使用过NAS(Network Attached Storage)的朋友都知道,它可以通过局域网将本地硬盘转换为局域网内的"网盘",简单理解就是搭建自己的"私有云",但是硬件和网络成本都太高了,有点可望而不可及的意思.Alist开源库则可以满足我们,它能将公共网盘反过来变成一种联网的本地硬盘,使用Web页面来统一挂载和管理,网盘类型包含但不限于:百度网盘.阿里云盘.迅雷网盘等等. Alist挂载网盘的另外一个好处是可以基于WebDav协议直接播放网盘资源,虽然说网盘也…

众所周知,个性化推荐系统能够根据用户的兴趣.偏好等信息向用户推荐相关内容,使得用户更感兴趣,从而提升用户体验,提高用户粘度,之前我们曾经使用协同过滤算法构建过个性化推荐系统,但基于显式反馈的算法就会有一定的局限性,本次我们使用无监督的Lda文本聚类方式来构建文本的个性化推荐系统. 推荐算法:协同过滤/Lda聚类 我们知道,协同过滤算法是一种基于用户的历史行为来推荐物品的算法.协同过滤算法利用用户之间的相似性来推荐物品,如果两个用户对某些物品的评分相似,则协同过滤算法会将这两个用户视为相似的,并向…

前文回溯,之前一篇:含辞未吐,声若幽兰,史上最强免费人工智能AI语音合成TTS服务微软Azure(Python3.10接入),利用AI技术将文本合成语音,现在反过来,利用开源库Whisper再将语音转回文字,所谓闻其声而知雅意. Whisper 是一个开源的语音识别库,它是由Facebook AI Research (FAIR)开发的,支持多种语言的语音识别.它使用了双向循环神经网络(bi-directional RNNs)来识别语音并将其转换为文本. Whisper支持自定义模型,可以用于实现…

人工智能太疯狂,传统劳动力和内容创作平台被AI枪毙,弃尸尘埃.并非空穴来风,也不是危言耸听,人工智能AI图像增强框架ControlNet正在疯狂地改写绘画艺术的发展进程,你问我绘画行业未来的样子?我只好指着ControlNet的方向.本次我们在M1/M2芯片的Mac系统下,体验人工智能登峰造极的绘画艺术. 本地安装和配置ControlNet ControlNet在HuggingFace训练平台上也有体验版,请参见: https://huggingface.co/spaces/hysts/Cont…

谷歌(Google)作为开源过著名深度学习框架Tensorflow的超级大厂,是人工智能领域一股不可忽视的中坚力量,旗下新产品Bard已经公布测试了一段时间,毁誉参半,很多人把Google的Bard和OpenAI的ChatGPT进行对比,Google Bard在ChatGPT面前似乎有些技不如人. 事实上,Google Bard并非对标ChatGPT的产品,Bard是基于LaMDA模型对话而进行构建的,Bard旨在构建一个对话式的AI系统,使其能够更好地理解人类语言,并且具备进行多轮对话的能力.…

图像风格迁移(Style Transfer)是一种计算机视觉技术,旨在将一幅图像的风格应用到另一幅图像上,从而生成一幅新图像,该新图像结合了两幅原始图像的特点,目的是达到一种风格化叠加的效果,本次我们使用Stable-Diffusion结合ControlNet来实现图像风格迁移效果. 安装ControlNet插件 首先确保本地已经安装并且配置好了Stable-Diffusion-Webui服务,关于Stable-Diffusion-Webui,请参见:人工智能,丹青圣手,全平台(原生/Docke…

因近期公司项目需求,需要从监控视频里识别出人脸信息.OpenCV非常庞大,其中官方提供的人脸模型分类器也可以满足基本的人脸识别,当然我们也可以训练自己的人脸模型数据,但是从精确度和专业程度上讲OpenCV所提供的人脸识别要弱于face_recognition,所以我们采取OpenCV处理视频流.face_recognition来识别人脸. 为什么选择Python? 博主本身是Java工程师,在公司主要通过Java语言进行开发,起初我们尝试过通过Java+OpenCV的方式来实现,但是效果并不是很…

<zw版·Halcon-delphi系列原创教程> Halcon分类函数002·AI人工智能 AI人工智能:包括knn.gmm.svm等 为方便阅读,在不影响说明的前提下,笔者对函数进行了简化: :: 用符号“**”,替换:“procedure” :: 用大写字母“X”,替换:“IHUntypedObjectX” :: 省略了字符:“const”.“OleVariant” [示例] 说明 函数: procedure AddNoiseWhiteContourXld( const Contours…

目前大数据已经成为了各家互联网公司的核心资产和竞争力了,其实不仅是互联网公司,包括传统企业也拥有大量的数据,也想把这些数据发挥出作用.在这种环境下,大数据技术的重要性和火爆程度相信没有人去怀疑. 而AI人工智能又是基于大数据技术基础上发展起来的,大数据技术已经很清晰了,但是AI目前还未成熟啊,所以本文就天马行空一下,从大数据的技术变迁历史中来找出一些端倪,猜一猜AI人工智能未来的发展. 最近断断续续的在看<极客时间>中「 从0开始学大数据 」专栏的文章,受益匪浅,学到了很多.尤其是非常喜欢作者…

作为最早关注人工智能技术的媒体,机器之心在编译国外技术博客.论文.专家观点等内容上已经积累了超过两年多的经验.期间,从无到有,机器之心的编译团队一直在积累专业词汇.虽然有很多的文章因为专业性我们没能尽善尽美的编译为中文呈现给大家,但我们一直在进步.一直在积累.一直在提高自己的专业性.两年来,机器之心编译团队整理过翻译词汇对照表「红宝书」,编辑个人也整理过类似的词典.而我们也从机器之心读者留言中发现,有些人工智能专业词汇没有统一的翻译标准,这可能是因地区.跨专业等等原因造成的.举个例子,DeepM…