前言前面也分享过一些opencv的一些图像处理方式，那我今天介绍一个用opencv来提取合同、纸张或者证件的边框并去掉背景，将图像摆正的做法，然后也根据这个思路，介绍下校验是否填写，或者签名的一个思路。话不多说，来看下实现的效果图（图片是我无聊的时候乱写的纸，逃~），具体代码我会放在我的github https://github.com/Wangzg123/fileclipper 上，大家可以..

版权声明：本文为博主原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。本文链接：https://blog.csdn.net/luoye4321/article/details/90272832版权使用hbase创建namespace和table时提示该错误，完整的错误日志如下：按照网上的解决思路：1、设置主机之间的NTP时间同步。2、修改hbase-site.xml

CDM层又细分为DWD层和DWS层，分别是明细宽表层和公共汇总数据层，采取维度模型方法基础，更多采用一些维度退化手法，减少事实表和维度表的关联，容易维度到事实表强化明细事实表的易用性；那么以购买为主题进行分析，可从这段信息中提取三个维度：时间维度(昨天早上)，地点维度(淘宝), 商品维度(皮包)。维度建模是专门用于分析型数据库、数据仓库、数据集市建模的方法，维度建模以分析决策的需求出发构建模型，构

数仓规划是数仓建设的蓝图，涵盖从需求分析开始到最终的数仓评估验收整个环境；数仓规划之所以重要，是因为它是描述了数据流动的概念性框架，为元数据管理奠定了基础，对数据加工过程的理解、数仓建设的交流分享、数据的使用和问题排查、数仓健康度的评估都提供了极大的帮助。需要强调的是本节是从宏观上描述数仓的框架，具体到数据模型的细节对比、存储选型和管理、接入数据源管理等数仓建设的周边在本节不涉及。通过本节的阅读，

目录。

在这种情况下，使用 KL 惩罚会减少响应与步骤 1 中训练的 SFT 模型输出之间的距离，以避免过度优化奖励模型和与人类意图数据集的偏差太大。利用价值函数计算优势函数，它表示期望回报和当前回报之间的差值，使用优势函数通过比较当前策略所采取的动作与先前策略的本应采取的动作来更新策略，PPO能够根据动作的估计值对策略进行更明智的更新。为了克服上述问题，利用人工标记创建一个更大的数据集，这个速度缓慢而代

ChatGPT 几个月前问世，并以其回答来自广泛知识集的问题的能力震惊了所有人。在 ChatGPT 展示大型语言模型的强大功能时，Dagster 核心团队遇到了一个问题。推荐：用 NSDT场景设计器 快速搭建3D场景。

这一套完整的系统，包括前端聊天应用和一个后台管理系统。系统有用户鉴权，你可以自己使用，也可以部署直接给 C 端用户提供 ChatGPT 的服务。ChatGPT-PLUS 基于 AI 大语言模型 API 实现的 AI 助手全套开源解决方案，自带运营管理后台，开箱即用。集成了 OpenAI, Azure, ChatGLM,讯飞星火，文心一言等多个平台的大语言模型。集成了 MidJourney 和 St

通过以上演示，我们可以看到，图生图能够参考原图，再依据我们的指令生成新图。Stable Diffusion基础：精准控制之ControlNet。

Pro+增加到了3个高RAM会话和3个标准会话，在Pro基础上又翻了2.5倍，相当于免费版算力的9倍，Pro+的52GB的高RAM和Pro的25GB的高RAM相比也略有提升（10分钟的epoch能快2分钟左右）。在打开笔记本后，我们默认的文件路径是"/content"，这个路径也是执行笔记本时的路径，同时我们一般把用到的各种文件也保存在这个路径下。如果在有代码块执行的情况下继续点击其他代码块的“播