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  • Meta 重金抢人,明星云集就能复制 DeepSeek 的成功吗?
    Meta 重金抢人,明星云集就能复制 DeepSeek 的成功吗?
    最近AI圈最大的新闻,大约就是Meta扎克伯格亲自出手、重金招人的消息了。根据公开信息,如今在小扎亲自出手的推动下,Meta已经组建起一支堪称豪华的AI战队。核心领导团队方面,包括前ScaleAI创始人AlexandrWang(现任Meta首席AI官)、前GitHubCEONatFriedman,以及SafeSuperintelligence联合创始人DanielGross,三人共同执掌MetaSuperintelligenceLabs的战略与节奏
    人工智能 . 科技周边 757 2025-07-18 15:22:01
  • 关于优化IDS入侵检测系统告警误报的措施
    关于优化IDS入侵检测系统告警误报的措施
    由于网络环境的复杂性和数据的海量性,多数安全产品都面临着误报率较高的问题,这些不可避免的误报不仅会消耗一定的资源和时间进行处理,还会降低安全分析人员对告警的铭感度,分散其处理真正安全威胁的精力。
    人工智能 . 科技周边 989 2025-07-18 15:10:59
  • PVT:引入金字塔结构的视觉 Transformer
    PVT:引入金字塔结构的视觉 Transformer
    本文介绍用Paddle实现PVT模型,其引入金字塔结构实现多层级特征输出,能高效处理高分辨率图像。基于ViT模型修改相关模块,构建了不同规格模型,并测试前向计算,验证了模型精度与官方预训练模型一致。
    人工智能 . 科技周边 225 2025-07-18 15:01:44
  • 如何用豆包AI自动生成Excel公式 快速提升表格处理效率的AI技巧
    如何用豆包AI自动生成Excel公式 快速提升表格处理效率的AI技巧
    豆包AI虽不直接嵌入Excel,但可通过自然语言理解与公式生成辅助编写Excel公式。1.用自然语言描述需求,如“统计A列中大于100的单元格数量”,豆包AI会生成对应公式;2.可粘贴复杂公式让AI解释含义,帮助理解与学习;3.提供现有公式的优化建议,如减少嵌套、提升性能;4.利用AI提供的模板式结构快速搭建常用公式,如动态排名公式。借助这些功能可显著提升Excel处理效率。
    人工智能 . 科技周边 788 2025-07-18 14:56:01
  • IC-CONV:使用高效空洞搜索的 Inception 卷积
    IC-CONV:使用高效空洞搜索的 Inception 卷积
    本文介绍了基于Paddle实现Inception Conv及魔改版ResNet的过程。Inception Conv通过并联不同空洞卷积并拼接结果构成,魔改版ResNet将主干3x3标准卷积替换为Inception Conv。文中展示了模型搭建、测试细节,包括结构总览、参数量等,验证其在ILSVRC2012数据集上的精度,top1准确率达77.16%,top5达93.48%。
    人工智能 . 科技周边 1063 2025-07-18 14:53:24
  • 利用AI语言转视频打造“0剪辑0配音”的内容输出系统
    利用AI语言转视频打造“0剪辑0配音”的内容输出系统
    想快速做内容又不想剪辑配音,关键在于搭建一套从文案生成到视频输出的自动化流程。第一步:选对可对接的AI语言模型和视频生成工具,如GPT系或通义千问搭配Pika、Runway,或国内用文心一言+度加剪辑,确保输出格式匹配。第二步:设计可复用模板结构,包含3秒开场吸引、分点讲解、互动结尾,提升效率与风格统一。第三步:优化AI输出,使用口语化提示词、分段控制字数、添加语气指令,提升视频自然度。最后一步:设置自动化流程,通过Zapier或IFFT串联任务流,实现自动触发、生成与发布,真正达成“0剪辑0配
    人工智能 . 科技周边 900 2025-07-18 14:53:01
  • 从零开始,搭建基于PaddlePaddle图像分割模型的Web应用
    从零开始,搭建基于PaddlePaddle图像分割模型的Web应用
    本项目介绍如何从零开始搭建一个基于PaddlePaddle的图像分割模型的Web应用。模型将以PaddleSeg训练的模型为例,以此讲解Paddle模型在Web上的一种应用方式。
    人工智能 . 科技周边 592 2025-07-18 14:52:19
  • 浅析 Swin Transformer
    浅析 Swin Transformer
    本文围绕Swin Transformer展开,介绍其作为通用视觉骨干网,采用层次化结构与移位窗口机制提升效率。解读其解决CV挑战的创新点,展示代码构造,包括MLP、窗口划分合并、注意力机制等模块,还给出模型定义、大小及在Cifar10上的训练情况,指出其收敛较慢。
    人工智能 . 科技周边 938 2025-07-18 14:46:50
  • AI语言转视频工具如何识别情绪并匹配视觉素材?
    AI语言转视频工具如何识别情绪并匹配视觉素材?
    AI语言转视频工具能生成带有情绪的视频内容,是因为它不仅能读取文字,还能通过自然语言处理、情感分析和多媒体匹配技术理解情绪并转化为视觉表达。其工作流程分为三个步骤:首先进行情感识别,利用NLP模型分析文本的情绪倾向,识别关键词、判断语境,并评估语气强度;其次进行视觉匹配,将识别出的情绪转化为颜色搭配、背景音乐、画面风格与动作等具体视觉元素;最后在实际应用中需注意避免歧义词干扰、控制情绪混合度,并通过手动微调提升视频质量。
    人工智能 . 科技周边 778 2025-07-18 14:44:02
  • 飞桨模型在地平线开发板部署
    飞桨模型在地平线开发板部署
    国产深度学习框架paddlepaddle与国产世界首款AI芯片,未能形成有效的通路,非常让人遗憾。在海思缺货的今天,地平线旭日系列是很好的替代品,此项目讲述如何实现飞桨模型在地平线开发板的部署!
    人工智能 . 科技周边 463 2025-07-18 14:42:35
  • 从零实践基于PaddleGAN的反向学习分割数据生成遥感图像生成
    从零实践基于PaddleGAN的反向学习分割数据生成遥感图像生成
    本文介绍利用PaddleGAN的Pix2pix模型生成遥感图像的方法。先介绍PaddleGAN及WHDLD数据集,再说明数据集准备与处理步骤,接着讲解用pix2pix模型训练的配置、过程,最后阐述预测及结果展示,实现了通过绘制标签生成对应遥感图像,解决数据不足问题。
    人工智能 . 科技周边 489 2025-07-18 14:38:16
  • 基于Paddle2.0实现视频分类模型GSM
    基于Paddle2.0实现视频分类模型GSM
    本文复现了CVPR 2020的GSM视频分类模型,用Paddle2.0在Diving48数据集实现。该模型通过分解3D卷积核实现时空域视频理解,参数量小。项目处理了数据集,将视频转帧、生成训练测试文件,经训练测试,最佳模型在测试集准确率达0.223。
    人工智能 . 科技周边 524 2025-07-18 14:35:00
  • 用豆包AI生成Python网络请求代码
    用豆包AI生成Python网络请求代码
    要让豆包AI生成Python网络请求代码,需明确以下几点:1.请求类型(如GET或POST);2.目标URL;3.是否需要headers(如User-Agent或Token);4.是否传递参数或JSON数据;5.是否处理返回结果。此外,建议在提问时说明是否需要异常处理、超时机制等额外功能。例如,可按如下格式提问:“请帮我写一个Python使用requests发起POST请求的例子,目标地址是https://api.example.com/login,需要带上用户名和密码的JSON数据,并设置Co
    人工智能 . 科技周边 989 2025-07-18 14:33:01
  • 人脸关键点检测模型-MTCNN
    人脸关键点检测模型-MTCNN
    本文介绍了基于PaddlePaddle实现的MTCNN多任务卷积神经网络项目,该模型含P-Net、R-Net、O-Net三层结构,可检测人脸区域及关键点。说明环境要求、文件功能,详述数据集下载与放置,训练需分三步依次训练PNet、RNet、ONet模型,每步依赖上一步结果,还提及预测方法及参考资料。
    人工智能 . 科技周边 208 2025-07-18 14:32:22
  • 近端策略优化PPO-算法简析-paddle2.0
    近端策略优化PPO-算法简析-paddle2.0
    本文介绍了PPO算法及其实践。PPO是对策略梯度的改进,通过重要性采样将在线学习转为离线学习,能重复利用数据提升效率,PPO2通过clip限制偏差。文中还给出了基于MountainCar-v0环境的PPO实现代码,包括网络结构、数据处理和更新流程,最后展示了训练过程与效果。
    人工智能 . 科技周边 752 2025-07-18 14:28:26

PHP讨论组

组员:3305人话题:1500

PHP一种被广泛应用的开放源代码的多用途脚本语言,和其他技术相比,php本身开源免费; 可以将程序嵌入于HTML中去执行, 执行效率比完全生成htmL标记的CGI要高许多,它运行在服务器端,消耗的系统资源相当少,具有跨平台强、效率高的特性,而且php支持几乎所有流行的数据库以及操作系统,最重要的是

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