Manav Garg:生成式人工智能时代的SaaS

news2024/11/20 8:30:14

随着Chatgpt推动的人工智能时代精神席卷全球,它将如何影响SaaS世界?SaaS创业公司将如何适应这个新时代?

新兴市场在哪里?虽然这种技术平台的转变将带来巨大的机会,但传统的印度SaaS剧本必须适应新的人工智能秩序。创始人需要利用这种代际转变,采用第一线原则的基本思维方式,再加上快速而大胆的执行。

人工智能时代

如果说最近有一个术语吸引了整个世界的想象力,那么这个术语无疑是「生成人工智能」。虽然人工智能和机器学习几十年来一直是技术研究的主题,但正是生成式人工智能预示着「人工智能时代」的到来——这是一个从根本上改变软件创建和消费方式的变革时刻。

没有什么比ChatGPT的兴起更能体现「人工智能时代」的时代精神了。

ChatGPT:AI的iPhone时刻

ChatGPT作为消费产品发布至今已有六个月了。在短得可怕的时间内发生了很多事情。已经有1亿人使用过这个产品,它已经进入了每一个软件产品的路线图,重新点燃了沉寂已久的搜索大战,并且可以说动摇了互联网时代最具统治力的公司。在一个原本悲观的融资环境中,谷歌释放了大量的投资美元,让几乎所有公司都在努力思考它将如何改变他们的业务基本面和未来的工作。

我们正处于技术板块转变的开端。如果说苹果iPhone的发布是移动革命的划时代时刻,那么ChatGPT的发布就是人工智能的iPhone时刻。从来没有任何东西能与它吸引世界想象力的速度和势头相提并论。

ChatGPT从发布到获得100万用户只用了5天时间,是历史上最快达到1亿用户的应用。它正在改变世界运作、创造内容和搜索在线信息的方式。ChatGPT的实际影响可能会在规模、范围和速度上超过云计算和移动等最大的技术范式转变。高盛最近的一份报告预测,未来几年,生成式人工智能可能会使全球GDP增长7%。考虑到个人电脑对GDP的贡献为0.006%,就能理解这种影响有多大。就生产力变化而言,人工智能可能会产生像电力和蒸汽机那样的全球影响。

人工智能——是不是炒作?

为了理解为什么这种炒作是合理的,我们需要注意ChatGPT崛起的三个不明显的方面。

首先,ChatGPT的主要创新是用户界面,或者更确切地说,它的缺乏/简单。这可能看起来不太协调,因为聊天信息UI并没有什么新意,而聊天机器人,无论是基于文本还是基于语音的(Siri, Alexa等)都已经出现了一段时间。但是正如我们现在回顾的那样,一个简单的通用用户界面抽象了GPT的功能,这一组合促成了ChatGPT的大规模采用。此外,它还为用户越来越期望的所有应用程序的易用性和简单性设定了基准。它正在改变终端用户对自动化和应用程序用户体验的期望。

其次,总的来说,人工智能将继续存在的最大迹象是,世界普遍采用ChatGPT的兴奋和热情——不仅社交媒体上充斥着ChatGPT的有趣用途和应用,而且围绕核心基础模型迅速融合的广泛生态系统,从小型初创公司到巨头公司,每家公司都在积极探索将人工智能纳入其产品的方法。与此同时,寻求支持生成型人工智能公司的资金数量也达到了惊人的水平。研究公司PitchBook的分析师预测,对生成型人工智能公司的风险投资将很容易达到去年45亿美元的数倍。

最后,毫无疑问,ChatGPT的成功确立了人工智能作为一种「时机已到」的理念——市场动态和技术进步的完美风暴。如下图所示,底层技术基础多年来一直在稳步改进,但在过去两年中,随着算法和计算模型的进步,能力急剧增加,技术基础达到了一个临界点。

 人工智能性能的临界点

 想想看,我们仍然处于人工智能时代的开端——从现在开始,人工智能的增长速度很可能在未来几年呈指数级增长,彻底改变工作和生活的方方面面。对于灵活而雄心勃勃的公司来说,这种巨大的转变是创造标志性公司的黄金机会。

人工智能的巨变

「有几十年什么都没发生,也有几周发生了几十年。」

这句名言尤其适用于当下人工智能改变世界的方式。虽然每一次技术浪潮都为创建颠覆性公司提供了机会,但人工智能时代与之前的移动和云等浪潮有着根本的不同。

所以如何?

虽然移动和云计算等之前的进步在早期仅限于热情的工匠和「书呆子」,但生成人工智能一开始就对更广泛的「普通」人群有用。事实上,ChatGPT的答案的价值是即时的、显而易见的,在许多情况下,足以达到「与魔法无异的先进科学」的高门槛。各行各业和工作职能部门的人们都在以无数种方式摆弄着ChatGPT,并分享着该工具如何极大地改进了特定的工作。从寻求家庭作业帮助的小学生到寻找烹饪食谱的祖母,每个人都在享受ChatGPT的价值。就技术进步而言,可能没有先例可以在发布后的几个月内为超过10亿人提供如此多的相关用例,同样重要的是,它是免费的。

虽然第一波生成式人工智能应用类似于iPhone刚问世时的移动应用格局,但它们都是花哨、单薄、竞争差异化,且商业模式不明确,但其中许多应用的价值是显而易见的。从写有创意的营销文案到生成作业,再到从一个文本提示变出令人惊叹的图像。尽管现在还处于早期阶段,但这些应用程序提供了一个有趣的前景。一旦你看到一个系统生成详细的博客文章或复杂的代码的速度比你想象的要快,而且花费的精力比你想象的要少,很难想象回到我们过去工作和生活的「旧」方式。

长期以来人们一直认为,人工智能将首先将手动和重复的任务自动化处理,如数据输入和其他相对简单的任务,但事实证明,机器人技术比认知知识工作的某些部分更难。ChatGPT和生成式人工智能的传播表明,它将从根本上改变所有形式的知识工作,从软件开发、产品管理和营销等「高价值」工作开始。生成模型的近似特性使它们在创造性工作中比预期的要好。生成式人工智能将从根本上改变从管理咨询、电影制作到客户支持的每一项商业活动。PitchBook估计,到2026年,仅企业技术领域的人工智能应用市场就将增至980亿美元。人工智能将在未来几年取得显著进步,从此以后,这一领域的进步不是线性增长,而是倒V字形曲线,将消灭整个职业和职位,并创造全新的业务和工作类别。这种转变的早期证据已经显而易见。IBM宣布将削减7800个工作岗位,这些工作将被人工智能自动化。可口可乐刚刚发布了一个完全由人工智能创作的广告。因此,尽管围绕人工智能有很多炒作,但它对现实世界的影响和影响已经显而易见。

因此,有必要采用「首要原则」的方法来分析和理解未来的机会。灵活适应和利用突发机遇的能力将是关键。几个月前还像科幻小说一样牵强的场景,现在不仅成为可能,而且似乎不可避免。人工智能不仅将在塑造企业的工作方式方面发挥关键作用,还将影响人类与软件本身的合作方式。

这一共同的顿悟为从湾区到班加罗尔的全球科技生态系统注入了活力。从初创公司到大型科技公司,每个人都在冲刺。

那么机会在哪里呢?谁最有可能赢得这场比赛?老牌企业还是初创企业?

要回答这些问题,我们需要首先分析整体情况。

解析AI格局

人工智能生态系统有两大层面。

第一个是「模型」层。这包括构建人工智能基础层所需的所有基础设施,包括数据库、网络和计算。

第二层是「应用程序」层。这些应用程序为许多任务学习和生成内容、工作和模拟操作。

红杉资本绘制的这张景观图提供了模型层和应用层的类别和维度的简明概述。

 

在这张图中,一个突出的方面是,模型层使公司与所有主要的科技巨头——微软(OpenAI和Azure)、谷歌(Bard和PaLM)、亚马逊(Sagemaker)和Facebook——竞争。考虑到摆在我们面前的机会的性质和规模,这并不奇怪——它本质上是一个成为人工智能生态系统的机会,就像AWS(亚马逊网络服务)成为云一样。在基础层占据核心地位将使赢家基本上能够从通过这些引擎构建的每笔交易中提取「人工智能税」。随着基础模型的成本随着规模和基础GPU性能的提高而降低,这种「AI税」将随着时间的推移而减少——OpenAI等公司在过去6个月里已经大幅降低了成本。这种动态使得在这一层建立竞争护城河变得更加困难,在这张桌子上玩游戏需要数十亿美元的资金和长达数十年的酝制期,因此,除了少数资金充足的初创公司(如OpenAI, Cohere, Anthropic, Stability.ai)之外,其他所有公司都可能无法做到这一点。这些初创公司已经筹集了数亿美元的资金,他们知道基本模型和商业模式可能会成为一场逐底竞争的商业化游戏。

因此,初创公司的直接机会就在于应用层,Copy.ai、Jasper、Midjourney和Runway这样的公司已经建立了早期的领先地位,并建立了有意义的业务和品牌。虽然人们很容易相信这些公司在未来仍将保持领先地位,但值得注意的是,这些公司中的许多(如果不是大多数的话)相当于早期的「玩具」应用程序,如手电筒和猫动画,这些应用程序在移动时代早期很受欢迎。真正的机会就在我们面前。

唯一的问题是,初创公司应该如何考虑在这个人工智能时代的竞争——他们应该如何选择市场和领域,他们如何与现有企业和其他初创公司竞争,以及他们如何建立竞争优势或护城河?

初创公司与现有公司——加入人工智能的竞赛

随着每次重大技术平台的转变,许多传统公司都会受到冲击,因为它们措手不及,对周围的变化反应迟缓。传统上,初创企业与老牌企业相比有一个关键优势——速度——即快速灵活地行动的能力。然而,在新一代人工智能的情况下,速度似乎并不是初创公司的优势。

为何会如此?

以前的技术平台转变,如移动和云计算,都是需要现有企业进行大规模变革的创新,不仅是对他们的技术栈,还有他们的商业模式。重新构建桌面应用程序并将其转换为web应用程序或移动应用程序是一项耗费大量资源和时间的工作。然而,生成式人工智能可以通过集成简单的API调用在几天内添加到现有产品中,而无需更改其技术架构。因此,在ChatGPT发布几个月后,微软就能将生成式人工智能集成到微软Office及其Edge浏览器中,这一点也不奇怪。谷歌和Adobe等其他巨头也在他们的应用程序中进行了类似的整合。Salesforce、Notion和Airtable等大型初创公司也是如此。关键是,在人工智能竞赛中,现有企业能够像初创企业一样快速行动。

此外,与以往的平台转型不同,大公司并没有忽视或低估人工智能的颠覆性潜力。每家大型科技公司都在积极地将人工智能融入到他们的产品中,甚至是在他们以前可能目光短浅的地方。

除此之外,现有企业还拥有分销和数据方面的优势——这是人工智能战的两大关键武器。现有的公司可以利用现有的数据来训练他们的模型,或者建立特定于行业的模型,甚至是特定于客户的模型。在云计算或移动革命中,新渠道必须从零开始建立,而现有企业可以利用现有的GTM和分销优势来接触客户。例如,谷歌有多达9个产品,每个产品的用户都超过10亿——他们不需要重新发明轮子,让这些庞大的受众接触到他们产品中的人工智能功能。

如果这是一场拳击比赛,那么说第一轮肯定是在位者赢了,这是没有错的。

但对于初创企业来说,这场战斗还没有输。

SaaS初创公司的人工智能机会

虽然在位者在第一轮中有优势,但他们的胜利可能有附加条件。

以谷歌为例。在一个人工智能可以即时、无限地生成内容的世界里,搜索引擎优化将如何改变?当用户可以通过与人工智能聊天找到问题的答案时,他们甚至会点击在线广告吗?如果不会,谷歌强大的SEM广告业务将如何改变?虽然这些问题的答案尚无定论,但毫无疑问,谷歌将不得不从根本上改变和重新评估他们的商业模式,以捍卫其传统的收入来源。这是一个棘手的平衡,因为做出错误的举动可能会蚕食现有业务,而根本不做任何改变则肯定会导致灾难。

同样,以微软为例。在一个一个人就能创造十个人所能创造的内容的世界里,基于座位的定价模式是否有意义?此外,虽然在现有产品上叠加人工智能功能是一件轻而易举的事,但这是否足以让他们保护自己的地盘?将AI作为更大产品中的一个功能是一回事,但以AI原生形式重新思考和重新构想产品以充分利用生成AI的好处则完全是另一回事。像Salesforce、SAP、Workday和其他老牌企业会有足够的勇气采取如此激进的措施,彻底改造他们的传统产品吗?

在这种背景下,SaaS初创公司有很多创新和获胜的机会。

让我们来探索其中的一些机会。

人工智能原生应用:今天小众,明天大众

早期的人工智能原生应用,比如Jasper,Copy.ai被广泛认为是小众应用,仅仅是OpenAI GPT模型的「简单包装」,迎合了一小部分自由市场营销人员。这些应用停滞不前或被更大的应用扼杀只是时间问题,这些应用将这些营销复制功能整合到更广泛的产品中。但与这些看法相反,这些初创公司已经发展壮大,ARR达到数千万美元,甚至达到独角兽级别的数十亿美元估值。他们可以说是通过老式的SaaS方式实现了这一点——通过向目标受众提供具有清晰而有价值的价值主张的精心设计的产品。人工智能可能在许多方面改变了SaaS的格局,但成功的核心要素似乎与过去的方式没有太大不同。

Midjourney和Runway等其他人工智能原生应用也为自己开辟了明确的获胜位置。Midjourney是一家由11名成员组成的初创公司,它打破了许多传统——它的图像创建功能只能通过一个Discord渠道获得,但它已经成功吸引了数百万付费用户,据说ARR超过1亿美元。同样,Runway是一款视频生成应用程序,吸引了人们的注意力和观众——包括那些利用他们的技术赢得奥斯卡奖的好莱坞工作室。这两家初创公司也证明了建立忠诚社群的价值,而不是建立一个定位明确的品牌。

人工智能驱动的工作流自动化

工作流自动化并不是一个新概念,但人工智能的蓬勃发展为这一概念注入了新的活力。人工智能驱动的自动化将在上一代技术无法实现的领域实现全新的功能。它们将破坏其他工作流程,并可能产生新的工作流程,从而可能将生产率提高10倍或更多。AutoGPT和ChatGPT插件的出现使得创建一个新的工作流和集成生态系统成为可能,现在可以支持跨应用程序通信和端到端业务用例。

自主代理是由人工智能驱动的程序,当给定目标时,它们能够为自己创建任务,完成任务,消除瓶颈,重新确定任务列表的优先级,并自行循环,直到达到目标。他们的范围可以从专门的功能,如潜在客户生成工作流,或者可以承担更广泛的角色,类似于SDR(销售开发代表)将执行的所有任务。AutoGPT在GitHub上已经超过了10万颗星星,使其成为有史以来增长最快的开源存储库,而Inflection AI和Adept等几家初创公司已经成为这一领域的早期领导者,吸引了数千万美元的资金,雄心勃勃的目标是在未来几年内为数百万用户提供「智能无所不在的伙伴」。Langchain是一个流行的LLM构建开源框架,它已经构建了BabyAGI、CAMEL和AutoGPT等代理项目的集成,所有这些都可以作为松耦合框架使用,初创公司可以在其上进行创新。虽然这些系统已经很强大了,但最终的目标是让任何人都能发出简单的指令,比如「为我预订从班加罗尔到旧金山的航班,并为我预订酒店房间」,然后让一群个人自主代理为你执行任务。想象一下,这样的工作流程会颠覆多少应用程序和平台。虽然LLM让我们重新思考从营销到医学研究到软件开发的一切,甚至是创造性的含义,但代理将使这种影响多元化,重新定义我们与技术以及彼此之间的互动方式,为灵活的初创公司开辟新的可能性和机会,超越前几代人。

基于AI的开发工具和基础设施

受人工智能影响最大的行业之一可能是软件开发和编程本身。乍一看,这似乎违反直觉,但事后看来,这一点也不奇怪。像GPT-4这样的LLM可以公开获取和索引大量的开源软件代码。这就是为什么像Github的Copilot这样的人工智能编码助手已经证明自己是开发人员的优秀增强工具。据估计,通过从手工开发中抽象出样板代码,Copilot已经为许多开发人员自动化了40-50%的代码。我们正面临着这样一个未来:软件工程师的产出可能会在未来十年内增加十倍——想象一下一个世界,每个开发人员都能完成10倍工程师的工作量!OpenAI的ChatGPT已经可以通过谷歌的高级软件工程师考试,分数还在不断提高。

在这个美丽新世界里,开发工具和基础设施技术栈的每一层都是可供争夺的。新的人工智能层将被添加到技术栈中,从LLM运营和机器学习工作流到人工智能驱动的软件测试和自动化。考虑到LLM成本对毛利率的影响,每个SaaS公司都可能希望采用框架和工具来帮助控制和优化这些新的后端成本。ChatGPT的代码解释器和ChatGPT插件的插入式API架构将围绕软件解决方案和周围生态系统的功能添加新的层。

在接下来的十年里,编程世界本身可能会发生重大变化,进入门槛降低,大量业余开发者涌现——这些人不一定有丰富的编码经验,但可以利用编码辅助工具来快速开发一次性或临时的软件解决方案。与数据分析和可视化相关的角色也可能被人工智能草根化。

人工智能及IT服务

生成式人工智能的出现将如何影响IT服务领域?一方面,有人认为外包将受到人工智能的负面影响,自动化将取代体力劳动者。虽然这在一定程度上可能是正确的,但大多数大型企业客户都对安全性、隐私性和可靠性有担忧和考虑,而这可能是容易产生幻觉的人工智能解决方案无法实现的。相反,另一方面,在寻求采用人工智能的企业周围,围绕咨询和数字化转型将出现许多新的机会。

这些企业级用例对于以服务为主导的初创公司来说是一个潜在的巨大商机,可以帮助客户利用现有的数据集,并开发专门的LLM或微调模型。许多印度公司,无论大小,都已经在人工智能和智能自动化(IA)领域开展转型项目和开发解决方案,帮助企业满足需求,提高效率,实施更智能的商业模式。

人工智能驱动的垂直SaaS

垂直SaaS是一个新兴领域,在过去几年里有了巨大的增长——这些初创公司专注于单一行业或领域,并根据他们的特定需求构建深度解决方案。Veeva等垂直SaaS初创公司已经采用这种方法建立了大型业务。人工智能可能会对垂直SaaS产生重大影响——医疗保健和工业制造等领域将获得重大收益。医疗保健行业出现了像Hippocratic这样的垂直LLM服务提供商,而制造企业将受益于生成式人工智能在供应链规划和模拟方面的优势。

事实上,没有哪个垂直Saas领域不可能不受生成式人工智能出现的影响。像Harvey.ai和EvenUp等初创公司正在通过自动化合同分析、尽职调查、诉讼和合规,以及增加以前需要手工劳动的分析和综合,彻底改变法律行业。类似地,像BloombergGPT这样的模型也出现在金融服务领域。垂直SaaS公司拥有固有的优势,因为他们可以访问专有数据,这些数据可用于构建微调模型,从而提供比其他竞争对手更好的结果。

垂直SaaS的最终游戏也可能非常有趣——当软件开发成本趋向于零时,创新的初创公司可以瞄准并构建1000万美元的TAM,而不是1亿美元或10亿美元的TAM。SaaS解决方案传统上被认为是小规模的或无法获得风险投资的,但它可以通过非常小的团队提供积极的单位经济效益和高效的商业模式。

在AI世界中重新构想UX

虽然以上都是特定的机会,但围绕UI(用户界面)和UX(用户体验)可能存在更广泛的机会,这可能会改变目前存在的每个SaaS应用程序。许多(如果不是大多数的话)SaaS应用程序使用熟悉的「表单」范例,帮助用户查看、交互和更新来自某些后端数据源的数据。从CRM到支持,从项目管理软件到ERP,每个主要的SaaS领域都可以看到这种常见的用户体验模式。

这些基于表单的接口可能已经过期了。

ChatGPT是人工智能将如何彻底改变用户体验的早期指标。用户可以使用自然语言(文本或口头)向系统询问他想要的东西的聊天框,是对笨拙形式的重大改进。这些功能比手动在表单中输入数据简单得多,功能也更强大。想象一下这样一个世界:每个SaaS应用程序的前端都有一个聊天界面,你可以直接告诉应用程序您想让它做什么。

但这仅仅是个开始。

生成式人工智能将迎来一个超个性化的用户体验世界,甚至可能是无屏幕的用户界面,用户可以与其他模式进行交互。事实上,LLM可以在运行时自行生成界面,就像Perplexity.ai等应用程序已经展示的那样。其他公司,如Humane,在人工智能的帮助下,在不熟悉的环境中提供轻松的导航,提供个性化的建议和跨所有语言的无缝沟通。

人工智能从根本上改变了我们在过去二十年里围绕SaaS UI和UX建立的思维模式。在这个无形界面和人工智能增强体验的新时代,通过创新用户体验取胜的初创公司将成为未来的大赢家。

最后一句话:「思考基本原则,思考首要原则」

人工智能将从根本上改变每一种工作形式。每家公司都将成为人工智能公司。或者冒着被颠覆的风险。

这个新世界将为初创公司创造突破性的机会,让他们能够打造全新的人工智能原生解决方案、新的外形因素、新的商业模式,甚至全新的软件类别。传统上,印度的SaaS初创公司采用了「快速跟随者」的方法——他们以成功的美国SaaS初创公司为基准,提供成本更低但价值更高的类似解决方案。在人工智能时代,这种方法不太可能奏效。变化的速度是指数级的,早期的先驱者可以在几周(如果不是几个月的话)内创造并占领整个市场。这些先驱者甚至可能是已经认识到这一世代机遇的在位者,他们押注于人工智能在不久的将来成为工作和娱乐的各个方面的关键组成部分。虽然新的参与者将有无数的机会,但印度SaaS初创公司的关键将是从基本原则出发,利用人工智能以根本不同的方式进行创新,并迅速而大胆地执行。

现在是建立SaaS初创公司的最佳时机。

让我们去赢得人工智能时代。

来源:Medium

作者:Manav Garg

翻译:Fred

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1811299.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

误操作全盘重新分区?数据恢复与防范策略全解析

一、全盘重新分区概述 全盘重新分区,指的是对硬盘或存储设备上的所有分区进行删除并重新创建新分区的操作。这一操作通常会导致原有分区中的数据被清除,给用户带来数据丢失的风险。在某些情况下,用户可能由于误操作或软件故障而进行了全盘重…

【ArcGISProSDK】OpenItemDialog打开文件对话框

打开单个文件 效果 代码 public async void OpenFunction() {// 获取默认数据库var gdbPath Project.Current.DefaultGeodatabasePath;OpenItemDialog openItemDialog new OpenItemDialog() { Title "打开要素文件",InitialLocation gdbPath,Filter ItemFilte…

2024军民两用智能装备技术展会:领略“5G边缘计算器”开启智能化数据处理新篇章

"占星者5G边缘计算器:开启智能化数据处理新篇章" 随着物联网和人工智能技术的迅猛发展,数据处理的需求日益增长,对计算设备的性能提出了更高的要求。在“2024年中国军民两用智能装备与通信技术产业展览会”上,占星者5G边…

教育小程序开发:技术实现与实践案例

随着信息技术的不断进步,教育小程序在教育领域的应用越来越广泛。教育小程序开发不仅可以提高教学效率,还能够提供个性化的学习体验。本文将以技术代码为例,详细介绍教育小程序开发的关键技术和实践案例,帮助开发者更好地理解和实…

数据结构与算法题目集(中文) 6-3 求链表的表长

该代码使用循环遍历链表来计算链表的长度。代码首先定义了一个整数变量i用于计数,并初始化为0。然后进入一个while循环,条件为链表L非空。在循环中,通过L L->Next来遍历链表中的每一个节点,并将计数变量i递增。最终返回计数变…

企业管理/市场经营/自我管理,500+个经典职场工具 . rar

​500N个实用管理工具包,精选人力资源从业者必备之132项工具、40个管理者实效管理工具、成功自我管理的29个工具、常见的9种营销分析工具等,成功自我管理必备工具。 与班主任联系,即可获得完整资料包! 1.PEST分析 2.五力分析 3.…

大一学生分享网络编程聊天室-简单私聊

每天过得充实,你将不会焦虑 ---同行者联盟 Socket 是一种规范(标准),封装了TCP协议的通信细节,使得我们使用它就可以完成与远端计算机的TCP链接,以及数据的传输。并且可以完成数据传输基于双向流的读写操作,Java语言…

【ARFoundation自学04】AR Tracked Image 图像追踪识别与对应类的调用

图像识别是很常用的AR功能!AR foundation 可以帮助我们轻松实现! 1.安装插件 首先还是在资源包中导入ARfoundation 。然后搭建基本的AR ARFoundation框架! 2.创建AR session 和XR origin结构! 3.然后在XR Origin 物体身上添加A…

GIS之arcgis系列07:conda环境下安装arcpy环境

首先将python27环境下的“Desktop10.8.pth”拷贝到anaconda环境下。 路径如下(仅参考): C:\Python27\ArcGIS10.8\Lib\site-packages\Desktop10.8.pth D:\Anaconda\Lib\site-packages 在anaconda prompt中穿创建一个新环境 conda create -…

flink standalone部署模式

standalone模式可以在单台机器以不同进程方式启动,也可以以多机器分布式方式启动。 任务的提交模式有三种:application mode、session model、per-job mode(1.4x版本后过时)。 注意区分任务的提交模式与集群的部署模式区别。 以…

idea从git拉取代码需要输入token问题解决

idea使用git 推送代码时,提示token问题,这是因为你的代码仓库是gitlab, 然后打开修改代码后推送时,会默认使用gitlab插件,所以提示输入token解决方式就是把gitlab插件取消使用这样就好了。 取消之后再进行拉取代码即可…

华为鲲鹏应用开发基础:鲲鹏处理器及关键硬件特性介绍(二)

1. 鲲鹏简介 1.1 鲲鹏处理器简介 鲲鹏处理器是华为自研的基于ARMv8指令集开发的数据中心级处理器 1.2 基于鲲鹏主板的多样化计算产品 1.3 基于鲲鹏920的华为TaiShan(泰山) 200服务器 1.3.1 TaiShan 2280服务器内部视图 1.3.2 TaiShan 2280服务器物理结构 1.3.3 TaiShan 2280服…

4_机械臂位姿求逆理论及代码计算

1、aubo arcs sdk poseInverse 使用例子 auto cur_pose rpc_cli->getRobotInterface(robot_name)->getRobotState()->getTcpPose();// 2.288083 0.035207 1.550335auto pose_inv rpc_cli->getMath()->poseInverse(cur_pose);//结果:0.118611 -0.57…

数据不归路?文件清理的后悔药,2个文件恢复技巧

手机已成为我们生活中不可或缺的重要工具,它不仅仅是一个通讯设备,更是我们存储个人信息、工作文件、照片和视频等宝贵资料的仓库。然而,生活中的意外总是难以预料,有时候我们可能会不小心删除重要的文件,或者因为手机…

【c语言】文件操作,解开你的疑惑

文件操作 为什么使用文件什么是文件文件的分类文件名 二进制文件和文本文件文件的打开与关闭流与标准流流标准流 文件指针文件的打开与关闭 文件的顺序读写文件的随机读写文件读取结束的判定文件缓冲区 为什么使用文件 我们程序运行的数据是运行在内存中的,当成程序…

在线课堂知识付费小程序源码系统 带完整的安装代码包以及搭建教程

系统概述 在线课堂知识付费小程序源码系统是基于当前主流技术栈开发的,支持微信小程序端的在线教育平台解决方案。它不仅包含了课程发布、在线学习、支付系统等基础功能,还融入了社区互动、用户管理、数据分析等高级特性,旨在打造一个全方位…

filezilla-server 1.8.1 设置

filezilla-server 1.8.1 设置: 1. 2. 3. 4. 其他不用配置, 5. 6. 7. 8. 9. 如果外网连不上 filezilla-server 提示无法连接到服务器, 多半是 filezilla-server 所在的电脑没有通过防火墙允许,打开 Windows defender 防…

万兴优转 v15 解锁版安装教程(全能音视频格式转换器)

前言 Wondershare UniConverter(万兴优转)国产全能音视频格式转换器。万兴格式转换器具有音视频格式转换、合并视频、视频压缩、视频编辑、视频录制、下载视频、元数据修复、VR视频转换、字幕编辑器、GIF制作、DVD刻录等一站式视频工具箱功能。万兴转换…

从文本文件中读取博客数据并将其提取到文件中

通常情况下我们可以使用 Python 中的文件操作来实现这个任务。下面是一个简单的示例,演示了如何从一个文本文件中读取博客数据,并将其提取到另一个文件中。 假设你的博客数据文件(例如 blog_data.txt)的格式 1、问题背景 我们需…

如何压缩jpg图片到200k以下?跟着我操作!

在现代社交媒体和网络分享的时代,经常需要上传和分享各种图片。然而,有时候大尺寸的JPEG图片可能会成为上传和分享的一道难题,特别是当需要在网络条件不佳或存储空间有限的情况下。为了解决这个问题,我们需要学会如何压缩jpg图片到…