一下wikipedia,说可控性(Controllability)是控制系统一个重要性质,例如,带反馈的不稳定系统可以使之稳定;优化控制。可控性 表示系统在其配置空间中,只用允许的操作进行调整的能力。一般有三类: 1.状态控制:譬如复原(reset)信号在任何系统状态下都可以使系统回 到初始状态。这就是一种状态控制。 2.输出控制:譬如在过去的铁路信号系统中,任何继电器不能吸起或不能落下,都必须显
转载 2024-04-21 12:50:55
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闲谈刚入坑python没多久,学习了一段时间,准备开始尝试吧自己日常学到的东西整理下方便自己查看记录。因为是自己学习上看到的可能理解会有偏差,如果有更好的建议、解释或理解方法希望各位大神能指出来 关于对变量的理解首先看一下百度百度上对变量的定义变量来源于数学,是计算机语言中能储存计算结果或能表示值抽象概念。变量可以通过变量名访问。在指令式语言中,变量通常是可变的;但在纯函数式语言(如Ha
可编程控制器的作用日渐突出,各大器件中均含有可编程控制器。为增进大家对可编程控制器的了解,本文将对可编程控制器选型技巧、可编程控制器分类以及可编程控制器的技术性能指标进行介绍。如果你对本文内容具有兴趣,不妨继续往下阅读哦。一、可编程控制器选型技巧1.可编程控制器PLC的品牌有:西门子、三菱、施耐德、台达、ABB、AB、松下、欧姆龙、信捷、永宏、汇川、LS等等种类。所以一般品牌选择上可以根据客户需要
第一部太多了所以分开了  要不太难看了~~ 模型模型来源论文WGANhttps://sota.jiqizhixin.com/project/wgan-gp 支持框架:TensorFlow、PyTorchImproved Training of Wasserstein GANsSAGANhttps://sota.jiqizhixin.com/project/sagan-2 支持框
**CycleGAN及非监督条件图像生成技术简介**图像风格迁移技术逐层图像特征提取保证内容一致性保证风格一致性惩罚因子非监督条件图像生成CycleGAN框架理解StarGAN框架理解StarGAN应用实例公共映射空间映射训练共享编码器与解码器加入领域判别器ComboGANXGAN非监督条件图像生成技术复现CycleGAN论文人脸——动漫脸转换代码编写二次元发色转换总结参考文献 图像风格迁移技术
Salesforce AI、东北大学、斯坦福大学的研究者提出
一直很好奇,今天终于有机会好好研究一下:我把整个过程分为图像的采集,图像的保存,图像的传输,图像的接收,图像的回显。1:图像的采集与保存光的原理:  从上图可以看到,我们日常生活中看到的7种颜色是由最基础三种颜色构成,即在外层的红黄蓝,我们可以通过不同的组合方案构造出其他四种颜色,这样我们就可以随意的组合出任意图案了。小孔成像原理:  光线通过小孔可形成倒立影像。感光材料:  卤化银,当有光线照射
Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks 作者:Tong He, Zhi Zhang, Hang Zhang, Zhongyue Zhang, Junyuan Xie, Mu Li 论文链接:https://arxiv.org/abs/1812.01187 源码链接:https://githu
转载 2024-02-28 20:34:01
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MagicTailor 是一种专为组件可控个性化设计的新框架,支持在文本到图像生成过程中精确控制特定组件。该框架解决了语义污染和语义不平衡的问题,提高了图像生成的质量和控制能力。
本文主要介绍一篇被 ICLR 2021 会议录用的一篇论文:《Zero-shot Synthesis with Group-Supervised Learning》。这项工作受启发于人脑的想象能力,比如人看到一辆红色的轿车&一辆蓝色的卡车,可以立即想象出一辆蓝色的轿车(即使没有见过)。
近年来,图像生成技术取得了很多关键性突破。特别是自从 DALLE2、Stable Diffusion 等大模型发布以来,文本生成图像技术逐渐成熟,高质量的图像生成有了广阔的实用场景。然而,对于已有图片的细化编辑依旧是一个难题。一方面,由于文本描述的局限性,现有的高质量文生图模型,只能利用文本对图片进行描述性的编辑,而对于某些具体效果,文本是难以描述的;另一方面,在实际应用场景中,图像细化编辑任务往
对于梵高的追崇者而言,这绝对是个惊喜! 最近,荷兰奈梅亨大学就有四名神经领域的科学家研究出了一种新技能,可以将人脸的画像转换成照片,而且清晰度也是非常不错的。参与该研究的两名博士生Yağmur和Umut表示,该功能是利用一套人工智能算法来实现的。在具体操作过程中,他们为了能让草图被计算机准确识别和转换,先是建立了一个数据库,其中包括从网上搜集来的20多万张名人及13000多张普通人的人脸照片。随后
AIGC图像生成技术综述 在现代科技中,AIGC(人工智能生成内容)图像生成技术的迅速发展正在改变我们创作和处理视觉内容的方式。以下是针对该技术的详尽剖析,通过多个维度的结构性展开,以便您全面理解其部署和实施的必要步骤。 ## 环境预检 在开始部署AIGC图像生成技术之前,我们需要进行详尽的环境预检。我们将使用四象限图来评估不同环境的兼容性,以及分析依赖配置与版本的对比。 ```merma
原创 1月前
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目录全参考图像评价指标 PSNR:(峰值信噪比)值越大,表示图像失真越小。SSIM:(结构相似性)取值范围[0,1],值越大,表示图像失真越小。LPIPS:(学习感知图像块相似度) 值越低表示两张图像越相似。无参考图像评价指标 NIQE:(自然图像质量评估器)较低的NIQE值大致对应较高的整体自然度。CPCQI:(基于颜色的面片对比度质量指数)较大的CPCQI值则表示
一、Oracle 控制文件        为二进制文件,初始化大小由CREATE DATABASE指定,可以使用RMAN备份        记录了当前数据库的结构信息,同时也包含数据文件及日志文件的信息以及相关的状态,归
转载 2024-08-20 10:49:59
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  控制文件每一个数据库都有一个控制文件,它是一个二进制数据文件,它记录了数据库的物理结构。控制文件数据库一个重要参数文件,在写数据时,控制文件必须是可用的状态。控制文件包括如下信息:1. 记录数据库名称 2. 数据文件与重做日志文件的名称与存储位置 3. 数据库创建时间 4. 当前log的SN 5. 检查点信息控制文件管理  如下信息介绍控制文件,了解控制文件。 控制文件名称
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一、多模态对齐技术突破 1.1 视频-语言联合嵌入空间 # 使用CLIP架构实现视频-文本对齐 import torch from transformers import CLIPVisionModel, CLIPTextModel class VideoCLIP(torch.nn.Module): def __init__(self): super().__init__
原创 1月前
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一、多模态对齐技术突破 1.1 视频-语言联合嵌入空间 # 使用CLIP架构实现视频-文本对齐 import torch from transformers import CLIPVisionModel, CLIPTextModel class VideoCLIP(torch.nn.Module): def __init__(self): super().__init__
原创 2月前
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一、多模态对齐技术突破 1.1 视频-语言联合嵌入空间 # 使用CLIP架构实现视频-文本对齐 import torch from transformers import CLIPVisionModel, CLIPTextModel class VideoCLIP(torch.nn.Module): def __init__(self): super().__init__
原创 2月前
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一、多模态统一表征 1.1 跨模态对齐技术 # 视频-语言-音频联合嵌入 class UnifiedMultimodalEncoder(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() # 视频编码器 self.video_enc = VideoSwinTransformer()
原创 1月前
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