光学动作捕捉系统中的反光标识点（Marker点）
通常使用身着动作捕捉服装方式进行贴点，一般在全身的贴点量通常大于或等于50个反光标识点（Marker点），每个肢体段都保证附着有3~5个Marker，其贴点位置通常在骨性标志点的关节处以及肢体段的中心，以保证运动中对点的遮挡不会影响动作捕捉效果的稳定流畅。不同的应用场景下适配不同的反光标识点（Marker点）类型，例如当被捕捉物尺寸偏小时，需要较小的Marker与之适配，而当其表面非常光滑时，又需要带有双面粘性底座的反光标识点（Marker点）进行固定。
Segment Anything论文解读
本文提出Segment Anything (SA)项目:一个用于图像分割的新任务、模型和数据集。在数据收集循环中使用我们的高效模型，我们构建了迄今为止(到目前为止)最大的分割数据集，在1100万张授权和尊重隐私的图像上有超过10亿个掩码。该模型被设计和训练为可提示的，因此它可以将零样本迁移到新的图像分布和任务。评估了其在许多任务上的能力，发现其零样本性能令人印象深刻——通常与之前的完全监督结果竞争，甚至优于。
利用mAP计算目标检测精确度
TP是分类器认为是正样本而且确实是正样本的例子，FP是分类器认为是正样本但实际上不是正样本的例子，Precision翻译成中文就是“分类器认为是正类并且确实是正类的部分占所有分类器认为是正类的比例”。TP是分类器认为是正样本而且确实是正样本的例子，FN是分类器认为是负样本但实际上不是负样本的例子，Recall翻译成中文就是“分类器认为是正类并且确实是正类的部分占所有确实是正类的比例”。FP（False Positives）意思就是被分为了正样本，但是分错了（事实上这个样本是负样本）。N是Negative。
超强面经——目标检测篇
Faster R-CNN是一种两阶段（two-stage）方法,它提出的RPN网络取代了选择性搜索（Selective search）算法后使检测任务可以由神经网络端到端地完成。在结构上，Faster RCNN将特征抽取(feature extraction)，候选区域提取（Region proposal提取），边框回归（bounding box regression），分类（classification）都整合在了一个网络中，使得综合性能有较大提高，在检测速度方面尤为明显。
baichuan2(百川2)本地部署的实战方案
本文主要介绍了baichuan2(百川2)本地部署的实战方案，希望对学习大语言模型的同学们有所帮助。文章目录1. 介绍2. 配置环境 2.1 安装虚拟环境 2.2 安装依赖库3. 下载权重文件4. 运行baichuan2 4.1 方式一 4.2 方式二
从零开始：基于LLM大模型构建智能应用程序的完整指南
在我们即将发布的帖子中，我们将讨论 LLM 链、意图识别、添加特定于任务的工具、集群、创建推荐系统、微调开源 LLM 以及我们测试系统的方式等话题不断改进并从研究和开源社区中学习。在零样本学习中，语言模型被要求在没有明确示例的情况下完成任务，而在少样本学习中，为模型提供了有限数量的示例，或“少样本”，嵌入在提示中. 提示对于将模型引导到一个方向并避免产生幻觉非常重要。根据您的需要，其他方法可能更有效。LLM大模型是一种基于深度学习技术的模型，它可以自动学习并理解大量的数据，从而实现高效、准确的预测和分类。
解决出海痛点：亚马逊云科技助力智能涂鸦，实现设备互联互通
大胆设想一下，一旦HEMS大规模普及，那么消费者收到的电费账单也会大变样，未来的电费账单将会类似于目前的手机话费账单，大小家电、灯具等产品的详细用电时间、用电量可以分门别类列出，比如冰箱、空调这个月用了多少度电，单个产品与上个月相比是多费电了还是节能了，这可以让消费者更加直观了解，知道电器耗电的明细并运用节能算法指挥电器的运行和关闭，从而优化电费支出。回顾双方的合作之旅，那竞丹分享了一个细节：“我们两家公司的组织架构都非常扁平，可以一起去服务本地化客户，你中有我，我中有你，对客户的需求做到及时响应。
亚马逊云科技通过生成式AI，帮助清华RIOS加速计算和分析的处理效率
这些服务的使用，使得团队能够在短时间内完成复杂的计算任务，从而实现了这一重要的技术突破，依托此平台，最终顺利完成流片，获得了相关比赛亚军，同近期备受关注的纽约大学一起成为该领域的首批探索者。RIOS团队成员王心泽、尹国华、朱奕霏成功地基于亚马逊云科技云上科研计算平台的支持并基于大语言模型，设计了面向处理器应用场景的设计流程，用该流程生成可综合HDL（硬件描述语言），完成了五级流水架构，支持RV32I非特权ISA和机器模式的CPU设计，并通过了基本的仿真和验证，最后基于130nm工艺成功流片。
AMBEO 双声道空间音频现已迈进直播制作领域
音频是我们的生命之源。如今，我们的渲染器为帮助广播电视公司提供可靠支持，使其能够专注于沉浸式格式，随后将混音转化为品质远超以往的立体声体验。在AMBEO双声道空间音频实时渲染器的首次操作中，采用的是Merging Technologies强大的AES67设备，这也是在广播电视环境中广泛应用的设备。在NAB展会上，森海塞尔展示了一款适用于Anubis界面的原型插件，可进一步扩展该设备本已十分强大的Monitor Mission监听功能，为其加入AMBEO双声道空间音频处理功能。从流媒体行业拓展到广播电视业。
【数据库】MySQL8.0中的新特性及其与数据库的关系
作者：禅与计算机程序设计艺术 1.简介1.1 概述MySQL 是最流行的开源关系型数据库管理系统，在过去的一段时间里一直保持着快速的增长。为了满足用户对于快速、高效的数据处理能力的需求，MySQL 8.0在最近几年里发布了很多新特性。本文将通过分析这些新的特性_8.0数据库
C语言----详解socket通信
刚接触socket的同学想必也知道socket的中文名，套接字，与其说是中文名倒不如说这是什么玩意，我们先不要管中文名的实际意义，我们先来了解一下什么是socket。我们上网产生的数据都是经过协议栈一层一层的封装然后经网卡发送到网络，经网络发送到服务端，然后服务端又是一层一层的解封装拿到自己想要的数据。对于协议栈都是集成在操作系统里，我们并不需要关心TCP,UDP等这些协议是如何实现的，我们关心的是我们的应用程序的数据能不能正常的发送出去和接收服务端发回来的数据。
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