如标题一样,Thiago2 是一款集成式AI换脸软件(TPO AI.ROSTO),需要与Autodesk Flame结合使用,从demo来看完成度还是很高的,算是一种完全GUI版的DeepFaceLab AI换脸工具,但不知道具体实际使用起来会怎样. 视频链接:https://www.deepfacelabs.com/read-76-1.html 不过据DeepFaceLab作者来看就是另外一回事,在不可描述的油管视频网站上,DeepFaceLab作者提出了不同的意见: 翻译一下就是:“这个工具…

zwPython,字王集成式python开发平台,比pythonXY更强大.更方便. 更强大,内置opencv.cuda/opencl.NLTK自然语言.pygame游戏设计等多个重量级模块库. 更方便,绿色设计,无需安装,解压即可直接使用,可解压到U盘,作为便携式随身开发平台. zwPython主要应用领域: 图像处理,内置PIL.matplotlib等模块 字体设计,fonttools模块 游戏设计,支持pygame Oepncv视觉/人脸识别 机器学习,支持scikit-learn.The…

CI-持续集成(1)-软件工业“流水线”概述 1   概述 持续集成(Continuous integration)是一种软件开发实践,即团队开发成员经常集成它们的工作,通过每个成员每天至少集成一次,也就意味着每天可能会发生多次集成.每次集成都通过自动化的构建(包括编译,发布,自动化测试)来验证,从而尽早地发现集成错误 [1]. 持续集成 相当于将传统工业的 流水线 作业的思想应用到现代的 软件工业 中来.不同之处在于,工业流水线 最终出来的是一个一个的产品复制体,但是 软件流水线 最终出来的是…

论文提出增量式少样本目标检测算法ONCE,与主流的少样本目标检测算法不太一样,目前很多性能高的方法大都基于比对的方式进行有目标的检测,并且需要大量的数据进行模型训练再应用到新类中,要检测所有的类别则需要全部进行比对,十分耗时.而论文是增量式添加类别到模型,以常规的推理形式直接检测,十分高效且数据需求十分低,虽然最终的性能有点难看,但是这个思路还是可以有很多工作可以补的   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Incremental Few-Shot Object Detection 论文地…

Relevant Readable Links Name Interesting topic Comment Edwin Chen 非参贝叶斯   徐亦达老板 Dirichlet Process 学习目标:Dirichlet Process, HDP, HDP-HMM, IBP, CRM Alex Kendall Geometry and Uncertainty in Deep Learning for Computer Vision 语义分割 colah's blog Feature Visu…

2018 年是见证「奇迹」的一年.AI 从多年的热门话题中开始走下神坛,逐渐深入到了各个行业,加速经济结构优化及行业智慧化升级,AI 已不再是难以企及的神话而是可触摸的美好未来. 政策支持加上资本推动,无论是从新兴行业还是传统行业都出现了人工智能方面的布局者和佼佼者,智慧教育.移动社交.智能语音.智慧客服.传统媒体等行业都在突破技术上和流程上的难点和困惑. 11 月 23 日,一场由七牛云主办主题为「AI 产业技术的渗透与融合」的 NIUDAY 小牛汇共享日将在北京举行.会上,将邀请众多行业内知…

我这里说的AI,并不是人工智能(Artificial Intelligence),只是Adobe illustrator.旁边有做设计的朋友,在他的指引下,对这个工具还颇感兴趣.就先下载个工具,闲暇时候拿它娱乐娱乐.破解是个大事,之前尝试破解过一次,没有成功,这次朋友帮忙找到了更容易的方法,我就记录下来,分享一下.(我这里说的是mac版本-) 一.Adobe Creative Cloud 得保证电脑上已经安装了这个,如果没有的话,先去 Adobe官网 下载.然后下载 Adobe illustra…

7月11日,武汉城市峰会期间,武汉.枣阳.荆门等多个城市发布了同阿里巴巴的最新合作.这些合作包括用人工智能改善武汉交通拥堵.降低枣阳黄桃种植成本.提升荆门城市治理和市民服务水平等.阿里云.蚂蚁金服.高德.阿里健康等阿里经济体生态参与其中,阿里巴巴以一站式政务服务的模式支持湖北数字经济发展. 此外,中国首批创新试点企业葛洲坝集团.中国100家最具公信力三甲医院武汉中心医院.湖北的科技创新企业古奥基因也公布了同阿里云的合作.由于具备领先的数字技术和强大的商业平台,阿里巴巴对区域经济的加速效应愈发明显…

测试用例 人工智能 (AI) 测试 或者说是 算法测试,主要做的有三件事. 收集测试数据 思考需要什么样的测试数据,测试数据的标注 跑测试数据 编写测试脚本批量运行 查看数据结果 统计正确和错误的个数,查看错误的数据中是否有共同特征等 而编写测试用例,主要是围绕数据来进行.为更好的设计测试用例,首先需要了解一些项目的情况.这些东西如果在<需求文档>中就有描述是最好的.如果没有需要找算法工程师沟通了解. 测试用例的思考点 - 项目落地实际使用场景,根据场景思考真实的数据情况,倒推进行测试数据收集…

人工智能测试 什么是人工智能,人工智能是怎么测试的.可能是大家一开始最想了解的.大家看图中关于人工智能的定义.通俗点来说呢,就是 让机器实现原来只有人类才能完成的任务:比如看懂照片,听懂说话,思考等等.很多人测试的同学会问,那人工智能是怎么测试的?其实这个问题本身问的不太对. 举个例子,把 人工智能 比做 水果.如果有人问你 "水果是怎么吃的",你可能不知道怎么回答.在不知道是什么类型的水果,或者具体是什么水果的时候,恐怕不能很好的回答这个问题.那正确的问法是什么,可以从具体的人工智能…