在前面,我们已经运行了ARCore提供的示例,虽然示例演示成功了,但我们其实对ARCore一无所知,不知其然也不知其所以然,所以,从本节开始,是时候为Android设备构建增强现实应用程序的框架了,我们将一步一步的建立我们自己的AR应用,正式开始探索ARCore带来的神奇世界。学习如何开发AR应用的旅程可能是一条漫长而艰难的道路,特别是AR应用涉及到太多的3D数学、渲染管线、计算机视觉、图形处理            
                
         
            
            
            
            ### AIGC之路:实现智能内容生成的技术实践 
在信息技术飞速发展的今天,利用人工智能生成内容(AIGC)正逐渐成为各大企业竞争的重要手段。本文将围绕如何实现AIGC的过程,整理出详细的环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧以及排错指南。
#### 环境准备
在开始之前,我们需要提前准备好环境,以确保后续的开发和测试工作能够顺利进行。这一过程涉及多个前置依赖的安装,包括但不限于P            
                
         
            
            
            
            (本文阅读时间:5 分钟)1未来人才的核心竞争力:蓬勃绽放的潜力展望未来,我们不禁思考:当自动化工具日益普及,且代替人力的成本并不高昂时,每个人的工具属性在未来工作中所占比重必然会持续下降。这无疑是必然的趋势,就如同蒸汽机替代了牛马,机床取代了人力一样,无法逆转。那么在这个情景下,未来人才的核心竞争力将是什么呢?让我们以高薪群体中的程序员为例,思考为何他们能够获得如此丰厚的报酬?...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-06-27 16:24:21
                            
                                6043阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            目录
? 前言:AIGC背后的秘密
? AIGC的核心技术
? AIGC在各行业的应用案例
? 深入分析:AIGC如何改变创作流程
? AIGC的未来展望与挑战
? 结语:如何与AI协同创作
? 前言:AIGC背后的秘密
想象一下,如果你能拥有一个全天候工作的创作助手,它不需要午休、不需要咖啡,只需要你提供一个创意,便能自动生成文字、图像、甚至视频!这一切的背后就是AIGC(AI Gene            
                
         
            
            
            
            丝绸之路沿线国家的经济政策和投资方向需要建立在大量数据分析的基础上,AIGC技术能够自动生成基于大数据的经济预测模型,帮助政府和企业做出更为科学的决策。通过分析经济数据、市场趋势与国际贸易情况,AI可以生成未来的经济走向预测报告。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                            精选
                                                        
                            2024-09-21 22:25:55
                            
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            生成式人工智能生成式人工智能AIGC(Artificial Intelligence Generated Content)是人工智能1.0时代进入2.0时代的重要标志。GAN、CLIP、Transformer、Diffusion、预训练模型、多模态技术、生成算法等技术的累积融合,催生了AIGC的爆发。算法不断迭代创新、预训练模型引发AIGC技术能力质变,多模态推动AIGC内容多边形,使得AIGC具            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-11-08 14:30:23
                            
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            AIGC(人工智能生成内容)的发展趋势展现了技术和应用层面的快速进步,有望在未来进一步变革多个行业,并带来革命性的影响。在现代科技飞速发展的背景下,AIGC正迅速成为新的生产力引擎,从内容生产、消费互联网到产业互联网,其应用范围不断扩大,具体如下:技术突破创新:
近年来,生成算法模型如GAN、Transformer及扩散模型等不断取得突破,提升了AIGC的性能和稳定性[2]。预训练模型技术的质变使            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            本文旨在全面介绍AIGC领域中非自回归生成(Non-autoregressive Generation, NAR)技术的原理、实现和应用。我们将深            
                
         
            
            
            
            AIGC(AI Generated Content,人工智能生成内容)什么是AIGC?AIGC(Artificial Intelligence Generated Content / AI-Generated Content)中文译为人工智能生成内容,一般认为是相对于PCG(专业生成内容)、UCG(用户生成内容)而提出的概念。AIGC狭义概念是利用AI自动生成内容的生产方式。广义的AIGC可以看作            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            在当今数字化快速发展的时代,人工智能生成内容(AIGC)技术正逐渐深入我们的生活和工作中。然而,随着其应用范围的扩大,数据安全与备份的需求也显得愈发重要。本文将重点探讨如何通过建立有效的备份策略与恢复流程来解决AIGC相关的问题。我们将涵盖备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、案例分析以及扩展阅读等多个方面。
首先,我采用思维导图分析我们的备份策略。在现代的存储架构中,选择合适的备份方式至关            
                
         
            
            
            
            AIGC概述示例展示我们日常用到的一些工具/应用核心技术介绍核心技术的算法解析案例及部分代码实现1. 艺术作品2. 设计项目3. 影视特效4. 广告创意总结  一张图先了解下: 概述"人工智能生成创造(Artificial Intelligence Generated Content,AIGC)"是指利用人工智能技术生成各种形式的创作内容,包括图像、音频、视频等。AIGC 是人工智能在创意领域的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-08-28 16:04:38
                            
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            在 AIGC 技术迅猛发展的今天,许多学习者已掌握基础工具的使用,但若想从 "模型使用者" 升级为 "模型设计者",还需跨越从应用到定制的技术鸿沟。本文将系统解析进阶关键路径,帮助你掌握从提示工程优化到领域模型定制的完整能力体系。基础应用的深度突破:从工具使用到能力拓展进阶的第一步是突破基础应用的局限。以腾讯混元 T1 为例,其采用的混合 Mamba 架构通过 Hybrid-Mamba-Trans            
                
         
            
            
            
            AIGC发展的描述
随着人工智能技术的迅速发展,生成式人工智能内容(AIGC)的应用场景越来越广泛,从文本生成到图像合成,其潜力巨大。然而,如何有效地推动AIGC的发展仍然是业界亟需解决的问题。接下来,我将记录下为解决“AIGC发展”问题而进行的一系列实践和思考,涵盖环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化和生态扩展。
### 环境准备
首先,我们需要为AIGC的发展准备相应的环境。            
                
         
            
            
            
            关于如何通过 PyQt 和 AIGC(人工智能生成内容)构建高效的用户界面应用程序的方法,下面的内容可以帮助你一步步实现你的想法。
## 环境准备
首先,我们需要为 PyQt 和 AIGC 应用准备一个适合的环境。以下是必要的依赖项安装。
```bash
# 安装 PyQt5 和其他必要库
pip install PyQt5
pip install openai
```
### 前置依赖安            
                
         
            
            
            
            在当今信息化的世界,AIGC(Artificial Intelligence Generated Content)相关技术变得愈发重要。然而,随着技术的发展,也出现了“AIGC 召回”这一问题。这种现象在内容生成与检索中并不罕见,如何有效应对这一挑战将是IT技术领域的一项重要课题。本文将系统性地梳理解决“AIGC 召回”问题的过程,从环境准备到优化技巧,将整个技术实施流程一一呈现。
### 环境            
                
         
            
            
            
            一、简介近期,短视频平台上火爆的“AI绘画”,在各大科技平台上刷屏的智能聊天软件ChatGPT,引起了人们广泛关注。人工智能潜力再次被证明,而这两个概念均来自同一个领域:AIGC。AIGC到底是什么?为什么如此引人关注?AIGC能产生什么样的应用价值?本文将重点关注三个方面:1、AIGC核心技术与原理 2、AIGC典型应用场景 3、AIGC落地产品形态二、AIGC是什么?AIG            
                
         
            
            
            
            大家好,我是鱼皮。几个月前,我自己开发过一个 AI 文档总结助手应用。给大家简单演示一下,首先我上传了一个文档,定义 1 + 1 等于 3:  然后把文档喂给 AI 文档总结助手,再向它提问,然后 AI 就回答出了我们文档中的内容,如下图:  是不是很有趣哈哈~ 所以 AI 并不是完全可信的哦,要看原始数据是否可信!当时参考网上的教程,做这个花了挺长一段时间,成就感满满。但没想到,这段时间,AI             
                
         
            
            
            
            1.AGC电路的工作原理1.1AGC电路的用途  随着电磁环境的日益恶化, 不同频段电磁信号之间的相互串扰, 以及可能出现的人为干扰, 将会导致接收机输入端口的信号动态范围较大, 一旦出现电路饱和或是 A /D 量化限幅, 将会严重影响接收机的性能。为了有效防止电路饱和以及 A /D 量化限幅, 保证卫星接收机能正常工作, 需要设计大动态范围的自动增益控制电路,保证输出给 A /D的功率恒定。因此            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-07-23 17:19:43
                            
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            现在深度学习框架已经这么多了,为什么还有这么多人不断推出新的深度学习框架?这个问题问的非常好,想要看看目前为什么这么多深度学习框架的出现,还真的不得不回头看看深度学习框架出现的历史趋势,然后去理解目前深度学习发展,给框架带来的要求,就会明白除了政治因素之外,新的深度学习框架推出原因。 首先我们来看看AI框架具体有什么用呢?AI在现实生活中发挥的作用越来越多,不知不觉我们用的越来越多的产品            
                
         
            
            
            
            SWIG是个帮助使用C或者C编写的软件能与其它各种高级编程语言进行嵌入联接的开发工具。SWIG能应用于各种不同类型的语言包括常用脚本编译语言例如Perl, PHP, Python, Tcl, Ruby and PHP。支持语言列表中也包括非脚本编译语言,例如C#, Common Lisp (CLISP, Allegro CL, CFFI, UFFI), Java, Modula-3, OCAML以