- 博客(27)
- 收藏
- 关注
RSS订阅
原创 文心一言情感关怀之旅
文心一言情感关怀之旅让我们一起来体验吧！上传一张照片，用ernie-bot生成专属于你的小故事!此项目主要使用clip_interrogator获取图片的关键信息，然后将此关键信息用百度翻译API翻译成中文后，使用封装了⼀⾔API的Ernie Bot SDK（ernie-bot）生成故事，最后使用百度智能云长文本合成语音API。
2024-01-27 12:09:24
1719
原创 妈妈再也不用担心我记不住英语单词啦
单词摇摇乐是一款基于文心一言的英文单词猜测游戏。它通过有趣、互动的方式帮助用户提高英语词汇量和语言感知能力。游戏按轮次进行，每轮生成一个部分隐藏的英文单词，用户需要根据显示的字母和辅助信息猜测该单词。猜中后进入下一轮，单词长度逐渐增加，挑战不断升级。游戏化设计：通过隐藏部分字母和设置不同轮次的挑战，使得猜测单词变得更具趣味性和挑战性。用户在猜词过程中不仅可以锻炼英语词汇，还可以增强思维敏锐度和联想能力。
2024-01-27 12:04:12
1184
原创 AI图像生成开发教程之认识AI大语言模型
经过几个月的实践与酝酿，AI图像生成开发系列教程，它来了。【AI图像生成开发教程】致力于用最通俗易懂的语言，为大家带来最好的教程，介绍AI图像的前世今生，结合图像生成模型、多模态模型、大语言模型以及各类便捷的语音合成等API，完成AI图像生成，并通过设计游戏类、应用类、AI艺术类实际案例，起到抛砖引玉的作用。打通AI生成模型与大语言模型共同创作的障碍，助力大家实现不同AI场景、AI应用的实现。
2024-01-26 17:21:40
84
原创 AI图像生成开发教程之认识AI图像生成模型
经过几个月的实践与酝酿，AI图像生成开发系列教程，它来了。【AI图像生成开发教程】致力于用最通俗易懂的语言，为大家带来最好的教程，介绍AI图像的前世今生，结合图像生成模型、多模态模型、大语言模型以及各类便捷的语音合成等API，完成AI图像生成，并通过设计游戏类、应用类、AI艺术类实际案例，起到抛砖引玉的作用。打通AI生成模型与大语言模型共同创作的障碍，助力大家实现不同AI场景、AI应用的实现。图像生成：用户可以通过输入文字描述或选择风格来生成高质量的图像。
2024-01-26 17:19:53
36
原创 AI图像生成开发教程之文心一言遇见Stable Diffusion
经过几个月的实践与酝酿，AI图像生成开发系列教程，它来了。【AI图像生成开发教程】致力于用最通俗易懂的语言，为大家带来最好的教程，介绍AI图像的前世今生，结合图像生成模型、多模态模型、大语言模型以及各类便捷的语音合成等API，完成AI图像生成，并通过设计游戏类、应用类、AI艺术类实际案例，起到抛砖引玉的作用。打通AI生成模型与大语言模型共同创作的障碍，助力大家实现不同AI场景、AI应用的实现。
2024-01-26 17:18:05
286
原创 AI图像生成开发教程之文心一言遇见SDXL
经过几个月的实践与酝酿，AI图像生成开发系列教程，它来了。【AI图像生成开发教程】致力于用最通俗易懂的语言，为大家带来最好的教程，介绍AI图像的前世今生，结合图像生成模型、多模态模型、大语言模型以及各类便捷的语音合成等API，完成AI图像生成，并通过设计游戏类、应用类、AI艺术类实际案例，起到抛砖引玉的作用。打通AI生成模型与大语言模型共同创作的障碍，助力大家实现不同AI场景、AI应用的实现。你是否曾梦想过将文字转化为栩栩如生的图像？是否想过让AI为你绘制出你心中的景象？如果是，那么你来对地方了！
2024-01-26 17:12:40
462
1
原创 基于mobilenetv3与pyqt5 实现自然场景文字检测及识别
本项目基于mobilenetv3与pyqt5 实现自然场景文字检测及识别实现功能文字方向检测 0、90、180、270度检测（支持dnn/tensorflow）支持(darknet/opencv dnn /keras)文字检测,支持darknet/keras训练不定长OCR训练(英文、中英文) crnn\dense ocr 识别及训练 ,新增pytorch转keras模型代码(tools/pytorch_to_keras.py)支持darknet 转keras, keras转darknet, p
2021-05-28 10:43:16
888
原创 文案生成贴心小助手
✨ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语问答的对话语言模型，基于 General Language Model (GLM) 架构，具有 62 亿参数。ChatGLM-6B 使用了和 ChatGLM 相同的技术，针对中文问答和对话进行了优化。经过约 1T 标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持，62 亿参数的 ChatGLM-6B 已经能生成相当符合人类偏好的回答。
2024-01-27 12:21:11
124
原创 AI艺术二维码生成
I绘画又又又又火出圈了！这波来源于AI人所发掘的ControlNet for QR Code话不多说，看看效果图 。这些看着极具个性的图像正是一个可以扫描的二维码，通过使用Stable Diffusion和Controlnet生成。由此定制生成个人艺术二维码，选择不同风格模型、输入不同prompt，将创意融入其中，打造你个人或品牌的独特标志。
2023-08-11 23:37:06
368
原创 基于PaddleDetection中的PP-HumanV2之安防重点场景异常行为识别--抽烟、打电话
安全是一个一直都很热门的话题，由于个人不重视安全问题，造成了许多重大事故，不但为个人的生命和财产安全带来威胁，而且为他人和社会造成不小的隐患。如在商场打电话，导致儿童丢失，加油站吸烟，导致加油站起火爆炸等许多由这些异常行为引起的安全事故。智慧安防是智慧城市中不可缺少的一部分，利用智慧化的手段解决抽烟、打电话等这些异常行为带来的安全隐患变得尤为重要。急需通过智慧化解决的问题有：如何充分利用现有的各种场所中的监控设备，对行人的异常行为进行实时的监控。如何在减少人工的前提下，更及时的发现问题，解决问题。
2023-06-21 16:12:25
515
原创 【Gradio应用】工业异常行为检测
✨RT-DETR✨是第一个实时端到端目标检测器。具体而言，我们设计了一个高效的混合编码器，通过解耦尺度内交互和跨尺度融合来高效处理多尺度特征，并提出了IoU感知的查询选择机制，以优化解码器查询的初始化。此外，RT-DETR支持通过使用不同的解码器层来灵活调整推理速度，而不需要重新训练，这有助于实时目标检测器的实际应用。
2023-06-14 16:07:56
373
原创 【飞桨黑客松-AIGC - DreamBooth LoRA】This is my HomeTown
紫金花海紫金苑景区，金昌市民习惯称为“紫金花海”，位于金昌市区的北部，新华路街道天津路与泰安路交叉口北150米，总面积有700多亩。是按照景城一体化理念打造的香草花卉生态休闲旅游景区。微风袭来荡漾起的紫色“海浪”映入眼帘沁人心脾的清香淡淡地飘过每个角落小憩在花海旁倾听着花的物语骑着单车穿梭在紫色海洋掠过小湖静静享受紫色连波的浪漫走过小桥感受着紫色田园的美好被花海围绕的湖边倒映出一张张欢乐的笑脸穿过小小的别墅庄园来到充满爱意的婚礼广场浪漫而惬意的气氛像是走进了童话世界。
2023-06-14 16:03:48
110
原创 When Segment Anything Model Meets Stable Diffusion
Segment Anything Model与Stable Diffusion的守护需要你们，欢迎各位小伙伴来投稿，每周都将会精选出优秀的作品，展示与本页面和应用的首页。使用这个模型，可以生成包括人脸在内的任何图像，因为有开源的预训练模型，所以我们也可以在自己的机器上运行它。❣️‼️ 相遇之美，犹如一场奇妙的奇迹，让我们慢慢品味并渐渐珍惜。这个模型主要是使用提示工程来训练一个根据提示进行分割的预训练大模型，该模型具有在下游分割任务应用的潜力，并且可以与其他视觉任务组合形成其他视觉任务的新解决方案。
2023-06-14 16:03:20
194
原创 基于PaddleSeg的遥感建筑变化的解译平台
基于PaddleSeg的遥感建筑变化的解译平台[BaiduAIStudio项目地址]欢迎大家fork(https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/3665856?contributionType=1)一、赛题背景掌握国土资源利用和土地覆盖类型，是地理国情普查与监测的重要内容。高效获取准确、客观的土地利用情况，监测国土变化情况，可以为国家和地方提供地理国情信息决策支撑。随着遥感、传感器技术的发展，特别是多时相高分辨率遥感图像数据的普及，使我们可以足
2022-04-02 18:43:52
2275
原创 NeRF:Representing Scenes as Neural Radiance Fields for viem Synthesis(用于视图合成的神经辐射场的场景表示)
NeRF:Representing Scenes as Neural Radiance Fields for viem Synthesis(用于视图合成的神经辐射场的场景表示)|2020年Fig. 1：通过场景的一些图片作为输入，我们提出一种优化连续的 5D 神经辐射场表示的方法摘要我们提出一种方法，使用较少的视图（view）作为输入，对一个连续、隐含的体积场景函数（volumetric scene function）进行优化，从而实现了关于复杂场景的新视图合成的最先进的结果。我们的算法用全连接
2022-01-02 14:31:37
1496
原创 Swin Transformer
CV+Transformer之Swin Transformer前言自从Transformer[1]在NLP任务上取得突破性的进展之后，业内一直尝试着把Transformer用于在CV领域。之前的若干尝试，例如iGPT[2]，ViT[3]都是将Transformer用在了图像分类领域，目前这些方法都有两个非常严峻的问题受限于图像的矩阵性质，一个能表达信息的图片往往至少需要几百个像素点，而建模这种几百个长序列的数据恰恰是Transformer的天生缺陷；目前的基于Transformer框架更多的是用来
2021-12-01 22:03:26
6078
原创 中国软件杯——行人检测与跟踪（GitHub地址：https://github.com/dddlli/Swin-Transformer-Object-Detection-PaddlePaddle）
中国软件杯——行人检测与跟踪（GitHub地址：https://github.com/dddlli/Swin-Transformer-Object-Detection-PaddlePaddle）一、算法设计(一)行人检测部分1.Swin-Transformer作为Faster—RCNN和YOLOV3的backbone，作为特征提取的主干网络，在一定程度上替换了传统卷积神经网络Resnet和DarkNet等这些backbone作为的特征提取网络。自从Transformer[1]在NLP任务上取得突破
2021-07-13 11:13:24
2597
原创 基于个性化的电影推荐系统全流程设计
dl-re-movies项目简介：dl_re_web : Web 项目的文件夹re_sys： Web appmodel：百度云下载之后，把model放到该文件夹下recommend： 网络模型相关data： 训练数据集文件夹DataSet.py：数据集加载相关re_model.py： 网络模型类utils.py：工具、爬虫static ：Web 页面静态资源templates ： 为 Web 页面的 Html 页面venv：Django 项目资源文件夹db.sql
2021-05-20 16:20:35
2837
3
原创 PTA 我要通过！ (20分)（Python）
PTA 我要通过！ (20分)每个人都有崩溃的时候，就看你的抗压能力到底有多强，如果你的抗压能力强，有办法可以支撑到你能面对并且解决这些困难的话，你就没有问题。 ----喻言“答案正确”是自动判题系统给出的最令人欢喜的回复。本题属于 PAT 的“答案正确”大派送 —— 只要读入的字符串满足下列条件，系统就输出“答案正确”，否则输出“答案错误”。得到“答案正确
2021-04-21 17:35:44
268
原创 PTA-狼人杀（Python）20分
PTA-狼人杀（Python）“人其实就这一辈子，我想要的生活不是安逸的，虽然很累，但我想要辉煌的人生，所以也一直在为此努力、不松懈。我所理解的辉煌人生，不是挣了多少钱、做了多伟大的事，而是将人生过得有意义，不碌碌无为。哪怕前进得很慢，但是每分每秒都在往前走，去追求梦想。” ----喻言以下文字摘自《灵机一动·好玩的数学》：“狼人杀”游戏分为狼人、好人两大阵营。在一局“狼人杀”游戏中，1 号玩家说：“2 号是狼人”
2021-04-21 16:21:10
601
原创 基于tensorflow和卷积神经网络的电影推荐系统的实现
基于tensorflow和卷积神经网络的电影推荐系统的实现一. 数据处理1. MovieLens数据集2. 处理后的数据二. 建模&训练1. 嵌入层2. 文本卷积层3. 全连接层4. 构建计算图&训练5. 推荐本项目使用文本卷积神经网络，并使用MovieLens数据集完成电影推荐的任务。推荐系统在日常的网络应用中无处不在，比如网上购物、网上买书、新闻app、社交网络、音乐网站、电影网站等等等等，有人的地方就有推荐。根据个人的喜好，相同喜好人群的习惯等信息进行个性化的内容推荐。比如打开新闻
2021-04-15 20:49:09
2159
1
原创 PaddlePaddle：CNN对Cifar10图像分类（2）
PaddlePaddle：CNN对Cifar10图像分类（2）在PaddlePaddle：CNN对Cifar10图像分类（1）中已经详细介绍和讲解了PaddlePaddle深度学习框架、卷积神经网络CNN的层级结构以及Cifar10数据集加载的过程，下面通过2个经典的卷积神经网络结构AlexNet和ResNet50对Cifar10数据集进行图像分类。文章目录PaddlePaddle：CNN对Cifar10图像分类（2）（一）基于PaddlePaddle实现AlexNet与ResNet501.Alex
2021-04-11 21:55:45
758
1
原创 PaddlePaddle：CNN对Cifar10图像分类（1）
PaddlePaddle：CNN对Cifar10图像分类（1）文章目录PaddlePaddle：CNN对Cifar10图像分类（1）（一）PaddlePaddle简介1.PaddlePaddle2.Paddle套件（二）卷积神经网络CNN1.卷积神经网络的层级结构2.典型的卷积神经网络（三）Cifar10和Cifar100数据集数据集介绍cifar10数据集cifar100数据集（四）数据集加载和预处理1.数据集加载2.数据加载器（一）PaddlePaddle简介1.PaddlePaddle飞桨(
2021-04-11 20:37:44
1790
原创 图像识别之Mobilenet、Resnet50与InceptionV3详解
图像识别之Mobilenet、Resnet50与InceptionV3详解项目GitHub地址：https://github.com/dddlli/CNN-Image-Recognition.git一、mobilenet学习前言MobileNet是一种轻量级网络，相比于其它结构网络，它不一定是最准的，但是它真的很轻！什么是MobileNet模型MobileNet模型是Google针对手机等嵌入式设备提出的一种轻量级的深层神经网络，其使用的核心思想便是depthwise separable c
2021-04-08 21:36:13
5249
1
原创 7-7 出租 (20 分)【JAVA】
7-7 出租 (20 分)【JAVA】下面是新浪微博上曾经很火的一张图：一时间网上一片求救声，急问这个怎么破。其实这段代码很简单，index数组就是arr数组的下标，index[0]=2 对应arr[2]=1，index[1]=0 对应 arr[0]=8，index[2]=3 对应arr[3]=0，以此类推…… 很容易得到电话号码是18013820100。 本题要求你编写一个程序，为任何一个电话号码生成这段代码—— 事实上，只要生成最前面两行就可以了，后面内容是不变的。输入格式：输入在一
2021-04-08 21:07:43
784
2
原创 L1-016 查验身份证 (15 分)【JAVA】
L1-016 查验身份证 (15 分)一个合法的身份证号码由17位地区、日期编号和顺序编号加1位校验码组成。校验码的计算规则如下：首先对前17位数字加权求和，权重分配为：{7，9，10，5，8，4，2，1，6，3，7，9，10，5，8，4，2}；然后将计算的和对11取模得到值Z；最后按照以下关系对应Z值与校验码M的值：Z：0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10M：1 0 X 9 8 7 6 5 4 3 2现在给定一些身份证号码，请你验证校验码的有效性，并输出有问题的号码。输入格式：输入
2021-04-08 20:51:08
143
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人