在中大型IM系统中，聊天消息的唯一ID生成策略是个很重要的技术点。不夸张的说，聊天消息ID贯穿了整个聊天生命周期的几乎每一个算法、逻辑和过程，ID生成策略的好坏有可能直接决定系统在某些技术点上的设计难易度。
【导语】此前，AI科技大本营为大家介绍一个火爆文章生成器系统 BullshitGenerator，专以生成各种奇葩、“狗屁不通”的文章，还因此上了微博热搜，只要你在上面写了主题，这个生成器就能给你生成“长篇大论”，能力非凡。
作者：刘凌歌 不知道大家注意没有，最近各大公众号刮起了一阵「下划线标题」风。 「玩物志」公众号带下划线的标题 而这种带有下划线的文字，iOS、Android 等大多手机系统均能正常显示，不仅可以用作公众号标题，微信群昵称、个性签名、日常聊天、发朋友圈等全都适用。 那么这样有趣的文字是怎样生成的呢？ 其实很简单，只需要在每个文字左边加上一个特殊的下划线字符即可。当然，为了更美观，建议在每句句末也加上特殊字符。 不过一个个加符号未免太麻烦，于是知晓君还为大家准备了一个「下划线生成器」。在「下划线生成器」里你可以
Python和JavaScript中都有生成器（Generator）和协程（coroutine）的概念。本文通过分析两者在这两种语言上的使用案例，来对比它们的差异。
朋友圈会经常看见有人集赞，应该说求赞，可能过个十分钟都没几个赞，群发私信求赞打扰人还可能就被人删了，这里分享个集赞生成器，让你在朋友圈集赞不求人。
这是一个亲戚关系计算器，由于工作生活节奏不同，如今很多关系稍疏远的亲戚之间来往并不多。这不，过年要回家了，往往会搞不清楚哪位亲戚应该喊什么称呼，很是尴尬。这个中国亲戚计算器就是为了帮你避免这种尴尬的。（Github地址：https://github.com/mumuy/relationship）
今天抽空改进了一下抖音字体生成器，适配移动端，并且长按GIF图可以直接发送到微信聊天窗里～
【导语】不久前，一款名为 "狗屁不通" 的文章生成器在 GitHub 开源后大火，具体内容可查看我们之前的文章分享《我在 GitHub 上发现了一个 "狗屁不通" 的开源项目...》。
2016年3月，AlphaGO横空出世，击败人类顶尖职业棋手，引爆了人工智能热潮。之后AlphaGO Master和AlphaGO Zero更是无情的碾压人类棋手，人们终于认识到，人类迎来了可怕的对手。在这之前，人类还抱有一点幻想，某个英雄会应运而生，为人类而战，然而现实很残酷。人工智能最可怕的地方在于，其进步神速，在突破了一个瓶颈后，会引起裂变。
对于IM系统来说，如何做到IM聊天消息离线差异拉取（差异拉取是为了节省流量）、消息多端同步、消息顺序保证等，是典型的IM技术难点。
这里一行推荐几个最受大家欢迎的Python项目，毕竟热度越高，博主维护的积极性也是越高
一个免费实用的在线工具箱，提供了 85 个特色工具，包含图形图像、日期和时间、文本编辑器、解密和加密、编程与设计、图表生成器等等，还有热门的 AI聊天提示生成器，番茄钟等等，并且还在不断的新增工具，每一个在线工具都可以提高你的办公效率。
主讲人：三角兽首席科学家 王宝勋 颜萌 整理编辑 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 对抗学习和对话系统都是近年来的新热点。今年7月，三角兽研究组与哈工大ITNLP实验室合作完成的论文被自然语言领
66aix是一款终极的AI助手工具，可以帮助您生成独特的内容，修复您已经存在的内容或改进它。您还可以从头开始生成完整的AI图像。同时，它还包括完整功能的语音转换文本AI转换和AI聊天机器人系统。
在分布式系统中，经常需要用到全局唯一ID发生器，标识需要存储的数据。我们需要什么样的ID生成器？
未来老婆查询生成器微信小程序源码下载，支持流量主。一款未来老婆或女朋友查询生成器，
【数说君导读】 生成式对抗网络（GAN），不仅可以用于生成图像（除马赛克，你懂的），还可以用在自动聊天模型上。跟机器人聊天，你也许最怕听到类似 “我也这么觉得” 的回答，基本就把天聊死了，这叫做 safe response，生成式对抗网络可以很好的解决这个尴尬。 最近，世界顶级自然语言处理会议 EMNLP 高分录取了「三角兽」的创业团队一篇论文被：Neural Response Generation via GAN with an Approximate Embedding Layer。文中提出了一种新
点击关注公众号，Java干货及时送达 背景 在分布式系统中，经常需要用到全局唯一ID发生器，标识需要存储的数据。我们需要什么样的ID生成器？ ID生成器除了是数据的唯一标识以外，一般需要在系统中承担更多的责任，概括起来有以下几点。另外，分布式系列面试题和答案全部整理好了，微信搜索Java技术栈，在后台发送：面试，可以在线阅读。 唯一性：“全局唯一” vs “业务唯一”？ 分布式系统使用唯一的ID生成器，会有非常严重的申请互斥问题。互斥加锁意味着成本和性能的下降，不容易去实现一个高性能高可靠的架构。在业务系
嘿, Siri：语音处理 ---- 以 Siri 为例分享了语音处理的一些技术进展。其要点如下： 语音处理可以分为语音识别和语音合成两类任务； 语音合成过程包括文本分析、音韵生成、单元选择、波形串联等
颜萌 林鳞 编译自 Sigmoidal 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 怎样教机器画一张从未见过的人脸呢？我们知道计算机可以存储大量照片，但它并不知道像素与外观是如何关联起来的。 多年来，各种各样的生成模型都试图解决这个问题。它们使用不同的假设模拟底层数据分布，但那些假设通常并不实用。 目前的实现方法都不是最优解：隐马尔可夫模型生成的文本非常枯燥，由上一句就能预测下一句；变分自编码器（Variational Autoencoders）生成的图像是模糊的，图像之间尽管名称不同，但实际上变化很小，缺乏多
熟悉前端开发的人应该都知道，最近几年，各种前端框架层出不穷，H5开发模式也越来越流行，大前端时代也已经到来。
•列表生成式(列表生成式是Python 内置的非常简单却强大的可以用来创建 list的生成式), 当生成时元素即打印, 会占用内存;
感谢大家一直以来的支持，今天来分享AI工具的最后一期了，目前主要的AI生成网站都已经分享给大家了，希望可以喜欢
生成器实现了__next__可以使用next()来获取下一个值，当然也可以使用for循环遍历
实际上这张图来源于最近的一项研究，相关论文已被发表在了Nature子刊Scientific reports上。
当执行一个场景时，Controller把场景中的每个用户配到负载生成器(Load generator)。
机器之心原创 作者：邱陆陆 从 EMNLP 入选论文《Neural Response Generation via GAN with an Approximate Embedding Layer》出
来源：http://www.fhadmin.org/webnewsdetail8.html
本文讲解了 Java 中常用类 Random 的语法、使用说明和应用场景，并给出了样例代码。
萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 还在为找工作去理发店剃秃头吗？试试这个生成器！ 只要输入一张照片，输出的就是完美无瑕的光头，气质立刻从实习提升到主管（手动狗头） 无论你是年轻的程序员小哥，还是长发飘飘的程序媛，都可以通过这个方法“变得更强”： 有了这个名叫HairMapper的“光头神器”，P头发就是分分钟的事情，五官却完全不受影响： 嗯，以后有了想做的发型，直接P一个…… 要实现这么好的效果，得用三个GAN合力才行。 所有人都能用的“光头神器” 具体来说，HairMapper的
苹果公司通过试验证明，使用细化后的图像进行训练可以大幅提高多种机器学习任务中模型的准确度。为了克服这种缺陷，他们制定了一种细化合成图像的方法，用以提高图像的真实度。以下是苹果公司发布在名为“Apple
Hi，大家好。Python丰富的开发生态是它的一大优势，各种第三方库、框架和代码，都是前人造好的“轮子”，能够完成很多操作，让你的开发事半功倍。
在《IM消息ID技术专题》系列文章的前几篇中，我们已经深切体会到消息ID在分布式IM聊天系统中的重要性以及技术实现难度，各种消息ID生成算法及实现虽然各有优势，但受制于具体的应用场景，也并不能一招吃遍天下，所以真正在IM系统中该如何落地消息ID算法和实现逻辑，还是要因地致宜，根据自已系统的设计逻辑和产品定义取其精华，综合应用之。
平时大家在用微信聊天或者发朋友圈的时候，都会希望什么呢？受人敬仰？彰显帅气？体现睿智？TJ君觉得，可能有一点是大家都会在意的，就是有一个特立独行却又让别人称赞、过目不忘的好看头像吧。
之前我用Redis开发了一个通用的单号生成器，该单号生成器存了两个key。一个是序号递增的key，一个是记录日期的key。如果当前日期和Redis记录的日期不一致，单号就重置为1，重新从1开始递增。
萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 这年头，AI玩家们想找到合适的图像数据集，简直是越来越难了。 不仅数据质量参差不齐，合适的数据类型也难找（如光流图、深度图等）。 为了解决这些问题，来自谷歌、MIT、DeepMind、MILA和剑桥大学等11家机构的34名研究人员，联手打造了一个名叫Kubric的数据集生成器，不仅能自己渲染，而且图像效果也非常真实。 不仅各种图像数据都能做，像语义分割、深度图或光流图这种“特殊数据”都能一键生成： 还能控制渲染的真实度，渲染出的视频可以达到以假乱真的
meme梗图不知道大家看到过嘛？相信你们看见下面的图你就会大叫“卧槽”，原来是这种图，我以前经常狂刷不止，太有趣了。
机器之心报道 编辑：杜伟 在生成式 AI 盛行的今天，英伟达在文本生成视频领域更进了一步，实现了更高分辨率、更长时间。 要说现阶段谁是 AI 领域的「当红辣子鸡」？生成式 AI 舍我其谁。包括 ChatGPT 等对话式 AI 聊天应用、Stable Diffusion 等 AI 绘画神器在内，生成式 AI 展示的效果深深地抓住了人们的眼球。 我们以图像生成模型为例，得益于底层建模技术最近的突破，它们收获了前所未有的关注。如今，最强大的模型构建在生成对抗网络、自回归 transformer 和扩散模型（dif
假设要生产两款不同品牌的笔记本ThinkPad X 13和MateBook X Pro，笔记本的参数包括重量、内存、硬盘和CPU，且同一型号的笔记本参数会存在差异。满足开闭原则的基础下，设计此场景。
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本文解读的是ECCV 2020 Oral论文《Exploiting Deep Generative Prior for Versatile Image Restoration and Manipulation》，本文提出一种挖掘预训练的对抗生成网络（GAN）中图像先验的方法，无需针对特定任务设计，便可实现种图像复原（上色，补全，超分辨率，对抗防御）和图像编辑（随机扰动，图像变形，类别转换）效果。
作者：徐麟，某互联网公司数据分析狮，个人公众号数据森麟（id：shujusenlin）
普遍意义上讲，生成器是一种特殊的迭代器，它可以在执行过程中暂停并在恢复执行时保留它的状态。而协程，则可以让一个函数在执行过程中暂停并在恢复执行时保留它的状态，在Python3.10中，原生协程的实现手段，就是生成器，或者说的更具体一些：协程就是一种特殊的生成器，而生成器，就是协程的入门心法。
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生成器、迭代器作为python的两个高级特性，相信大家肯定耳熟能详，都能说道上一阵，但很多时候都是说说而已，知道有这么个东西，而且是好东西，但再看看写过的代码，有多少确实使用它的？
新年来到处处迎新，没钱在 2018 年里给自己换手机，换个手机壁纸同样也可以达到「焕新」效果。
博文来源：www.fhadmin.org/webnewsdetail12.html
【导读】主题链路知识是我们专知的核心功能之一，为用户提供AI领域系统性的知识学习服务，一站式学习人工智能的知识，包含人工智能（ 机器学习、自然语言处理、计算机视觉等）、大数据、编程语言、系统架构。使用请访问专知 进行主题搜索查看 - 桌面电脑访问www.zhuanzhi.ai, 手机端访问www.zhuanzhi.ai 或关注微信公众号后台回复" 专知"进入专知，搜索主题查看。值国庆佳节，专知特别推出独家特刊-来自中科院自动化所专知小组博士生huaiwen和Jin创作的-PyTorch教程学习系列, 今日
生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，通过两个神经网络的对抗训练来生成新的、与训练数据类似的数据。GAN由一个生成器和一个判别器组成。生成器的目标是生成看似真实的样本，而判别器的目标是区分真实样本和生成样本。
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