如何用ai一键换衣？6个软件帮助你快速进行ai换衣
从 DeepArt 和 FaceApp 的强大 AI 处理功能，到 Zmoji 和 Reface 的个性化换装，再到 PicsArt 和 Facetune 的多功能编辑选项，你可以根据自己的需求和偏好选择最适合的软件，让换衣过程变得更加简单和有趣。想象一下，一键之间，你的普通照片就能摇身一变，成为梵
从“黑神话：悟空”的爆火看AI算力的发展与未来
黑神话：悟空》自从公布以来，引发了全球玩家的广泛关注和讨论。其逼真的画面、深刻的故事情节，以及对中国传统文化的现代演绎，使其成为近年来最受期待的游戏之一。除了游戏本身的内容之外，这款游戏还在技术层面上代表了一次巨大的突破，尤其是在人工智能（AI）技术的应用与发展上。本文将探讨《黑神话：悟空》的成功是
AiEditor 开源项目使用教程
AiEditor 开源项目使用教程 aieditorAiEditor is a next-generation rich text editor for AI. (AiEditor 是一个面向 AI 的下一代富文本编辑器。)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ai
AI：273-计算机眼中的图像-基于OpenCV的深入解析与实践
在计算机视觉领域，图像是计算机感知世界的窗口。计算机通过图像处理算法将图像转化为可以理解和分析的信息。这一过程涉及多个阶段，包括图像预处理、特征提取、对象检测和图像分析等。OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个强大的开源库，广泛用于计算机视觉和图
AI大语言模型LLM学习-WebAPI搭建
python的web开发框架很多，这里只简单介绍了三款在国内比较流行的开发框架。本博文及后续博文根据各自框架的特点，选择了入手简单的轻量级Flask作为web开发框架。
AI：264-自然语言处理中的情感分析与文本生成技术
情感分析（Sentiment Analysis）旨在确定文本的情感极性，通常分为积极、消极和中性。常见的应用包括产品评论分析、社交媒体情感监测等。现代情感分析方法多基于深度学习模型，如LSTM（长短期记忆网络）和BERT（Bidirectional Encoder Representations f
AI的IDE：Cursor配置虚拟python环境（conda）
Cursor是一个AI的IDE，是从VSCode源代码中fork出来的，专注于和AI一起Coding而生。https://www.cursor.com/是官方地址。最近开始逐渐的试用Cursor，之前一直是VSCode的重度用户，python技术栈，因此Anaconda使用也很频繁。试用中发现Cur
沉浸式体验Stability AI文生图、图生图、图片PS功能（中篇）
Amazon Bedrock 是一项完全托管的服务，通过统一的 API 提供来自 AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Mistral AI、Stability AI 和 Amazon 等领先 AI 公司的高性能基础模型（FMs），同时提供广泛的功能，让开发者能够在确保安全
Linux环境下部署百度百川AI大模型-基于ModelScope
魔塔社区部署百川大模型
多模态大模型中的幻觉问题及其解决方案
人工智能咨询培训老师叶梓 转载标明出处多模态大模型在实际应用中面临着一个普遍的挑战——幻觉问题（hallucination），主要表现为模型在接收到用户提供的图像和提示时，可能会产生与图像内容不符的描述，例如错误地识别颜色、数量或位置等。这种误判可能对实际应用造成严重影响，如在自动驾驶场景中，错误的
长短期记忆网络（LSTM）预测模型及其Python和MATLAB实现
# LSTM预测模型背景长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）是一种特殊的递归神经网络（RNN），于1997年首次由Sepp Hochreiter和Jürgen Schmidhuber提出。LSTM主要用于处理和预测序列数据中的时间依赖关系，能够有效地解决传统RNN
《RMT: Retentive Networks Meet Vision Transformers》CVPR2024
这篇论文探讨了将Retentive Network（RetNet）的概念引入到计算机视觉领域，并与Vision Transformer结合，提出了一种新的模型RMT（Retentive Networks Meet Vision Transformers）。RetNet最初在自然语言处理（NLP）领域
【人工智能】AI盛行时代，程序员如何保持核心竞争力？
您是希望在不断发展的技术世界中保持领先地位的开发人员吗？随着人工智能 (AI) 继续彻底改变行业，适应并跟上最新趋势至关重要。在本文中，我们将探讨在 AI 时代作为开发人员保持领先地位所需的策略和技能。
关于自己部署AI大模型踩的坑（一）——硬件篇
如果不在意耗电的情况下（个人跑满的话，功率大概在250W-300W之间），选取退役服务器还是性价比非常高的。其他方面比如CPU，内存，硬盘位置方面，个人觉得应该不存在太大的限制空间，但GPU的可扩展要尤其注意。比如我选择了一张24G的GPU，可能一张就可以用了。但如果一张GPU算力不够，或者使用人数
超有性价比深度学习卡特斯拉 P100，16G大显存，Stable Diffusion AI 绘画利器
当然，在购买和使用之前，建议充分了解其特点和自身的需求，以确保能够充分发挥其优势，为你的创作之旅增添助力。因此，在选择显卡时，除了考虑当前的需求和性价比，也可以关注行业动态，以便在未来有更好的选择。在 AI 绘画领域，显卡的性能直接影响着创作的效率和质量。不过，需要注意的是，虽然其出图效率尚可，但与
AI：253-如何将MobileNetV1集成到YOLOv8中以实现轻量化 | Backbone替换与性能分析
高效的检测速度：能够实时处理高分辨率图像。强大的检测精度：在各种数据集上表现出色。可扩展性：支持多种模型变体，以满足不同需求。MobileNetV1是一种轻量级的卷积神经网络，设计用于在计算资源有限的设备上运行。深度可分离卷积：将标准卷积分解为逐通道卷积和逐点卷积，显著减少计算量。轻量化设计：减少参
Monte Carlo方法解决强化学习问题
本文继续深入探讨蒙特卡罗 (MC)方法。这些方法的特点是能够仅从经验中学习,不需要任何环境模型,这与动态规划(DP)方法形成对比。
使用AI写WebSocket知识是一种怎么样的体验？
包懵逼的，这些对于没学过的人毫无意义，不用记啦，当做笑话随便看看，老老实实去学websocket基础知识吧，学完再去动手做比啥都强。
Datawhale AI夏令营——siRNA药物药效预测学习笔记
如处理生物问题，首先要分清当前是一个分类、回归或者生成问题，然后确定模型选择，接着考虑如何把数据处理到模型中，再从处理数据的过程中结合生物学知识构造特征，最后再用模型训练这些特征和预测结果，不断优化得到最优结果。
AI恶搞《黑神话：悟空》爆火！
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