目前，已经有AI公司针对精品化视频译制的需求，推出了ToB的产品解决方案，训练跨语种 Voice Conversion模型，采集配音演员的口型，由人工控制，再经由VC模型生成配音结果，比TTS模型的表现力更强，细节保留更多。十月份，由HeyGen制作的各种明星跨语言翻译视频，在全网疯传，大家震撼于AIGC地道的中英文表达，完全没有译制片的腔调，惟妙惟肖的音色还原、高度对齐的口型声音，让不少人表示，

用vit的时候读了一下transformer的思想,前几天面试结束之后发现对QKV又有点忘记了, 写一篇文章来记录一下参考链接: 哔哩哔哩:在线激情讲解transformer&Attention注意力机制（上）在线激情讲解transformer&Attention注意力机制（上）_哔哩哔哩_bilibiliAttention is all you need介绍更具体的介绍可以去阅读论文在Atten

有人说用 Python 编程很简单，6 岁小孩都能学会。计算机视觉专家和编程语言爱好者 asya f 刚开始上手 Python 时也这么想。但门槛低就仅意味着使用简单吗？经常调用 API 的人是不是一定比可以从零写出源码的人菜？在本文中，asya f 告诉我们，从 C++转向 Python，是一次「从个人到社区」的思维转变。转载自丨机器之心从 C++ 转 Python 的时候，我已经是一个有四年全

计算机视觉的GPT时刻，来了！最近，来自UC伯克利的计算机视觉「三巨头」联手推出了第一个无自然语言的纯视觉大模型（Large Vision Models），并且第一次证明了纯视觉模型本身也是可扩展的（scalability）。除此之外，研究人员还利用超过420B token的数据集让模型可以通过上下文学习来理解并执行下游任务，并且统一了图片/视频、有监督/无监督、合成/真实、2D/3D/4D等几乎

但GitHub Copilot却并没有这样的功能，某些我本地特有的代码模板，即使我敲了再多遍，下次再换一个文件输入时，GitHub Copilot依然不知道我想要的是什么，因为它的云端训练不到我本地特有的这些代码。但不得不说，虽然GitHub Copilot和ChatGPT背后对接的都是Codex，但GitHub Copilot还是有它的优势的，因为它会拥有更加充分的代码上下文环境，这是ChatG

所谓主动视觉系统，是指摄像机被固定在一个可以精确控制的平台上，且平台的参数可以从计算机精确读出，只需控制摄像机作特殊的运动来获得多幅图像，然后 利用图像和已知的摄像机运动参数来确定摄像机的内外参数。但在输入多幅图像并能得到一致射影重建的情况下，基于二次曲面的自标定方法会更好一些，其根源在于二次曲面包含了无穷远平面和绝对二次曲线的所有 信息，且基于二次曲面的自标定方法又是在对所有图像做射影重建的基础

这种技术成本低，功耗小，精度高。ZigBee技术应用于较短距离无线通信，主要面向无线个人区域网（PAN），网络系统在应用中表现出近距离，低功耗，低成本等特征，这些都可以满足室内定位系统是通过在传感器网络中布置参考节点，移动节点构成系统的，参考节点为静态节点，它们发送位置信息和RSSI值给移动待测节点，该节点将数据写入定位模块，分析计算得到自身位置。超宽带技术是近年来新兴的一项无线技术，目前，包括美

特征提取：寻找易于追踪和对比的特征————在图像所有区域中寻找向周围少量移动时变化最大的图像块————将这种操作映射到计算机语言中。特征描述：对提取的特征[特征周围的区域]用计算机的语言进行描述，使得其能够在其它图像中寻找到相似区域。特征匹配：根据特征描述，在其它图像中寻找所有相同的特征区域，以便进行需求的操作[如排列，整合等]。一个图像块取自原图像的边缘，其具有横向或纵向的差异性，而在与该方向垂

例如，在虚拟现实应用程序中，可以使用头部的姿势来渲染场景的右视图。那个怎么样s在等式中？如果我们知道旋转R（一个 3×3 矩阵）和平移t（一个 3×1 向量），相对于相机坐标的世界坐标，我们可以计算位置(X, Y, Z)点的P在相机坐标系中使用以下等式。在这个问题中，目标是在我们有一个校准过的相机时找到物体的位姿，并且我们知道物体上n 个3D 点的位置以及相应的 2D 投影图片。我们知道 3D 模

/返回布尔true/false, 判断x,y是否在这个矩形中。例如我们画一个图 Rect(20,50,30,40),我用matlab画了一下，比较直观。// 返回左上角坐标(20,50)//返回右下角坐标（50,10）