对话情感识别第27页

chatGPT底层原理是什么，为什么chatGPT效果这么好？三万字长文深度剖析-中

三万字长文深度剖析-下神经网络那么我们用于图像识别等任务的模型是如何工作的呢？目前最流行且最成功的方法是使用神经网络。神经网络在20世纪40年代就发明了——其形式与现

会写代码的孙悟空·2025-01-28 03:09

python识别复杂验证码2020_python 验证码识别示例（二）复杂验证码识别

在这篇博文中手把手教你如何去分割验证，然后进行识别。

y921112y921112·2025-01-28 02:01

深度学习之基于Django+YOLOv5商标识别

然而，传统的商标识别方法往往依赖于人工审查，效率低下且容易出错。随着深度学习技术的不断发展，尤其是目标检测领域的进步，自动化、高精度的商标识别成为可能。本项目旨在利用DjangoWeb框架和YOLO

Q1744828575·2025-01-28 01:57

AI Agent（智能体）技术白皮书（Google，2024）

1引言1.1人类的先验知识与工具的使用人类很很好地处理复杂和微妙的模式识别任务。

花生糖@·2025-01-28 00:22

【llm对话系统】大模型RAG之基本逻辑

大模型RAG之基本逻辑：让LLM更精准地回答你的问题（降低幻觉）你是否遇到过这样的情况：当你向LLM提问时，它可能会给出一些“一本正经胡说八道”的答案，或者无法回答一些特定领域的专业问题？为了解决这个问题，RAG(Retrieval-AugmentedGeneration，检索增强生成)技术应运而生。RAG将检索(Retrieval)和生成(Generation)结合起来，让LLM在回答问题时，能

kakaZhui·2025-01-28 00:18

【llm对话系统】基于llm的实时多轮对话如何做kv cache

问题分析用户流式输入，同步KVCache轮次切换，context动态新增如何同步进行KVCache整体方案随着用户输入新的信息，context会动态增长。为了提高LLM的响应速度和效率，我们通常会使用KVCache来存储context的向量表示，以便快速检索相关信息。当context动态新增时，我们需要同步更新KVCache，以下是几种常见的方法：1.实时计算:原理:每当context新增内容时，

kakaZhui·2025-01-28 00:48

【llm对话系统】RL强化学习的技术演进与RLHF

一、强化学习基础知识强化学习(ReinforcementLearning,RL)是一种机器学习方法，它通过智能体(Agent)与环境(Environment)的交互来学习如何行动以最大化累积奖励(Reward)。1.核心概念:智能体(Agent):做出决策并采取行动的学习者。环境(Environment):智能体所处的外部世界，对智能体的行动做出反应。状态(State,S):对环境当前情况的描述。

kakaZhui·2025-01-28 00:47

解决elementui的dialog对话框过高会被拖动的bug

在使用elementUI过程中，当dialog对话元素过多长处浏览器高度是，点击标题就会跳成如下图这样，上方会被遮挡且无法拖动上去：解决方法是通过设置css固定top及left禁止拖动，核心css代码：

_best·2025-01-28 00:47

el-dialog内容大于高度时可滑动

el-dialog内容大于高度时可滑动在ElementUI中，当el-dialog对话框的内容高度超过其可视区域时，默认情况下并不会自动出现滚动条。

大叔是90后大叔·2025-01-28 00:44

【llm对话系统】Gradio快问快答

从问题出发1.gr.Textbox如何显示一个默认文本``pythonimportgradioasgrdefgreet(name):return"Hello"+name+“!”demo=gr.Interface(fn=greet,inputs=gr.Textbox(value=“请输入你的名字”,label=“姓名”),outputs=“text”)demo.launch()###2.如何隐藏一个

kakaZhui·2025-01-27 23:43

Python 录音转文字

importspeech_recognitionassr#创建语音识别器r=sr.Recognizer()#从录音文件读取音频withsr.AudioFile('audio_file.wav')assource

@小张不嚣张·2025-01-27 23:43

python实现语音转文本

1.介绍本文将介绍Python调用第三方语音识别API实现语音转文本的方法,这里使用到的是百度语音识别API.学习到如何使用该API后,你可以在你的项目中添加语音转文本的功能.文章创作不易,期待你的与⭐

一只程序猿子·2025-01-27 23:11

Unreal Engine 4 语音识别插件：Sphinx-UE4

UnrealEngine4语音识别插件：Sphinx-UE4sphinx-ue4AspeechrecognitionpluginforUnrealEngine4.ThisisessentiallyaportofPocketsphinx

林泽炯·2025-01-27 23:38

Sphinx-UE4 语音识别插件使用教程

Sphinx-UE4语音识别插件使用教程sphinx-ue4AspeechrecognitionpluginforUnrealEngine4.ThisisessentiallyaportofPocketsphinx

嵇子高Quintessa·2025-01-27 23:38

【UE插件】Sphinx关键词语音识别

视频教程：UnrealEngine-SpeechRecognition-FreePluginhttps://www.youtube.com/watch?v=KBcXNnSdWog&t=622s官方教程：Sphinx:SpeechRecognitionPlugin|UnrealEngineCommunityWikihttps://unrealcommunity.wiki/speech-recogni

我的巨剑能轻松搅动潮汐·2025-01-27 22:04

Crawl4AI 人工智能自动采集数据

它智能识别网页内容，并将数据转换为易于处理的格式，功能全面且操作简便。定位：开源AI工具Crawl，简化数据爬取和分析，助力高效提取网站定价信息。

葡萄爱·2025-01-27 21:56

pytorch 手写数字识别

importnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimportstructimporttorch.optimasoptimfromPILimportImagefrommatplotlibimportpyplotaspltclassNet(nn.Module):def__init__(self):super

CrxzYia·2025-01-27 20:54

openmv模块学习笔记：openmv瞳孔识别代码详细解析

#瞳孔识别例程##这个例子展示了如何找到图像中的眼睛后的瞳孔（瞳孔检测）。该脚本使用#find_eyes函数来确定应该包含瞳孔的roi的中心点。它通过基本上找到瞳孔#中心的眼睛最黑暗的区域的中心。

DIY机器人工房·2025-01-27 18:39

芯片的低语，世界的律动

当程序代码被镌刻进微小的芯片时，它不只是冷冰冰的逻辑指令，而是一段与物理世界对话的诗篇。在这方寸之间，电流跳跃，算法飞扬，它们共同奏响了技术与生活的协奏曲。

看，是大狗·2025-01-27 17:30

《自动控制原理》实验报告：线性系统的根轨迹分析

实验的具体步骤包括：识别零极点的位置、标注系统开环传递函数中所有极点和零点的具体位置、在实轴上绘制根轨迹、确定根轨迹的起始点和终止点、分析根轨迹的对称性、确定渐近线的位置和数量、绘制根轨迹

戒了9·2025-01-27 17:28

py之调用百度api实现人脸检测是和识别

importrequestsimportbase64importjsonimportosimportsslprint(ssl.OPENSSL_VERSION)print(ssl._ssl.__file__)classCbaiduUnit(object):def__init__(self):#self.AK="bf7BKUMl28G66PZ2HIGIfrTq"#self.SK="tDjlbO6B95

我不是程序员~~~~·2025-01-27 17:27

华北电力大学编译技术课程设计实验报告+代码

一、课程设计(综合实验)的目的与要求通过设计、编写和调试词法分析程序，了解词法扫描器的组成结构、不同种类单词的识别方法，掌握由单词的词法规则出发，利用程序实现词法扫描器的方法。

aabc20·2025-01-27 16:56

正则表达式在QT开发中的应用

一.正则表达式在QT开发中的使用：1.模式匹配与验证：正则表达式最基本的作用就是进行模式匹配，它可以用来查找、识别或验证一个字符串是否符合某个特定的模式。

AI+程序员在路上·2025-01-27 16:19

软件工程项目的研发流程优化

流程拆解执行手册环节作用指导需求分析1.明确项目目标2.定义系统功能3.识别潜在问题4.建立规格说明5.促进沟通协作6.支持变更管理7.保障项目成功1.集思广益：研发团队中不同职能的人员共同参与分析讨论

·2025-01-27 13:58

手把手教会你如何通过ChatGPT API实现上下文对话

不过ChatGPT的API都是无状态的，没有对话管理的功能。你调用API发送一个问题(prompt)给ChatGPT，它就根据你发送的问题返回一个结果(completion)。

·2025-01-27 13:28

基于OpenCV的答题卡识别系统（附全部源码）

本项目基于Python和OpenCV图像处理库，在Windows平台下开发了一个答题卡识别系统。系统运用精巧的计算机视觉算法，实现了批量识别答题卡并将信息导出至Excel表格的功能。

Dong__ZW·2025-01-27 12:54

基于 PyTorch 的深度学习模型开发实战

个人主页：一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注引言深度学习已广泛应用于图像识别、自然语言处理、自动驾驶等领域，凭借其强大的特征学习能力，成为人工智能的核心技术之一。

一ge科研小菜鸡·2025-01-27 10:47

CVPR 2024 人脸方向总汇（人脸识别、头像重建、人脸合成和3D头像等）

1、Face(人脸)UnsupervisedGazeRepresentationLearningfromMulti-viewFaceImagesToonerGAN:ReinforcingGANsforObfuscatingAutomatedFacialIndexingPairDETR:JointDetectionandAssociationofHumanBodiesandFacesNeuralIm

点云SLAM·2025-01-27 09:06

数字人+虚拟展厅：开启互动展览新篇章！

这些数字人不仅在外形上栩栩如生，还能通过自然语言处理、语音识别与合成等技术实现与人类的实时交互，模拟出真实的人际对话和情感表达。展厅应用的优势增强互动性：数字人作为展厅的虚

jimumeta·2025-01-27 08:34

计算机cpu的字母,买电脑如何识别CPU后面数字和字母的含义？不被忽悠呢？

发此贴的目的，希望大家在买电脑的时间，不要单纯只看I3/I5/I7，同一个系列也分很多，价格都不一样，所以希望对你们有用.CPU不同型号，跟的数字和字母也都一样，价格性能也都不一样，比如说都是I3的,I34030M和I34030U，那就是天壤之别了,买电脑的价格也就好商量了.下面我用I7举例吧，I3和I5等下水军又要说我电脑配置低了.(好吧我就用的I34030U，比手机快了点点而已)前面酷睿和in

啊哔哔·2025-01-27 07:56

深入了解浏览器的 Performance 标签：性能分析与优化指南

它帮助开发者识别网页的性能瓶颈，并通过一些分析数据来优化网页的加载速度、响应时间和用户体验。

haughtyAndAnd·2025-01-27 04:05

什么是 Tree Shaking？

导入导出标记：export和import声明使打包工具能够精确识别依赖关系。//utils.jsexportfunctionusedFunction(){console.log("Iamused!")

haughtyAndAnd·2025-01-27 04:35

将simpletex 识别的公式复制到ppt 中

1）点击复制MathML(word)2）右击粘贴到任意word中3）将word公式粘到office(2019)的ppt中线上识别链接：SimpleTex-Snip&Get!

Wang Niewei·2025-01-27 04:04

java swing 实现打开文件,java swing Dialog

目录javaswing实现打开文件javaswing实现读取excel文件jxl.jarpoi.jarjavaswingDialogJavaSwing图形界面开发（目录）JOptionPane提供的标准对话框类型分为以下几种

ZhangJiQun&MXP·2025-01-27 03:31

对话小羊驼vicuna

文章目录1.gpu租用2.公网网盘存储实例/数据3.登录实例4.预训练模型下载5.llama、alpaca、vicuna的前世今生6.对话Vicuna（1）llama-2-7b-hf（2）vicuna-

Always_Shine·2025-01-27 01:44

如何使用Llama-2-7b-chat-hf模型进行对话生成

如何使用Llama-2-7b-chat-hf模型进行对话生成Llama-2-7b-chat-hf项目地址:https://gitcode.com/mirrors/NousResearch/Llama-2

娄泳含·2025-01-27 00:36

探索Llama Recipes：Meta Llama模型的实用示例库

LlamaRecipes：MetaLlama模型的实用示例库去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在机器学习和自然语言处理的世界中，MetaLlama模型是一颗璀璨的新星，以其强大的对话理解和生成能力而受到广泛关注

郁英忆·2025-01-27 00:05

安宝特方案 | AR化身为“拣货员”，引领高效物流服务发展

通过实时库存追踪、视觉拣选、AI识别平台辅助三个关键方面，增强现实（AR）技术正建立一个高效、智能、安全的新发展动态。

安宝特AR·2025-01-26 22:24

JavsScript牛客网华为机试(11-20)题解

牛客网华为机试题解JavaScript版本华为机试第11-20题解答（js）11.数字颠倒12.字符串反转13.句子逆序14.字符串排序15.求int型数据在内存中存储时1的个数16.购物单17.坐标移动18.识别有效的

萌神7号·2025-01-26 21:46

windows基于face_recognition实现人脸识别

环境搭建pipinstallopencv-python--user-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplepipinstallopencv-contrib-python--user-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplepipinstallcmake--user-ihttps://pypi.tuna.tsing

Python小萝卜·2025-01-26 21:42

一种高胜率的交易系统：均值回归交易策略

均值回归的方程定义在量化交易和统计学中，均值回归方程可以帮助投资者识别价格偏离均值的机会，并据此制定交易策略。通过识别价格过度偏离均值的情况，来预测价格可能的回调方向，从而捕捉交易机会。这种策略

·2025-01-26 21:14

简要说一下关于实现整个深度学习项目的流程

我们以识别生物信号为例子，其他类似与图像、文本和目标/故障检测的同样适用1.信号预处理；首先要将得到的生物信号进去噪音去除，另外所有的生物信号由于采样时间不同可能长度并不一样，这时候你需要统一长度。

懒大王12138·2025-01-26 21:11

基于dlib/face recognition人脸识别推拉流实现

目录一.环境搭建二.推拉流代码三.人脸检测推拉流一.环境搭建1.下载RTSP服务器MediaMTX与FFmpegFFmpeg是一款功能强大的开源多媒体处理工具，而MediaMTX则是一个轻量级的流媒体服务器。两者结合，可以实现将本地视频或者实时摄像头画面推送到RTSP流，从而实现视频直播、监控等功能。FFmpeg:负责将本地视频或实时摄像头画面编码成RTSP流所需要的格式，并发送给MediaMTX

#北极星star·2025-01-26 20:06

python 语音识别

在python中训练一个语音识别系统主要需要以下几个步骤：-语料库准备-数据预处理-特征提取-训练模型第一部分：语料库的准备什么是语料库？语料库长什么样？

柚梓sir·2025-01-26 19:01

剥离情绪的内耗

情绪的内耗，指的是我们内心对于某些情绪的过度反应、反复纠结，或者对情感的压抑所产生的心理消耗。这种内耗通常会让我们感到疲惫、焦虑、无力，甚至影响到我们的行为和决策。

匹马夕阳·2025-01-26 19:27

机位：解锁摄影视角的多维度密码

目录一、机位的构成要素（一）高度维度（二）角度维度（三）距离维度二、移动机位的魅力（一）推镜头（二）拉镜头（三）摇镜头（四）移镜头三、选择机位的考量因素（一）拍摄主题（二）拍摄场景（三）想要传达的情感四

长安er·2025-01-26 18:23

python 利用 ddddocr包 ocr识别图片码

ddddocr是一个轻量级的OCR（光学字符识别）库，适用于识别图片中的文字，包括验证码等图像文本。

风_流沙·2025-01-26 17:14

拉曼光谱增强技术，农药“指纹图谱“数据库？

构建拉曼光谱增强技术与农药"指纹图谱"数据库是农药成分快速检测领域的前沿方向，其核心在于通过纳米材料增强效应和人工智能算法解析，实现对农药分子的高灵敏度、高特异性识别。

百态老人·2025-01-26 16:08

目标检测算法以及常用库概述

目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录：YOLO有效改进系列及项目实战目录包含卷积，主干注意力，检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLO基础解析+创新改进+实战案例目标检测是在图像中发现并识别物体的过程

YOLO大师·2025-01-26 16:36

只为梦惜晨·2025-01-26 15:58

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