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云端智创 | 聚焦云剪辑核心，一文详述智能生产全链路
本文内容整理自 「智能媒体生产」系列课程第一讲：概念、原理和基本使用，由阿里云视频云媒体服务技术负责人分享智能媒体生产的领域与定位、构架与服务层次、基本概念与技术原理，以及如何一站式开发接入视频制作业务。课程回放视频见文末。 “超视频化”时代，云计算打破产业原有壁垒，推动技术演进发生。媒体生产制作的 ......
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 ......
物以类聚人以群分,通过 GensimLda文本聚类构建人工智能个性化推荐系统(Python3.10)
众所周知，个性化推荐系统能够根据用户的兴趣、偏好等信息向用户推荐相关内容，使得用户更感兴趣，从而提升用户体验，提高用户粘度，之前我们曾经使用协同过滤算法构建过个性化推荐系统，但基于显式反馈的算法就会有一定的局限性，本次我们使用无监督的Lda文本聚类方式来构建文本的个性化推荐系统。 推荐算法:协同过滤 ......
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 ......
Isaac Sim 机器人仿真器介绍、安装与 Docker [1]
前言与参考 此文书写于： January 6, 2023， 更新于 January 6, 2023 ；可能会随着时间的变化 此教程会有过时概念哦 Isaac Sim 相关参考链接： 官方文档地址 官方docker image 镜像地址 官方讨论 论坛链接，建议没啥事就可以逛逛，看问题和回答也是件很有 ......
如何用智能地教狗狗上厕所
背景 22年养了一只很可爱的小狗狗，我其实就一个问题：为啥这么可爱的狗狗会拉屎撒尿呀？ 自从崽崽来了我们家之后，最让我们头疼的就是它乱拉、乱尿的问题了，以前会在家里到处乱来，最近一段时间好了很多，已经只会在厕所拉/尿了。 虽然能都在厕所拉/尿，但是还是很耗费我们的精力。 我们家厕所是这样的，我们把它 ......
机器学习基本原理
深度学习是机器学习的一个特定分支。我们要想充分理解深度学习，必须对机器学习的基本原理有深刻的理解。
大部分机器学习算法都有超参数（必须在学习算法外手动设定）。机器学习本质上属于应用统计学，其更加强调使用计算机对复杂函数进行统计估计，而较少强调围绕这些函数证明置信区间；因此我们会探讨两种统计学的主要... ......
机器学习经典算法总结
K 近邻算法（KNN）是一种基本分类和回归方法。KNN 算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的 k 个最相邻的样本中的大多数属于一个类别，那该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分类样本所属的类别。 ......
C++进阶（智能指针）
智能指针原理 C++程序设计中使用堆内存是非常频繁的操作，堆内存的申请和释放都由程序员自己管理。程序员自己管理堆内存可以提高了程序的效率，但是整体来说堆内存的管理是麻烦的，**C++11中引入了智能指针的概念，方便管理堆内存。**使用普通指针，容易造成堆内存泄露（忘记释放），二次释放，程序发生异常时 ......
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 ......
真实世界的人工智能应用落地——OpenAI篇 ⛵
本文介绍大名鼎鼎的 OpenAI！概述其发展历程，并介绍几款已经实际落地的 AI 应用：GPT3、CLIP、DALL·E 2、Whisper、Codex、ChatGPT。 ......
机器学习--起手式
几个贯穿始终的概念 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 当我们把人类学习简单事物的过程抽象为几个阶段，再将这些阶段通过不同的方法具体化为代码，依靠通过计算机的基础能力--计算。我们就可以让机器能够“学会”一些简单的事物。 我们首先将视线聚焦在最简单的判断 ......
机器学习--要学点什么
前言 可以说掌握了机器学习，你就具备了与机器对话，充分利用机器为人类服务的能力。在人工智能时代，这将成为一项必备技能，就好比十年前你是编程大牛，二十年前你英语超好一样。因此，无论你是什么专业的学生，学一点机器学习的知识绝对只有好处，没有坏处. 但是由于目前学习机器学习是为了准备美赛,所以我并不打算死 ......
【机器学习】李宏毅——Domain Adaptation(领域自适应)
本文介绍了Domain Adaptation(领域自适应)的相关知识，包括现在出现的具体问题、问题如何解决、所面对的各种情况等等。 ......
把盏言欢,款款而谈,ChatGPT结合钉钉机器人(outgoing回调)打造人工智能群聊/单聊场景,基于Python3.10
就像黑火药时代里突然诞生的核弹一样，OpenAI的ChatGPT语言模型的横空出世，是人工智能技术发展史上的一个重要里程碑。这是一款无与伦比、超凡绝伦的模型，能够进行自然语言推理和对话，并且具有出色的语言生成能力。 ......
实用！7个强大的Python机器学习库！⛵
本文整理了7个非常有效的机器学习Python库：Prophet、Deep Lake、Optuna、pycm、NannyML、ColossalAI、emcee，用简单的方式编写复杂且耗时的代码，大大提升工作效率！ ......
就离谱！使用机器学习预测2022世界杯：小组赛挺准，但冠亚季军都错了 ⛵
本文使用机器学习建模对 FIFA 2022世界杯结果进行了预测，赛后将其与真实结果进行比较，可以看出：小组赛到1/4决赛的预测准确率很高，半决赛和决赛的预测准确率为0，冠亚季军无一预测准确。 ......
智能语音之远场关键词识别实践（二）
上篇（智能语音之远场关键词识别实践（一））讲了“远场关键词识别”项目中后端上的实践。本篇将讲在前端上的一些实践以及将前端和后端连起来形成一个完整的方案。下图是其框图：（麦克风阵列为圆阵且有四个麦克风，即有四个语音通道） 从上图可以看出，前端主要包括去混响、声源定位和波速形成（beamforming） ......
全都会！预测蛋白质标注！创建讲义！解释数学公式！最懂科学的智能NLP模型Galactica尝鲜 ⛵
本文浅试Meta开源的大型AI语言模型『Galactica』，带大家体验安装与多场景使用。Galactica被称为“最懂科学的智能NLP模型”，能够预测蛋白质标注！创建讲义！解释数学公式！全都会！ ......
痞子衡嵌入式：低功耗&高性能边缘人工智能应用的新答案 - MCXN947
大家好，我是痞子衡，是正经搞技术的痞子。今天痞子衡给大家介绍的是恩智浦MCX系列MCU的新品MCXN947。 自 2015 年恩智浦和飞思卡尔合并成新恩智浦之后，关于它们各自的 Arm Cortex-M 内核通用微控制器代表作系列 LPC 和 Kinetis 接下来怎么发展一直没有定论（两个系列都在 ......
【机器学习】李宏毅——Explainable ML(可解释性的机器学习)
在前面的学习之中，我们已经学习了很多的模型，它能够针对特定的任务，接受我们的输入并产生目标的输出。但我们并不满足于此，我们甚至希望机器告诉我们，它是如何得到这个答案的，而这就是可解释的机器学习。 Why we need Explainable ML 首先我们要明确，即使我们训练出来的模型能够得到一个 ......
机器学习——人脸性别识别
一、选题背景 人脸识别技术是模式识别和计算机视觉领域最富挑战性的研究课题之一，也是近年来的研究热点，人脸性别识别作为人脸识别技术的重要组成部分也受到了广泛地关注。人脸性别识别就是向计算机输入人脸图像，经过某种方法或运算，得出其性别。这种识别对人眼来说很简单，但对计算机却并不是一件容易的事情。 二、机 ......
【机器学习】李宏毅——Transformer
本文详细地介绍了Transformer算法，介绍了其内部重要的Encoder和Decoder，以及具体的实现过程和原理，还介绍了其训练过程以及训练过程中应该注意的种种问题。 ......
【机器学习】李宏毅——线性降维
降维，可以用下面这张图来很简单的描述，就是将不同的、复杂的多种树都抽象成最简单的树的描述，也就是我们不关心这棵树长什么样子有什么特别的特征，我们只需要降维，知道它是一棵树即可。 维度下降实际上就是找到一个function，使得输入x得到输出z，而输出z的维度要比输入x的维度小。具体有几种方面，下面就 ......
【机器学习】李宏毅——Unsupervised Learning
读这篇文章之间欢迎各位先阅读我之前写过的线性降维的文章。这篇文章应该也是属于Unsupervised Learning的内容的。 Neighbor Embedding Manifold Learning（流形学习） 在实际的数据中，很可能会存在这一种分布： 左边这个分布可以看成原先在二维平面上的分布 ......
【机器学习】李宏毅——Anomaly Detection（异常检测）
本篇文章主要介绍了Anomaly Detection（异常检测）的思路具体实现方法，以及可能在实际应用中遇到的各种情况。 ......
【机器学习】李宏毅——Adversarial Attack（对抗攻击）
本文主要介绍了Adversarial Attack（对抗攻击）当前的研究现状，包括如何攻击、攻击的类别，以及原始模型如何进行防御等相关知识点。 ......