NextStep-1震撼發(fā)布：140億參數(shù)AI繪圖新突破 【免費下載鏈接】NextStep-1-Large 項目地址: https://ai.gitcode.com/StepFun/NextStep-1-Large 導語：StepFun AI推出140億參數(shù)的NextStep-1-Large文本到圖像生成模型，采用創(chuàng)新的自回歸連…

老舊Mac升級終極配置指南：OpenCore完整解決方案 【免費下載鏈接】OpenCore-Legacy-Patcher 體驗與之前一樣的macOS 項目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/op/OpenCore-Legacy-Patcher 還在為2012款MacBook Pro或2013款iMac無法升級最新macOS而困擾…

PaddleSlim模型剪枝實戰(zhàn)：輕量化部署移動端AI應用 在智能手機、IoT設備和嵌入式系統(tǒng)日益普及的今天，用戶對“即時響應”“低功耗運行”的AI功能需求愈發(fā)強烈。然而，一個訓練得再精準的深度學習模型，若在手機上識別一張圖片要兩秒、…

鳴潮工具箱WaveTools：從游戲輔助到體驗升級的全方位指南 【免費下載鏈接】WaveTools 🧰鳴潮工具箱 項目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/wa/WaveTools 作為一名鳴潮玩家，你是否曾經遇到過這樣的困擾：游戲更新后畫質設…

PaddleDetection實戰(zhàn)：用PaddlePaddle鏡像完成YOLOv3目標檢測 在智能安防、無人零售和工業(yè)質檢等現(xiàn)實場景中，開發(fā)者常常面臨一個共性難題：如何在有限時間內快速搭建一個穩(wěn)定、高效的目標檢測系統(tǒng)？傳統(tǒng)方式往往需要花費大量精力配置…

1. 多態(tài)原理下面這段代碼中，Buy()函數(shù)，如果傳入的是Person調用的就是Person::BuyTicket()，傳Student調用的是Student::BuyTicket。這樣就構成了多態(tài)，而多態(tài)的調用實現(xiàn)，是依靠運行時，去指向對象的虛表中查調…

在數(shù)字化浪潮奔涌的當下，你是否偶爾會懷念那個界面簡潔、操作純粹的B站？當現(xiàn)代設計不斷刷新視覺體驗，那份屬于舊時光的溫暖質感卻愈發(fā)令人向往?，F(xiàn)在，一款精心打造的工具為你打開通往記憶深處的大門，讓經典B站界面重新…

PaddlePaddle鏡像更新日志：最新版本新增功能一覽 在AI研發(fā)日益工程化的今天，一個穩(wěn)定的開發(fā)環(huán)境往往比模型結構本身更能決定項目的成敗。尤其是在團隊協(xié)作、持續(xù)集成或邊緣部署場景下，環(huán)境不一致導致的“在我機器上能跑”問題屢見不鮮。面對這…