本资源为Vitis-AI3.0版本docker镜像的.tar文件的下载链接，适用于NVIDIA显卡硬件平台，内置pytorch量化编译器镜像以及pytorch优化器镜像 使用方法： 使用docker load指令将镜像文件导入后（导入后可以使用docker tag指令改名），再按照官方手册中的使用方法即可 docker镜像生成过程： 按照官方github提供的3.0.0.001版本源代码中的dockerfile进行docker创建 以NVIDIA提供的nvidia/cuda:11.3.1-cudnn8-runtime-ubuntu20.04镜像为基础 仅修改apt、python、conda为国内下载源，其他未作变动 dockerfile修改内容： 参考文章https://blog.csdn.net/qq_36745999/article/details/129920225

Python 全栈 + AI 人工智能 + 大数据分析 01-上课环境 02-Python 介绍 03-Python 安装 04-变量 05-运算符 06-流程控制语句 07-数据类型 08-函数 09-文件 10-模块 11-字符集 12-面向对象 13-生成器 14-装饰器 15-进程 16-net 17-gui 18-正则表达式 19-pycharm 20-django 21-数据结构

软件仅供学习使用,学习使用,学习使用,具体请参考文章说明指引 经历了多次Photoshop 2023 Beta 测试之后，今天终于迎来了PS2024 正式版。之前在beta版使用的功能，正式版中都有，遗憾的是“创成式填充”功能，由于一些原因在国内依旧无法使用。所以创成式填充我们就不再过多介绍了。 改进了移除工具：PS2024 25.0虎标正式版更新了移除工具，不仅保证了其稳定流畅的运行，不会出现任何问题，同时它还实现了自动识别和填充被移除的物体。只需要在要移除的物体的边缘进行涂抹，软件就能够自动识别并填充被移除的部分，实现快速自动移除。这种方式不仅方便快捷，而且填充效果更加完美。 改进了上下文任务栏：新增了具备蒙版功能的智能识别，当你使用蒙版工具时，上下文任务栏会自动显示与蒙版相关的工具，可增加或减少蒙版选区，使用起来非常便捷 PS 2024 正式版包含了一款名为Neural Filters的神经AI滤镜插件，这款插件主要用于图片处理。它具有多种功能，如瘦脸磨皮、人物表情控制、黑白照片着色、风景融合以及色彩转移等。这些功能可以极大地提高我们的工作效率并增强成品效果。

AI+CDR+FH+PSD+PDF+EPS缩略图补丁

AI大模型市场研究报告（2023）-迈向通用人工智能，大模型拉开新时代序幕-沙利文.pdf

一种新的测试时间优化方法，用于从视频序列中估计密集和远程运动。先前的光流或粒子 视频跟踪算法通常在有限的时间窗口内运行，难以通过遮挡进行跟踪并保持估计运动轨迹的全局一致性。我们提出了一个完整且全局一致的运动表示，称为OmniMotion，它允许对视频中的每个像素进行准确、完整的运动估计。OmniMotion 使用准 3D 标准体积表示视频，并通过局部空间和标准空间之间的双射执行逐像素跟踪。这种表示使我们能够确保全局一致性，通过遮挡进行跟踪，并对相机和物体运动的任何组合进行建模。对 TAP-Vid 基准和真实世界镜头的广泛评估表明，我们的方法在数量和质量上都大大优于现有的最先进方法。

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AI大模型是指具有巨大参数量的深度学习模型，通常包含数十亿甚至数万亿个参数。这些模型可以通过学习大量的数据来提高预测能力，从而在自然语言处理、计算机视觉、自主驾驶等领域取得重要突破。根据OpenAI的分类方法，可以将AI模型分为小型模型、中型模型、大型模型和极大型模型，其中大型模型和极大型模型可以被视为AI大模型。 AI大模型的发展历程非常丰富多样，目前已经涌现了许多具有重要影响力的大模型。然而，随着技术的不断进步和研究的推进，我们可以期待更多更强大的AI大模型的涌现。这些模型将继续通过更大的参数量和更深的网络结构来提升性能，同时也需要更强的计算资源、更优秀的算法优化方法以及更多的训练数据来支持。 AI大模型的出现带来了许多优点，例如更精确的预测能力、更好的泛化能力和更广泛的应用范围。然而，AI大模型也存在一些不足之处，比如需要更高的计算资源和训练时间，以及对数据的依赖性较强。此外，由于模型参数量过大，AI大模型也面临着可解释性不足、难以部署和隐私保护等问题

对百度语音识别sdk的使用demo.应该可以节省大家一些使用时间。