9月4日，腾讯云正式发布多脸融合新产品，该产品在之前单脸融合的基础上，新增多脸融合和选脸融合。同时，内置新型算法，让融合效果表现更优异。.../选脸融合 支持多脸、选脸融合，最多支持指定融合3张人脸，可应用在全家福、与明星合照等多人场景，增加活动的互动趣味性。...3-本次升级也更多的站在用户的立场上思考，关注用户体验： 优化模型精细调整：提供了更精细化的模型参数调整，自定义的融合参数。支持通过接口或控制台修改五官参数和脸型参数。...2.png 2-应用于文娱、美妆、换脸类小程序、APP 为文娱、美妆、换脸等小程序、APP提供单脸、多脸融合功能，间接帮助拉新、导流、提升活跃与留存。...1.png 【限时福利】 现购买人脸融合活动授权费、QPS、资源包，享有 9月限时8折特惠。 【小程序体验】 “腾讯云AI体验中心”小程序已同步上线单脸/多脸融合产品，扫码即可体验。
所谓好的用户体验 由 Ghostzhang 发表于 2012-07-16 19:20 怎样的用户体验才是好的用户体验呢？...好像有点跑题了，这次的思考是：并不是所有关注用户感受的体验就叫做是“好”的用户体验。 从何而来这想法呢？...上面的唠叨是一个引子，结果就是＂不能赚钱的交互不是好交互＂，简单的说就是好的交互可以赚钱，可是不好的用户体验也是能赚钱的。...但是从商家的角度来说，我们需要考虑几个因素，第一个就是成本，这个是直接决定了能给用户提供最佳体验的上限到哪，好的椅子意味着更高的成本；其次是投入产出比，开门做生意，不为赚钱是很少的，投入越多，意味着盈利周期可能越长...麦当劳的椅子虽然用户体验不是最好的，但却是这么多年来产品与体验最好的平衡，从而实现利润的最大化。 当你再次遇到这种问题时，就知道如何处之泰然了。（本届 年会 的主题）
提出论点 好的研究想法，兼顾摘果子和啃骨头。...两年前，曾看过刘知远老师的一篇文章《好的研究想法从哪里来》，直到现在印象依然很深刻，文中分析了摘低垂果实容易，但也容易撞车，啃骨头难，但也可能是个不错的选择。...学生年代，作为老师的一个不成器弟子，学术上没有什么建树，幸运的毕了业。现如今到了工业界摸爬滚打，虽然换了个环境，但是发现生存的道理没变。 反面例子 不好的工作想法会加剧“卷”的用户体验。...这样的工作体验确实很糟糕。 我的触发点 沿着你造梦的方向先动手干起来。一年前刚开始决定做攻击者画像的时候，其实心里有底也没底。...引用 好的研究想法从哪里来 杜跃进：数据安全治理的基本思路 来都来了。
发现问题 前期做规范的过程是十分痛苦的，每做一个板块都要花很多时间去思考怎么表达、展示才能让其他设计师和程序员都一目了，然而随着内容的增加，发现很多地方无法深入的执行下去，只能含糊其辞，给我们制作规范的人员带来了很大苦恼...为什么有如此大的执行阻碍呢？带着问题我们找到团队的一位设计前辈请教了一番，在前辈的指点下，终于发现了问题所在:我们对于前端如何实现设计稿其实并没有很好的了解。...举个实例 其实遇到困惑的地方还是蛮多的，这里就拿二级导航来举例，希望大家能举一反三，多多思考与实践。 ?...图1-1是XX项目的所有关于二级导航的样式，因为这一块的界面不是我做的（都是借口），所以规范不太了解，导致在做整个项目的规范时，遇到了极大的阻碍。...而第一个容器内的绿色和蓝色部分（间距）也是固定的，所以只有红色区域是可变化的，因为红色区域的文字个数是可以变化的，我们只要给出字体大小即可。
那么什么才是好的想法呢？我理解这个”好“字，至少有两个层面的意义。 学科发展角度的”好“ 学术研究本质是对未知领域的探索，是对开放问题的答案的追寻。...好的研究想法从哪里来 想法好还是不好，并不是非黑即白的二分问题，而是像光谱一样呈连续分布，因时而异，因人而宜。...那么，好的研究想法从哪里来呢？我总结，首先要有区分研究想法好与不好的能力，这需要深入全面了解所在研究方向的历史与现状，具体就是对学科文献的全面掌握。...做过一些研究的同学会有感受，仅阅读自己研究方向的文献，新想法还是不会特别多。这是因为，读到的都是该研究问题已经完成时的想法，它们本身无法启发新的想法。如何产生新的想法呢？...例如，我们提出的融合知识图谱的预训练语言模型，就是将BERT和TransE等已有算法融合起来建立的新模型 [3]。
多模态图像融合技术是数据融合的一种重要形式，它结合了不同类型的图像数据，如可见光图像、红外图像、雷达图像等，以获取更全面的监控信息。...多模态图像融合技术概述多模态图像融合技术旨在将来自多个传感器或数据源的图像信息整合在一起，以获得比单一模态图像更全面、更准确的监控结果。...常见的多模态图像融合技术包括但不限于：特征级融合特征级融合技术是多模态图像融合中的一种重要方法，它旨在将不同图像源提取的特征进行有效融合，以增强监控系统对目标的检测和识别能力。...应用场景多模态图像融合技术在安全监控领域有着广泛的应用，其中一些典型的应用场景包括：边界监控： 在边界线或围栏周围部署可见光摄像头和红外摄像头，利用多模态图像融合技术监测和识别潜在的入侵者或异常行为。...用户培训和反馈对监控系统的用户进行培训，介绍多模态图像融合技术的原理和应用，并收集用户的反馈意见，根据反馈持续改进系统性能和用户体验。
如何培育好的内部开发者平台体验 伦敦——Syntasso 的首席工程师 Abigail Bangser 在本周的 State of Open Con 上说，“应用程序开发人员希望快速行动，而运维工程师希望安全行动...“如果你想建立一个真正伟大的平台工程开发者体验，这需要你将其视为一个整体的社会技术挑战。”...她对平台工程的定义归结为构建、维护和提供“为所有使用它的社区精心策划的平台体验”，这会影响所有不断发展的技术、社会和团队结构。 一个好的平台建立边界。...然后查看已经在运行的工具——Slack、Jira、Trello——并开始跟踪临时请求。什么是最频繁、最困难、最耗时的？您的应用程序团队的辛劳在哪里？...“你想让你的团队更接近平台，与平台互动。做到这一点的一个好方法是提供他们需要的文档和参考实施，”Watt 说。 不要忘记提供平台工程体验的专业服务方面。
在当今数字化时代，多模态数据融合已成为人工智能领域的热门话题。从智能手机、智能穿戴设备到自动驾驶汽车，我们身边的各种智能产品都在不断利用多模态数据融合技术，以提供更加丰富、准确和智能的服务。...多模态融合的重要性 多模态数据融合能够突破单一模态数据的局限性。例如，文本信息可以提供精确的语义描述，但缺乏直观的视觉感受；图像能直观地呈现场景，但难以传达抽象的概念。...多模态融合的挑战 实现多模态融合并非易事。首先，不同模态的数据具有不同的特征和表示方式。例如，图像的像素值与文本的字符编码之间存在很大差异，这就需要找到合适的方法来统一这些数据。...智能教育 在教育领域，多模态融合可以提供更加丰富的学习体验。例如，通过结合多媒体教学资源、学生的学习反馈和在线学习平台等多种模态数据，学生可以更好地理解和掌握知识。...同时，多模态融合也将为人类社会带来更多的便利和价值。 总之，多模态融合是一个充满挑战和机遇的领域。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 摘要： 情感是人们在沟通交流的过程中传递的重要信息,情感状态的变化影响着人们的感知和决策。情感识别是模式识别的重要研究领域,它将情感维度引入人机交互。...情感表达的模态包括面部表情、语音、姿势、生理信号、文字等,情感识别本质上是一个多模态融合的问题。...提出一种多模态融合的情感识别算法,从面部图像序列和语音信号中提取表情和语音特征,基于隐马尔可夫模型和多层感知器设计融合表情和语音模态的情感分类器。...实验结果表明,融合表情和语音的情感识别算法在识别样本中的高兴、悲伤、愤怒、厌恶等情感状态时具有较高的准确率。...提出的多模态识别算法较好地利用了视频和音频中的情感信息,相比于仅利用语音模态的识别结果有较大的提升,相比于表情模态的识别结果也有一定改进,是一种可以采用的情感识别算法。
我六月底参加深圳的一个线下技术活动，某在线编程的 CEO 谈到他们公司的发版，说：“我说话的这会儿，我们可能就有新版本在发布。”，这句话令我印象深刻。...传统的单体应用，所有的功能模块都写在一起，有的模块是 CPU 运算密集型的，有的模块则是对内存需求更大的，这些模块的代码写在一起，部署的时候，我们只能选择 CPU 运算更强，内存更大的机器，如果采用了了微服务架构...可以灵活的采用最新技术 传统的单体应用一个非常大的弊端就是技术栈升级非常麻烦，这也是为什么你经常会见到用 10 年前的技术栈做的项目，现在还需要继续开发维护。...服务的拆分 个人觉得，这是最大的挑战，我了解到一些公司做微服务，但是服务拆分的乱七八糟。这样到后期越搞越乱，越搞越麻烦，你可能会觉得微服务真坑爹，后悔当初信了说微服务好的鬼话。...好了，本文就先说这么多，大伙可以留言说说你的项目有没有使用微服务，出于什么样的考虑而使用了目前的架构呢？
对于想要在网络上建设网站的用户而言，首先需要为网站购买一个合法的域名，不过很多人对于购买域名并没有实际的经验，因此往往不知道在哪里才能买到需要的域名。那么买域名哪里好？域名供应商的选择标准是什么？...买域名哪里好呢 域名是外部用户访问用户网站的地址，只有准确的地址才能够让别人进入自己的网站，并且域名和网址并不是相等的关系，域名需要经过解析才能够获得网址。...域名的选择标准 很多人在网络上查找后会发现，提供域名的域名供应商在网络上是非常多的，那么买域名哪里好？域名供应商如何来选择呢？...其实有心的用户会发现，网络上的域名供应商虽然多，但不少域名供应商的都只是代理的性质，所提供的域名种类相对比较少，因此在选择域名供应商时应当尽量挑选那些一级域名商，这样可以选择的域名种类会更加丰富。...买域名哪里好？如何挑选域名供应商？
多模型融合推荐算法在达观数据的运用 研发背景 互联网时代也是信息爆炸的时代，内容太多，而用户的时间太少，如何选择成了难题。...但是其中一类方法非常特殊，我们称为多模型融合算法。融合算法的意思是，将多个推荐算法通过特定的方式组合的方法。融合在推荐系统中扮演着极为重要的作用，本文结合达观数据的实践经验为大家进行系统性的介绍。...常见的多模型融合算法 达观数据的众多实践发现，多模型融合算法可以比单一模型算法有极为明显的效果提升。但是怎样进行有效的融合，充分发挥各个算法的长处？...这里总结一些常见的融合方法： 1）线性加权融合法 线性加权是最简单易用的融合算法，工程实现非常方便，只需要汇总单一模型的结果，然后按不同算法赋予不同的权重，将多个推荐算法的结果进行加权，即可得到结果：...Boosting的核心思想是每轮训练后对预测错误的样本赋以较大的权重，加入后续训练集合，也就是让学习算法在后续的训练集中对较难的判例进行强化学习，从而得到一个带权重的预测函数序列h，预测效果好的预测函数权重较大
多模交互融合是普适计算和自然交互中最重要的组成部分。笔者认为，实现完整的多模交互融合需要分成四个阶段，分别为独立工作阶段、初步融合阶段、语义理解阶段和任务自适应阶段。...02 初步融合阶段 多模交互初步融合的关键是找到相同参照物，以参照物为中心实现多个模态之间的信息互通。只要实现多模态的焦点对齐，以及多模态之间的状态管理，就能初步实现多模态融合。...多模交互融合和跨设备/跨任务交互是密切相关的。本质上来讲，多模交互融合是从人的角度管理交互的焦点和状态，跨设备/任务交互是从机器的角度管理交互的焦点和状态，所以它们是息息相关的。...由于肢体动作识别、手势识别、表情识别仍处于早期阶段，在初步融合阶段商业产品是不会把它们考虑进去的，所以多模交互融合在此阶段更多是基于触控和语言的GUI和VUI融合。...肢体动作、手势和表情的语义理解缺失会让多模交互融合缺失了很多可用信息，这是多模交互融合的最大瓶颈之一，也导致了当前多模交互融合只能在GUI和VUI上研究语义的融合和理解。 ?
前几天，荣耀发布了Magic 3系列手机，通过多主摄融合的计算摄影技术，带来全焦段的高清体验。根据荣耀官方的数据，在彩色黑白融合时，进光量最大提升13%， 清晰度最大提升18%。...今天我这篇文章，就来谈一谈“多摄融合”技术，这是除双摄虚化、光学变焦之外，另外一个我很感兴趣的领域。 在真正讲技术前，请允许我回顾一下历史。...流派1遵循严谨的多视角几何的方法，认为拍摄同一个目标时，图像和空间物体之间满足对极几何约束的关系，我在文章双摄虚化中也提到了这一点。...下面是这个模块给出的融合权重示意图，可以看到图像的不同区域权重是明显不同的 最后展示几个场景的融合结果和融合前的对比： 全图对比： 局部细节： 全图对比： 局部细节： 目前这么一套多摄融合算法...而当计算摄影技术加持的多摄融合能够得到大家的认可时，工程师们也是最开心的！ 这篇写作过程中，获得了好些同事的帮助，在此表示感谢。再次感谢美女模特素颜出镜！
基于大模型的多模态数据融合实战应用引言多模态数据融合是当前人工智能（AI）研究的热门领域，涉及文本、图像、音频、视频等多种数据类型的集成。...本文将探讨基于大模型的多模态数据融合方法，并通过 Python 代码示例演示如何构建多模态应用。...多模态数据融合的关键技术多模态数据融合主要包括以下几个关键技术：特征表示学习：将不同模态的数据转换为统一的表示空间（如使用 Transformer 进行跨模态编码）。...结合两者，形成完整的语音+文本融合应用。多模态融合的应用场景基于大模型的多模态数据融合可以应用于多个领域，包括：智能问答：图像+文本结合，支持输入图片进行描述或问答（如 GPT-4V）。...深度多模态融合：跨模态 Transformer 机制解析在多模态融合中，Transformer 结构是当前最有效的方法之一。
基于 Transformer 的多模态融合方法用于语义分割 ！ 对于自动驾驶领域的基于相机和激光雷达的语义目标分割的批判性研究，深度学习的最新发展起到了极大的推动作用。...实验旨在从多模态传感器融合和主干架构两个角度独立评估CLFT的性能。...结果表明，作者的CLFT模型的关键特性，即 Transformer 和多模态传感器融合的结合，在所有场景中都有进步和优势。 本文的其余部分如下。...其他用于道路/车道分割的 Transformer 深度网络包括[13][39]。由于最近多模态融合是语义分割的趋势，所以2D分割的工作相对较少。...具体来说，CLFT模型得益于多模态传感器融合和Transformer的多注意力机制，对于代表性不足的样本（人类类别最大提高了10%的IoU）取得了显著的改进。
否则在各种同类软件不断刷新的当今，一个无法给用户提供较好体验的软件自然会被淘汰。哪里有服务好的应用性能监控呢？...哪里有服务好的应用性能监控 对于哪里有服务好的应用性能监控这个问题，现在应用市场已经出了很多的类似软件。...一些大的软件制造商或者云服务器商家出产的应用性能监控，一般可信度和质量是比较高的，它们拥有的研发平台是高科技的技术团队，对系统的研发和细节设置肯定是一般的小厂家所不能比的。...上面已经解决了哪里有好的应用性能监控的问题，性能监控在对应用进行实时分析和追踪的过程当中，如果发现了问题，它的报警渠道都有哪些呢？...以上就是哪里有服务好的应用性能监控的相关内容，随便在搜索引擎上搜索一下就会有很多品牌正规的监控软件出现，用户们按需选择就可以了。
IN计算的性能较差，主要由于其中有太多的比较运算。要判断字段d是否包含在值集合中，如果采用顺序查找，需用d与值集合中的成员做1到n次的比较计算。即使在值集合有序的情况下用二分法查找，也要比较数次。...数据量较大时比较次数会非常多，判断IN 的速度就会很慢，而且值集合越大速度越慢。 枚举标签过滤性能优化的关键是消除其中的比较运算。首先，确定 IN 字段（即写成IN条件前面的字段）可能取值的列表。...对替换后的新数据做 IN 判断时，先要生成一个与列表等长的布尔值集合，其第 i 个值由列表的第 i 个成员是否在 IN 字段的值集合中决定，在其中就是true，不在就是false。...dName则是虚表中的枚举维度字段，其值是T表中的d字段序号对应的名称。 有了虚表后，实际的存储和计算方法不变，SPL会自动完成上述算法。...而且，过滤条件中可以使用普通的布尔值，结果集中分组值也会变成容易阅读的字符串，不必再做序号和名称的转换。虚表的具体使用方法参见SPL 虚表的数据类型优化。 SPL资料 SPL下载 SPL源代码
好文推荐《无代码探索AI大模型：腾讯云函数计算的卓越实践》。本文介绍了腾讯云函数计算的卓越实践。在数字化转型的浪潮中，人工智能（AI）技术已经成为企业提升竞争力的关键。...，而使用旧内核的遗留系统还需要很长时间的迭代过程；为了获得更广的用户，很多商业或开源项目不仅要支持最新的内核版本，还需要兼容各种各样的用户环境，而这些用户所使用的内核版本也是千差万别的。...由于这些兼容性问题都是由内核版本不同而导致的，所以我们很容易想到的一个笨方法就是给所有不兼容的内核版本分别开发不同的 eBPF 程序。...其实也很简单，主要就是下面两个方法：第一，在运行 eBPF 程序的时候使用当前系统安装的内核头文件进行就地编译，这样就可以确保 eBPF 程序中所引用的内核数据结构和函数签名等，跟运行中的内核是完全匹配的...所以，实际上采用 CO-RE 技术的 eBPF 程序还是只能运行在满足这两个条件的内核版本中。那么，不支持 BTF 的内核怎么办呢？根据开源社区的实践经验，有两种不同的解决办法。
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