AntDesignpro入门前言一、了解AntDesignpro二、使用步骤1.快速入门2.antpro菜单+路由前言读此文章需要优先掌握知识1、React2、ts3、AntDesign一、了解AntDesignproAntDesignpro是基于antdesign开箱即用的，企业级中后台前端/设计解决方案效果：源码地址：https://github.com/ant-design/ant-design-pro特性：优雅美观：基于antdesign体系精心设计常见设计模式：提炼中后台应用的典型页面和场景最新技术栈：使用React/umi/dva/antd等前端前沿技术开发响应式：针对不同屏幕大小
写在前面本人只支持GPT-4.0，所以没管谷歌和百度的事（因为它们免费用户也能生成图片）ChatGPT键盘快捷键询问版本号生成图片写代码org.springframework.bootspring-boot-starter-weborg.springframework.bootspring-boot-starter-thymeleafpackagecom.example.shopping;importorg.springframework.boot.SpringApplication;importorg.springframework.boot.autoconfigure.SpringBoot
VisionPro又现火爆新玩法，这回还和具身智能联动了~就像这样，MIT小哥利用VisionPro的手部追踪功能，成功实现了对机器狗的实时控制。不仅开门这样的动作能精准get：也几乎没什么延时。Demo一出，不仅网友们大赞鹅妹子嘤，各路具身智能研究人员也嗨了。比如这位准清华叉院博士生：还有人大胆预测：这就是我们与下一代机器互动的方式。项目如何实现，作者小哥朴英孝（YounghyoPark）已经在GitHub上开源。相关App可以直接在VisionPro的AppStore上下载。用VisionPro训练机器狗具体来看看作者小哥开发的App——TrackingSteamer。顾名思义，这个应用程
1.ChipScopeProCoreInserter使用流程 在之前以及编译好的流水灯实验上进行学习ChipScope的使用。一、新建一个ChipScope核点击Next,然后在下一个框中选择Finish，你就会在项目菜单中看到有XX.cdc核文件。二、对核文件进行设置 右键“Synthesize–XST”后点击“ProcessProperties…”，这里我们将keepHierarchy（保留层次结构） 栏中选择Yes（默认为No）。这样设置是方便我们找到所想观察的信号，否则，很多信号会被优化掉，导致ChipScope找不到。 设置完之后，双击工程中的ds18b20.cdc文件
ensppro在笔记本/服务器/虚拟化平台的部署软件申请办公笔记本服务器物理主机云平台部署服务器虚拟化集群平台软件申请链接:Ensppro下载链接注：后缀、qcow2与.gz的不同在与适应的虚拟化平台不同办公笔记本个人电脑virtualbox支撑服务器物理主机物理机支撑eNSPPro云平台部署FusionCompute平台支撑eNSPPro服务器虚拟化集群平台Proxmox平台一、下载qcow2模式的ensppro包二、进入proxmox平台三、创建centos虚机四、部署问题Proxmox平台部署ensppro无ip五、解决办法
作者| YiTay编译|云昭出品|51CTO技术栈（微信号：blog51cto）你敢相信吗？一位前谷歌大佬，离职成立公司，不到一年，从头训练出了“GPT3.5”/“GeminiPro”，注意，后者是多模态大模型！ 本文主人公YiTay，是一位市面上非常抢手的高性能大模型的大拿。他曾在谷歌GoogleBrain担任高级研究科学家，专注于大型语言模型和人工智能的研究。在Google任职期间，曾经为业内许多知名的大型语言模型做出了贡献，例如PaLM、UL2、Flan-{PaLM/UL2/T5}、LaMDA/Bard、MUM等。另外，Yi还参与了大型多模态模型如ViT-22B和PaLI-X的研究，负责
摘要：2024年2月，UCBerkeley开源了大世界模型（LWM），支持1Mtoken（与Gemini1.5持平）、1h视频问答、及视频图片生成，相当于开源版Gemini1.5pro。目录一、前言二、模型架构三、核心技术四、训练过程五、效果与性能六、验证一、前言目前，在paperswithcode网站研究趋势榜单中排名第一。大世界模型（LWM）是一种通用的多模态自回归模型。它使用RingAttention在各种长视频和书籍的大型数据集上进行训练，可以执行语言，图像和视频理解和生成。大世界模型（LWM）具备的能力：LWM可以与图像聊天。LWM可以跨1M上下文检索事实，具有高准确性。LWM可以在
前言相信大家在学习新的知识前都遇到过开发环境安装不上，或者环境冲突和版本不匹配的情况，另外当我们想要安装多个版本的支持库时，在本地环境上直接安装往往会导致版本冲突的情况，如果我们使用虚拟机或者WSL技术新建一个完整系统，这又往往需要耗费很长时间，同时在我们学习深度学习等相关技术时，我们需要使用到显卡进行计算，虚拟机调用显卡很不方便，同时CUDA、cuDNN、cuBLAS、TensorRT等GPU计算支持库都有强版本依赖，手动安装需要耗费很长时间，因此本文介绍通过docker的容器技术来实现使用Nvidia官方提供的镜像库创建 container容器。一、前期准备本文将以创建一个包含python
1.首先在nginx上部署前端代码。 因为老师给的是windows的代码，所以在Mac上面不能直接执行nginx.exe文件启动。因此，在这步，我结合了黑马点评的前端部署方法。就是这篇文章：黑马Redis项目——实战篇（项目部署MAC版）_周墨瞳的博客-CSDN博客但是在实际过程中略有不同，我把我的过程分享出来，供大家参考。安装nginx: 打开终端安装homebrew,通过homebrew安装nginx.brewinstallnginx将html文件放到这个地方：右键访达-->前往-->以下路径。 然后更改配置文件： 根据以上路径找到这个文件。找到老师对应的设置文件（原谅我还没明
1.综述最近由于做数字人项目，采用的是wav2lip+GFPGAN进行人脸面部高清，但GFPGAN模型本身比较大，所以想着使用TensorRT来代替原始的pth推理看看能否提升运行速度，于是便开始了这趟windows10之下进行GFPGAN的trt推理的折腾之旅。2.环境我会提供一个我写好GFPGAN的trt推理的完整工程包。我的环境是windows10+cuda11.7+cudnn8.9.2+TensorRT-8.5.1.7+pycuda_cuda115+python3.8的虚拟环境。2.1TensorRT的环境安装TensorRT的环境安装参考英伟达官方TensorRT8.x下载地址2.1
