深度学习的前沿主题：GANs、自监督学习和Transformer模型
深度学习的前沿技术包括生成对抗网络（GANs）、自监督学习和Transformer模型。GANs通过生成器和判别器的对抗训练生成高质量数据，自监督学习利用数据的内在结构在无标签数据上学习有效特征，Transformer模型则通过自注意力机制在自然语言处理和计算机视觉任务中表现出色。这些技术在图像生成
并行训练技术概述
首先想要说明的是，并行训练和分布式训练的概念其实都能讲，但前者可能更侧重于技术实施，而后者更倾向于设备，网络等资源层面的分布式，在本专栏，我们都一视同仁。从个人观点来说，如果偏软件点，说并行最好了。并行训练是指将机器学习或者深度学习模型的训练任务给分解成多个子任务，然后在多个计算设备上去并行地进行训
【工具推荐】使用LabelImg进行图像标注的详细教程（安装、使用、进阶技巧）
LabelImg 是一个功能强大且易用的图像标注工具，广泛应用于计算机视觉领域的数据集标注。本文详细介绍了 LabelImg 的简介、安装方法以及具体的使用教程。通过这些步骤，用户可以快速上手并高效完成图像标注任务。
生成式AI的双重路径：Chat与Agent的融合与竞争
我们正处在一个由人工智能技术推动的时代，其中生成式AI技术尤为引人注目。这种技术能够根据给定的输入生成新的数据，如文本、图像、音频等，极大地扩展了人工智能的应用范围。随着时间的推移，生成式AI不仅在技术上取得了显著进步，其应用场景也日益丰富，从客户服务的聊天机器人到辅助决策的智能系统，无不体现了其巨
Gradio 4.37.1官方教程三：Chatbot
介绍了使用ChatInterface和block来创建聊天机器人
10分钟接入AI大模型—Spring Cloud Alibaba
AI大模型的发展迅速，成为全球科技竞争的新高地，具有极大的发展潜力和广泛的应用前景。
一键翻译 | 分享一个更高级、更AI的翻译插件
我觉得这个插件最棒的功能就是能帮你总结网页内容。在这个快节奏的生活中，网页上有太多无用的信息，自己不想看怎么办？交给AI来处理。你只需把一整篇英文文章扔给AI，它就能帮你总结出重点，真的超级爽！主打一个免费，开心，还有一些其他AI功能，包括写作，搜索等而且还有客户端，有兴趣可以自行了解下。
WIN11系统下VS2022配置CUDA11.8
WIN11系统手动配置CUDA与VS2022的环境
PonyXL 图像生成指南
例如,您编写的提示与我在训练中使用的图像的提示相似,输出会转向类似图像的风格。因为我的设置,即提示语写作风格、提示语本身等,正在不断变化,最佳设置始终保留在我最新的模型中,而这些设置对于那些将旧模型视为新的人来说就像宇宙中的一颗原子。由于 XL 模型是用 1024x1024 的图像训练的,如果您提供
20240811 每日AI必读资讯
可以根据音频、视频驱动生成与说话声音同步的嘴型视频，还可以将一个人的说话风格（如语气、节奏）迁移到另一个人身上。- 在换脸任务中，ReSyncer不仅能够保留目标身份的特征，还能实现更自然的表情和嘴型同步，使得换脸效果更加逼真。- 甚至还支持高质量的人脸交换功能， 可以在视频中替换说话者的面部，同时
lua 游戏架构 之 游戏 AI （五）ai_autofight_find_way
这个类的目的是在自动战斗模式下，根据游戏世界的当前状态和配置，为AI实体找到合适的移动路径。
【机器学习】解开反向传播算法的奥秘
在训练神经网络时,我们需要不断调整网络的权重和偏置参数,使得网络在训练数据上的输出值尽可能接近期望的目标值。这个过程可以看作是一个优化问题,目标是最小化一个损失函数(Loss Function)。反向传播算法就是用于计算损失函数关于网络参数的梯度的算法。前向传播(Forward Propagatio
2024河北省研究生数学建模竞赛C题室外三维点云数据分割识别思路代码分析
2024河北省研究生数学建模C题问题一要求我们研究三维点云数据中地面点和非地面点的分割算法模型。这是一个典型的点云分割问题，在自动驾驶、环境监测和城市建模等领域具有广泛的应用。地面点分割是点云处理的基础步骤，其准确性直接影响后续的物体识别和场景理解。在进行详细分析之前，我们需要充分理解问题的复杂性和
SenseVoice多语言语音理解模型之最新部署落地经验
SenseVoice是一个专注于多语言语音识别、情感辨识和音频事件检测的模型。SenseVoice经过超过40万小时的数据训练，支持超过50种语言的识别，效果在某些场景下优于Whisper模型。除了基本的语音转文本功能，SenseVoice还具备情感辨识能力，能够分析说话者的情绪状态，这对于构建更加
“四大水刊”水出新境界！仅一本剔除，飞升1区，IF3.8，1个月录用依然吊打！
Scientific Reports表现优秀，不仅实现了1区跨越，审稿周期较快，国人占比第一友好，发文量庞大，充分发挥了“水刊”优势；PLoS One发文量大，接受领域广，审稿周期相对来说不算快，需预留充足时间投稿；Medicine检索历史稳定超长，最新自引率为0，国人占比较高为59.821%（需看
Python酷库之旅-第三方库Pandas(049)
第三方库Pandas(049)
震撼发布！阿里通义FunAudioLLM：重塑自然语音交互新纪元，开源引领语音处理革命！
本报告介绍了 FunAudioLLM，这是一个旨在增强人类与大型语言模型 (LLM) 之间的自然语音交互的模型系列。其核心是两个创新模型：SenseVoice，用于处理多语言语音识别、情感识别和音频事件检测；CosyVoice，用于促进自然语音生成，并控制多种语言、音色、说话风格和说话者身份。
MindsDB：一个利用企业数据构建 AI 的平台
MindsDB 的核心理念是使数据库不仅能够存储和检索数据，还能基于这些数据进行智能预测。它是一个透明的层，可以嵌入到任何SQL数据库（如MySQL, PostgreSQL等）之上，使得即使没有深度学习背景的开发人员也能利用其强大的预测功能。MindsDB可直接在数据库中进行建模，省去了数据处理、搭
Langchain-Chatchat 0.3.1保姆级部署教程
Langchain-Chatchat是一个基于 ChatGLM、Qwen 等大语言模型与 Langchain 等应用框架实现，开源、可离线部署的 RAG 与 Agent 应用项目。目前支持Agent、LLM对话、知识库对话、搜索引擎对话、文件对话、数据库对话、多模态图片对话、ARXIV文献对话、Wo
人工智能技术的分析与探讨
如今智能问答领域还在不断发展和完善，例如提升对复杂问题的处理能力，更好地适应不同领域和语境的需求，以及不断优化回答的质量和个性化程度，以满足用户多样化的需求和期望。具体来说，它利用人工智能的算法和模型，如机器学习、深度学习等，对生产过程中的数据进行分析和处理。智能语音领域的进步使得人们与计算机的交互
