Artflow.ai 是一款人工智能工具，旨在帮助用户创建自定义头像并让他们的故事栩栩如生。主要特点和优势包括：
今天，我们来谈谈如何设计一个高性能短链系统，短链系统设计看起来很简单，但每个点都能展开很多知识点，也是在面试中非常适合考察侯选人的一道设计题，本文将会结合我们生产上稳定运行两年之久的高性能短链系统给大家简单介绍下设计这套系统所涉及的一些思路，希望对大家能有一些帮助。
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
Galileo AI (https://www.usegalileo.ai/) 用AI设计生成UI设计
你是否经常因为找不到适合自己的头像而苦恼，有的时候工作号需要稍微专业的头像，而个人社交媒体账号头像比如抖音头像又想要搞怪有趣点，还有设计师需要一些默认的头像占位图，总之有各种不同的需求，今天神器集整理了5个最常用到的头像生成器工具，都是免费的，分享给大家。
DateTime模块以Python编程语言预先安装，因此您可以轻松地将其引入程序中。可以使用pip命令轻松安装playsound库。点安装playsound。希望您能够将其安装在系统中，现在让我们看看如何编写程序以使用Python创建闹钟警报。在编写程序之前，您应该知道您还需要一个警报音，在警报时会响起。
循环是一种常用的程序控制结构。我们常说，机器相比人类的最大优点之一，就是机器可以不眠不休的重复做某件事情，但人却不行。而“循环”，则是实现让机器不断重复工作的关键概念。
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。
---- 新智元报道 编辑：编辑部 【新智元导读】技术宅小哥创造出AI老婆「ChatGPT酱」，花了1000美元只为和她说话。他的沉迷惹得女友直接暴走，最终，只能含泪将自己的「二次元老婆」安乐死！ ChatGPT爆火之后，充分证明了自己是个超强的语言模型，用户一反馈，它就会按需调整自己。 广大网友也纷纷晒出聊天案例，大方分享自己是如何一步一步把ChatGPT「调教」成自己想要的样子的。 诶，说到这儿，你想到啥没？ 没错，有这么一位技术宅小哥，已经用ChatGPT，给自己搞出了一个「亲亲老婆」。
chatgpt基本回答了什么是AIGC，但目前为止，AIGC尚无明确的定义。国内产学研各界对于AIGC的理解是“继专业内容生成PGC和用户生成内容UGC之后，利用人工智能技术自动生成内容的新型生产方式”。在国际上对于的术语是“人工智能合成媒体（AI-generated Media）”，其定义是“通过人工智能算法对数据或媒体进行生产、操控和修改的统称”。 综上所述，我们认为AIGC既是从内容生产视角进行分类的，又是一种生产方式，还是用于内容自动生成的一类技术集合。
作为国内最早自研的logo生成器之一，它的中文界面语言无障碍，并支持中英文logo设计。
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～
随机性一直是机器学习的重中之重。随机性一直作为工具或特征，出现在数据准备和学习算法中，将输入数据映射到输出数据以作出预测。为了理解机器学习中的统计方法，你必须了解机器学习中随机性的来源，即一种叫做伪随机数生成器的数学工具。
机器之心专栏 作者：刘斌 深度学习在 2006 年崭露头角后，近几年取得了快速发展，在学术界和工业界均呈现出指数级增长的趋势；伴随着这项技术的不断成熟，深度学习在智能语音领域率先发力，取得一系列成功的应用。本文将重点分享近年来深度学习在语音生成问题中的新方法，围绕语音合成和语音增强两个典型问题展开介绍。 一、深度学习在语音合成中的应用 语音合成主要采用波形拼接合成和统计参数合成两种方式。波形拼接语音合成需要有足够的高质量发音人录音才能够合成高质量的语音，它在工业界中得到了广泛使用。统计参数语音合成虽然整
机器之心专栏 字节跳动-智能创作团队 字节跳动 - 智能创作团队提出了一种用于学习轻量级 GAN 的在线多粒度蒸馏算法 OMGD。该算法能够把 GAN 模型的计算量减少到最低 1/46、参数量减少到最低 1/82 的程度，并保持原来的图像生成质量。 近年来，生成对抗网络（GAN）在图像生成、图像翻译等多种视觉应用中取得了显著成果。尽管 GAN 模型给图像生成带来了不同程度的提升，但大部分模型的部署都涉及巨大的计算资源和内存消耗。这成为在资源受限的移动设备或其他轻量级物联网设备上部署 GAN 的一个关键瓶颈。
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。
生成对抗网络（GANs / Generative Adversarial Networks）是当今 AI 领域的热门话题之一。在这篇文章中，我们将从一个不同的视角来看GANs，即不是将它视为一个漂亮图像的生成器，而是一个概率分布变换函数。我们将探索 GAN 的核心理念，但不纠缠于实现和复杂的数学。我们从分析手头上的问题类型开始。然后，我们会观察到解决方案的要求是如何塑造 GAN 的想法的。
原文来自于测试之道杂志，小编对原文进行了较多改动。一是因为原文有一些无关紧要的内容，二是当时的编辑似乎直接把谷歌翻译的内容发了出来，语句不通顺，语法错误连篇，看了很长时间仍然云里雾里。
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)。
花下猫语：大家对“循环”应该不陌生，它是编程语言中最常用的控制结构之一。Python 在处理循环结构上，提供了强大的支持，例如可迭代对象和迭代器。今天分享的文章是“Python工匠”系列的第七篇，在循环的用法上，本文提出了几个非常有用的建议，推荐大家一读。
但它的特点就是下次使用next（a）时，接着上次的断点继续运行，直到下一个yield
ML.NET 使你能够在联机或脱机场景中将机器学习添加到 .NET 应用程序中。 借助此功能，可以使用应用程序的可用数据进行自动预测。 机器学习应用程序利用数据中的模式来进行预测，而不需要进行显式编程。
作者：王大伟 Python爱好者社区唯一小编 博客：https://ask.hellobi.com/blog/wangdawei 如果还没看过我的入门连载部分，先看： 当然，小编的免费入门课程已经有咯，看过连载的朋友可以看看视频再快速梳理一遍~ 📷 send（）退化为next（） 上节课说到send（）的一个问题： 📷 这是为什么呢？ 小红：老师，我想了两天终于想到了！ 哦？你说说 小红：因为 f.send（）取生成器第一个对象，并且传入了一个参数‘Python’ 但是，并没有变量去接收这个参数！所以报错了
作者：Saining Xie、Alexander Kirillov、Ross Girshick、Kaiming He
1、艾瑞数据 http://index.iresearch.com.cn/ 该网站免费公开的部分可以提供一些简单的APP使用数据以及人群、区域等分析。
音频生成领域又有好消息：刚刚，Stability AI 宣布推出开放模型 Stable Audio Open，该模型能够生成高质量的音频数据。
机器之心报道 作者：张倩、魔王 get 了这个网站，今年万圣节 C 位就是你的！ AI 是一个盛产阴间产品的领域，这一点似乎已经毋庸置疑。前不久，有人做了个用来生成「大眼萌」漫画形象的网站「Toonify」，但很快就有人走向了另一个极端：用类似技术做一个丧尸生成器！ 利用 Toonify 生成的威尔 · 史密斯漫画形象。 利用「丧尸生成器」生成的威尔 · 斯密斯丧尸形象。 被玩坏的两位美国总统候选人。 这种搞笑又惊悚的风格似乎和即将到来的万圣节很般配。 为了让大家都用上这个效果，作者还专门做了一个名
强化学习（Reinforcement Learning）和生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GANs）是两种重要的机器学习方法，它们各自有着不同的学习目标、过程和结果。本文将介绍强化学习和生成对抗网络的区别和联系，并详细解释它们的目标、过程和结果。
在图像处理方面，机器学习实践者们正在逐渐转向借助生成对抗网络的力量，本文带你了解其中五种生成对抗网络，可根据自己的实际需求进行选型。
GAN，全称GenerativeAdversarialNetworks，中文叫生成式对抗网络，了解GAN，私下我喜欢叫它为“内卷”网络，为啥这么说，我们先来看一个故事！！！
《前端技术观察》是由字节跳动IES前端团队收集、整理、推荐的业界高品质前端资源合集，主要分为以下几个板块： Highlights 业界最新的技术、热点文章 业界对（新）技术的深度地、优秀地实践 Tut
传统的生成指的是生成图像数据，生成有两种策略，一种是直接估计概率密度函数，机器学习模型分为两类一类是判别式模型，一类是生成式模型，生成模型是基于联合概率，判别性模型基于条件概率，生成式模型判别的是一种共生关系，判别式判别的是一种因果关系。知己估计概率密度函数生成的是概率密度函数或者概率密度函数的参数。另一种是绕开直接估计概率密度函数，直接学习数据样本生成的过程，里面没有显式函数的学习。第一种方式比较直观，但有的情况下直接生成数据样本更合适，可以避开显式概率密度函数的估计和设计，直接达到目的。
用浏览器打开这个网页，就可以开始耍了：https://poloclub.github.io/ganlab/
我们很高兴地宣布ML.NET 1.2 和模型生成器和 CLI 的更新。ML.NET是 .NET 开发人员的开源和跨平台机器学习框架。ML.NET还包括模型生成器(Visual Studio 的简单 UI 工具)和ML.NET CLI(命令行界面),以便使用自动机器学习 (AutoML) 构建自定义机器学习 (ML) 模型变得超级简单。
机器之心发布 机器之心编辑部 近日，百度强化学习团队发布了四足机器人控制上的最新研究进展，采用自进化的步态生成器与强化学习联合训练，从零开始学习并掌握多种运动步态，一套算法解决包括独木桥、跳隔板、钻洞穴等多种场景控制难题。百度已开源全部仿真环境和训练代码，并公开相关论文。 足式机器人的控制一直是机器人控制领域的研究热点，因为相比于常见的轮式机器人，足式机器人可以像人类一样灵活地跨越障碍，极大地扩展机器人的活动边界。波士顿动力（Boston Dynamics）此前对外发布了其商用的第一款四足机器人 Spot
目前大型预训练模型已经在不同领域显示出了显著的零样本泛化能力：从零样本图像生成、自然语言处理到机器推理、动作规划。这些模型使用来自互联网的大型数据集进行训练，这些数据集的规模通常达到数十亿。
人工智能能够产生类似人类的语言，或者生成难以从现实生活中照片中区分出来的人图像。通常情况下，这些系统建立在可生成的对抗网络(GANs)的基础上，GANs是由两部分组成的人工智能模型，包括一个创建样本的生成器和一个试图区分生成样本和真实样本的鉴别器。这种独特的安排使GANs能够实现令人印象深刻的媒体合成壮举，从创作旋律、用羊换长颈鹿，到让人产生幻觉的滑冰运动员和足球运动员的镜头。事实上，正是由于这种能力，GANs被用来制作有问题的内容，比如deepfakes，这是一种媒体工具，它可以把一个人放在现有的媒体中，并将其替换为其他人。
生成对抗网络（GANs）是一种深度学习模型，它由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。
本文的目的是解释Conditional Tabular GANs的工作原理，因为目前我还没有看到类似这样的文章。表格数据生成是一个不断发展的研究领域。CTGANs 论文已成为许多其他机器学习架构的基础，这些架构如今构成了该研究领域的最新技术。
•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;
选自 KDnuggets 机器之心编译 作者：Michael Dietz 参与：Jane W、晏奇、吴攀 生成对抗网络（GAN）近来在研究界得到了很大的关注。在这篇文章中，Waya.ai 的创始人 Michael Dietz 介绍了 GAN 如此大有潜力的原因，并且通过 GAN 与拳击比赛的生动比较对 GAN 的工作方式进行了阐释。 生成对抗网络（GAN）由两个独立的网络组成，即生成器（generator）和判别器（discriminator）。GAN 将无监督学习问题作为这两者之间的博弈。在本文中，我们将
选自arXiv 机器之心编译 参与：路雪、刘晓坤、蒋思源 近日，帝国理工学院、蒙特利尔大学等研究机构共同发表论文并梳理了生成对抗网络，该论文从最基本的 GAN 架构及其变体到训练过程和训练技巧全面概述了生成对抗网络的概念、问题和解决方案。机器之心简要介绍了该论文。 原 GAN（Goodfellow et al., 2014）的完整理论推导与 TensorFlow 实现请查看机器之心的 GitHub 项目与文章：GAN 完整理论推导与实现。下面，我们将为各位读者介绍该综述论文。 论文地址：https://ar
今天我们来聊一聊一个比较有趣的话题，那就是近年来在人工智能深度学习领域的热点--生成式对抗网络（GAN）。
突破 性进展 ---- 2018年3月14日，微软研究院宣布，他们研发的中英机器翻译系统在newstest2017测试集上，达到了可与人类翻译媲美的水平。 newstest2017是去年WMT17大会上发布的通用新闻报道测试集，由产业界和学术界合作开发。 机器翻译是研究人员攻坚了数十年的领域，曾经很多人都认为AI永远达不到人类翻译的水平。此次的成果可谓突破性进展！ 当然，需要说明的是：本次AI的“媲美人类翻译”只是在newstest2017这个总共2000多句新闻类语料的测试集上，测试的结果。距离“完全解决
今天要分享的内容是Python的生成器、迭代器与yield语句。主要包括什么是生成器，如何定义一个生成器，如何调用生成器包含的元素。迭代器也是一样的，最后介绍yield语句，以及它和生成器有什么关系，这是本文的重点。 [* ! *] 理解本文需要一定的基础，需要了解Python列表的定义，基本操作，字典，元组，字符串的概念。Python中for循环的语法结构，以及需要知道 if __name__ =="__main__": 的作用是什么？ 1. 迭代 首先来看一下迭代的定义： 如果给定一个列表list或元组
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1905.12616.pdf
选自makegirlsmoe 作者：Yingtao Tian 机器之心编译 参与：Pandas（经原作校对） 相信每个人都会被卡哇伊的二次元妹子萌到，我们很多人也可能梦想自己创作二次元人物，但奈何技艺不精、功力不足，得到的结果往往无法达到我们的期望。现在人工智能来帮你了！近日，来自复旦大学、纽约州立大学石溪分校和同济大学的一些研究者打造了一个基于 GAN 的动漫人物面部图像生成器，并且还开放了一个网页版本。研究者近日发表了一篇博客对该项研究进行了介绍。 论文地址：https://makegirlsmoe.g
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