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空间搜索算法研究

这种拆箱方法非常灵活,并且适用于除点对点距离之外的其他距离类型。该算法依赖于查询与框中所有对象之间定义的距离下限。如果我们可以为自定义指标定义这个下限,我们就可以使用相同的算法。这意味着我们可以更改算法来搜索最接近线段(而不是点)的 K 个点:从线段到边界框的距离作为到框内点的距离的下限我们需要对算法进行的唯一修改是将点到点和点到框距离计算替换为段到点和段到框距离。特别是,当我用 JS 构建Con

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#数据库
Blender BMesh数据结构解密

这张图片在一张图片中显示了所有循环,总结了上述部分:网格编辑 API 可以非正式地分为三层:底层 API,用于遍历 BMesh 循环和进行原始本地编辑;中级 API,以此为基础,提供迭代器、遍历器和更高级别的网格编辑功能;顶层 API,建立在这些层之上,由运算符和编辑工具组成。

#数据结构#blender#链表
TinyGPT-V:微型视觉语言模型【VLM】

AI技术正在不断融入我们的日常生活。人工智能的一个应用包括多模态化,例如将语言与视觉模型相结合。这些视觉语言模型可以应用于视频字幕、语义搜索等任务。本周,我将重点介绍一种名为 TinyGPT-V()的最新视觉语言模型。这种多模态语言模型之所以有趣,是因为它对于大型语言模型来说非常“小”,并且可以部署在单个 GPU 上,只需 8GB 的​​ GPU 或 CPU 即可进行推理。这对于最大限度地提高人工

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#语言模型#人工智能#自然语言处理
PaliGemma视觉语言模型综合指南

PaliGemma 与其他产品一起在 2024 年 Google I/O 活动上发布,它是一种基于 Google 研究的另外两个模型的组合多模态模型:视觉模型 SigLIP 和大型语言模型 Gemma,这意味着该模型是 Transformer 解码器和 Vision Transformer 图像编码器的组合。它将图像和文本作为输入,并生成文本作为输出,支持多种语言。相对较小的 30 亿组合参数模型

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#语言模型#人工智能#自然语言处理
3D图形学及游戏艺术风格

图形学的转变深深影响了游戏中的 3D 艺术。从一开始,这些进步就改变了游戏的外观和感觉,将游戏艺术从简单的视觉效果提升到沉浸式体验。在本文中,我们将深入探讨视频游戏图形的演变,追溯从 80 年代末的块状纹理到当今复杂的沉浸式环境的历程。加入我们,揭开重塑游戏的技术,展示它如何激发创造力并拓宽开发者和艺术家的视野。

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#前端
UE4距离测试工具【源码】

在这个教程中我们将学习如何使用蓝图制作一个简单的距离测量工具,它可以测量空间中用户定义的点之间的距离。1、运行机制距离测量工具是基于样条线的。它包含一些蓝图函数,可让你调整样条曲线以获得空间中两个或多个点之间的距离。要使用距离测试工具,只需将其拖放到您的场景中。可以像移动任何其他样条线组件一样来更改终点。长度值会自动更新。可以通过按住 alt 键并向外拖动来添加其他点。2、用户变量在“配置”下的详

#ue4
基于Stable Diffusion的2D游戏关卡生成【实战】

我的项目是制作一个 2D 平台游戏,玩家可以在其中设计自己的关卡,然后生成式 AI 将创建漂亮的渲染图像来表示关卡。我想做一些没有 AI 就不可能实现的事情:让玩家参与艺术创作。我们将跳到最后,您可以看到游戏现在的样子:这里有一些不同的主题,但你也可以创建自己的主题。你可以在这里尝试游戏:dimensionhopper.com我建议查看随机级别或画廊,看看那里有什么。但是让我们谈谈实现的过程。

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#游戏
游戏开发必备的7个AI工具

人工智能已经占领了各个领域,而视频游戏开发就是人工智能缓慢发展的领域之一。用于视频游戏开发的人工智能工具(包括游戏生成器)在行业中发展势头强劲。这些用于游戏开发的人工智能工具为开发人员提供了强大的功能,以增强他们的创作并简化开发流程。起初,玩游戏只是为了好玩或打发空闲时间,但现在它已成为许多在线创作者和影响者的生计来源。可以使用多种人工智能工具,此列表将提供用于视频游戏开发的 7 大人工智能工具,

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#人工智能
Anthropic Claude的“计算机使用”智能体

昨天,人工智能初创公司 Anthropic 发布了一款引起轰动的新版本。他们发布了旗舰大型语言模型的新版本。这款新模型具有增强的推理能力、改进的编码技能、计算机使用和 200K 上下文窗口。然而,真正引起人们注意的是部分,Anthropic 发布的演示应用程序迅速走红。“计算机使用”的参考应用程序可在上找到。它是一个 docker 映像,可以在安装了 docker 的任何计算机上运行。

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变长输入神经网络设计

我脑海中的应用程序具有可变数量的相同类型的输入。DeepMind 的研究人员最近发表了“关系网络”的想法,它将可变数量对象的特征作为输入并以顺序不变的方式处理它们,而无需对原始数据集的置换重复进行训练。此外,网络的大小是手动输入的,而不是来自一些更严格的程序,例如 k 倍交叉验证等。以下是一个例子:给定一组从高斯分布中抽取的点,估计它们的均值和方差。请注意,对于样本的每一行,点的数量可能不同。受此

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#神经网络#人工智能#深度学习
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