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刘悦的技术博客

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声音好听,颜值能打,基于PaddleGAN给人工智能AI语音模型配上动态画面(Python3.10)
    借助So-vits我们可以自己训练五花八门的音色模型,然后复刻想要欣赏的任意歌曲,实现点歌自由,但有时候却又总觉得少了点什么,没错,缺少了画面,只闻其声,却不见其人,本次我们让AI川普的歌声和他伟岸的形象同时出现,基于PaddleGAN构建“靓声靓影”的“懂王”。
用户9127725
2023-05-19
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民谣女神唱流行,基于AI人工智能so-vits库训练自己的音色模型(叶蓓/Python3.10)
    流行天后孙燕姿的音色固然是极好的,但是目前全网都是她的声音复刻,听多了难免会有些审美疲劳,在网络上检索了一圈,还没有发现民谣歌手的音色模型,人就是这样,得不到的永远在骚动,本次我们自己构建训练集,来打造自己的音色模型,让民谣女神来唱流行歌曲,要多带劲就有多带劲。
用户9127725
2023-05-13
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Python3.10动态修改Windows系统(win10/win11)本地IP地址(静态IP)
  一般情况下,局域网里的终端比如本地服务器设置静态IP的好处是可以有效减少网络连接时间,原因是过程中省略了每次联网后从DHCP服务器获取IP地址的流程,缺点是容易引发IP地址的冲突,当然,还有操作层面的繁琐,如果想要切换静态IP地址,就得去网络连接设置中手动操作,本次我们使用Python3.10动态地修改电脑的静态IP地址。     获取多网卡配置
用户9127725
2023-05-11
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人工智能AI图像风格迁移(StyleTransfer),基于双层ControlNet(Python3.10)
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。
用户9127725
2023-04-28
7960
任务拆解,悠然自得,自动版本的ChatGPT,AutoGPT自动人工智能AI任务实践(Python3.10)
    我们唯一需要做的,就是告诉AutoGPT一个任务目标,AutoGPT会自动根据任务目标将任务拆解成一个个的小任务,并且逐个完成,简单且高效。
用户9127725
2023-04-28
5470
人工智能AI库Spleeter免费人声和背景音乐分离实践(Python3.10)
    Spleeter的模型源来自最大的音乐网站Deezer,底层基于深度学习框架Tensorflow,它可以通过模型识别出素材中的背景音乐素材,从而判断出哪些是背景音乐,哪些是外部人声。
用户9127725
2023-04-27
1.5K0
颜值即正义,献礼就业季,打造多颜色多字体双飞翼布局技术简历模板(Resume)
    一年好景君须记,最是橙黄橘绿时。金三银四,秣马厉兵,没有一个好看的简历模板怎么行?无论是网上随便下载还是花钱买,都是一律千篇的老式模版,平平无奇,味同嚼蜡,没错,蜡都要沿着嘴角流下来了。本次我们基于Html和Css3打造一款独立实现的高颜值简历模板,就像看岛国的爱情片儿一样,也许你会找自己喜欢的主题和类型,但最终,还是要看脸。
用户9127725
2023-04-17
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事实胜于雄辩,苹果MacOs能不能玩儿机器/深度(ml/dl)学习(Python3.10/Tensorflow2)
    坊间有传MacOs系统不适合机器(ml)学习和深度(dl)学习,这是板上钉钉的刻板印象,就好像有人说女生不适合编程一样的离谱。现而今,无论是Pytorch框架的MPS模式,还是最新的Tensorflow2框架,都已经可以在M1/M2芯片的Mac系统中毫无桎梏地使用GPU显卡设备,本次我们来分享如何在苹果MacOS系统上安装和配置Tensorflow2框架(CPU/GPU)。
用户9127725
2023-04-17
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成为钢铁侠!只需一块RTX3090,微软开源贾维斯(J.A.R.V.I.S.)人工智能AI助理系统
    梦想照进现实,微软果然不愧是微软,开源了贾维斯(J.A.R.V.I.S.)人工智能助理系统,贾维斯(jarvis)全称为Just A Rather Very Intelligent System(只是一个相当聪明的人工智能系统),它可以帮助钢铁侠托尼斯塔克完成各种任务和挑战,包括控制和管理托尼的机甲装备,提供实时情报和数据分析,帮助托尼做出决策等等。
用户9127725
2023-04-07
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读破万卷,神交古人,突破ChatGPT4096的Token限制,llama_index建立自己的垂直领域资料人工智能助理
    所谓专业领域语料问题,可以理解为特定范围内的知识图谱,也就是给GPT提供前置的检索维度,举个例子,大家都读过鲁迅的名篇《从百草园到三味书屋》,文章中涉及一个“美女蛇”的典故,假设我们没有给GPT设置一个特定范围,直接问“美女蛇”的相关问题:
用户9127725
2023-04-07
1.2K0
构建基于深度学习神经网络协同过滤模型(NCF)的视频推荐系统(Python3.10/Tensorflow2.11)
    毋庸讳言,和传统架构(BS开发/CS开发)相比,人工智能技术确实有一定的基础门槛,它注定不是大众化,普适化的东西。但也不能否认,人工智能技术也具备像传统架构一样“套路化”的流程,也就是说,我们大可不必自己手动构建基于神经网络的机器学习系统,直接使用深度学习框架反而更加简单,深度学习可以帮助我们自动地从原始数据中提取特征,不需要手动选择和提取特征。
用户9127725
2023-04-07
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动手造轮子自己实现人工智能神经网络(ANN),解决鸢尾花分类问题Golang1.18实现
    人工智能神经网络( Artificial Neural Network,又称为ANN)是一种由人工神经元组成的网络结构,神经网络结构是所有机器学习的基本结构,换句话说,无论是深度学习还是强化学习都是基于神经网络结构进行构建。关于人工神经元,请参见:人工智能机器学习底层原理剖析,人造神经元,您一定能看懂,通俗解释把AI“黑话”转化为“白话文”。
用户9127725
2023-04-07
6980
人工智能机器学习底层原理剖析,人造神经元,您一定能看懂,通俗解释把AI“黑话”转化为“白话文”
    按照固有思维方式,人们总以为人工智能是一个莫测高深的行业,这个行业的人都是高智商人群,无论是写文章还是和人讲话,总是讳莫如深,接着就是蹦出一些“高级”词汇,什么“神经网络”,什么“卷积神经”之类,教人半懂不懂的。尤其ChatGPT的风靡一时,更加“神话”了这个行业,用鲁迅先生形容诸葛武侯的话来讲:“多智而近妖”。
用户9127725
2023-03-28
1.1K0
本地推理,单机运行,MacM1芯片系统基于大语言模型C++版本LLaMA部署“本地版”的ChatGPT
    OpenAI公司基于GPT模型的ChatGPT风光无两,眼看它起朱楼,眼看它宴宾客,FaceBook终于坐不住了,发布了同样基于LLM的人工智能大语言模型LLaMA,号称包含70亿、130亿、330亿和650亿这4种参数规模的模型,参数是指神经网络中的权重和偏置等可调整的变量,用于训练和优化神经网络的性能,70亿意味着神经网络中有70亿个参数,由此类推。
用户9127725
2023-03-28
1.1K0
暗夜发光,独自闪耀,盘点网页暗黑模式(DarkMode)下的特效和动效,CSS3实现
    众所周知,网页的暗黑模式可以减少屏幕反射和蓝光辐射,减少眼睛的疲劳感,特别是在夜间使用时更为明显。其实暗黑模式也给霓虹灯效应(Neon Effect)提供了发挥的环境。
用户9127725
2023-03-28
5490
文心一言,通营销之学,成一家之言,百度人工智能AI大数据模型文心一言Python3.10接入
    “文心”取自《文心雕龙》一书的开篇,作者刘勰在书中引述了一个古代典故:春秋时期,鲁国有一位名叫孔文子的大夫,他在学问上非常有造诣,但是他的儿子却不学无术,孔文子非常痛心。
用户9127725
2023-03-28
7580
顺应潮流,解放双手,让ChatGPT直接编写可融入业务可运行的程序代码(Python3.10实现)
众所周知,ChatGPT可以帮助研发人员编写或者Debug程序代码,但是在执行过程中,ChatGPT会将程序代码的一些相关文字解释和代码段混合着返回,如此,研发人员还需要自己进行编辑和粘贴操作,效率上差强人意,本次我们试图将ChatGPT直接嵌入到代码业务中,让ChatGPT生成可以直接运行的代码。
用户9127725
2023-03-17
3270
性能的极致,Rust的加持,Zed.dev编辑器快速搭建Python3.10开发环境
    Zed.dev编辑器还在灰度测试阶段,暂时只释出了Mac版本,在Zed.dev官网下载,安装成功后,进入Zed.dev编辑器,使用组合键 Command + ,   调出编辑器的配置文件:
用户9127725
2023-03-17
1.6K0
笔精墨妙,妙手丹青,微软开源可视化版本的ChatGPT:Visual ChatGPT,人工智能AI聊天发图片,Python3.10实现
说时迟那时快,微软第一时间发布开源库Visual ChatGPT,把 ChatGPT 的人工智能AI能力和 Stable Diffusion以及ControlNet进行了整合。常常被互联网人挂在嘴边的“赋能”一词,几乎已经变成了笑话,但这回,微软玩了一次真真正正的AI“赋能”,彻底打通了人工智能“闭环”。
用户9127725
2023-03-17
8550
逐句回答,流式返回,ChatGPT采用的Server-sent events后端实时推送协议Python3.10实现,基于Tornado6.1
    善于观察的朋友一定会敏锐地发现ChatGPT网页端是逐句给出问题答案的,同样,ChatGPT后台Api接口请求中,如果将Stream参数设置为True后,Api接口也可以实现和ChatGPT网页端一样的流式返回,进而更快地给到前端用户反馈,同时也可以缓解连接超时的问题。
用户9127725
2023-03-13
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