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试用了一下腾讯元宝...

腾讯微信编程公众号模型

在5月30号，刚刚上线的「腾讯元宝」应用立刻引发了我的极大兴趣！这款基于公众号的AI产品，腾讯官方推出的大模型生态应用。

2024-06-04

1210

算法打工人对Sora模型的大胆猜测！

算法网站模型视频数据

那无疑是OpenAI在2月15日发布的Sora大模型。如果说ChatGPT的大模型是根据文本信息进行对话，那么Sora则可以根据文本生成一分钟的高清视频，生成的视频画质、连续性、光影等都令人叹为观止，Sora无疑将视觉生成推到新的高度。

2024-02-29

1770

保姆级通关秋招教程之简历篇——如何打造校招简历，掌握面试的主动权？

工作教程开发面试求职

大家好，我是千寻哥，又到了“金九银十”了，今年的就业行情确实回暖了一下，有机会的可以尝试一下。

2023-09-06

2460

七夕节，前端工程师，后端工程师，算法工程师都怎么哄女朋友开心？

程序员工程师后端前端工程师算法

美丽的神话！虽然现在一般是过214的情人节了，但是不得不说，古老的传统的文化遗产，还是要继承啊~

2023-04-28

1770

520，千寻教你用Python与Java代码来表白！

java python 程序员工具函数

通过使用Python中的turtle（海龟）模块，绘制动图，在本张图片中，将红心进行进行模块的划分，红心又两个大圆圈和两个小圆圈拼接而成。

2023-04-28

3190

手把手用AI算法实现冰雪奇缘中的“冰雪魔法”

深度学习测试模型算法终端

《冰雪奇缘》讲述的是在一个四面环海、风景如画的阿伦黛尔王国，公主艾莎天生具有制造冰雪的超能力，将任何的场景转眼变成“冰天雪地”般的特效，十分的神奇。

2023-04-28

3250

三分钟帮你解决所有杨辉三角的算法题目

存储测试数组算法索引

大家好，我是千与千寻，最近更新的有点频繁啊，主要是最近感觉学到了太多有用的东西，想来和大家分享。

2023-04-28

2640

LeetCode股票交易类算法题目总结（一次交易，两次交易，无数次交易）

dp leetcode 动态规划数组算法

大家好，我是千与千寻，前一段时间的基金市场波动很大啊，也就又诞生了很多“韭菜”，在这里千寻也提醒大家“股市有风险，入市需谨慎”，玩基金一定用不着急用的钱哦~

2023-04-28

3840

AI算法实现武侠小说中的“绝世武功”——动作残影特效！

深度学习模型视频算法特效

‍‍以上是天龙八部中的灵鹫宫宫主虚竹与鸠摩智进行比武时的武功展示，看得出来残影效果真的给人一种感觉武功深不可测的感觉，那种这种酷炫的残影效果是怎么实现的呢？今天就让我们使用百度开源的深度学习框架飞桨来实现这样的视频残影效果。

2023-04-28

3460

让你「瞬间移动」的 MODNet 算法展示

监督学习模型视频数据算法

效果这么稳定的人像 Image Matting 算法真的不多，并且还能进行实时处理！

2023-04-28

6010

我拿乐谱训了个语言模型！

迁移测试论文模型数据

论文题目： Learning Music Helps You Read: Using Transfer to Study Linguistic Structure in Language Models

2023-04-28

2180

十个效果酷炫的Linux系统操作指令（黑客帝国般的效果~）

linux 操作系统系统终端字符串

想想电影黑客帝国中的画面，估计会令很多人都叹为观止，其实最简单的只要会使用Linux操作系统就可以是简单的实现电脑屏幕的字符串雨了！是不是很高大上呢！

2023-04-28

2.8K0

计算机基础知识整理汇总（一）

函数计算机基础进程数据线程

（一）C++语言基础知识：（1）static关键字的作用： 1.全局静态变量在全局变量前加上关键字static，全局变量就定义成一个全局静态变量。静态存储区，在整个程序运行期间一直存在。初始化：未经初始化的全局静态变量会被自动初始化为0（自动对象的值是任意的，除非他被显式初始化）。作用域：全局静态变量在声明他的文件之外是不可见的，准确地说是从定义之处开始，到文件结尾。 2. 局部静态变量在局部变量之前加上关键字static，局部变量就成为一个局部静态变量。内存中的位置：静态存储区。初始化：未经初始化的全局静态变量会被自动初始化为0（自动对象的值是任意的，除非他被显式初始化）。作用域：作用域仍为局部作用域，当定义它的函数或者语句块结束的时候，作用域结束。但是当局部静态变量离开作用域后，并没有销毁，而是仍然驻留在内存当中，只不过我们不能再对它进行访问，直到该函数再次被调用，并且值不变。 3. 静态函数在函数返回类型前加static，函数就定义为静态函数。函数的定义和声明在默认情况下都是extern的，但静态函数只是在声明他的文件当中可见，不能被其他文件所用。函数的实现使用static修饰，那么这个函数只可在本cpp内使用，不会同其他cpp中的同名函数引起冲突。 warning：不要再头文件中声明static的全局函数，不要在cpp内声明非static的全局函数，如果你要在多个cpp中复用该函数，就把它的声明提到头文件里去，否则cpp内部声明需加上static修饰。 4. 类的静态成员在类中，静态成员可以实现多个对象之间的数据共享，并且使用静态数据成员还不会破坏隐藏的原则，即保证了安全性。因此，静态成员是类的所有对象中共享的成员，而不是某个对象的成员。对多个对象来说，静态数据成员只存储一处，供所有对象共用。 5. 类的静态函数静态成员函数和静态数据成员一样，它们都属于类的静态成员，它们都不是对象成员。因此，对静态成员的引用不需要用对象名。（2） C++与C语言的区别：设计思想上： C++是面向对象的语言，而C是面向过程的结构化编程语言语法上： C++具有封装、继承和多态三种特性 C++相比C，增加多许多类型安全的功能，比如强制类型转换、 C++支持范式编程，比如模板类、函数模板等（二）计算机操作系统：（1）进程与线程的概念，以及为什么要有进程线程，其中有什么区别，他们各自又是怎么同步的？进程是对运行时程序的封装，是系统进行资源调度和分配的的基本单位，实现了操作系统的并发。线程是进程的子任务，是CPU调度和分派的基本单位，用于保证程序的实时性，实现进程内部的并发；线程是操作系统可识别的最小执行和调度单位。每个线程都独自占用一个虚拟处理器：独自的寄存器组，指令计数器和处理器状态。每个线程完成不同的任务，但是共享同一地址空间（也就是同样的动态内存，映射文件，目标代码等等），打开的文件队列和其他内核资源。进程与线程的区别： 1.一个线程只能属于一个进程，而一个进程可以有多个线程，但至少有一个线程。线程依赖于进程而存在。 2.进程在执行过程中拥有独立的内存单元，而多个线程共享进程的内存。（资源分配给进程，同一进程的所有线程共享该进程的所有资源。同一进程中的多个线程共享代码段（代码和常量），数据段（全局变量和静态变量），扩展段（堆存储）。但是每个线程拥有自己的栈段，栈段又叫运行时段，用来存放所有局部变量和临时变量。） 3.进程是资源分配的最小单位，线程是CPU调度的最小单位； 4.系统开销：由于在创建或撤消进程时，系统都要为之分配或回收资源，如内存空间、I／o设备等。因此，操作系统所付出的开销将显著地大于在创建或撤消线程时的开销。类似地，在进行进程切换时，涉及到整个当前进程CPU环境的保存以及新被调度运行的进程的CPU环境的设置。而线程切换只须保存和设置少量寄存器的内容，并不涉及存储器管理方面的操作。可见，进程切换的开销也远大于线程切换的开销。 5.通信：由于同一进程中的多个线程具有相同的地址空间，致使它们之间的同步和通信的实现，也变得比较容易。进程间通信IPC，线程间可以直接读写进程数据段（如全局变量）来进行通信——需要进程同步和互斥手段的辅助，以保证数据的一致性。在有的系统中，线程的切换、同步和通信都无须操作系统内核的干预 6.进程编程调试简单可靠性高，但是创建销毁开销大；线程正相反，开销小，切换速度快，但是编程调试相对复杂。 7.进程间不会相互影响；线程一个线程挂掉将导致整个进程挂掉 8.进程适应于多核、多机分布；线程适用于多核。进程间通信的方式：进程间通信主要包括管道、系统IPC（包括消息队列、信号量、信号、共享内存等）、以及套接字so

2023-04-28

4510

让图片动起来，特朗普和蒙娜丽莎深情合唱《Unravel》

模型视频数据算法音频

First Order Motion，也就是一阶运动模型，来自 NeurIPS 2019 论文。

2023-04-28

4210

机器学习会议论文（三）StarGAN-VC实现非并行的语音音色转换

机器学习论文模型网络语音

2.The introduction starGAN-VC是将一篇语音方向的论文，在上一篇论文中我们介绍了starGAN的网络结构以及工作原理，以及starGAN是如何实现多域的图像风格迁移，但是starGAN-vc则是进行了领域的融合与迁移，vc是（voice conversion），也就是将图像领域的starGAN放入语音领域，进行语音的音色转换，在图像领域我们实现性别的转换，比如将一张male picture转换为female picture，当然指的是风格迁移。starGAN-VC则是将模型放入语音，将male voice转换为female voice。 3.The related work starGAN与StarGAN-vc的网络模型相似，变化不大，但是图像信号与语音信号的差别比较大，语音信号是典型的时序信号，可以理解为一个一维数组的数据，对于神经网络来说处理运算的是矩阵数据，所以需要对语音信号进行预处理，才能实现网络的可以接受的数据格式（1）对于语音信号需要进行语音信号的特征提取——梅尔频率倒谱系数（MFCC) MFCC中包涵语音信号的特征，同时以矩阵的形式进行的存储， MFCC：Mel频率倒谱系数的缩写。Mel频率是基于人耳听觉特性提出来的，它与Hz频率成非线性对应关系。Mel频率倒谱系数(MFCC)则是利用它们之间的这种关系，计算得到的Hz频谱特征。

2023-04-28

4360

机器学习会议论文（二）StarGAN图像多域迁移转换

机器学习迁移论文模型网络

StarGAN: Unified Generative Adversarial Networks for Multi-Domain Image-to-Image Translation

2023-04-28

4240

机器学习算法（五）之隐马尔可夫算法代码

机器学习深度学习变量模型算法

在上一次写完了隐马尔科夫模型的算法理论部分，总结而言，隐马尔科夫是用来研究隐藏的时序逻辑关系，在隐马尔科夫模型中，前后联系与关系要求比较严格，如果发生顺序的调换，则观测变量就会发生改变。

2023-04-28

2560

机器学习算法（五）之隐马尔可夫算法理论

机器学习变量模型算法统计

隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是统计模型，它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。

2023-04-28

4240

机器学习会议论文（一）AutoGAN-Distiller

机器学习论文模型网络压缩

一. The address of paper AutoGAN-Distiller:Searching to Compress Generative Adversarial Networks 这篇论文是ICML2020的一篇文章，其研究方向是GAN网络的模型压缩论文地址: https://arxiv.org/abs/2006.08198

2023-04-28

2830

树莓派4B组成以及性能应用简介（一）

单片机树莓派系统性能终端

树莓派4B一块Linux系统的嵌入式卡片电脑，raspberrypi 4B的内核为ARM，A72的版本，其树莓派的裸板上包涵4核的1.5GHZ的CPU，RAM内存为1G/2G/4G，以及USB3.0,蓝牙5.0

2023-04-28

4.8K0

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