在线K歌软件的开发有许多技术难点，需考虑到音频录制和处理、实时音频传输和同步、音频压缩和解压缩、设备兼容性问题等技术难点外，此外，开发者还应关注音乐版权问题，确保开发的应用合规合法。
AIGC、GPT、休闲小游戏三者可以怎么结合？
AIGC、GPT与小游戏的结合为游戏体验带来了新的可能性。AIGC（Artificial Intelligence Game Content）作为一种人工智能技术，可以自动生成任务、剧情和角色对话等游戏元素，为小游戏注入丰富多样的内容。GPT（Generative Pre-trained Transformer）作为一种强大的自然语言处理模型，承担着在AIGC系统中生成各种游戏内容的角色，如对话、任务和地图等。GPT可以从大量的文本数据中学习，生成具有逻辑性和连贯性的游戏元素，为小游戏注入新颖、有趣和个性化的元素。
YOLOX目标检测实战：LabVIEW+YOLOX ONNX模型实现推理检测（含源码）
使用LabVIEW实现 DeepLab 语义分割含源码
虚拟人和数字人是人工智能技术在现实生活中的具体应用，它们可以为人们的生活和工作带来便利和创新。在直播间场景里，虚拟人和数字人可用于直播主播、智能客服、营销推广等。接入GPT的虚拟人像是加了超强buff，具备更强大的自然语言处理能力和智能对话能力，可以实现更加智能化、自然化的人机交互。
- 直播主播：虚拟人可以作为直播间的主播角色，通过与粉丝的对话和互动，提高粉丝的互动效果和兴趣
- 代替客服：数字人可以作为客服角色，通通过自然语言处理和智能对话，解决客户的问题，并提高客户满意度。
- 营销推广：虚拟人可以作为品牌形象进行推广，数字人可以通过客观数据进行精准营销，提高粉丝的黏性和忠诚度。
概述即构虚拟形象引擎（Zego Avatar）支持自定义管理人物的虚拟形象，通过默认的虚拟形象或者自定义生成的专有虚拟形象，以表情随动、声音驱动等方式与真人实时互动，可广泛应用于语聊直播、社交互动、在线培训等多种场景中。即构虚拟形象引擎（Zego Avatar）自定义人物虚拟形象集成 SDK准备环境在开始集成 ZegoAvatar SDK 前，请确保开发环境满足以下要求：Android Studi
摘要ChatGPT和元宇宙都是当前数字化领域中非常热门的技术和应用。结合两者的优势和特点，可以探索出更多的应用场景和商业模式。例如，在元宇宙中使用ChatGPT进行自然语言交互，可以为用户提供更加智能化、个性化的服务和支持；在ChatGPT中使用元宇宙进行虚拟现实体验，可以为用户提供更加真实、丰富、多样化的交互体验。
下面我将结合元宇宙和ChatGPT的优势，实战开发一个GPT虚拟直播的Demo并
虚拟直播既可以实现单人视频直播，也可以邀请观众上麦、与虚拟主播进行多人连麦互动。虚拟直播场景架构设计虚拟直播场景的主要架构如下图所示（以多人连麦直播互动为例）：虚拟人直播体验 App 源码ZEGO 针对虚拟直播提供了 体验 App 源码，以供开发者进一步了解 ZEGO 虚拟直播方案。前提条件已在项目中集成 ZEGO Express SDK，详情请参考 实时音视频 - 快速开始 - 集成 SDK。已
COW(Copy-On-Write) 和 MRO(Merge-On-Read)是 Hudi 中两种不同类型的表，它们的主要区别在于读写操作的性能以及内存占用。
1. COW(Copy-On-Write)
COW 表是在写入操作时进行复制的表，每次写入操作都会创建一个新的 COW 表，并将原表覆盖。COW 表的主要优点是可以减少内存占用和提高写入性能。由于每次写入操作都会创建一个新的COW 表，因此
DeepSpeed Chat: 一键式RLHF训练，让你的类ChatGPT千亿大模型提速省钱15倍
1. 概述
近日来，ChatGPT及类似模型引发了人工智能（AI）领域的一场风潮。 这场风潮对数字世界产生了革命性影响。ChatGPT类模型具有惊人的泛用性，能够执行归纳、编程、翻译等任务，其结果与人类专家相当甚至更优。为了使ChatGPT等模型的训练和部署更轻松，AI 开源社区进行了各种尝试（例
✅作者简介：热爱科研的算法开发者，Python、Matlab项目可交流、沟通、学习。
?个人主页：算法工程师的学习日志前两天分享了粒子群优化算法的原理和Matlab原理实现，本文分享一下Python代码下的PSO实现以及Matlab下的粒子群函数。前文参看：粒子群优化算法（PSO）以Ras函数（Rastrigin's Function）为目标函数，求其在x1,x2∈[-5,5]上的最小值。这个函数
✅作者简介：热爱科研的算法开发者，Python、Matlab项目可交流、沟通、学习。
?个人主页：算法工程师的学习日志想要初步了解ADRC，可以从韩京清教授的一篇文献和一本书看起1.文献： 从PID技术到“自抗扰控制”技术（《控制工程》，2002）2.书： 自抗扰控制技术——估计补偿不确定因素的控制技术ADRC控制中包含三个主要的部分：跟踪微分器，非线性状态反馈（非线性组合），
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?个人主页：算法工程师的学习日志最近看到了一个知网的文献，研究基于模糊控制的自动泊车，复现了论文，模糊控制方法参看之前的文章：matlab模糊控制工具箱使用和模糊控制pid实例参考（一）matlab模糊控制工具箱使用和模糊控制pid实例参考（二）车辆在倒车的过程中是一定的低速度运动，在这一过程中，车辆的后轮运动轨
0 前言最近朋友圈以及身边很多朋友都在研究GPT开发，做了各种各样的小工具小Demo，AI工具用起来是真的香！在他们的影响下，我也继续捣鼓GPT Demo，希望更多的开发者加入一起多多交流。
上一篇结合即时通 IM SDK捣鼓了一个Demo ChatGPT群聊机器人Demo ，也收到了一些还不错的反馈，有伙伴用于客服场景解放了一部分人工重复工作提升了效率。趁着周末我捣鼓了一个ChatGPT虚拟人直
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?个人主页：算法工程师的学习日志这周参加一个创新培训，结束后有个答辩需要制作ppt，为了更好的展示内容，想到用词云图。本文分享一下如何基于Python的stylecloud制作酷炫的词云图。stylecloud是wordcloud优化改良版，操作简单，直接调用。可以使用 Font Awesome 提供的免费图标更
通过Lora小模型可以控制很多特定场景的内容生成。
但是那些模型是别人训练好的，你肯定很好奇，我也想训练一个自己的专属模型（也叫炼丹～_～）。
甚至可以训练一个专属家庭版的模型（family model），非常有意思。
将自己的训练好的Lora模型放到stableDiffusion lora 目录中，同时配上美丽的封面图。
（plen_me、plen_vivi，这两个是我训练的和家里人的模型～_
本案例我们使用FairMOT进行车辆检测与跟踪、yolov5进行车牌检测、crnn进行车牌识别，在停车场入口、出口、停车位对车辆进行跟踪与车牌识别，无论停车场路线多复杂，小车在你掌控之中！
文章和代码等已经归档至【Github仓库：https://github.com/timerring/dive-into-AI 】或者公众号【AIShareLab】回复 python数据分析 也可获取。python的缺点Python有一个叫做全局解释器锁（Global Interpreter Lock，GIL）的组件，这是一种防止解释器同时执行多条Python字节码指令的机制。这并不是说Python
本文关注基于 OpenMLDB，在企业级业务系统中使用的常见架构。
LNN(ListenAI Neural Network) 是聆思科技专为聆思 AIOT 芯片（目前支持 CSK6 系芯片）定制开发的AI生态工具链，它包含linger和thinker两个部分，其中linger是量化训练组件，thinker是轻量级推理引擎组件，两个套件相互配合实现了训练推理一体化。
OpenCV [c++]（图像处理基础示例程序汇总）
工业蒸汽量预测（最新版本下篇）
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5.模型验证
5.1模型评估的概念与正则化
5.1.1 过拟合与欠拟合
### 获取并绘制数据集
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inli
在工业蒸汽量预测上篇中，主要讲解了数据探索性分析：查看变量间相关性以及找出关键变量；数据特征工程对数据精进：异常值处理、归一化处理以及特征降维；在进行归回模型训练涉及主流ML模型：决策树、随机森林，
机器学习算法（八）：基于BP神经网络的乳腺癌的分类预测
本项目链接：https://www.heywhale.com/home/column/64141d6b1c8c8b518ba97dcc
1.算法简介和应用
1.1 算法简介
BP（Back Propagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用
1. 机器学习系列入门系列[七]：基于英雄联盟数据集的LightGBM的分类预测
本项目链接：https://www.heywhale.com/home/column/64141d6b1c8c8b518ba97dcc
1.1 LightGBM原理简介
LightGBM是2017年由微软推出的可扩展机器学习系统，是微软旗下DMKT的一个开源项目，它是一款基于GBDT（梯度提升决策树）算法的分布式梯度
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?个人主页：算法工程师的学习日志之前分享了一个：Matlab RBF神经网络及其实例，这次分享一下通过RBF神经网络拟合数据(1)newrb()该函数可以用来设计一个近似径向基网络(approximate RBF)。调用格式为：[net,tr]=newrb(P,T,GOAL,SPREAD,MN,DF)其中P为Q组
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?个人主页：算法工程师的学习日志以前做的一个课堂作业，分享给有需求的读者1 模型假设1) 忽略转向系的影响，以前、后轮转角作为输入；2) 汽车只进行平行于地面的平面运动，而忽略悬架的作用；3) 汽车前进（纵轴）速度不变，只有沿y轴的侧向速度和绕z轴的横摆运动(ay<0
看了那么多ChatGPT文章，ChatGPT背后原理，今天作者从对话系统发展入手，为大家解析对话系统是如何从Eliza发展到ChatGPT的
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?个人主页：算法工程师的学习日志李雅普诺夫指数(Lyapunov)是一个较为典型的判断一个系统是否具有混沌特性以及混沌的程度分析方法。李雅普诺夫指数：在相空间中初始时无限接近的两个轨道，随着时间的不断推移按指数收敛或发散的平均变化率，它可以定量描述混沌系统在局部范围里系统轨道间的分离程度。假设在一维动力系统 Xn