は、デスクトップアイコンの位置を自由に調整したり、デスクトップの背景を変更したりすることができないことを意味します。では、デスクトップ レイアウトがロックされていると表示される場合、具体的には何が起こっているのでしょうか? 1. デスクトップ レイアウトとロック機能を理解する まず、デスクトップ レイアウトとデスクトップ ロックの 2 つの概念を理解する必要があります。デスクトップ レイアウトとは、ショートカット、フォルダー、ウィジェットなど、デスクトップ上のさまざまな要素の配置を指します。私たちは自由になれる

9 月 23 日、論文「DeepModelFusion:ASurvey」が国立国防技術大学、JD.com、北京理工大学によって発表されました。ディープ モデルの融合/マージは、複数のディープ ラーニング モデルのパラメーターまたは予測を 1 つのモデルに結合する新しいテクノロジーです。さまざまなモデルの機能を組み合わせて、個々のモデルのバイアスとエラーを補償し、パフォーマンスを向上させます。大規模な深層学習モデル (LLM や基本モデルなど) での深層モデルの融合は、高い計算コスト、高次元のパラメーター空間、異なる異種モデル間の干渉など、いくつかの課題に直面しています。この記事では、既存のディープ モデル フュージョン手法を 4 つのカテゴリに分類します。 (1) 「パターン接続」。損失低減パスを介して重み空間内の解を接続し、より適切な初期モデル フュージョンを取得します。

Linux システムでは、pwd コマンドを使用して現在のパスを表示できます。 pwd コマンドは PrintWorkingDirectory の略で、現在の作業ディレクトリのパスを表示するために使用されます。ターミナルに次のコマンドを入力して、現在のパスを表示します。 pwd このコマンドを実行すると、ターミナルには現在の作業ディレクトリのフル パス (/home/user/Documents など) が表示されます。さらに、他のオプションを使用して pwd コマンドの機能を拡張することもできます。たとえば、-P オプションを使用すると、次のように表示できます。

上記と著者の個人的な理解は、画像ベースの 3D 再構成は、一連の入力画像からオブジェクトまたはシーンの 3D 形状を推測することを含む困難なタスクであるということです。学習ベースの手法は、3D形状を直接推定できることから注目を集めています。このレビュー ペーパーは、これまでにない新しいビューの生成など、最先端の 3D 再構成技術に焦点を当てています。入力タイプ、モデル構造、出力表現、トレーニング戦略など、ガウス スプラッシュ メソッドの最近の開発の概要が提供されます。未解決の課題と今後の方向性についても議論します。この分野の急速な進歩と 3D 再構成手法を強化する数多くの機会を考慮すると、アルゴリズムを徹底的に調査することが重要であると思われます。したがって、この研究は、ガウス散乱の最近の進歩の包括的な概要を提供します。 (親指を上にスワイプしてください

WIFI のパスワードは頻繁に入力する必要はないので忘れてしまうのが普通ですが、今日は自分の WIFI のパスワードを見つける最も簡単な方法を 3 秒で教えます。 WIFI パスワードを確認するには、WeChat を使用してスキャンしますが、この方法の前提条件は、WIFI に接続できる携帯電話が必要であることです。はい、チュートリアルを始めましょう: ステップ 1. 電話機を入力し、電話機の上部からプルダウンし、ステータス バーと WIFI アイコンを表示します。 ステップ 2. WIFI アイコンを長押しして、WLAN 設定に入ります。 WIFI アイコンを押します ステップ 3. 「接続済み」をクリックします 自宅の WIFI 名を入力し、パスワードの共有をクリックすると、QR コードがポップアップ表示されます; WIFI パスワードを共有するステップ 4、スクリーンショットを撮り、この QR コードを保存します; ステップ 5 、デスクトップ上の WeChat アイコンを長押しし、[スキャン] をクリックします。
