- 博客(77)
- 资源 (2)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 【C#】C#扩展类方法及Arcgis Geometry字段扩展ToWkt方法
C#扩展类方法的应用及Arcgis Geometry字段扩展ToWkt方法
2024-03-26 13:47:52
349
原创 【PostGIS】PostGIS数据模型
EPSG database存储了常用的SRS系统，postgis使用srid来定义坐标系统，几何通过srid值与空间参考系相关联；可以使用ST_SRID函数查看表的srid值；空间参考信息存储在spatial_ref_sys表中。几何图形列信息存储在geometry_columns视图中，地理图形列信息存储在geography_columns视图中。(2)PgAdminIII shp2pgsql-gui工具。常用srid 4490 GCS2000地理坐标系。8.2 使用形状文件加载器shp2pgsql。
2024-02-01 10:50:11
371
原创 【GIT】GIT工作流及合并分支步骤
进入 GitHub 平台上的项目主页，点击 Compare & pull request 提交 PR，如下图所示。点击 Compare & pull request 后会进入 PR 页面，在该页面中可以根据需要填写评论，最后点击 Create pull request 提交 PR。：GitHub 的底层操作是 git merge --no-ff。feature 分支上所有的 commit 都会加到 master 分支上，并且会生成一个 merge commit。
2024-02-01 10:39:17
1122
原创 【AI】生成对抗网络（GAN CycleGAN StarGAN）的概念理解
GAN，叫做生成对抗网络 (Generative Adversarial Network)。其基本原理是生成器网络 G(Generator) 和判别器网络 D(Discriminator) 相互博弈。生成器网络 G 的主要作用是生成图片，在输入一个随机编码 (random code) z后，自动的生成假样本 G(z)。判别器网络 D 的主要作用是判断输入是否为真实样本并提供反馈机制，真样本则输出 1 ，反之为 0。
2024-01-29 16:54:30
1198
原创 【PostGIS】POSTGIS实现聚类统计提取外轮廓
项目需求根据某些条件进行聚类统计，然后返回聚类的外轮廓，这里主要用到POSTGIS的两个算法，一个是聚类统计功能，一个是提取外轮廓的功能。
2024-01-29 16:52:12
913
原创 【AI】CycleGan对抗生成网络遥感影像生成地图效果测试
今天看到一个有趣的项目，CycleGan对抗生成网络把马生成成斑马，还有一个测试用例是用遥感影像生成平面地图的效果，效果如下图所示，我大学是遥感专业，看到遥感影像就触动了我的原神，于是原神启动，肝一个测试的玩玩。源码地址：https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix。
2024-01-10 22:44:25
724
原创 【AI环境】WSL使用VS Code编辑代码
使用WSL作为AI运行的Linux环境有许多便宜之处，比如文件传输方便，网络互通等，还有一点比较重要的是我们可以使用windows环境下的VS Code进行编码。
2024-01-10 13:39:34
549
原创 【AI】搭建Windows Linux子系统（WSL2）CUDA环境
介绍Windows Linux子系统（WSL2）搭建CUDA运行环境的操作
2024-01-06 10:21:15
1838
原创 【AI】LoFTR图像匹配算法源码解析
Local Feature Transformers （LoFTR）是一种Detector-free的局部特征匹配方法，使用了具有自注意层和互注意层的Transformer模块来处理从卷积网络中提取的密集局部特征：首先在低特征分辨率（图像维度的1/8）上提取密集匹配，然后从这些匹配中选择具有高可信度的匹配，使用基于相关的方法将其细化到高分辨率的亚像素级别。这样，模型的大感受野使转换后的特征符能够体现出上下文和位置信息，通过多次自注意力和互注意层，LoFTR学习在GT中的匹配先验。
2024-01-04 15:28:16
1508
1
原创 【AI】DETR模型可视化操作
Detr作为目标检测的算法，不同于之前算法的就是注意力机制，注意力机制能够直观看出来模型对图像关注的点，这个直观到底怎么直观呢，我们只听别人说肯定是不行的，上手测试才是最好的方式，像论文中插图那样的使用热度图的方式来展现注意力关注的重点才能叫做直观。幸运的是，官方hands_on手册中给了模型可视化的方式，我也搬过来用一下，方便后续查看。如果有其他模型可视化的操作，也可以借鉴这些代码。
2024-01-03 19:33:52
742
原创 【AI】目标检测算法DETR源码解析及推理测试
DETR的特别之一在于将transformer应用于目标检测领域；而他不同于之前的算法的地方在于它不像YOLO这种使用anchor，也不想faster-rcnn使用各种proposal方法，同时它还去除了NMS，这让它在当时一众目标检测算法中显得比较特别。论文提出了一种将目标检测视为直接集预测问题的新方法。DETR简化了检测流程，有效地消除了对许多人工设计组件的需求，如NMS或anchor生成。
2024-01-03 19:08:39
1511
原创 【AI】Swin Transformer源码解析
Swin Transformer指出，CV中的Token(处理单元)的大小不固定，并且数量相较于NLP要多。为解决这两个问题，Swin Transformer不仅使用了分层结构（金字塔结构），同时还提出了一种线性复杂度的Attention计算，最终得到了几种不同大小的结构。（1）使用了类似卷积神经网络中的层次化构建方法，通过金字塔分层结构和下采样拓宽了感受野，这样的backbone有助于在此基础上构建目标检测，实例分割等任务。
2024-01-02 09:52:12
861
原创 【AI】Transformer中的概念理解
Embedding，直译是词嵌入、嵌入层。计算机无法直接处理一个单词或者一个汉字，需要把一个token转化成计算机可以识别的向量，这也就是Embedding过程。Embedding就是用一个低维稠密的向量表示一个对象，这里的对象可以是一个词（Word2vec），也可以是一个物品（Item2vec），亦或是网络关系中的节点（Graph Embedding）。Embedding向量能够表达对象的某些特征，两个向量之间的距离反映了对象之间的相似性。简单的说，Embedding就是把一个东西映射到一个向量X。
2023-12-27 16:14:43
950
原创 【AI】计算机视觉VIT文章（Transformer）源码解析
Transformer提出后在NLP领域中取得了极好的效果，其全Attention的结构，不仅增强了特征提取能力，还保持了并行计算的特点，可以又快又好的完成NLP领域内几乎所有任务，极大地推动自然语言处理的发展。
2023-12-27 16:12:36
1822
原创 【AI】使用阿里云免费服务器搭建Langchain-Chatchat本地知识库
使用阿里云免费的服务器构建Langchain-Chatchat本地知识库
2023-12-25 12:01:12
2596
14
原创 【AI】Langchain-Chatchat搭建本地知识库-未完，先记录踩的坑
事先说一下，我本地的显卡4070只有12G显存，无法运行本地知识库，我把自己折腾的过程和遇到的坑先记录一下吧，后续如果有算力的话就再跑一遍试试。Langchain-Chatchat曾用名Langchain-ChatGLM，是智谱AI的本地知识库项目，其官方介绍如下：🤖️ 一种利用 langchain 思想实现的基于本地知识库的问答应用，目标期望建立一套对中文场景与开源模型支持友好、可离线运行的知识库问答解决方案。
2023-12-23 21:01:37
2427
3
原创 【Geo-AI】Tiff影像转vector方法
看SAM-Geo库源码时，看到了TIFF影像转矢量数据的方法，这就触动了我的专业基因，必须得保存下来，以防后续用的到.手动doge。
2023-12-22 21:56:12
408
原创 【AI】YOLO学习笔记三-YOLOV5代码解析
YOLOv5是Glenn Jocher等人研发，它是Ultralytics公司的开源项目。YOLOv5根据参数量分为了n、s、m、l、x五种类型，其参数量依次上升，其效果也是越来越好。由于其代码是长期维护的且具有工程化的思维，所以方便应用在实际的项目中，对于CV领域的初学者来说，其代码具有很高的参考价值。我从自己学习的角度来说，很多时候我们读论文和读源码是有割裂感的，论文的内容比较精练，理解起来较为困难，源码的内容比较直接，但是其组织又是比较松散，结合论文和源码综合来理解，可能就会事半功倍了。
2023-12-22 16:52:29
1356
原创 【AI】ChatGLM3-6B模型API调用测试
接口url请求参数"functions": functions, # 函数定义"model": model, # 模型名称"messages": messages, # 会话历史"stream": use_stream, # 是否流式响应"max_tokens": 100, # 最多生成字数"temperature": 0.8, # 温度"top_p": 0.8, # 采样概率请求的方式有流式和非流式请求，对应请求参数中stream的True和False，请求方式的处理可以参照官方给出的方法。
2023-12-21 21:58:54
4262
5
原创 【AI】YOLO学习笔记
作为经典的图像识别网络模型，学习YOLO的过程也是了解图像识别的发展过程，对于初学者来说，也可以了解所采用算法的来龙去脉，构建解决问题的思路。
2023-12-16 22:52:19
325
原创 【AI】模型结构可视化工具Netron应用
随着AI模型的发展，模型的结构也变得越来越复杂，理解起来越来越困难，这时候能够画一张结构图就好了，就像我们在开发过程中用到的UML类图，能够直观看出不同层之间的关系，于是Netron就来了。Netron支持神经网络、深度学习和机器学习网络的可视化。
2023-12-16 15:49:37
984
原创 【Geoserver】将geoserver迁移到jetty的发行包中
于是我想着换个思路好了，总是想着将Geosever中的jetty包替换掉，干脆反过来，把geoserver中的webapp里面的包看做war包，迁移到jetty的发行包好了。geoserver有些特殊的是他把数据信息都放在了data_dir目录下面了，要迁移geoserver不能只讲webapps目录下的程序拷贝过去，还需要讲data_dir拷贝过去，另外geoserver的发行包中还做了一些环境配置，具体配置信息在start.ini中，我们也需要这个文件拷贝过去。
2023-12-13 19:20:26
113
原创 【OPENGIS】Geoserver升级Jetty，不修改java版本
昨天搞了一个的方法，但是需要修改java的版本，因为jetty官方网站下载的jar包是用jdk11编译的，如果不升级java版本，运行就会报错。可是现场环境限制比较多，升级了java版本之后有些老版本的程序又没有办法运行了，所以只能考虑自己用jdk8编译jetty了。这里简单说明一下。
2023-12-12 22:04:22
312
3
原创 【AI】ChatGLM3-6B上手体验
语言大模型本地部署最常用的功能就是构建本地知识库，这需要和langchain结合，这部分的内容网上也有好多，我还没有真正上手体验过，等我体验一下，也来这里汇报一下工作吧！我这边使用第一个来进行测试。，现在ChatGLM模型已经更新迭代到第三代了，从官方公布的数据来看，模型的能力是得到了进一步的增强。模型加载耗费了一些时间，系统还会根据显存大小自动进行量化运行，借用饭圈一句话：真的我哭死，他太贴心了！发现他能回答出GPT-3.5没法回答的世纪难题“鲁迅和周树人的关系”，真的可以用在实际的项目中。
2023-12-11 23:13:15
781
原创 【OPNEGIS】Geoserver原地升级jetty，解决Apache HTTP/2拒绝服务漏洞 (CVE-2023-44487)
Geoserver是我们常用的地图服务器，在开源系统中的应用比较广泛。在实际环境中，我们可能会选用官方的二进制安装包进行部署，这样只要服务器上有java环境就可以运行，方便在现场进行部署。
2023-12-11 21:13:42
2389
8
原创 【AI】VIT Transformer论文学习笔记
Transformer在NLP中已经成为经典在CV中，Attention机制只是作为一个补充在使用我们使用纯Transformer结构就可以在图像分类任务上取得不错的结果在足够大的数据集上训练后，ViT可以拿到和CNN的SOTA不相上下的结果。
2023-12-07 16:45:26
850
原创 【AI】人工智能学习路线笔记汇总（持续更新）
为了方便之后查找，梳理学习路线，专门开一篇博客记录一下。刚开始可能很零碎，随着学习的慢慢深入，学习路线应该会越来越充实，内容越来越丰富，可以为后来者提供一下参考。
2023-12-07 09:32:59
577
原创 【AI-Fix】解决地图展示包leafmap在Jupyter NoteBook中地图不显示的问题
解决leafmap在Jupyter Notebook中地图显示不出来的问题：安装ipyleaflet
2023-12-06 14:58:34
478
原创 【AI】Windows环境安装GroundingDINO
Grounding DINO简单来说，它可以根据文字描述检测指定目标。此外，当Grounding DINO与stable diffusion结合，便可以实现更神奇的功能–自动P图。在专业领域中，GroundingDINO可以用来进行遥感影像解译，可以减少人工工作量。github地址：https://github.com/IDEA-Research/GroundingDINO。
2023-12-06 10:57:12
1162
原创 【AI】使用MMPreTrain进行图像分类
之前已经配置好了MMLab的开发环境，有兴趣的可以去看一下接下来我们使用MMPretrain进行图像分类来尝试一下熟肉的感觉。MMPreTrain的官方文档地址是，Github地址是https://github.com/open-mmlab/mmpretrainMMPreTrain是从MMClassification和MMSelfSup发展而来的，是一个预训练模型的工具包，非常适合开箱即用的操作。
2023-12-05 16:37:37
333
原创 【POSTGIS】判定点位是否在范围内
考虑实际情况可能有项目记录查不到的情况，这时候返回值是null，无法转换成要求的布尔值形式，集成到java程序中会报错，于是添加个case语句，防止返回null值。（2）既然以m为单位，就要用到投影坐标系，如果前端传过来的是经纬度坐标，需要使用。（4）根据业务上的需求，应该是要有项目的标识码来确定一条矢量记录。项目上的需求，要判断当前打卡位置是否在项目范围10m内。（3）要求在范围内，就是判断点是否包含在面内，就需要用到。（1）既然有10m的缓冲范围，那么就要用到。组合以上的需求，得到如下sql语句。
2023-12-05 13:22:20
292
原创 【Git】Git撤销操作
这个命令会将HEAD指针和分支指针重置到上一次提交，从而丢弃(commit)最近一次提交。如果我们需要撤销多个提交，可以使用git reset命令的–hard参数。如果我们需要撤销多个提交，可以使用git revert命令的-n参数。这个命令会生成一个新的提交来撤销指定的提交，并保留之前的提交历史。记录一下，方便后续查找，不全，后续再做补充。如果我们在最近一次提交中发现了错误，可以使用。如果我们需要撤销某个特定的提交，可以使用。可以撤销最近的3次提交。(4) 撤销多个特定提交。可以撤销多个指定的提交。
2023-12-04 17:10:26
624
原创 【AI】基于已有模型训练自己的模型（迁移）
实际工作中，我们可能缺乏算力去从头到尾训练一个模型，使用别人训练好的模型（通常是经典模型）就成了一个很好的选择，这样我们就不需要设置每一层的初始参数，极大的提高了训练的效率；但是在使用别人的模型时，有时候会有一些不适应的地方，以分类项目而言，可能不同的数据集的分类类别就不一样，需要修改模型最后的输出类别。我们以最简单的resnet18模型为例，来进行我们分类任务的迁移学习。
2023-12-02 23:20:36
382
原创 【AI】数据集Dataloader制作
以花朵分类的数据集来进行测试。Oxford 102 Flowers Dataset 是一个花卉集合数据集，主要用于图像分类，它分为 102 个类别共计 102 种花，其中每个类别包含 40 到 258 张图像。该数据集由牛津大学工程科学系于 2008 年发布，相关论文有《Automated flower classification over a large number of classes》。
2023-12-01 16:53:56
114
原创 【AI】Pytorch神经网络分类初探
这边直接引用官网教程的模型device = ("cuda"else "mps"else "cpu"device")nn.ReLU(),nn.ReLU(),将打印的结果放在下面，可以查看一下这里我们依旧使用官网教程中的直接来这里的SGD是最基础的优化器，采用的是梯度递减的方式，其收敛的会比较慢，如果希望收敛快些，可以使用Adam方式。训练函数>7f>5d>5d测试函数100>0.1f>8f。
2023-12-01 15:30:41
307
天宝Trimble Access软件帮助手册[最全]
2017-09-13
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人