开始 4 月 6 日,根据 Meta AI 官方博客,Meta AI 宣布推出了一个 AI 模型 Segment Anything Model(SAM,分割一切模型).据介绍,该模型能够根据文本指令等方式实现图像分割,而且万物皆可识别和一键抠图. github源码地址:facebookresearch/segment-anything 官方网站体验地址:segment-anything.com/demo 特点 Segment Anything Model (SAM) 根据输入提示(如点或框)生成

作者:韩信子@ShowMeAI 机器学习实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/41 深度学习实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/42 自然语言处理实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/45 本文地址:https://www.showmeai.tech/article-detail/405 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多

原文地址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_8fcd775901019mi4.html 感觉自己看这个终于觉得能看懂了!也能感受到后缀自动机究竟是一种怎样进行的数据结构了... 笔者自己的话会用楷体表示出来...[说不定能帮助大家理解,但是可能也破坏了大家的自主理解力?所以...看不懂的话再来看好咯...] 常用的字符串处理工具: 1.       整词索引:排序+二分:Hash表.可以解决整词匹配,但不支持前缀搜索:Hash表在模式串定长的情况下可以用RK解决多模式

The picture above is funny. But for me it is also one of those examples that make me sad about the outlook for AI and for Computer Vision. What would it take for a computer to understand this image as you or I do? I challenge you to think explicitly

http://ai.baidu.com/docs#/Begin/top 一.访问入口 二.鉴权方式分析 1.鉴权认证方式一 - access_token - 针对HTTP API调用者 2.鉴权认证方式二 - API认证 - 针对RESTful API调用者. 2.1.获取ak和sk AK(Access Key ID)/SK(Secret Access Key),主要用于对用户的调用行为进行鉴权和认证,相当于百度云API专用的用户名及密码.有关API认证的详细介绍,请参看API认证机制 2.2.

本文由云+社区发表 作者:[ Tencent Blade Team ] Cradmin 我们身处一个巨变的时代,各种新技术层出不穷,人工智能作为一个诞生于上世纪50年代的概念,近两年出现井喷式发展,得到各行各业的追捧,这背后来自于各种力量的推动,诸如深度学习算法的突破.硬件计算能力的提升.不断增长的大数据分析需求等.从2017年的迅猛发展,到2018年的持续火爆,国内外各个巨头公司如腾讯.阿里.百度.Google.微软.Facebook等均开始在人工智能领域投下重兵,毫无疑问,这一技术未来将会深

基于百度AI的人脸识别及语音合成课题 课题需求 (1)人脸识别 在Web界面上传人的照片,后台使用Java技术接收图片,然后对图片进行解码,调用云平台接口识别人脸特征,接收平台返回的人员年龄.性别.颜值等信息,将信息返回到Web界面进行显示. (2)人脸比对 在Web界面上传两张人的照片,后台使用Java技术接收图片,然后对图片进行解码,调用云平台接口比对照片信息,返回相似度. (3)语音识别 在Web页面上传语音文件,判断语音文件格式,如果不是wav格式进行转码处理,然后调用平台接口进行识别,

AI应用开发实战 - 手写识别应用入门 手写体识别的应用已经非常流行了,如输入法,图片中的文字识别等.但对于大多数开发人员来说,如何实现这样的一个应用,还是会感觉无从下手.本文从简单的MNIST训练出来的模型开始,和大家一起入门手写体识别. 在本教程结束后,会得到一个能用的AI应用,也许是你的第一个AI应用.虽然离实际使用还有较大的距离(具体差距在文章后面会分析),但会让你对AI应用有一个初步的认识,有能力逐步搭建出能够实际应用的模型. 建议和反馈,请发送到 https://github.com

目前的人工智能做了什么? 语音识别:小米的小爱同学,苹果的siri,微软的Cortana语音合成:小米的小爱同学,苹果的siri,微软的Cortana图像识别:交通摄像头拍违章,刷脸解锁手机等视频识别:抖音内容审核,视频社交APP的审核机制文字识别:从身份证照片提取身份证号码,扫一扫翻译语义理解:智能问答机器人,也包含小米的小爱同学,苹果的siri,微软的Cortana 我们身边的人工智能 银行办卡刷脸就行车辆违章有牌儿就跑不了违法犯罪路过天眼,等于自投罗网“小爱同学”,”哎~”,”打开电视”,

原文链接https://www.cnblogs.com/zhouzhendong/p/LuoguP4482.html 题意 给定一个字符串 S,有 q 次询问,每次给定两个数 L,R ,求 S[L...R] 的最长前后缀. $$q,|S|\leq 2 \times 10 ^ 5$$ 题解 真是一道有趣的字符串题. 首先我们给 S 建出 SAM ,并用线段树合并预处理出每一个节点的 Right 集合. 我们要做的是找到最大的 $p$ 满足 $p<R, S[L...p] = S[R-p+L...R]

SAM是Sequence Alignment/Map 的缩写.像bwa等软件序列比对结果都会输出这样的文件.samtools网站上有专门的文档介绍SAM文件.具体地址:http://samtools.sourceforge.net/SAM1.pdf 很多人困惑SAM文件中的第二列FLAG值是什么意思.根据文档介绍我们可以计算,但是为了方便大家,下面给大家提供一个脚本工具,大家直接输入flag值就可以知道它代表的含义了. 该脚本的使用方法如下截图所示: 脚本工具的使用方法: 将下面的代码保存在记事

原文:NeurIPS 2018 | 腾讯AI Lab详解3大热点:模型压缩.机器学习及最优化算法 导读 AI领域顶会NeurIPS正在加拿大蒙特利尔举办.本文针对实验室关注的几个研究热点,模型压缩.自动机器学习.机器学习与最优化算法,选取23篇会议上入选的重点论文进行分析解读,与大家分享.Enjoy! NeurIPS (Conference on Neural Information Processing Systems,神经信息处理系统进展大会)与ICML并称为神经计算和机器学习领域两大顶级学

原文链接:Meta Learning单排小教学 虽然Meta Learning现在已经非常火了,但是还有很多小伙伴对于Meta Learning不是特别理解.考虑到我的这个AI游乐场将充斥着Meta Learning的分析解读及各种原创思考,所以今天Flood就和大家做一个Meta Learning小教学,希望能够用最简短,最通俗的语言来让大家明白Meta Learning的概念,Meta Learning的几种研究方法,以及Meta Learning未来的发展,带大家上分!相信这个Meta L

[微信小程序项目实践总结]30分钟从陌生到熟悉 前言 我们之前对小程序做了基本学习: 1. 微信小程序开发07-列表页面怎么做 2. 微信小程序开发06-一个业务页面的完成 3. 微信小程序开发05-日历组件的实现 4. 微信小程序开发04-打造自己的UI库 5. 微信小程序开发03-这是一个组件 6. 微信小程序开发02-小程序基本介绍 7. 微信小程序开发01-小程序的执行流程是怎么样的? 阅读本文之前,如果大家想对小程序有更深入的了解,或者一些细节的了解可以先阅读上述文章,本文后面点需要对

调用百度Ai 完成一个学生信息录入的网页小案例 添加图片,身份证信息对号入座 官方文档中心:https://ai.baidu.com/docs#/OCR-API/7e4792c7 utils.py #encoding:utf-8 import requests import urllib from urllib import parse import os import json import base64 URL = 'https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr

4月11-12日,2018亚太CDN峰会在北京隆重召开,在11日下午的短视频论坛中,阿里云高级技术专家王海华进行了<短视频最佳实践:云+端+AI>的主题演讲,分享了短视频的生命周期关键点和阿里云技术解决方案.以下全文为演讲内容. 每个人都将成名十五秒钟 短视频已经走进我们的生活,离我们越来越近.在1968年美国的艺术家 安迪•沃霍尔 就曾经预言:“在未来,每个人都将成名十五分钟.”在短视频如此火爆的当下,我想这句话可以改成“在现在,每个人都将成名十五秒钟.”可能这个修改有一些断章取义的嫌疑,但

Http Content_type对照表: 文件扩展名 Content-Type(Mime-Type) 文件扩展名 Content-Type(Mime-Type) .*( 二进制流,不知道下载文件类型) application/octet-stream .tif image/tiff .001 application/x-001 .301 application/x-301 .323 text/h323 .906 application/x-906 .907 drawing/907 .a11 a

SAM是Sequence Alignment/Map 的缩写.像bwa等软件序列比对结果都会输出这样的文件.samtools网站上有专门的文档介绍SAM文件.具体地址:http://samtools.sourceforge.net/SAM1.pdf 很多人困惑SAM文件中的第二列FLAG值是什么意思.根据文档介绍我们可以计算,但是为了方便大家,下面给大家提供一个脚本工具,大家直接输入flag值就可以知道它代表的含义了. 该脚本的使用方法如下截图所示: 脚本工具的使用方法: 将下面的代码保存在记事

本文主要分以下几个模块进行总结分析 项目要求:运用百度AI(人脸识别)通过本地与外网之间的信息交互(MQService),从而通过刷脸实现登陆.签字.会议签到等: 1.准备工作: 内网:单击事件按钮——签字.登陆    qm.js(用于封装调用签名弹出页面的方法)    sdkqz.jsp(用于签名模式的选取)  getitems.jsp(用于jQuery的ajax调用)     logininputbg.gif(用于人脸识别显示的动图--页面效果) 步骤:1.用户单击按钮(以签字为例) onc

app文件 from flask import Flask, request, render_template, jsonify, send_file from uuid import uuid4 import os import asr_test app = Flask(__name__) app.debug = True @app.route('/') def index(): return render_template('index.html') @app.route('/uploade

最近有一门课结束了,需要做一个井字棋的游戏,我用JavaScript写了一个.首先界面应该问题不大,用html稍微写一下就可以.主要是人机对弈时的ai算法,如何使电脑方聪明起来,是值得思考一下的.开始游戏后,由玩家先行.那么站在计算机的角度,可以对多种情况进行分析,并按照重要程度赋予权值.情况如下: 1.同一排(行.列.对角线)有且只有两个棋子,并且都是自己的,只要再进一步就能获胜,那么剩下的那个位置权值最高,优先级最大.赋予一级权值. 2.同一排(行.列.对角线)有且只有两个棋子,并且都是对方