近日,重庆,长江与嘉陵江交汇处的江水颜色对比鲜明,形成奇特的鸳鸯锅”景观,令人叹为观止。
黄色泛红是长江,绿色是嘉陵江,两种颜色的江水在朝天门水域汇合,泾渭分明。
专家解释,每年5到9月汛期涨水时会形成这种现象,一是因为长江和嘉陵江水体含沙量不同且差别大,二是由于两条江的来水量级相差不大。
按照专家的说法,重庆朝天门码头长江、嘉陵江交汇处水面上近日呈现滚滚泥沙的走沙水”现象。这是由于长江上游遭遇强降雨,泥沙随雨水冲入江中造成泥沙含量较高所致。
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两广的雨下爆了”,广东广西多地刷新4月单日降水纪录。深圳发布全市暴雨黄色和雷雨大风黄色预警,网友直呼天漏雨了”。另据据水利部4月21日消息,受强降雨影响,珠江流域的北江干流及支流共40条河流发生超警洪水,据预测,未来3天,强降雨过程仍将持续,西江中下游干流及其支流柳江、桂江、贺江,北江等主要河流将继续上涨,北江可能发生特大洪水。
近日,一位小米SU7车主分享了一则温馨的视频,引起了网友的广泛关注。这辆小米SU7Max静静地停放在停车场中,吸引了两个小孩的目光。雷军或许也在感叹,自己终于造出了一款能赢得年轻人心的DreamCar。
据江苏福彩消息,一位名叫叶先生的彩民通过自选号码进行5倍倍投,意外中得了一等奖5注,幸运地获得了3406万元的奖金。通常情况下,叶先生都是随意选择几个数字组成1注号码,然后再机选4注号码组成一张彩票。
最近,知名亿万富豪约翰逊在社交平台上分享了自2021年开始参与抗衰老实验后的面部变化照片,并幽默地表示,连他的FaceID也对此感到困惑不已。他还在评论区发起了一场别开生面的投票,邀请网友们一同评判他颜值的巅峰时刻。对于保健用途,尤其是尚未得到明确验证的抗衰老用途,进行血浆置换需慎之又慎。
4月13日傍晚开始,浙江多地突遭暴雨侵袭,其中龙泉市还遭遇了雷暴大风,局部地区更是伴随着短时强降水。网友刘先生在社交媒体发布的视频显示,他朋友的车辆被雨水淹没,积水几乎触及脚踝在驾驶位旁,竟然还有一只蛤蟆悠然自得地与其作伴”。@浙江天气提醒,庆元、龙泉已经出现冰雹,全省共有85个预警信号发布,包括4个暴雨橙色预警、5个冰雹橙色预警、3个雷暴大风橙色预警,大家一定注意安全。
4月10日,在江苏发生了一件有趣的事情。一名女孩发现自己无法像其他人一样轻松地将右腿跷成二郎腿的姿势。也应该保持一颗好奇心,去探索和发现更多未知的世界和事物。
今年清明节为4月4日,可能会有不少网友疑惑,为何清明节的节日不固定,毕竟去年和前年均是4月5日。天文科普专家表示,我国民间虽有四五清明”之说,即清明是在4月5日,事实上,清明的时间并不固定,在每年公历的4月4日至6日之间变动。因为地球围绕太阳运转周期,每年都有一定的波动范围,所以清明时节的时间并不完全固定。
快科技4月11日消息,有网友晒出了图片,显示已经有人开始使用小米SU7车辆在滴滴上接单了。据反馈,有网友已经在滴滴平台上成功打到了小米SU7车辆。从截图来看,这位司机已经完成了两单订单。一些网友感慨称,无论这位司机是否真的在使用小米SU7来做网约车,目前来看话题度已经相当高,而且关注度也非常高。还有网友喊话雷军,加快生产小米SU7速度,这样可以能提前�
本年度备受瞩目的“龙年龙月龙日龙时”奇观即将在今天7时至9时现身。这一罕见的天文现象,源于传统干支和生肖纪法的独特组合,为我们展示了年、月、日、时四位一体的龙之盛世。代表龙的时间,即辰时,则恰好落在现代时间的七时至九时,这也是我们即将迎来“龙年龙月龙日龙时”的精确时段。
在近日的直播中,面对网友的造车必买”言论,罗永浩幽默回应道:少来,我记得当年我做手机时,你们也是这么说的。”对于是否会进军汽车行业,罗永浩表示确实认真考虑过造车,但现在已经来不及了。罗永浩认为,造车行业的资本要求越来越高,融资难度也越来越大,同时生产制造的周期也相对较长,目前还缺乏成熟的供应链解决方案。因此,经过深思熟虑,他觉得自�
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WebLlama是一个基于Meta Llama 3构建的代理,专门为网页导航和对话进行了微调。它旨在构建有效的以人为中心的代理,帮助用户浏览网页,而不是取代用户。该模型在WebLINX基准测试中超越了GPT-4V(零样本)18%,展示了其在网页导航任务中的卓越性能。
GitHub Copilot for Infrastructure as Code(简称Infra Copilot)是一个利用机器学习技术帮助基础设施专业人员自动生成精确基础设施代码的工具。它通过理解基础设施任务的上下文,允许专业人员使用自然语言表达需求,并接收相应的代码建议。Infra Copilot不仅简化了基础设施即代码(IaC)的开发过程,还确保了跨环境和项目的一致性,加速了新团队成员的上手和学习过程,显著提高了工作效率并节约了时间。
LLaVA++是一个开源项目,旨在通过集成Phi-3和LLaMA-3模型来扩展LLaVA模型的视觉能力。该项目由Mohamed bin Zayed University of AI (MBZUAI)的研究人员开发,通过结合最新的大型语言模型,增强了模型在遵循指令和学术任务导向数据集上的表现。
PhysDreamer是一个基于物理的方法,它通过利用视频生成模型学习到的对象动力学先验,为静态3D对象赋予交互式动力学。这种方法允许在缺乏真实物体物理属性数据的情况下,模拟出对新颖交互(如外力或代理操作)的真实反应。PhysDreamer通过用户研究评估合成交互的真实性,推动了更吸引人和真实的虚拟体验的发展。
AI快站是一个为AI开发者设计的服务平台,提供HuggingFace模型的免费加速下载,解决大模型下载缓慢和断开的问题,支持高达4M/s的下载速度,大幅减少等待时间,提高开发效率。
Llama-3 8B Instruct 262k是一款由Gradient AI团队开发的文本生成模型,它扩展了LLama-3 8B的上下文长度至超过160K,展示了SOTA(State of the Art)大型语言模型在学习长文本操作时的潜力。该模型通过适当的调整RoPE theta参数,并结合NTK-aware插值和数据驱动的优化技术,实现了在长文本上的高效学习。此外,它还基于EasyContext Blockwise RingAttention库构建,以支持在高性能硬件上的可扩展和高效训练。
CoreNet 是一个深度神经网络工具包,使研究人员和工程师能够训练标准和新颖的小型和大型规模模型,用于各种任务,包括基础模型(例如 CLIP 和 LLM)、对象分类、对象检测和语义分割。
Llama中文社区是一个专注于Llama模型在中文方面的优化和上层建设的技术社区。社区提供基于大规模中文数据的预训练模型,并对Llama2和Llama3模型进行持续的中文能力迭代升级。社区拥有高级工程师团队支持,丰富的社区活动,以及开放共享的合作环境,旨在推动中文自然语言处理技术的发展。
Interactive3D是一个先进的3D生成模型,它通过交互式设计为用户提供了精确的控制能力。该模型采用两阶段级联结构,利用不同的3D表示方法,允许用户在生成过程的任何中间步骤进行修改和引导。它的重要性在于能够实现用户对3D模型生成过程的精细控制,从而创造出满足特定需求的高质量3D模型。
GraphRAG (Graphs + Retrieval Augmented Generation) 是一种通过结合文本提取、网络分析以及大型语言模型(LLM)的提示和总结,来丰富理解文本数据集的技术。该技术即将在GitHub上开源,是微软研究项目的一部分,旨在通过先进的算法提升文本数据的处理和分析能力。
Qwen1.5-110B是Qwen1.5系列中规模最大的模型,拥有1100亿参数,支持多语言,采用高效的Transformer解码器架构,并包含分组查询注意力(GQA),在模型推理时更加高效。它在基础能力评估中与Meta-Llama3-70B相媲美,在Chat评估中表现出色,包括MT-Bench和AlpacaEval 2.0。该模型的发布展示了在模型规模扩展方面的巨大潜力,并且预示着未来通过扩展数据和模型规模,可以获得更大的性能提升。
ID-Aligner 是一种用于增强身份保留文本到图像生成的反馈学习框架,它通过奖励反馈学习来解决身份特征保持、生成图像的审美吸引力以及与LoRA和Adapter方法的兼容性问题。该方法利用面部检测和识别模型的反馈来提高生成的身份保留,并通过人类标注偏好数据和自动构建的反馈来提供审美调整信号。ID-Aligner 适用于LoRA和Adapter模型,通过广泛的实验验证了其有效性。
Bundle of Joy是一个为准父母设计的应用程序,可以在几秒钟内为他们的新生儿浏览和筛选名字。该应用根据父母的偏好推荐名字,并根据父母的喜好进行学习,为他们提供适合他们口味的新的推荐。父母可以指示宝宝的性别,然后选择以下两个选项之一:名字的首选来源、宗教、主题、首字母和含义。他们开始根据自己的独特偏好获得漂亮的宝宝名字推荐。他们可以随时修改这些偏好,并继续根据自己的口味获得新鲜的推荐。
StudyBoosterAI通过AI技术提供个性化支持,包括定制化学习材料、生动的学习内容、个性化学习计划等,帮助学生更有效地学习和记忆知识。
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Vidu是由生数科技联合清华大学发布的中国首个长时长、高一致性、高动态性视频大模型。该模型采用原创的Diffusion与Transformer融合的架构U-ViT,支持一键生成长达16秒、分辨率高达1080P的高清视频内容。Vidu不仅能够模拟真实物理世界,还拥有丰富想象力,具备多镜头生成、时空一致性高等特点。其快速突破源自于团队在贝叶斯机器学习和多模态大模型的长期积累和多项原创性成果。Vidu的问世代表了生数科技在多模态原生大模型领域的持续创新能力和领先性,面向未来,灵活架构将能够兼容更广泛的模态,进一步拓展多模态通用能力的边界。