万物 模型meta ai
[AI-ML]机器学习是什么？一起了解！（一）
#机器学习 简单的说，机器学习是一种==让计算机系统从数据中学习并自动改进的算法==。通俗地说，机器学习就是让计算机从数据中“学习”，并使用这些学习成果来做出决策或预测。 学术解释中，==机器学习被定义为一种通过算法让计算机自动学习数据模型和模式，从而实现特定任务的技术。机器学习的主要目标是让计算机 ......
C4模型，架构设计图的脚手架，你值得拥有
hi，我是熵减，见字如面。 对于软件开发团队来说，写软件设计文档，花架构图，是日常工作中的关键一项。 而其中，如何画好系统设计的架构图呢？ Simon Brown 就 提出 C4 模型，来解决这个问题。 基于C4模型的脚手架，架构师们就可以统一团队内的不同层级的视角，交付一个成体系的架构设计。 下面 ......
模型预处理层介绍（1） - Discretization
预处理的作用主要在于将难以表达的string或者数组转换成模型容易训练的向量表示，其中转化过程大多是形成一张查询表用来查询。 常见的预处理方式包括： class Discretization: Buckets data into discrete ranges. class Hashing: Imp ......
基于昇腾计算语言AscendCL开发AI推理应用
摘要：本文介绍了昇腾计算语言AscendCL的基本概念，并以示例代码的形式介绍了如何基于AscendCL开发AI推理应用，最后配以实际的操作演示说明如何编译运行应用。 本文分享自华为云社区《基于昇腾计算语言AscendCL开发AI推理应用》，作者：昇腾CANN。 初始AscendCL AscendC ......
制作 2D 素材｜基于 AI 5 天创建一个农场游戏，第 4 天
欢迎使用 AI 进行游戏开发！ 在本系列中，我们将使用 AI 工具在 5 天内创建一个功能完备的农场游戏。到本系列结束时，您将了解到如何将多种 AI 工具整合到游戏开发流程中。本系列文章将向您展示如何将 AI 工具用于: 美术风格 游戏设计 3D 素材 2D 素材 剧情 注意： 本教程面向熟悉 Un ......
Java 调用 PaddleDetection 模型
文章地址 介绍 训练好的模型要给业务调用，deepjavalibrary/djl：Java 中与引擎无关的深度学习框架 (github.com) 可以完成这件事，它支持使用 Java 调用 PyTorch、TensorFlow、MXNet、ONNX、PaddlePaddle 等引擎的模型（也支持部分 ......
slate源码解析（二）- 基本框架与数据模型
源码架构 首先来看下最核心的slate包下的目录： 可以看到，作为一个开源富文本库，其源码是相当之少。在第一篇文章中说过，Slate没有任何开箱即用的功能，只提供给开发者用于构建富文本所需的最基本的一套schema及操作API。因此源码的体量自然就要少许多。 我们来预览上图中各个目录下文件所负责的功 ......
Python绘制神经网络模型图
本文介绍基于Python语言，对神经网络模型的结构进行可视化绘图的方法。 最近需要进行神经网络结构模型的可视化绘图工作。查阅多种方法后，看到很多方法都比较麻烦，例如单纯利用graphviz模块，就需要手动用DOT语言进行图片描述，比较花时间；最终，发现利用第三方的ann_visualizer模块，可 ......
随机森林RF模型超参数的优化：Python实现
本文介绍基于Python的随机森林（Random Forest，RF）回归代码，以及模型超参数（包括决策树个数与最大深度、最小分离样本数、最小叶子节点样本数、最大分离特征数等）自动优化的代码~ ......
生产者消费者模型
生产者消费者模型 什么是生产者消费者模型 我们可以把这个模型想象成工厂里的两条流水线，我们管他们叫生产者流水线和消费者流水线，生产者流水线生产出来的产品给消费者流水线使用，其中生产者流水线先把生产出来的产品放在仓库，然后消费者流水线再去仓库拿。这个仓库就叫做阻塞队列。 那么，这个仓库的实现有什么要求 ......
模型压缩-剪枝算法详解
近年来主流的模型压缩方法包括：数值量化（Data Quantization，也叫模型量化），模型稀疏化（Model sparsification，也叫模型剪枝 Model Pruning），知识蒸馏（Knowledge Distillation）， 轻量化网络设计（Lightweight Netwo... ......
基于pytorch实现模型剪枝
所谓模型剪枝，其实是一种从神经网络中移除"不必要"权重或偏差（weigths/bias）的模型压缩技术。本文深入描述了 pytorch 框架的几种剪枝 API，包括函数功能和参数定义，并给出示例代码。 ......
【Oculus Interaction SDK】（十二）Meta Quest 如何开启透视（Passthrough）
前言 前段时间 Oculus 的 SDK 频繁更新，很多已有的教程都不再适用于现在的版本了。本系列文章的主要目的是记录现版本常见功能的实现方法，便于自己后续开发。当然，不排除我文章刚写完 SDK 又变了的可能性，所以如果有人发现文章的内容已经不适用于新版本了，也可以留评论或者私信我，我会持续更新文章 ......
【Oculus Interaction SDK】（九）使用控制器时显示手的模型
前言 前段时间 Oculus 的 SDK 频繁更新，很多已有的教程都不再适用于现在的版本了。本系列文章的主要目的是记录现版本常见功能的实现方法，便于自己后续开发。当然，不排除我文章刚写完 SDK 又变了的可能性，所以如果有人发现文章的内容已经不适用于新版本了，也可以留评论或者私信我，我会持续更新文章 ......
用户行为分析模型实践（三）——H5通用分析模型
本文从提升用户行为分析效率角度出发，详细介绍了H5埋点方案规划，埋点数据采集流程，提供可借鉴的用户行为数据采集方案；且完整呈现了针对页面分析，留存分析的数仓模型规划方案。 ......
面试官：什么是双亲委派模型？
双亲委派模型是 Java 类加载器的一种工作模式，通过这种工作模式，Java 虚拟机将类文件加载到内存中，这样就保证了 Java 程序能够正常的运行起来。那么双亲委派模型究竟说的是啥呢？接下来我们一起来看。 1.类加载器 双亲委派模型针对的是 Java 虚拟机中三个类加载器的，这三个类加载器分别是： ......
吾剑未尝不利,国内Azure平替,科大讯飞人工智能免费AI语音合成(TTS)服务Python3.10接入
微软Azure平台的语音合成(TTS)技术确实神乎其技，这一点在之前的一篇：含辞未吐,声若幽兰,史上最强免费人工智能AI语音合成TTS服务微软Azure(Python3.10接入)，已经做过详细介绍，然则Azure平台需要信用卡验证，有一定门槛，对国内用户不太友好，放眼神州，科大讯飞的讯飞开放平台也 ......
基于Docker安装的Stable Diffusion使用CPU进行AI绘画
基于Docker安装的Stable Diffusion使用CPU进行AI绘画 由于博主的电脑是为了敲代码考虑买的，所以专门买的高U低显，i9配核显，用Stable Diffusion进行AI绘画的话倒是专门有个CPU模式，不过安装过程经历了许多坎坷，特此记录一下 博主的环境是Windows 11附带 ......
云端智创 | 基于视频AI原理的音视频智能处理技术
本文内容整理自「智能媒体生产」系列课程第二讲：视频AI与智能生产制作，由阿里云智能视频云高级技术专家分享视频AI原理，AI辅助媒体生产，音视频智能化能力和底层原理，以及如何利用阿里云现有资源使用音视频AI能力。课程回放见文末。 01 算法演进：视频AI原理 在媒体生产的全生命周期中，AI算法辅助提升 ......
五种传统IO模型
五种传统I/O模型 作者:tsing 本文地址:https://www.cnblogs.com/TssiNG-Z/p/17089759.html 简介 提起I/O模型, 就会说到同步/异步/阻塞/非阻塞乱七八糟一大堆, 这里简单整理一下, 做个备忘. 正文 传统I/O模型一共有5种 : 阻塞I/O, ......
C#开发PACS医学影像三维重建(十四):基于能量模型算法将曲面牙床展开至二维平面
在医学影像领域中，将三维重建中的人体组织展开平铺至二维，用来研判病灶和制定治疗方案的重要手段之一， 它能够将立体曲面所包含的信息更为直观的展示到二维平面上，常用的情景包括： 牙床全景图、平铺血管、骨骼二维化展开(肋骨平铺)。 众所周知，人体牙床正常情况下是有弧度的，无论是从俯视位还是冠状位观察都是不 ......
闻其声而知雅意,基于Pytorch(mps/cpu/cuda)的人工智能AI本地语音识别库Whisper(Python3.10)
前文回溯，之前一篇：含辞未吐,声若幽兰,史上最强免费人工智能AI语音合成TTS服务微软Azure(Python3.10接入)，利用AI技术将文本合成语音，现在反过来，利用开源库Whisper再将语音转回文字，所谓闻其声而知雅意。 Whisper 是一个开源的语音识别库，它是由Facebook AI ......
AI换脸实战教学（FaceSwap的使用）---------第二步Tools：处理输入数据集。
续上篇：https://www.cnblogs.com/techs-wenzhe/p/12936809.html 第一步中已经提取出了源视频的人脸照片以及对应人脸遮罩(landmark以及其他自选遮罩) 第二步：利用Tools处理提取号好的数据集，使其对模型的训练产生正向收益。 步骤1：剔除不需要的 ......
不懂编译原理？本文教你从零实现最简编译模型！
简介 前两日我偶然间在 GitHub 上发现了一个项目：the-super-tiny-compiler，官方介绍说这可能是一个最简的编译器。刚好之前学过「编译原理」这门课，我的兴趣一下子就上来了，简单看了一下，这个项目是将一个 Lisp 表达式转化为 C 的表达式的编译器，中间涉及词法分析、语法分析 ......
第 1 天｜基于 AI 进行游戏开发：5 天创建一个农场游戏！
欢迎使用 AI 进行游戏开发！ 在本系列中，我们将使用各种 AI 工具，在 5 天内创建一个功能完备的农场游戏。到本系列结束时，你将了解到如何将多种 AI 工具整合到游戏开发流程中。本系列文章将向你展示如何将 AI 工具用于： 美术风格 游戏设计 3D 素材 2D 素材 剧情 想要观看视频快速了解？ ......
又一重要进展发布！OpenMMLab算法仓支持昇腾AI训练加速
摘要：上海人工智能实验室的浦视开源算法体系（OpenMMLab）团队基于昇腾AI发布了MMDeploy 0.10.0版本，该版本已支持OpenMMLab算法仓库在昇腾异构计算架构CANN上的推理部署。 本文分享自华为云社区《又一重要进展发布！OpenMMLab算法仓支持昇腾AI训练加速》，作者：昇腾 ......
ONNX模型分析与使用
ONNX 的本质只是一套开放的 ML 模型标准，模型文件存储的只是网络的拓扑结构和权重（其实每个深度学习框架最后保存的模型都是类似的），脱离开框架是没办法对模型直接进行 inference的。 ......
道长的算法笔记：状态机模型之股票系列问题
(一) 股票系列问题 所谓的股票问题，是一个动态规划状态机模型的系列问题，这些题目来自于LeetCode社区，这些问题非常经典，能够帮助我们理解动态规划的本质，这些问题大多初看之下会令人感觉无从下手，但是一旦掌握相应的方法划分状态之后，很快即可举一反三的写出相应的代码。 股票系列问题合集 LC121 ......
含辞未吐,声若幽兰,史上最强免费人工智能AI语音合成TTS服务微软Azure(Python3.10接入)
所谓文无第一，武无第二，云原生人工智能技术目前呈现三足鼎立的态势，微软，谷歌以及亚马逊三大巨头各擅胜场，不分伯仲，但目前微软Azure平台不仅仅只是一个PaaS平台，相比AWS，以及GAE，它应该是目前提供云计算人工智能服务最全面的一个平台，尤其是语音合成领域，论AI语音的平顺、自然以及拟真性，无平 ......
Python AI小项目打包通关：Pyinstaller和Wix都用上了
最近有个Python小项目要打个包，项目结构比较简单 main.py（主文件）, 以及model_050.hdf5 (在云端训练好的AI模型） 主函数里引用了一些包，如下 需要解决的问题： 将main.py和model_050.hdf5打包到一个exe文件中，这样模型不会容易被别人拷贝走 将这些依赖 ......