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建议使用16：9的图片，且大小不超过7MB。 如果未上传图片，AI Gallery会为AI应用自动生成封面。 应用描述 否 输入AI应用的功能介绍，AI应用创建后，将展示在AI应用页签上，方便其他用户了解与使用。 支持0~100个字符。
另外，多模态生成也可以指一种生成多种数据类型的方法，即给定一个输入，模型可以同时生成多种不同类型的输出，例如生成一个图像和相应的语音描述。 多模态生成能力对于一些实际应用非常有用，例如虚拟现实、智能家居、自动驾驶等领域，可以让模型更加智能和灵活地处理多种形式的输入和输出。
数据集：收集足够数量且质量良好的比熊犬图片用于训练模型。可以通过公开的数据集或者自行拍摄获得。 第一步：ModelArts 训练并部署模型 使用 ModelArts 的数据处理功能，对原始数据进行预处理和标注，生成训练所需的数据集。通过自动学习对数据集进行训练并发布部署模型。
为什么每次点击开发中心跳转界面后都不自动登录呢，需要刷新一下才能刷新出来自动登陆上的页面，希望能够定位问题并解决。
可以看到生成图片质量的确更加清晰了：同时，作者也可视化了学习到的先验 在时间序列中不同时刻的值的大小。它反映了decoder的输入是更依赖与前一帧的特征，还是从学习到的分布中采样出的结果。
如果您在音视频工作台成功创建工单，则工单信息会生成接触记录ID。单击蓝色字体ID，可跳转至接触记录详情页。 图6 接触记录ID 父主题： 工单处理
为了学习如何处理自动驾驶任务，该模型采用了一种称为视觉指令调整的方法。 这种方法使用机器生成的数据来训练一个多模态LM，这些数据被设计为遵循特定的指令。该过程涉及使用预先存在的LLM（例如GPT4）来创建使用驾驶场景的图片或视频的合成指令和响应。
3.2 本地代码推送到云端代码仓库3.3 查看代码提交历史3.4 查看发布仓库每次代码提交后，触发流水线中的构建任务，生成软件包，自动归档在DevCloud发布仓库中。在发布仓库中，可以代码提交所对应的发布仓中的软件包。
整体的架构如下图所示1.4.2 实现原理vAPP提供了通用的资源编排引擎和模板语法，用户可以按照模板语法手动编写或通过图形化设计器生成模板，将基础设施和应用的部署关系通过模板描述出来，然后通过服务目录将模板封装成产品上架，用户申请产品后，vAPP会根据用户的输入参数和模板，通过编排引擎的解析自动转换为相关的
@[TOC] 我们继续Linux开发工具的学习，这篇文章我们要学的是Linux中的项目自动化构建工具——make/Makefile 1. 背景 make和makefile提供了自动化构建的能力，可以根据源文件的依赖关系和规则自动决定哪些文件需要重新编译。
实现汽车自动躲避功能 在现代计算机图形学中，Three.js是一个强大的WebGL库，能够帮助开发者创建复杂的3D场景。本文将介绍如何使用Three.js加载GLTF模型，并实现一个简单的汽车自动躲避功能。我们将详细探讨代码实现的每一步，并讨论关键概念。
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