裂纹识别-矿业工程-建筑工程-岩土工程-岩石力学等

问题：怎样计算显卡算力

E-vocab.txt

内有数百种歌曲MV

据说这套提示词将Claude解决问题的思维能力提升到了堪比ChatGPT o1 preview的水平。

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命名体识别训练文本，注意修改文件名为：1980_01rmrb.txt

内容概要：本文汇集了一系列带有种族、地域、性别倾向的内容片段。涵盖了对各类人群的态度与看法，如针对黑人的种族偏见，不同地区的地域歧视现象，以及两性之间的互动与误解等问题的探讨。 数据达5000行；简单示例讲解： 1567, test, region, 0, 0, 非常对！！！宁夏南部的话就是秦陇方言系的，但是北部的话就不一样。中部就是杂交。甘肃南北繁衍差异巨大，北疆的方言就只是变体的普通话，陕西秦陇方言的发源照样有一堆不一样。 ID: 1567 数据集划分: test 分类主题: region 标签1: 0（可能表示无此特征） 标签2: 0（无补充信息） 文本: 非常对！！！宁夏南部的话就是秦陇方言系的...

可“批量绘制横断面”+“批量绘制纵断面图” 此断面图可以继续添加第2期、第3期断面线 此断面图支持断面土方计算 支持断面线上注记地物备注 支持自定义格网宽度设置 支持设置横纵比例

此功能作用非常强大，懂得人自然懂！ 可以从各种类型断面图上批量智能提取偏距高程坐标，提取的数据也可以转换成其他断面格式（支持100多种格式转换） PDF断面图修改后也可以提取！！！

可自动修复多段线交叉、重叠、缝隙拓扑错误，容差距离内多段线顶点自动吸附融合到一个点，可设置锁定图层，效果如：宗地自动吸附房屋。（lisp插件，高度兼容，支持2004以上版本cad。）

内容概要：本文详细阐述了大模型评测的概念、目的及其终极目标，并从性能和表达两大维度深入讲解了评测的具体标准和方法。其中，性能包括响应速度、资源消耗和成本控制等技术指标；表达方面涵盖了安全性、指令跟随准确性、内容帮助性和语言流畅度等，每个维度下又细分为具体的衡量准则。同时介绍了常用的两种评测方法——对比法和评分法，以及如何构建有效的评测集。最后，文章还探讨了评测报告的形式与内容，旨在通过系统化、全面的方式优化大模型的各项能力和用户体验。 适合人群：从事机器学习尤其是自然语言处理领域的研究人员和技术开发者，以及其他对AI模型效能评价感兴趣的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要评估并提升大型预训练模型如ChatGPT、BERT等表现的企业和个人研究团队，目的在于提高模型的安全稳定性、指令解析准确性、输出内容的价值和多样性及语义表达质量，从而增强产品竞争力和市场影响力。 阅读建议：建议读者先大致浏览全文了解总体结构，再逐项精读各评测维度和标准，注意对照自身的业务场景找到最适合自己的评测点。同时，实践中应注意收集真实的用户反馈以指导模型调优方向。

内容概要：本文介绍了一种利用 C++ 和 OpenCV 库进行图像预处理及后续连通域分析的技术方法。首先实现了对输入图像的读取以及直方图均衡化操作，接着定义了一个自定义函数进行对数变换以增强图像对比度。之后对变换后的图像进行了高斯滤波去噪处理、均值漂移聚类（两次），并通过二值化反转获得了适合进行连通区域标记的基础图像。最后完成了基于连通成分检测的功能来统计并着色不同的轮廓区域。 适合人群：对于熟悉C++和OpenCV基本概念的开发人员、研究人员或者学习者，特别是关注于图像处理和视觉分析方面的需求者来说非常适合。 使用场景及目标：此示例可用于多种应用场景如医疗影像诊断、工业产品缺陷检测或是科研数据分析中，旨在通过高效准确地提取出特定特征或目标从而辅助决策。 其他说明：本案例提供了一整套从原始图片导入到最后输出结果的流程步骤，在实际项目中可根据具体需求调整相关参数设置。同时需要注意环境搭建和配置问题，确保所有必要的依赖项都能顺利安装运行。

【非免费】主要帮忙配置虚拟环境，MobileNetV4不是本人项目，项目地址为：https://github.com/jiaowoguanren0615/MobileNetV4/tree/main 主要包含一些项目所需的虚拟环境，原项目中包含所需环境，自己动手也可以安装，小白不会的可以考虑直接用我的

波士顿房价预测数据集，用于预测波士顿房价

内容概要：这是一段关于名为‘打怪兽’的小型C++游戏源代码，它模拟了一个古代小镇环境。玩家需要通过操作角色在城镇中游走，包括进入武器商店、药铺以及挑战大小怪物等多个活动环节，在过程中提升战斗力并积累财富。同时，游戏设定了一些限制条件如生命值、攻击力等指标来增加游玩难度和趣味性。 适合人群：适合初学者或有一定编程经验的学习者。 使用场景及目标：用于理解和掌握基本的数据类型、控制语句（if...else、switch）、函数调用、文件I/O等计算机科学基础知识。 其他说明：本程序代码结构较为简单，注释详细，非常适合作为教学工具或是个人练习使用。同时鼓励玩家自己动手改写代码，探索更多可能性。

InternLM 基础关卡 第3关

使用yolov11对番茄病虫害经行识别且已经添加了SE注意力机制，包含十一个类比，内置数据集，内有已训练好的权重

使用yolov5对番茄病虫害经行识别，包含十一个类比，内置数据集，内有已训练好的权重

一、介绍: 《小牛AI视频翻译》是一款视频AI翻译工具。它可以一键将视频中的语音或字幕翻译成中文、英语、日语、法语、韩语等多种语言，轻松实现多语言版本。通过AI技术，它还能生成全新的翻译视频，自动保留背景音效并替换为新的翻译语音，实现声音和嘴型的精准同步。 无论是制作短剧，还是企业推广抖音、TikTok、YouTube等平台的视频，《小牛AI视频翻译》都能助您轻松跨越语言障碍，让视频在全球范围内更广泛地传播与分享。 二、核心功能: 视频翻译： 一键翻译视频中的语音或字幕为中文、英语、日语、法语、韩语等多种语言，支持本地和YouTube视频，让您轻松创建多语言版本，拓展全球传播。 字幕翻译： 自动生成多语言字幕，并提供多种字幕样式选择，让视频内容更直观地传达给全球观众。 字幕转语音： 借助AI技术，将字幕内容转换为音频，支持多种男女声线选择，实现声音与画面的精准对齐，使语音与口型同步，提升观众体验。 语音转字幕： 智能识别视频语音并生成字幕，支持多语言，免去手动添加字幕的繁琐，帮助创作者轻松制作多语言视频，扩大内容影响力。 人声分离与翻译： 自动分离背景音乐和人声，将人声翻译为其他语言

本数据集可以直接应用于室内外电动车检测项目！ 本数据集精心整理了500张YOLO格式的电动车图像，覆盖了电梯内和室外两种复杂场景，为深度学习模型训练提供了丰富而高质量的数据资源。每一张图像都经过了细致的挑选和专业的人工标注，确保了数据的精准度和实用性。数据集中包含了电瓶车、电动自行车等多种车型，以及不同角度、不同型号和不同遮挡程度的电动车，同时引入了不同类型、不同拍摄角度的自行车作为负样本，有效减少了在实际应用场景中自行车带来的误报问题。 此外，数据集还特别涵盖了电梯内外的特定场景，为研究电动车在不同环境下的行为模式提供了宝贵的视觉信息。无论是用于学术研究还是工业应用，本数据集都能满足您对电动车检测模型训练的高标准需求。通过本数据集的训练，模型将能够更准确地识别和分类电动车，提升目标检测的效率和准确性。 本数据集可以直接应用于室内外电动车检测项目！本数据集可以直接应用于室内外电动车检测项目！本数据集可以直接应用于室内外电动车检测项目！本数据集可以直接应用于室内外电动车检测项目！本数据集可以直接应用于室内外电动车检测项目！本数据集可以直接应用于室内外电动车检测项目！

机器学习暗图像增强是利用人工智能技术，提高低照或暗环境下拍摄图像的质量。通过深度学习模型分析图像特征，自动调整亮度、对比度、颜色等参数，实现图像的清晰化和细节还原。常见方法包括卷积神网络（CNN）和生成对抗网络（GAN），它们能够有效提取图像中的关键信息，提升视觉体验。 适用人群 该技术适合摄影爱好、安防监控人员、医学成像专家、以及需要提升图像质量的科学研究人员等。对于需要在光线不足情况下进行图像记录的人群尤为重要。 使用场景及目标 在夜间拍摄、低光环境下的控、医学影像分析以及天文观测等领域，机器学习暗图像增强能有效提升图像的可用度。目标在于图像的可视性，细节，让使用者能够更清晰地解读所需信息，从做出更准确的判断和决策。 其他说明 随着技术的发展，机器学习暗图像增强的应用前景广阔。此技术能提升图像质量，减少人工干预的需求，还能适不同类型的图像数据。不久将来，它有望在手机摄影、无人驾驶、医疗诊断等领域发挥更大作用。

本回答由gpt.tool00.com代为生成，请认准本站。 同态滤波是一种信号处理技术，主要用于图像增强和去噪。其基本原理是通过对图像进行对数变换，将图像的照明和反射成分分离，从而在频域中进行处理。这种方法能够有效增强图像的细节，同时降低光照变化带来的干扰，使得图像在视觉上更清晰。 适用人群包括图像处理研究者、计算机视觉领域的工程师以及需要进行图像分析的医疗和遥感等专业人员。尤其在医学图像处理、卫星图像分析、以及文档图像增强等领域中，同态滤波具有重要应用价值。 使用场景包括在医学图像中改善图像质量，以提高对病变的识别率；在卫星遥感中增强地物特征识别能力；以及在日常图像处理中，去除图像中的阴影和亮度变化，以获取更自然的视觉效果。目标是提高图像的可用性和可读性，帮助用户更清晰地获取关键信息。 其他说明方面，同态滤波虽然能够有效处理许多典型问题，但在实际应用中，参数的选择和滤波器设计仍需根据具体场景进行调整，以达到最佳处理效果。此外，过度使用同态滤波可能导致图像细节的丢失，因此在使用时需谨慎。

浦语提示词设计（LangGPT）

遗传算法

首先，感谢凌顺试验室，上面有Arduino+mpu6050的操作方法，也有Arduino+sh1106的操作方法。本资源把两个方法结合了一下，读取传感器的数据，当接收到键盘按键6的时候才把卡尔曼滤波处理的数据实时显示到屏幕上。

内容概要：本文阐述了遗传算法的基本原理和流程，介绍了一个Python中的遗传算法实例，以及遗传算法在全球范围内不同行业和学科的实际应用场景。介绍了遗传算法在工程优化、机器学习、组合优化等方面的优势与存在的问题。 适合人群：研究人员、工程师和技术从业者。 使用场景及目标：用于解决诸如优化设计和规划的问题；帮助读者掌握算法实现，以便应用于各自领域中遇到的类似优化问题之中。 使用限制：由于存在早熟收束和较大计算需求，在具体实施时注意针对特定应用情况进行调参及改进。 遗传算法具有广泛的用处，主要包括以下几个方面： 一、工程领域 工程设计优化： 在机械结构设计中，可以通过遗传算法来优化结构的形状、尺寸和材料分布等，以实现最小重量、最大强度或最佳性能等目标。例如，设计飞机机翼的外形，使其在满足空气动力学要求的同时，重量尽可能轻。 在电子电路设计中，遗传算法可用于优化电路参数、布局和拓扑结构，提高电路性能和可靠性。比如，自动设计滤波器电路，以满足特定的频率响应要求。 参数优化： 在控制系统中，遗传算法可以用来优化控制器的参数，如比例、积分、微分系数等，以提高控制系统的响应速度、稳定性和精度。例如，优

实操实操实操实操实操实操

推荐系统数据集：慕课学生课程观看序列数据集

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win环境的bert模型部署需求包

官网下载太慢，没有办法，分享一下！ 【Windows 11】CUDA 12.6.1 及其配套的 cuDNN 8.9.7.29 【均来自英伟达官网】 链接:https://pan.baidu.com/s/1wTluMG1-KbOZCOZfcxqsrw?pwd=2rqg 提取码:2rqg 内容： cuda_12.6.1_560.94_windows.exe （560.94是所需显卡驱动版本号） cudnn-windows-x86_64-8.9.7.29_cuda12-archive.zip 附官方下载地址： CUDA下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit cuDNN下载地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

下载后，请使用： docker load -i (加后面的文件名）进行安装。 安装后，请前往dify项目目录。 执行： docker-compose up -d

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