Python基础之编码1、编码I前提我们计算机上看到的这些数据只要加载到内存他先是的就是中文、英文等我们可以读懂的数据。但是！只要将这些数据存储在磁盘上，或者通过网络发送出去，存储的和发送的是什么？理解为0101001这种二进制。我带着阿珍穿越回到1937年，我是一名地下工作者，老党员。阿珍是被我转化的原日伪军，现我的线人。我和阿珍要情报通信，我们如何进行情报传输？我们可以发送电报。假如，当时没有
经常会看到这样的问题，AI以后真的会取代程序员吗？这是人工智能对编程的威胁吗？近日，OpenAI带着他们能够自动写代码的Codex引发了热议。AI编程其实也并非是新鲜事了，之前的AI自动辅助编程工具Copilot也是一个。实际上，Codex更像是Copilot的一个全面升级。二者同样都是再GPT-3的基础上构建而成，不过Codex能够直接将英文需求描述直接转换为代码。GPT-3是一个训练集45TB
CodeFuse 是和 GitHub Copilot 类似的编码助手，是蚂蚁集团基于自研的基础大模型进行微调的代码大模型。CodeFuse 具备代码补全。
原文合集地址如下，有需要的朋友可以关注本文地址合集地址给大家推荐一个国内暂时免费使用AI聊天模型的网站：ChatAnywhere有需要的朋友可以点击试用一下。写文档要点详细描述要干的事情说清楚你的需求，例如：可以使用序号列出所有需求，让AI模型来梳理逻辑对描述不清楚的带你让模型进一步解释时，需要把最初的问题再说清楚，避免断连逐级扩散由于模型返回的结果都是一层，我们在利用大模型编写文档的时候，需要手
原创
2023-06-21 13:20:20
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Codestral 被视为迈向赋予每个人代码生成和理解能力的垫脚石，这是在人工智能创建的应用程序代码工具领域长期竞争中的最新一轮攻击。译自Codestral: A Step Closer to AI-Driven Coding for the Masses，作者 Darryl K Taft。Mistral AI发布了Codestral，这是该公司首个专为代码生成设计的代码模型。Codestral
视频物联网智能编码技术Topic《视频物联网智能编码技术与应用》程宝平 中国移动 首席专家随着5G、全千兆和人工智能等技术快速发展，基础多媒体通信服务由数十亿人与人的连接，向千亿人与物、物与物的连接演进，中国移动紧跟时代发展，践行央企担当，不断满足人民美好数字家庭生活需要，自主研发超大规模视频物联网，基于智能物联网终端提供多媒体通信服务，支持电信级可靠性的超高清视频通信、视频监控、智能
原创
2023-06-13 04:49:38
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点击上方“LiveVideoStack”关注我们随着视频与交互在日常生活中的作用日益突显，愈发多样的视频场景与不断提高
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2023-06-13 12:06:59
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人工智能驱动的编码助手并不能解决软件开发中的所有问题，但它们可以朝着正确的方向迈出一大步。译自AI Coding Assistants: 12 Do’s and Don’ts，作者 Peter Guagenti。使用生成式 AI (GenAI) 的编码助手正在改变软件开发的游戏规则，是该行业几十年来经历的最大的一次飞跃。在 IDC 最近的一项调查中，56% 的开发人员表示他们正在试验 AI 编码助
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原创
2023-06-13 12:07:29
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随着视频与交互在日常生活中的作用日益突显，愈发多样的视频场景与不断提高的视觉追求对视频编码提出更高的挑战。相较于人们手工设计的多种视频编码技术，AI编码可以从大数据中自我学习到更广泛的信号内在编码规律。工业界与学术界发力推动AI视频编码标准并进行新框架的探索。阿里云视频云在JVET面向人眼的视频编码标准和MPEG面向机器视觉的视频编码标准上均做出重要贡献，对标准发展产生强有力的推动。结合产业需求强
原创
2021-11-16 15:50:50
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AI Codec，NPU硬件加速Topic《基于AI和NPU的Codec变革》孔德辉 中兴微电子 多媒体技术总监伴随通信容量（包括5G以及千兆有线网络）的发展，高带宽为更多用户接入超高清视频提供了可能。但是随着用户数量的增加，高质量的压缩方案也是变得更迫切，而边缘计算平台的性能提升也为解码增强提供了算力支持。AI算法的进步则提供了更丰富的计算方式。本次分享包括三个部分：第一部分介绍Co
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2023-06-13 04:47:16
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席Leonardo Chiariglione在他的博客上宣布MPAI正式启动端到端的AI...
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2023-06-13 11:34:11
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2017年来自谷歌的Vaswani等人提出了Transformer模型[1]，一种新颖的纯粹采用注意力机制实现的Seq2Seq架构，它具备并行化训练的能力，拥有非凡的性能表现，这些特点使它深受NLP研究人员们的喜欢，成为NLP领域的标志性模型之一。因此，当人们提到Transformer模型时，多头注意力机制（Multi-Head Attention）成为人们讨论最多的创新点，正如前面
