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分享threejs.org 的 19个最佳三个 JS 示例
任何高质量的软件背后都有一个由开发人员、设计师、项目经理组成的团队——名单还在继续——他们每个人都在软件开发生命周期中扮演着宝贵的角色。但是,那些谦虚的开发人员,他们自己对应用程序有想法或增强现有应用程序的方法呢?
首先是Web 和 WebGPU 上的图形简史.如果您还没有阅读,请阅读 - 这篇文章在很大程度上是从那篇文章开始的。我将介绍WebGPU在实践中与WebGL的比较,我在Web游戏引擎Construct中添加WebGPU支持时学到的东西,以及它对未来的意义。
如果你在过去一年里上网过,你很可能在野外遇到过人工智能模型。这也是有充分理由的:这些模型正在迅速变得非常强大,最好的模型能够产生一些真正惊人的结果。
我知道你在想什么:你到底为什么要用JavaScript来开发游戏?当我发现你可以使用JavaScript和HTML5来开发3D游戏时,我也是这样想的。
Python是AI社区事实上的编程语言。它很容易学习,一旦你精通,编写程序是轻而易举的。 在很大程度上,由于其开源库,Python用户可以操作数据,原型模型,分析输出以及执行许多其他机器学习和数据科学任务。
编码是任何构建 AI 产品的人必备技能。它使您能够将机器学习想法变为现实。学习编码既有趣又充满力量,但也需要时间和精力。你想做的最后一件事就是开始学习一门语言,只是在几周或几个月后才意识到你想要的工作实际上需要一门不同的语言。
如何在浏览器中启用 WebGL 以使用 HTML5 3D 查看器
PyTorch 提高生产力的技巧
利用 XGBoost 进行时间序列预测
在调整大型语言模型(LLM)以适应任务的多模态输入方面取得了很大进展,包括图像标题,可视问答 (VQA)和开放词汇识别.尽管取得了这些成就,但当前最先进的视觉语言模型(VLM)在视觉信息搜索数据集上表现不佳,例如信息搜索和OK-VQA,需要外部知识才能回答问题。
随着技术的不断发展和人工智能在我们日常生活中的使用,许多人担心失业。有些人甚至谈论数据科学正在消亡。许多人说机器学习正在取代数据科学,并指出数据科学是一个过度饱和的领域。随着 ChatGPT 等工具的大量使用及其在编码任务中的使用等等,我们正在质疑数据科学是否正在消亡。
“您可能还喜欢”是一个简单的短语,暗示了企业与客户互动和联系方式的新时代,图形数据库可以轻松帮助构建推荐引擎。
自从 GPT 模型发布以来,每个人都一直在使用它们。从提出简单的问题到开发复杂的编码,GPT 模型可以快速帮助用户。这就是为什么模型只会随着时间的推移而变得更大。
让文字栩栩如生:使用 Python 从文本生成令人惊叹的视频的简单技术。
在过去的几个月里,大型语言模型(LLM)获得了极大的关注,引起了全球开发人员的兴趣。这些模型创造了令人兴奋的前景,特别是对于从事聊天机器人、个人助理和内容创作的开发人员而言。LLM带来的可能性引发了开发人员的热情 |人工智能 |NLP社区。
OpenAI,ChatGPT,GPT系列和大型语言模型(LLM)一般 - 如果你与人工智能专业或技术专家有远程联系,你很有可能会在几乎所有的商业对话中听到这些词这些天。 炒作是真实的。我们不能再称它为泡沫了。毕竟,这一次,炒作正在兑现其承诺。 谁会想到机器可以理解和恢复类似人类的智能,并完成几乎所有以前被认为是人类强项的任务,包括音乐的创造性应用,写诗,甚至编程应用?
借助代码解释器,ChatGPT 现在可以编写和执行 Python 代码来自动执行复杂的数据任务并生成可视化。
简单的说Three.js是WebGL的框架。封装和简化了WebGL的方法。three.js在它的基础上进行了进一步的封装和简化开发开发过程,个人认为类似于jQuery对原生js的关系。下面我们一点一点来了解下。