这篇文章整理了Salesforce Research在多模态领域提出的NLIP图文统一框架，利用图文数据训练能够解决各类图文任务的统一模型（图文匹配、看图说话等）。共包含3个工作：BLIP、BLIP-2、InstructBLIP。三者的核心点如下：
Hello 大家好，我是Youna。我们打工人平时办公免不了要对一些文档格式行转换。我们将探讨几款主流的 PDF 转 Word SDK，分析它们在我们打工人的实际工作中所呈现的优势与劣势。
文字中夹着图片，图片也需要文字说明，文字和图片相辅相成，就有了绚丽多彩的网页内容。但是图文混排的方式却给我们存储数据带来不便，实际上大多数网页是把文字和图片分别存放在不同文件中的，在html源码中只保存图片的链接地址。
早在ArcGIS9.0版本已经支持Python2.1了，通过Dispatch Geoprocessor方式调用GP工具，还依赖于PythonWin。
机器之心报道 机器之心编辑部 百度首创地提出了语言与视觉一体的预训练方法 UNIMO，提供了一种新的统一模态学习范式，打破了文本、图像和图文对等数据间的边界，让机器可以像人一样利用大规模异构模态数据，学习语言知识与视觉知识并相互增强，从而实现感知与认知一体的通用 AI 能力。 百度在 2021 年深度学习开发者峰会 WAVE SUMMIT 上开源了语言与视觉一体的预训练模型 ERNIE-UNIMO，其核心方法 UNIMO 已经被 NLP 顶级会议 ACL 2021 主会正式录用为 oral 长文。 在机器之
教程不断更新中：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=98429 第16章 emWin6.x的2D图形库之绘制流位图（SD卡方
因一位EasyShu用户很热心地发问，同时提供了一个很通用性的场景，使用外部的其他地图文件，如何制作一个适合EasyShu使用的自定义地图数据包。
现在即时通讯和朋友圈这两块功能基本上属于app的标配功能了吧。图文混排在这两块中使用最为常见，我已经做好了demo:图文混排demo。
7月9日，中国科学院自动化研究所所长徐波在2021世界人工智能大会（WAIC2021）上就人工智能的最新进展进行报告，发布了自动化所研发的三模态预训练模型—“紫东太初”。他表示，多模态预训练模型被广泛认为是从限定领域的弱人工智能迈向通用人工智能路径的探索。
前文介绍了如何在Power BI中使用带数据标签的着色地图，在设置过程中，部分读者遇到疑问，第一个问题是，地图设置一定要准备拼音列表吗？
@EnableWebMvc 是一个Spring框架]的注解，用于在基于Java的Spring应用程序中启用Spring MVC（Model-View-Controller）配置。通常将它应用于带有@Configuration注解的配置类上。
教程不断更新中：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=98429 第17章 emWin6.x的2D图形库之绘制流位图（QSPI
我们发现模型是一个整体，眼睛，牙齿都没办法分开，那一旦模型有动画，那么对我们来说就容易出现错误。所以贴图是没有办法制作的。
前面我们讲到了adb的封装，里面具体讲到到了在一副图片中寻找目标的坐标并点击。这篇文章我们讲讲对一副图片的特定区域做截取，并利用开源库做图纹识别。
众所周知，Python是实现图像处理的首选编程语言，实际项目开发过程中，难免遇到图像格式的转换。以下简单记录下基于Python实现图像与Base64的互转。
在《ASP.NET Core应用的错误处理[1]：三种呈现错误页面的方式》中，我们通过几个简单的实例演示了如何呈现一个错误页面，这些错误页面的呈现分别由三个对应的中间件来完成，接下来我们将对这三个中间件进行详细介绍。在开发环境呈现的异常页面是通过一个类型为DeveloperExceptionPageMiddleware中间件实现的。[本文已经同步到《ASP.NET Core框架揭秘》之中] 1: public class DeveloperExceptionPageMiddleware 2:
这里是「电商类小程序实战教程」的第 3 篇文章。 上一期，知晓程序（微信号 zxcx0101）以爱范儿旗下的玩物志小程序为 Demo，介绍了商品列表的实现方法。 今天，我们将先完成上一期「加载更多列表
今天呢，我们继续把CoreText图文混排的点击事件补充上，这样我们的图文混排也算是圆满了。
在训练过程中使用更多数据一直是深度学习提效的重要方法之一，在多模态场景也不例外。比如经典的CLIP模型，使用了大规模的网络图文匹配数据进行预训练，在图文匹配等任务上取得非常好的效果。
前提条件当然是先下载 blog-auto-publishing-tools这个博客自动发布工具,地址如下：https://github.com/ddean2009/blog-auto-publishing-tools
现有的视觉跟踪方法通常以图像块作为目标的参考来进行跟踪。然而，单个图像块无法提供目标对象的完整和精确的概念，因为图像的抽象能力有限并且可能是模糊的，这使得跟踪变化剧烈的目标变得困难。在本文中，我们提出了 CiteTracker，通过连接图像和文本来增强视觉跟踪中的目标建模和推理。具体来说，我们开发了一个文本生成模块，将目标图像块转换为包含其类别和属性信息的描述性文本，为目标提供全面的参考点。此外，还设计了动态描述模块来适应目标变化，以实现更有效的目标表示。然后，我们使用基于注意力的相关模块将目标描述和搜索图像关联起来，以生成目标状态参考的相关特征。在五个不同的数据集上进行了广泛的实验来评估所提出的算法，并且相对于最先进的方法的良好性能证明了所提出的跟踪方法的有效性。源代码和训练模型将在 https://github.com/NorahGreen/CiteTracker 发布。
(adsbygoogle =window.adsbygoogle ||[]).push({});
这大概是一年前做的事情了，当时的项目要求在WinCE平台下BMP转JPG，然后自己折腾了好几个月才终于搞定，现在时间过去了快一年了，估计自己今后再也不会碰WinCE相关的东西了吧，而且也准备把相关的学习笔记和代码项目全部删除掉。这些没有经过整理过的东西，放在电脑上也是垃圾，还不如整理一下，放到网上，让有需要的同学借鉴参考一下吧。
关于图文混排，其实以前的博客已经讨论很多，在实际开发中，经常使用第三方的框架来完成排版的需求，其中RCLabel和RTLabel是两个比较好用的第三方库，他们的实现都是基于UIView的，通过更底层的CoreText相关API来进行图文处理。相关介绍博客地址如下：
《呈现错误信息》通过几个简单的实例演示了如何呈现一个错误页面，该过程由3个对应的中间件来完成。下面先介绍用来呈现开发者异常页面的DeveloperExceptionPageMiddleware中间件，该中间件在捕捉到后续处理过程中抛出的异常之后会返回一个媒体类型为text/html的响应，后者在浏览器上会呈现一个错误页面。由于这是一个为开发者提供诊断信息的异常页面，所以可以将其称为开发者异常页面（Developer Exception Page）。该页面不仅会呈现异常的详细信息（类型、消息和跟踪堆栈等），还会出现与当前请求相关的上下文信息。如下所示的代码片段是DeveloperExceptionPageMiddleware中间件的定义。更多关于ASP.NET Core的文章请点这里]
训练场景下，迁移原始网络 (如TensorFlow、PyTorch) ，用于NPU上执行训练，网络迁移可能会造成自有实现的算子运算结果与用原生标准算子运算结果存在偏差。推理场景下， ATC模型转换过程对模型进行优化，包括算子消除、算子融合算子拆分，这些优化也可能会造成自有实现的算子运算结果与原生标准算子(如TensorFlow、ONNX、 Caffe ) 运算结果存在偏差。
教程不断更新中：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=98429 第18章 emWin6.x的2D图形库之绘制流位图（SPI
上一篇文章，我们使用了Python 自定义IDW插值函数进行了IDW空间插值及可视化的plotnine、Basemap的绘制方法(Python - IDW插值计算及可视化绘制)，本期推文我们将使用R-gstat进行IDW插值计算和使用ggplot2进行可视化绘制，主要涉及的知识点如下：
也好久没来写博客了，主要是最近也工作了，手头的事有点多，一时间也就断了，闲下来了我就来补博客了，刚好最近也做了很多东西，放在这里也算给自己做个笔记吧。
在 Java 初中级面试中，关于线程的生命周期可以说是常客了。本文就针对这个问题，通过图文并茂的方式详细说说。
本篇代码基于以下代码进行调整：https://github.com/ken-io/asp.net-core-tutorial/tree/master/chapter-02
本文是 微信公众号开发者模式介绍及接入 的后续，如没看过前文的话，可能看本文会有些懵逼。本文主要介绍微信公众平台的素材、消息管理接口的开发。由于个人的订阅号是没有大多数接口的权限的，所以我们需要使用微信官方提供的测试号来进行开发。测试号的申请可参考下文：
快速将emlog转换为WordPress 1.在本地搭建一个PHP环境，不会搭建的朋友请看文章《使用APMServ快速搭建Apache+PHP+MySQL环境》 2.在本地恢复emlog：
“编辑距离”又称 Leveinshtein 距离，是由俄罗斯科学家 Vladimir Levenshtein 在 1965 年提出。
在SpringMVC中，视图解析器（View Resolver）用于将逻辑视图名称（例如"home"）转换为实际视图（例如JSP、Thymeleaf或FreeMarker模板）。通过使用视图解析器，我们可以将控制器中的逻辑视图名称与实际视图文件解耦，提高应用程序的可维护性和可扩展性。
前段时间和几个小伙伴参加一个多模态的比赛，拿了第三，了解了一些多模态相关的内容。但是针对中文视频语义理解的任务，相关开源工作感觉并不是很多。
之前微信6.6.7版本出现了图文分享无标题的问题，我写了个短文《微信6.6.7版本后图文分享无标题的分析》分析了一下。今天微信发了个新版本6.7.3。结果是直接无法分享多图了。当你分享多图到微信的时候会微信会显示如下页面：
在平时的工作和学习生活中，一旦碰到一些需要拷贝下来的图片上的文字，通常你会怎么做呢？
项目地址：https://github.com/open-mmlab/Amphion
机器之心专栏 机器之心编辑部 该论文提出了一个为多模态设计的概率建模框架 UniDiffuser，除了单向的文生图，还能实现图生文、图文联合生成、无条件图文生成、图文改写等多种功能。 据悉 GPT-4 将于本周发布，多模态将成为其一大亮点。当前的大语言模型正在成为理解各种模态的通用接口，能够根据不同模态信息来给出回复文本，但大语言模型生成的内容也仅仅局限于文本。另一方面，当前的扩散模型 DALL・E 2、Imagen、Stable Diffusion 等在视觉创作上掀起一场革命，但这些模型仅仅支持文到图的单
多模态大型语言模型（MLLMs）的高速发展彰显了其在处理图文信息方面的强大潜力。然而，目前的多模态模型和方法主要集中于处理基础视觉问答（VQA）任务，这些任务通常只涉及与问题强相关的有限图片和文本信息。在实际应用中，尤其是文档理解领域，模型经常需要处理更为复杂的图文混合输入，这些输入不仅长度更长，而且可能包含冗余甚至误导性的信息。现有的主流MLLMs在处理此类复杂任务时表现不佳，且缺乏相应的Benchmark来评估模型在这些任务上的性能。
想拥有自己的SystemVerilog IP库吗？设计时一个快捷键就能集成到自己的设计，酷炫的设计你也可以拥有！
笔者最近在项目中对于 Rust 语言的嵌入式脚本引擎 rhai 进行了些许应用，感觉对于从事 Rust 开发的朋友，引入 rhai crate 可以提高开发效率。如果您的 Rust 应用集中于互联网及其 web 开发方面，那么使用和 Rust 语法非常类似的 rhai 替代 JavaScript，可以提高开发效率和运行性能。
SwiftUI 提供了强大的布局能力，不过这些布局操作都是在视图之间进行的。当我们想在 Text 中进行图文混排时，需要采用与视图布局不同的思路与操作方式。本文将首先介绍一些与 Text 有关的知识，并通过一个实际案例，为大家梳理出在 SwiftUI 中用 Text 实现图文混排的思路。
作为一名文字工作者，我需要在我的文章中添加图片。有时为了更容易讲清楚某个概念，我还会添加视频或者 gif 动图，相比于文字，通过视频或者 gif 格式的输出，读者可以更容易地理解我的指导。前些天，我已经写了篇文章来介绍针对 Linux 的功能丰富的强大截屏工具 Flameshot。今天，我将向你展示如何从一段视频或者一些图片来制作高质量的 gif 动图。这个工具就是 Gifski，一个跨平台、开源、基于 Pngquant 的高质量命令行 GIF 编码器。
机器之心原创 作者：张倩 「太卷了！」 在经历了 GPT-4 和微软 Microsoft 365 Copilot 的连续轰炸后，相信很多人都有这样的感想。 与 GPT-3.5 相比，GPT-4 在很多方面都实现了大幅提升，比如在模拟律师考试中，它从原来的倒数 10% 进化到了正数 10%。当然，普通人对于这些专业考试可能没什么概念。但如果给你看一张图，你就明白它的提升有多么恐怖了： 图源：清华大学计算机系教授唐杰微博。链接：https://m.weibo.cn/detail/488033105399276
从本期开始，我会陆续推出系列空间插值的推文教程，包括常见的「Kriging（克里金插值法）、Nearest Neighbor（最近邻点插值法）、Polynomial Regression（多元回归法）、Radial Basis Function（径向基函数法）」 等多种空间插值方法，探索空间可视化带给我们的视觉魅力。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
云直播
对象存储
