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物模型最新娱乐体验_物模型的定义(2024年11月深度解析)

内容来源：好望角图库所属栏目：话题更新日期：2024-11-29

物模型

𐟎覉‹工迷你置物篮教程 | 纸藤编织小技巧 𐟓š《纸藤编织：迷你尺寸的可爱置物篮》带你走进迷你纸藤编织的世界！这本书教你如何用纸藤编织成5cm左右的迷你置物篮，完美适配各类场景，如娃屋摆件、微缩模型、食玩展示等。 𐟌🦟谷真纪的迷你纸藤编织，使用原生态的自然藤条进行编织，再搭配碎布进行装饰，设计上非常花心思。这些作品不仅可以作为摆件和玩偶配件，还能作为精美的饰品。 𐟓𗥅褹椽🧔觅秉‡图解，详细介绍了简单的篮筐、行李箱、摇篮等作品的制作方法。即使是初学者也能轻松掌握，享受纸藤编织的乐趣。 𐟌Ÿ书中陈列了55个纸藤作品，将传统纸藤撕成小条编织制作而成，让初学者也能快速上手，体验手工制作的乐趣。

「国外买纪念品前建议先拍照」一般来说，去国外旅行大家都喜欢买点纪念品，不知道有多少人跟我一样，每到一个地方，都想要把风景和回忆全部带回家。比如一些奇奇怪怪的纪念品、钥匙扣、建筑物模型，好像买了才证明自己去过… 你平时去国外最喜欢买什么？「出国旅行的钱缩力时刻」

【「小孩哥用冰箱贴搭博物馆侃侃而谈」】近日，北京。小孩哥对照着冰箱贴介绍文物，侃侃而谈自信大方。孩子爸爸称，平时有收集一些文物模型、建筑物模型，能够通过模型联想到它们本身的故事，这样做也是希望孩子能从小就对祖国文化自信。小孩哥：我要好好学历史，好好学习，等长大了一定要去博物馆里给其他小朋友讲解文物、历史。都市频道的微博视频

挺好的一个值得探讨的case，AEB基本都是通过视觉认障碍物模型的，如果没喂羊的模型，一般不会主动刹停（避免过多的FP），但是如果Lidar+OCC识别出了障碍物，可能会触发速度降。华为的高速AEB应该是调用的智驾的Lidar的能力，传统的AEB规控应该都在85kph以下甚至更低，感觉这个逻辑符合事件描述的场景。但是是否要把羊，牛，这些小动物都加入AEB的识别模型…我倒觉得大可不必。先生，你总不想你的车自己总在那幽灵刹车吧…

老爹冰棒店下载攻略及游戏体验分享 𐟎𘸦ˆ名称：《老爹的冰棒店》 𐟓 下载方式：我是在百度上搜索并下载的，为了避免下载错误，可以在虫虫助手直接搜索游戏名称，这样会更准确。 𐟍栦𘸦ˆ概述：老爹全家桶终于更新了，这次推出了冰棒店版本。游戏流程包括点单、选择冰棒模型、内部食材选择、冰冻、外部配料选择、客人评分，还有外卖点单服务、人物打扮、小游戏等，玩法丰富多样。 𐟎𘸦ˆ体验：游戏的难点在于需要将冰棒摆出标准动作，刚开始教学时一定要记住每个位置，并参考参照物，否则很容易忘记。游戏没有太多剧情，但画风非常不错，过程简单但容易上手。 𐟌Ÿ 推荐指数：𐟍谟谟诼ˆ四星半）

老铁站短视频广告推荐：LLM的魔力 𐟎젤𜠧𛟦Ž訍系统的痛点：传统推荐系统主要依赖用户和物品的ID嵌入，却忽略了文本描述中的语义信息。这导致在冷启动和长尾物品推荐上表现不佳。 𐟒ᠦ 𘥿ƒ方法：引入LLM（Large Language Model）作为特征提取器，从item文本中提取语义信息，以解决推荐模型中的冷启动和长尾物品问题。 𐟏† 框架创新：提出LERAN（Llm-driven knowlEdge Adaptive RecommeNdation）框架，利用结构双塔，通过对比学习Info-NCE损失函数，引入LLM。该框架包括内容嵌入生成(CEG)和偏好理解(PCH)模块，抽取适用于推荐任务的user embedding和item embedding。 𐟓Š 线上效果：在老铁站app上进行线上实际验证，结果显示对冷商品和行为少的用户指标有显著提升。具体来说，将LEARN学习得到的user emb和item emb进行拼接，输入到排序模型中，并在主loss中加入cvr的辅助loss。这样，LEARN中得到的embedding既包含语义信息，又与推荐目标对齐。 𐟓ˆ 指标提升：在线A/B测试结果显示，cvr和收入均有提升。从指标拆分来看，长尾/冷启商品的auc也有显著增长。

酷！谷歌刚刚开源了诺奖化学模型：Alphafold-3！ AlphaFold 3能预测多种生物分子的结构，包括蛋白质、核酸（DNA和RNA）、小分子、离子以及修饰残基等擅长处理复杂的生物分子复合物结构，能整合蛋白质和核酸分子的信息，构建出整个复合物的三维结构模型博客：网页链接 github：网页链接

推荐系统入门指南：从零开始到进阶𐟚€ 嘿，想入门推荐系统的小伙伴们！你是不是经常听到一些听起来高大上的名词，比如召回、ROI、DAU，但不知道它们到底是什么意思？别担心，这篇笔记会带你快速了解推荐系统的基本链路，让你在短时间内对这些名词和方法有个大概的认识。召回：从海量数据中捞干货𐟎斥…ˆ，召回是从海量数据中快速找出一些可能符合用户需求的物品。想象一下，你的笔记数据库里有上亿条数据，召回就是通过不同的方法（比如协同过滤、双塔过滤、关注作者召回、地理位置召回等）筛选出几百条可能感兴趣的物品。这些物品列表再组合成一个更大的list，通常是几千条。最后，还需要过滤掉一些不适合的物品，送入下一流程。粗排：快速打分，但不精确𐟓Š 粗排是在线部署时的第一步，给几千篇物品打分。因为量级仍然很大，所以需要使用简单的小模型来预测点击率、收藏率等，预估价值模型进而进行打分。虽然准确性不高，但已经足够用了。精排：深度学习的舞台𐟎튧𒾦Ž’是推荐系统中最重要的模块之一。和粗排不同，精排只需要对少量数据进行打分，因此模型结构可以更加复杂。深度学习等复杂模型在这里大放异彩，让推荐更加精准。重排：多样性、广告和推广𐟓ˆ 最后一步是重排，根据多样性、精排分数大小等因素进行调整。需要考虑多样性，使用规则打散相似笔记；还要插入广告和推广内容，根据生态要求调整排序。希望这篇笔记能帮你快速了解推荐系统的基础链路，激发你的兴趣和好奇心！接下来，你可以进一步深入学习每个环节的细节和技巧，逐步提升自己的能力。加油！𐟒ꀀ

智能建造包括哪些内容，智能建造涵盖丰富内容？ 1、建筑信息模型技术，借助 BIM 软件和智能算法，进行三维建模、虚拟现实仿真及施工进度模拟等，提升设计效率与准确性。 2、建筑机器人技术，依建筑工程实际需求，开发高效精准作业机器人，提高施工效率与安全性。3、物联网与云计算技术，利用物联网实时监测控制建筑物运行状态，通过云计算平台存储、分析处理数据，优化能源利用，提升使用效率与安全性。4、智能施工技术，包含智能测量、智能机械与机器人、智能建造施工等技术，实现建筑构件智能制造与精准施工。#金秋动态创作赛# #工程#

奥迪16缸怪兽模型，收藏家的梦幻之物你见过16缸发动机的奥迪吗？今天它来了！这可不是一般的奥迪，而是赛车界的上古神兽——Auto Union Typ C。它诞生于1936年至1937年，几乎是一个世纪前的经典之作。这款车尺寸为3920毫米㗱690毫米㗱020毫米，空车重量约为1000公斤。它搭载了一具排气量6006CC的V16引擎，能在5000转时爆发520匹最大马力，2500转时输出852NM峰值扭矩，极速可达每小时340公里！这表现真是让人惊叹不已！不过，Auto Union Typ C不仅仅是个性能怪兽，它的设计也非常独特。由保时捷车厂创始人费迪南ⷤ🝦—𖦍𗥍š士设计，引擎后置，安装在后轴前方，油箱则设计在驾驶人与引擎之间，接近车身中央的位置。这种设计与当年赛车几乎采用引擎置于前方、驾驶人位置在后轴上方的设计相当不同，一改长车头、短车尾的模样。这款模型是由BUSCH制造的1:87小比例模型，发动机盖可开，方向盘与前车轮联动，还有独立展示盒，略有些把玩性。手工大佬们可以进一步细化内饰和发动机等，非常值得收藏！总之，这款模型不仅是奥迪迷的梦幻之物，也是收藏家们不可错过的珍品。

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