1.mobile aloha代码解析和复现
2.Windows Mobile ä¸ Androidç³»ç» çåºå«
3.开源即时通讯IM框架 MobileIMSDK v6.5 发布
4.求一段php源码,源码如果用手机访问就自动跳转至手机页面,源码如果是源码web访问就自动跳转至web页面
5.论文源码实战轻量化MobileSAM,分割一切大模型出现,源码模型缩小60倍,源码速度提高40倍
mobile aloha代码解析和复现
本文基于 mobile-aloha的源码抖小米源码开源代码复现工作,分为四大部分:下载与修改源代码、源码安装依赖、源码准备数据集、源码训练与评估。源码
首先,源码下载仓库源代码,源码链接为:github.com/MarkFzp/act-plus-plus。源码注意,源码源代码中存在一些小错误或说明不清,源码Qrios 源码已做修改。可直接pull本仓库代码。
为简化步骤,使用requirements.txt文件通过pip安装依赖。部分代码错误已解决,可直接pull代码。
运行代码前,确认默认代码使用wandb进行日志记录和可视化。若希望自行可视化,修改wandb用户名和key,查看相关教程。默认代码使用wandb,自定义设置账号。
数据集分为实际采集和仿真两种。tockos源码实际数据需下载解压,确保路径正确。仿真数据集通过特定脚本可视化,实际数据集则使用不同脚本处理。
训练过程包括数据准备、训练和评估。下载数据、执行训练脚本并选择适当任务。使用预设参数训练策略,记录训练过程。评估策略时,考虑策略表现和潜在改进。
算法实现细节解析中,mobile-aloha核心为ACT算法,壹叁源码模仿学习过程通过行为克隆、GAN、VAE等模型实现。VAE架构包含编码器、隐变量、解码器。编码器输出高斯分布,解码器预测动作序列。推理阶段隐变量设置为标准高斯分布。
文章结束处提及后续研究方向,包括泛化性、任务适应性和结合大模型等。对代码理解不清晰或有遗漏之处,欢迎指出。当日源码
Windows Mobile ä¸ Androidç³»ç» çåºå«
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å¼æ¾æ§ Androidç³»ç»æ¯Googleå¼åä¸ä¸ªå¼æºçå¹³å°ï¼ä»»ä½äººæå ¬å¸é½å¯ä»¥ä¸è½½æºç æ¥è¿è¡äºæ¬¡å¼åï¼åMotoçBlurï¼ç°å¨é£å¤´æ£å²çM9ï¼é½æ¯ç¨çAndroidå¼æºä»£ç ãWMæ¯å¾®è½¯ç产åï¼è·æ们平æ¶ç¨çWindowsæä½ç³»ç»æäºåï¼å¦æä½ æ³ç¨æçç³»ç»ï¼å°±è¦å ä»é±ç»æãèä¸æºç ä¸å¯¹å¤å¼æ¾ãææ©åWMææºçæ¯å家æ¯HTC
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开源即时通讯IM框架 MobileIMSDK v6.5 发布
本次更新为次要版本更新,进行了bug修复和优化升级(更新历史详见:码云 Release Notes、 Github Release Notes)。
MobileIMSDK 可能是市面上唯一同时支持UDP+TCP+WebSocket 三种协议的同类开源IM框架。轻量级、高度提炼,历经年、久经考验。客户端支持iOS、Android、Java、H5、微信小程序、Uniapp,服务端基于 Netty。
MobileIMSDK 是一套专为移动端开发的原创IM通信层框架:
MobileIMSDK工程始于年月,历经年,起初用作某产品的即时通讯底层实现,完全从零开发,技术自主可控!
您可能需要:查看关于MobileIMSDK的详细介绍。
OsChina.net
GitHub.com
让开发者专注于应用逻辑的开发,底层复杂的即时通讯算法交由SDK开发人员,从而解偶即时通讯应用开发的复杂性。
整套MobileIMSDK框架由以下7部分组成:
整套MobileIMSDK框架的架构组成:
另外:MobileIMSDK可与姊妹工程 MobileIMSDK-Web 无缝互通,从而实现Web网页端聊天或推送等。
重要说明:
MobileIMSDK v6.5 为次要版本,进行了若干优化! 查看详情 ( github)
新增重要特性:
解决的Bug:
其它优化和提升:
最新版本源码地址:
8.1 示例1:基于MobileIMSDK的移动端IM RainbowChat( 更多运行截图):
8.2 示例2:基于MobileIMSDK-Web的Web端IM RainbowChat-Web( 更多运行截图):
求一段php源码,如果用手机访问就自动跳转至手机页面,如果是web访问就自动跳转至web页面
<?php
function isMobile(){
$useragent=isset($_SERVER['HTTP_USER_AGENT']) ? $_SERVER['HTTP_USER_AGENT'] : '';
$useragent_commentsblock=preg_match('|\(.*?\)|',$useragent,$matches)>0?$matches[0]:'';
function CheckSubstrs($substrs,$text){
foreach($substrs as $substr)
if(false!==strpos($text,$substr)){
return true;
}
return false;
}
$mobile_os_list=array('Google Wireless Transcoder','Windows CE','WindowsCE','Symbian','Android','armv6l','armv5','Mobile','CentOS','mowser','AvantGo','Opera Mobi','J2ME/MIDP','Smartphone','Go.Web','Palm','iPAQ');
$mobile_token_list=array('Profile/MIDP','Configuration/CLDC-','×','×','×','×','×','UP.Browser','UP.Link','SymbianOS','PalmOS','PocketPC','SonyEricsson','Nokia','BlackBerry','Vodafone','BenQ','Novarra-Vision','Iris','NetFront','HTC_','Xda_','SAMSUNG-SGH','Wapaka','DoCoMo','iPhone','iPod');
$found_mobile=CheckSubstrs($mobile_os_list,$useragent_commentsblock) ||
CheckSubstrs($mobile_token_list,$useragent);
if ($found_mobile){
return true;
}else{
return false;
}
}
if (isMobile())
echo '手机登录m.php.com';
else
echo '电脑登录www.php.com';
>论文源码实战轻量化MobileSAM,分割一切大模型出现,模型缩小倍,速度提高倍
MobileSAM是年发布的一款轻量化分割模型,对前代SAM模型进行了优化,模型体积减小倍,运行速度提升倍,同时保持了良好的分割性能。MobileSAM的使用方式与SAM兼容,几乎无缝对接,唯一的调整是在模型加载时需稍作修改。
在环境配置方面,创建专属环境并激活,安装Pytorch,实现代码测试。
网页版使用中,直接在网页界面进行分割操作,展示了一些分割效果。
提供了Predictor方法示例,包括点模式、单点与多点分割,以及前景和背景通过方框得到掩码的实现。此外,SamAutomaticMaskGenerator方法用于一键全景分割。
关于模型转换和推理,讲解了将SAM模型转换为ONNX格式,包括量化ONNX模型的使用方法。在ONNX推理中,输入签名与SamPredictor.predict不同,需要特别注意输入格式。
总结部分指出,MobileSAM在体积与速度上的显著提升,以及与SAM相当的分割效果,对于视觉大模型在移动端的应用具有重要价值。
附赠MobileSAM相关资源,包括代码、论文、预训练模型及使用示例,供需要的开发者交流研究。
欢迎关注公众号@AI算法与电子竞赛,获取资源。
无限可能,少年们,加油!
2024-12-22 10:02
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