适用人群 新手小白：只需具备基础的Python语法知识，无需深度学习背景。 AI入门者：希望系统了解多模态AI、谣言检测等实际工程流程的同学。 工程实践者：需要可复现、可扩展的多模态AI项目代码作为参考的开发者。 使用场景 自学入门：从最基础的单模态模型（如CNN、TextCNN、BERT等）到多模态融合（早期拼接、注意力、投票等），循序渐进，适合零基础到进阶学习。 课程实验：可作为高校AI课程、数据科学课程的实验项目。 工程参考：为实际多模态项目开发提供结构化、模块化的代码范例。 目录结构 img：图像模态（2D-CNN）建模与实验 txt：文本模态（FastText、TextCNN、Transformer等）建模与实验 html_mod：网页模态（HTML文本、BERT等）建模与实验 fusion：多模态融合（特征拼接、注意力、投票等）全流程实现与对比 其他说明 路径问题：由于不同操作系统或解压方式，部分代码中的数据/模型路径可能需根据实际情况手动调整。 依赖环境：建议参考各子文件夹下的requirements.txt或README.md，提前安装所需依赖。 数据集：部分实验需下载MR2等公开数据集，详见各期说明或README指引。 完整复现：所有代码均可独立运行，支持超参数调优、实验结果可视化等功能。

文档支持目录章节跳转同时还支持阅读器左侧大纲显示和章节快速定位，文档内容完整、条理清晰。文档内所有文字、图表、函数、目录等元素均显示正常，无任何异常情况，敬请您放心查阅与使用。文档仅供学习参考，请勿用作商业用途。 想轻松敲开编程大门吗？Python 就是你的不二之选！它作为当今最热门的编程语言，以简洁优雅的语法和强大的功能，深受全球开发者喜爱。该文档为你开启一段精彩的 Python 学习之旅。从基础语法的细致讲解，到实用项目的实战演练，逐步提升你的编程能力。无论是数据科学领域的数据分析与可视化，还是 Web 开发中的网站搭建，Python 都能游刃有余。无论你是编程小白，还是想进阶的老手，这篇博文都能让你收获满满，快一起踏上 Python 编程的奇妙之旅！

下载压缩包后解压，用浏览器打开《剪映专业版-基础_index》，此为目录页面。 该学习笔记是根据B站有知公开课《剪映电脑版教程》整理而来，其中有老师的讲解，有自己的感悟，希望能够帮助到大家。 目录 01视频剪辑流程讲解 02软件快捷键 03云空间扩容 04全局设置 05常见视频专业术语 06音频和图片格式 07素材导入与界面认识 08剪映电脑版剪辑基本操作 09定格、倒放、镜像、旋转、裁剪 10时间线工具：主轨磁吸、自动吸附、联动、预览轴、全局缩放预览 11音频的全流程剪辑操作 12文本应用：字体、字号、颜色、位置、其他 13快速为视频配好音：清晰、无噪声、对齐 14为视频添加炫酷特效 15绿幕抠图：应用技巧、注意事项 16剪映电脑版内视频封面制作 17高质量视频如何导出

本地的增删改查；   免责声明：本站所有文章和图片均来自用户分享和网络收集，文章和图片版权归原作者及原出处所有，仅供学习与参考，请勿用于商业用途，如果损害了您的权利，请联系网站客服处理。

内容概要：本文详细介绍了YOLOv8数据集的资源获取途径和制作训练的关键步骤。官方资源方面，Ultralytics官网和GitHub仓库提供了从安装到部署的完整教程，VIP内容则包含更深入的案例和定制化指导。付费VIP资源如Udemy、Coursera等平台课程以及Roboflow网站，提供了高级训练技巧、数据集标注工具使用方法等内容。对于数据集制作，文中提及了LabelImg和CVAT两种标注工具，YOLOv8的数据格式要求，以及使用albumentations库进行数据增强的方法。训练自定义数据集的Python代码示例展示了加载预训练模型、配置训练参数并进行验证的过程。注意事项包括数据集的合理划分、标注文件与图像文件名的严格对应以及路径设置规范。此外，还列出了YouTube教程和Kaggle数据集等替代免费资源。 适合人群：对YOLOv8有一定兴趣，尤其是希望深入了解数据集制作和训练技巧的研究人员或开发者。 使用场景及目标：①获取YOLOv8官方及VIP资源，深入学习模型的使用方法；②掌握YOLOv8数据集的制作流程，包括标注工具的选择、数据格式的规范和数据增强技术的应用；③利用提供的代码示例，成功训练自定义数据集并解决常见问题。 阅读建议：读者应结合自身需求选择合适的资源进行学习，在实践中不断尝试文中提到的各种工具和技术，遇到问题时可参考官方文档或社区讨论。

在当前的工程技术领域中，LLC（谐振）变换器因其高效率、高功率密度和优越的动态性能被广泛应用在电源转换系统中。MATLAB是一种广泛使用的数学计算软件，其在电子和电气工程领域中具有重要应用，尤其是在模拟和分析电力电子电路中。一个基于MATLAB的LLC扫频模型为工程师们提供了一个强大的工具，可以帮助他们设计和优化LLC变换器的性能。 LLC变换器的工作原理涉及到了谐振的概念，即通过控制变换器中的开关元件，使得变换器的输入端与输出端之间达到谐振状态，从而实现高效的能量转换。在实际设计中，需要对谐振频率、品质因数等关键参数进行精心选择和调整，以实现最佳的性能。 MATLAB通过其强大的数值计算和图形显示功能，可以对LLC变换器的性能进行仿真和分析。一个基于MATLAB的LLC扫频模型可以模拟变换器在不同工作条件下的行为，包括负载变化、输入电压波动等。模型通过改变谐振网络的电感和电容参数，观察输出电压和电流的变化，从而评估变换器的性能。 此外，MATLAB中的Simulink工具箱为工程师提供了可视化的仿真平台，可以构建复杂的系统模型，并通过动态仿真来观察系统的行为。在LLC变换器的设计过程中，Simulink可以帮助工程师快速地搭建电路模型，进行参数扫描和敏感度分析，以及对控制策略进行验证。 值得注意的是，LLC变换器的设计不仅仅包括主电路的设计，还涉及到了磁性元件的设计、驱动电路的设计、控制算法的设计等多个方面。MATLAB和Simulink作为一个集成的开发环境，可以将这些分散的设计环节有效整合，实现从模型构建到结果分析的一体化流程。 一个完善的LLC扫频模型还应该考虑到实际工作环境中的各种非理想因素，如元件的非线性、损耗、温度变化等。通过MATLAB模型的细致调整和校准，可以确保在实际应用中变换器能够满足设计要求，保证稳定可靠的运行。 基于MATLAB的LLC扫频模型，不仅为设计人员提供了一个有力的分析和优化工具，而且有助于推动新型电源转换技术的发展和应用。通过深入理解和掌握MATLAB模型的构建和运用，工程师可以更加高效地设计出性能优越的LLC变换器，满足日益增长的电源系统性能需求。

在深度学习领域，特别是机器视觉领域中，模型的部署与优化一直是研究的重点。Sam分割大模型的ONNX格式文件，即sam-vit-b-01ec64.encoder.quant.onnx和sam-vit-b-01ec64.decoder.quant.onnx，提供了一种标准化的方法，允许研究者和开发者在不同的深度学习框架之间轻松转换和部署训练好的模型。ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个开放的格式，旨在促进人工智能模型的互操作性，确保模型可以在不同的框架和平台上无缝运行。 Sam分割模型是一种高效的图像分割模型，采用了视觉转换器（Vision Transformer, ViT）作为其核心结构。这类模型在处理图像分割任务时，能够有效提取图片中的关键特征，并将其转换为有意义的标签或轮廓，从而实现对目标的精确定位和分类。Sam分割模型在多任务学习、场景理解以及交互式分割等应用场景中显示出强大的性能。 其中，sam-vit-b-01ec64.encoder.quant.onnx文件包含了编码器部分的模型参数和结构，负责将输入的图像数据转化为高级特征表示。编码器的作用是提取图像中的主要特征，这些特征随后将被用于解码器进行进一步的分析和分割。编码器通常包含了多层的神经网络，这些网络层通过对输入数据进行多次转换和抽象，以实现信息的压缩和特征的提取。 sam-vit-b-01ec64.decoder.quant.onnx文件则包含了对应的解码器部分。解码器的作用是从编码器传递来的特征表示中重建出图像的分割掩码，即每个像素所属类别的预测结果。解码器通常需要能够处理不同尺度的信息，并且具备融合多级特征的能力，以实现最终的分割任务。解码器通常也包括多层神经网络，这些网络层会逐步细化特征表示，并生成精确的分割图。 在实际应用中，这些模型文件的量化（quantization）版本意味着模型在保持原有精度的同时，通过减少数值精度来减小模型的大小，从而加快推理速度并降低计算资源的需求。这对于在边缘设备上部署模型非常有帮助，能够提高模型的实时性和适用性。 此外，Sam分割模型作为大模型，它的成功部署和应用，不仅对研究者和开发者来说是一个巨大的成就，也为最终用户提供了强大的工具，以实现更加准确和智能的图像分析和处理。

一、Pytorch功能 PyTorch是一个基于Torch的Python开源机器学习库，用于自然语言处理等应用程序。它主要由Facebookd的人工智能小组开发，不仅能够 实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络，这一点是现在很多主流框架如TensorFlow都不支持的。 PyTorch提供了两个高级功能： 具有强大的GPU加速的张量计算（如Numpy） 包含自动求导系统的深度神经网络 除了Facebook之外，Twitter、GMU和Salesforce等机构都采用了PyTorch。 Torch是一个有大量机器学习算法支持的科学计算框架，是一个与Numpy类似的张量（Tensor） 操作库，其特点是特别灵活，但因其采用了小众的编程语言是Lua，所以流行度不高，这也就有了PyTorch的出现。所以其实Torch是 PyTorch的前身，它们的底层语言相同，只是使用了不同的上层包装语言。 PyTorch是一个基于Torch的Python开源机器学习库，用于自然语言处理等应用程序。它主要由Facebookd的人工智能小组开发，不仅能够 实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络，

本课程为学习人工智能，机器学习等课程之前的先行理论基础知识，课件内容包括6章节，分别为：第一章：线性代数基础，第二章：矩阵的范数，第三章：矩阵的分解，第四章：矩阵的奇异值分解，第五章：矩阵分析，第六章：广义逆矩阵。适用于想学习矩阵理论的知识在校学生，或者想进一步提升自己的数学知识爱好者。课程内容丰富翔实，深入浅出，希望可以给大家带来帮助。

PKI学习笔记(PKI,密码学,单钥密码学,双钥密码学,对称密码学) 公钥密码学出现使大规模的安全通信得以实现– 解决了密钥分发问题；  公钥密码学还可用于另外一些应用：数字签名、防抵赖等；  公钥密码体制的基本原理– 陷门单向函数(trapdoor one-way function)