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其实说白了还是先文生图然后再图生视频啦。更像炼丹抽卡了。人物动作会出大问题,还得是动作捕捉驱动数字人靠谱些。
- 大模型提示优化|双模型协作优化:迭代效率飙升300%!破局人工试错的智能优化方案
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- 情感时序建模|动态响应控制:时延误差直降75%!突破对话机械感的智能生成方案
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智能对话新纪元:基于情感时序建模的回复生成技术深度解析申请人:百度(中国)有限公司|申请号:CN202411527027.6|优先权日:2024-10-29一、技术原理深度剖析痛点定位:对话系统的"机械感"难题传统对话系统常因固定回复延迟导致交互生硬。即便生成内容优质,过早/过晚发送均会破坏拟人化体验。专利CN202411527027.6通过情感-时序联合建模,实现动态响应节奏控制,使AI对话具备
- wsl下ubuntu安装宝塔
九班长
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在WSL(WindowsSubsystemforLinux)下的Ubuntu中安装宝塔面板的步骤如下:1.确保WSL环境正常已安装WSL2并启用Ubuntu发行版(推荐Ubuntu20.04/22.04)。在PowerShell中检查WSL版本:wsl--list--verbose如果为WSL1,建议升级到WSL2:wsl--set-versionUbuntu22.更新Ubuntu系统在Ubunt
- 扩散模型(Diffusion Models)用于图像去噪:开启图像去噪模型新前沿
喵了个AI
扩散模型(diffusionmodel)深度学习计算机视觉人工智能stablediffusionpipscikit-learnmatplotlib
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- python推导式及列推导式应用实践
肖永威
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Python中的推导式是一种简洁且高效的代码编写方式,它允许在一行代码中完成常见的循环和集合及条件操作。Python提供了四种主要的推导式:列表推导式、字典推导式、集合推导式和生成器推导式。这些推导式可以根据一个数据序列构建另一个新的数据序列,常用于数据处理场景,提高可读性,并减少出错的可能性。Python中的推导式(Comprehensions)是一种简洁的构建列表(list)、字典(dic
- 前沿算法优化与多场景应用实践
智能计算研究中心
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内容概要《前沿算法优化与多场景应用实践》围绕算法技术的创新与落地,系统性梳理了从底层理论到场景化落地的关键路径。在基础算法层,量子算法通过叠加态与纠缠态特性突破经典计算瓶颈,联邦学习结合差分隐私与模型聚合技术构建分布式安全框架,生成对抗网络(GAN)则通过生成器与判别器的动态博弈优化图像合成效果。与此同时,可解释性算法通过特征重要性分析与决策树可视化提升模型透明度,超参数调优策略则结合贝叶斯优化与
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任务说明:解析服务器内存和CPU信息。格式是无后缀的文本格式。将其转换为统一XML格式。源文件名:zmonitor.2017-04-06-14_28172.17.8.64saptmqas_cpu431CPUutilizationpercentage:1%172.17.8.95saptmprd_cpu426CPUutilizationpercentage:6%172.17.8.63saptmdev_
- HCIP-8 ospf静默接口,ospf树
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HCIP-8ospf静默接口,ospf树ospf静默接口当路由器的接口被配置为静默接口后,该接口可以生成LSA但是不再收发和处理OSPF报文。1.白名单模式配置。Silent-interfaceallUndoSilent-interfaceg0/0/02.黑名单模式配置。Silent-interfaceg0/0/0域内路由计算域内:OSPF的区域内。一、域内路由计算指的是单区域的路由计算,对于区域
- Android apk加固、加壳免费解决方案(包括dex文件,so文件加密)
山心湖
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文章目录概要整体加固流程前提文件准备真正的流程(关键过程)技术名词解释技术细节小结概要看到这篇文章,相信你肯定对apk加固有一定的了解,那就废话不多说,直接上流程。整体加固流程前提文件准备待加固的apk,例如app-old.apk(肯定都有)脱壳文件,例如shell.aar(后面介绍,该文件的作用)真正的流程(关键过程)解压待加固的app-old.apk到unzipApk文件夹中;解压脱壳文件sh
- 8086汇编学习之寄存器汇总
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- ideal自动生成类图的方法
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- 婚恋交友社交平台/红娘系统牵线真爱人士/轻型社交小程序(前端Uni-app、后端Thinkphp6管理,多端源码交付)
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系统概述婚恋交友系统包含婚恋版和交友版,正是基于前端Uni-app、后端Thinkphp6管理,且支持多端源码交付。该系统数据库采用mysql,客户移动端用uni-app开发,管理后台用TH6开发,支持微信公众号端、微信小程序端、H5端、PC端多端账号同步,还可快速打包生成APP。点击获取更多系统和源码演示!一、技术架构与安全方案技术选型前端:Uni-app+Vue3,实现H5/小程序/APP多端
- 你的手机就是制片厂!AI视频技术如何释放创作自由?
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今日,一则重磅消息引爆全球创作者圈层:开源视频模型Open-Sora2.0以20万美元成本实现商业级视频生成,性能直追耗费数百万美元的闭源巨头产品。这场技术平权运动,让影视工业化能力开始向个人创作者倾斜。突破创作壁垒每个人都是造梦师Open-Sora2.0的三大革新正在改写规则:720p/24FPS电影级输出:手机端3分钟生成流畅短片艺术风格矩阵:梵高画风、赛博朋克等20+滤镜一键切换多模态协作:
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为了满足日益增长的AI需求,我们精心打造了一站式大模型导航网站,旨在成为连接您与全球顶尖人工智能模型的桥梁。无论您是科研工作者、开发者还是对AI充满好奇的探索者,这里都有您所需。国内大模型精选通义千问——阿里巴巴集团倾力打造,提供强大的语言理解和生成能力。文心一言——百度出品,集自然语言处理之大成,助您洞悉智慧未来。豆包——抖音集团的创新成果,引领潮流趋势,让AI触手可及。元宝——腾讯科技的智慧结
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在人工智能生成内容(AIGC)重塑全球产业的当下,算力如同新能源一般,成为推动社会发展的核心动力。从ChatGPT与人类的精彩对话,到Midjourney创作出的精美绘画,每一次AI能力的重大突破,背后都离不开海量计算资源的有力支撑。而云算力,这种借助互联网按需分配的计算服务,正以“数字能源”的崭新姿态,成为企业以低成本拥抱智能化的关键所在。它不仅为技术创新提供了强大动力,更在悄然改变着全球产业的
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- C# 工程release模式下怎么进行debug调试
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简单来说:Properties--Build--Advanced按钮--DebugInfo--将none替换成full,这样就可以生成pdb文件,用于Release下调试原因:主要是Debug,程序使用完整的符号调试信息进行编译,而不进行优化。而Release,对代码进行优化,优化使调试复杂化,因为源代码和生成的指令之间的关系更复杂。参考文章:https://docs.microsoft.com/
- 自动化测试框架构建规范
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- 【AI】【AIGC】深入探讨AIGC检测率:优化策略与合规标准的实践与思考
丶2136
AI#AIGC人工智能AIGC
引言在数字化时代,人工智能生成内容(AIGC)在各个领域的应用日益广泛,尤其是在学术、媒体、创作等行业中。随着AI技术的飞速发展,AIGC也给原创性和学术诚信带来了挑战。AIGC检测率,作为衡量内容原创性和学术诚信的重要指标,已经成为许多组织和学术机构关注的焦点。本文将深入探讨AIGC检测率的概念、常用检测工具、优化策略、以及在不同场景下的合规标准。目录引言1.AIGC检测率的概念2.常用的AIG
- RAG优化:Python从零实现强化学习RL增强
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大家好,欢迎来到今天的“AI相亲大会”!今天的主角是我们的老朋友——RAG(检索增强生成),以及它的新搭档——RL(强化学习)。这两位AI界的“单身贵族”即将在Python的舞台上展开一场精彩的“相亲”之旅。我们将从零开始编写所有代码,包括RL算法,不使用任何RAG框架。通过自建的RL奖励系统来提升RAG,将查询的检索质量提高到84%。当RAG遇上RL:一场“双向奔赴”的优化之旅那么,当RAG遇上
- 智能算法安全优化与多领域应用实践
智能计算研究中心
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内容概要在智能算法快速渗透产业核心场景的背景下,安全优化与多领域协同应用成为技术落地的关键命题。当前研究聚焦于构建算法全生命周期的安全防护体系,通过联邦学习实现数据隐私保护与跨机构协作的平衡,借助可解释性算法增强医疗影像分析、金融风控等场景的模型透明度。同时,生成对抗网络在自动驾驶感知系统优化与数据增强中的应用,需同步解决对抗攻击防御与生成样本可信度验证问题。技术实践中,特征工程与超参数优化直接影
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以下是国内主要大模型的对比及其特点总结(截至2024年6月),按技术路线和应用场景分类:一、通用大模型1.百度·文心一言(ERNIEBot)技术架构:基于ERNIE4.0,千亿参数,多任务统一学习框架特点:多模态能力突出(文本、图像、视频生成)中文理解强,支持古文、成语等复杂语义企业级工具链完善(ERNIESDK)应用场景:营销文案、设计辅助、企业知识库2.阿里云·通义千问(Qwen)技术架构:M
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- AI诗歌写作平台:AnKo智能创作的诗歌之光!
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AI诗歌写作平台:AnKo智能创作的诗歌之光!AI诗歌写作平台,AnKo,作为一款领先的AI创作工具,正在改变诗歌写作方式。AI诗歌写作平台让创作者体验智能灵感,AnKo提供高效便捷的诗歌生成。随着AI诗歌写作平台的进步,AnKo成为诗人们的得力助手!AI诗歌写作平台:触手可及AI诗歌写作平台,AnKo,通过智能算法分析诗歌结构,让创作者更轻松获取灵感。AI诗歌写作平台的多模型AI聚合能力,使An
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登录校验1、JWT令牌技术1.1JWT令牌介绍1.2Java代码生成与校验JWT令牌2、Filter过滤器2.1Filter过滤器的简单实现2.2配置拦截路径2.3Filter接口中的三个方法:2.4Filter过滤器登录校验2.5过滤器链3、Interceptor拦截器3.1拦截器(Interceptor)的简单实现3.2配置拦截路径3.3拦截器中的三个方法2.4Interceptor拦截器登录
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二狗哈
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SSAO(ScreenSpaceAmbientOcclusion):屏幕空间环境光遮蔽是一种实时计算环境光遮蔽的技术。它通过在屏幕空间内模拟环境光的散射和遮蔽,生成更真实的阴影效果。SSAO是一种效率较高的技术,通常用于实时渲染,如游戏和Web应用程序。后处理先理解一个概念:后处理后处理(Post-processing)是指在3D场景的渲染过程完成之后,对生成的2D图像进行额外处理的过程。这种处理
- Java 贪吃蛇游戏
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这段Java代码实现了一个经典的贪吃蛇游戏。玩家可以使用键盘的上下左右箭头键控制蛇的移动方向,蛇会在游戏面板中移动并尝试吃掉随机生成的食物。每吃掉一个食物,蛇的身体会变长,玩家的得分也会增加。如果蛇撞到自己的身体或者撞到游戏面板的边界,游戏就会结束。类和方法详细说明类定义javapublicclassSnakeGameextendsJPanelimplementsActionListener{Sn
- hadoop集群常用shell脚本
Hi Xiu Hui
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1.群发脚本XSync(xsync)#!/bin/bash#1获取参数,如果不够直接退出pcount=$#if((pcount==0));thenechonoargs;exit;fi#2获取文件名称p1=$1fname=`basename$p1`echofname=$fname#3获取上级目录到绝对路径pdir=`cd-P$(dirname$p1);pwd`echopdir=$pdir#4获取当前
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- 各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
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在.net mvc5中,在执行某一操作的时候,出现了如下错误:
各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
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&
- Java 对象大小的计算
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Java对象的大小
如何计算一个对象的大小呢?
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- JVM 不稳定参数
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-XX 参数被称为不稳定参数,之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异,使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下,如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
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1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
2.思路:将用户的信息保存为cookie
每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
- centos7 安装后失去win7的引导记录
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1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" {
- Oracle 10g 官方中文安装帮助文档以及Oracle官方中文教程文档下载
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- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
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我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
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G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
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- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
一:字符函数:
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- Mockito异常测试实例
bijian1013
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Mockito异常测试实例:
package com.bijian.study;
import static org.mockito.Mockito.mock;
import static org.mockito.Mockito.when;
import org.junit.Assert;
import org.junit.Test;
import org.mockito.
- GA与量子恒道统计
Bill_chen
JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
bit1129
linux命令
Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
top - 21:22:04 up 1 day, 23:49, 1 user, load average: 1.10, 1.66, 1.99
Tasks: 202 total, 4 running, 198 sl
- spring四种依赖注入方式
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spring
平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
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angular.injector
描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
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public class PC {
/**
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* 同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待。
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- 使用Struts2.2.1配置
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Struts2.2.1 需要如下 jar包: commons-fileupload-1.2.1.jar commons-io-1.3.2.jar commons-logging-1.0.4.jar freemarker-2.3.16.jar javassist-3.7.ga.jar ognl-3.0.jar spring.jar
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- [职业与教育]青春之歌
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每个人都有自己的青春之歌............但是我要说的却不是青春...
大家如果在自己的职业生涯没有给自己以后创业留一点点机会,仅仅凭学历和人脉关系,是难以在竞争激烈的市场中生存下去的....
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在oracle连接(join)中使用using关键字
34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
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NIO服务端代码:
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- C语言学习homework1
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0、 课堂练习做完
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- select in order by , mysql排序
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If i select like this:
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- 页面校验-新建项目
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- Ehcache(02)——ehcache.xml简介
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ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的,更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
- junit 4.11中三个新功能
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junit 4.11中两个新增的功能,首先是注解中可以参数化,比如
import static org.junit.Assert.assertEquals;
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Mac 在国外很受欢迎,尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解,毕竟 Mac 设计美观,简单好用,没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢?从个人使用经验来看我想有下面几个原因:
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这一点太重要了,尤其是对开发人员,至少对于我来说很重要,这意味着Unix 下一堆好用的工具都可以随手捡到。如果你是个 wi
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位运算
一. 位操作基础,用一张表描述位操作符的应用规则并详细解释。
二. 常用位操作小技巧,有判断奇偶、交换两数、变换符号、求绝对值。
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&n
- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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好吧,weblogic的问题确实……
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- tomcat7性能调优(01)
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Tomcat优化: 1、最大连接数最大线程等设置
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javaDAO设计模式bean领域模型
O/R Mapping 是 Object Relational Mapping(对象关系映射)的缩写。通俗点讲,就是将对象与关系数据库绑定,用对象来表示关系数据。在O/R Mapping的世界里,有两个基本的也是重要的东东需要了解,即VO,PO。
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