【机器学习】大模型环境下的应用：计算机视觉的探索与实践
引言随着数据量的爆炸性增长和计算能力的提升，机器学习（Machine Learning，ML）在计算机视觉（Computer Vision，CV）领域的应用日益广泛。特别是大模型（Large Models）如深度卷积神经网络（CNN）的出现，极大地推动了图像识别、目标检测、图像生成等任务的性能和效果。本文将深入探讨机器学习与大模型在计算机视觉中的应用，结合代码示例，展示其在实际问题中的
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Ubuntu22.04安装视觉环境(CUDA CUDNN TensorRT realsense PCL OpenCV)
一、安装显卡驱动先安装编译器sudo apt install gcc g++ make cmakenvidia驱动官网：Download The Official NVIDIA Drivers | NVIDIA选择自己显卡和系统版本，并选择合适驱动目前最新推荐安装驱动为Linux x64 (AMD64/EM64T) Display Driver 570.
Wan2.1 本地部署碾压级「文生视频+AI绘图转电影」双引擎，免费开源！3步秒出4K超清大片（附手把手教程+资源包）
你是否想过，只需要一行文字，就能本地生成高质量的视频，而且人人都能免费离线使用。大家好，今天我们来介绍一款真正突破视频生成极限的文生视频以及图生视频的免费开源AI大模型，它就是最近在Vbench榜单上排名第一的开源视频生成大模型——WAN 2.1。生成视频的质量非常的高，SOTA性能相当震撼，因为在多
Coze实战：基于数据库的视频混剪工作流搭建（喂饭级教程）
作者：后端小肥肠
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Coze一键生成打字机效果书单视频（保姆级工作流拆解）-CSDN博客
Coze实战:《如果书籍会说话》保姆级教程！全流程拆解（附源码）-
2024电赛H题参考方案（+视频演示＋核心控制代码）——自动行驶小车
目录
一、题目要求
二、参考资源获取
三、TI板子可能用到的资源
1、环境搭建及工程移植
2、相关模块的移植
四、控制参考方案
1、整体控制方案+视频演示
2、视频演示部分核心代码
五、总结
一、题目要求 小编自认为：此次控制类类型题目的H题，相较于往年较为简单，功能也算单一
dify+wan2.1搭建文生视频生成工具流
本文介绍在dify中使用阿里开源的Wan2.1 1.3B模型搭建文生视频工作流的方法。使用的工具如下：1、dify（官方：
打造沉浸式古诗欣赏页面：HTML5视频背景与音频的完美结合
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