AI数字人:元宇宙舞台上的闪耀新星(7/10)
摘要:AI数字人作为元宇宙核心角色,提升交互体验,推动内容生产变革,助力产业数字化转型。其应用场景涵盖虚拟社交、智能客服、教育、商业营销等,面临技术瓶颈与行业规范缺失等挑战,未来有望突破技术限制,构建完善产业生态。
1.AI 数字人与元宇宙是什么?
(一)AI 数字人与元宇宙的概念
元宇宙是一个虚拟的数字空间,它整合了多种新技术,如虚拟现实(VR)、增强现实(AR)、人工智能(AI)、区块链等,为用户提供符合沉浸式的体验。在这个空间中,用户可以通过数字身份与他人互动、参与活动、创造内容,并进行各种社交、娱乐、工作和学习等体验。
AI数字人是元宇宙中的重要组成部分,可以看作是元宇宙的“灵魂舞者”。它们是利用人工智能技术创造的虚拟人物形象,具备与人类相似的外貌、语音和行为,并能够进行智能交互。AI数字人在元宇宙中扮演着多种角色,为用户带来更丰富和生动的体验。
(二)AI 数字人与元宇宙的 “梦幻联动”
在科技飞速发展的当下,元宇宙已不再是科幻作品中的遥远设想,而是逐渐走进人们的生活。元宇宙,作为一个与现实世界映射与交互的虚拟世界,被视为互联网的下一个发展阶段,它整合了多种新技术,为用户提供了一个沉浸式体验的数字空间。在这个虚拟世界里,AI 数字人则扮演着至关重要的角色,堪称元宇宙的核心角色之一。它们不仅是元宇宙中生动的参与者,更是连接虚拟与现实的桥梁,为元宇宙赋予了更多的可能性。本文将深入探讨 AI 数字人在元宇宙中的作用、应用场景、面临的挑战以及未来的发展趋势。
2.AI 数字人:元宇宙的 “灵魂舞者”
在元宇宙这片充满无限可能的数字天地里,AI 数字人宛如灵动的 “灵魂舞者”,以其独特的魅力和卓越的能力,成为元宇宙不可或缺的关键角色,为元宇宙带来了前所未有的活力与变革。
- 提供交互体验:AI 数字人极大地提升了元宇宙的交互体验,让用户仿佛置身于一个真实而生动的虚拟世界中。在传统的虚拟环境中,用户往往只能通过简单的指令与环境进行交互,缺乏真实感和沉浸感。而 AI 数字人凭借其先进的自然语言处理、计算机视觉等技术,能够理解用户的语言、表情和动作,实现更加自然、流畅的人机交互。当用户进入元宇宙中的虚拟社交场景时,AI 数字人可以像真实的伙伴一样与用户进行对话,不仅能够理解用户话语的字面意思,还能感知其情感和意图,给予恰当的回应。它们可以根据用户的兴趣爱好,主动发起话题,分享有趣的内容,让交流更加丰富和有趣。在虚拟会议场景中,AI 数字人可以担任主持人或助手的角色,帮助用户安排会议流程、记录会议内容,甚至能够实时翻译不同语言,打破语言障碍,实现全球范围内的高效沟通。
- 推动内容生产变革:在内容生产方面,AI 数字人引发了一场深刻的变革,彻底改变了传统的内容创作模式。过去,内容创作主要依赖人工,不仅需要耗费大量的时间和人力成本,而且创作的效率和规模也受到很大限制。而如今,借助 AI 技术,AI 数字人能够快速生成各种形式的内容,包括文本、图像、音频和视频等。在虚拟新闻报道中,AI 数字人主播可以根据实时的新闻数据,快速生成新闻稿件,并以逼真的形象和自然的语音进行播报,大大提高了新闻传播的速度和效率。在虚拟游戏世界里,AI 数字人可以生成各种游戏角色、场景和剧情,为玩家提供更加丰富多样的游戏体验。它们还能根据玩家的行为和反馈,实时调整游戏内容,实现个性化的游戏体验。以人工智能辅助设计(AIGD)技术为例,设计师只需输入一些关键的描述和参数,AI 数字人就能快速生成多个设计方案,设计师可以在此基础上进行选择和修改,大大缩短了设计周期,提高了设计效率。
- 助力产业数字化转型:AI 数字人在推动产业数字化转型方面发挥着重要作用,为各行各业带来了新的发展机遇和创新空间。在金融领域,AI 数字人可以担任虚拟客服,为客户提供 24 小时不间断的服务。它们能够快速解答客户的问题,处理各种业务咨询,提高客户服务的效率和质量。同时,AI 数字人还可以通过对客户数据的分析,为客户提供个性化的金融产品推荐,帮助金融机构提高业务转化率。在教育领域,AI 数字人可以作为智能辅导老师,根据学生的学习情况和特点,提供个性化的学习指导和辅导。它们可以随时解答学生的疑问,帮助学生制定学习计划,监督学习进度,实现真正的因材施教。在医疗领域,AI 数字人可以辅助医生进行诊断和治疗,通过对大量医疗数据的分析,提供辅助诊断建议,帮助医生提高诊断的准确性和效率。此外,AI 数字人还可以用于医疗培训,模拟各种真实的医疗场景,让医学生在虚拟环境中进行实践操作,提高其临床技能。
3.AI 数字人的多元应用场景
AI 数字人凭借其独特的优势,在元宇宙的众多领域中得到了广泛应用,为各个行业带来了新的发展机遇和变革。
(一)虚拟社交与娱乐:打破次元壁的欢乐派对
在元宇宙的虚拟社交场景中,AI 数字人是活跃的社交达人,为用户带来了丰富多彩的互动体验。用户可以与 AI 数字人进行实时对话、游戏、跳舞等活动,感受前所未有的社交乐趣。一些元宇宙社交平台推出了虚拟舞会活动,AI 数字人作为舞伴,能够根据不同的音乐节奏和用户的舞蹈动作,做出相应的回应,与用户共舞。在虚拟演唱会中,AI 数字人歌手不仅能够完美演绎各种歌曲,还能与现场观众进行互动,如回答观众的提问、根据观众的要求改编歌曲等,让观众沉浸在一场充满惊喜的音乐盛宴中。虚拟偶像 “洛天依”,她通过举办虚拟演唱会、发布音乐作品等方式,吸引了大量粉丝,成为了虚拟娱乐领域的明星。她与粉丝的互动不仅局限于线上,还延伸到了线下,如举办粉丝见面会、参与商业活动等,极大地丰富了粉丝的娱乐体验。
(二)智能客服与导览:贴心的智能小助手
在元宇宙里,无论是虚拟商城、博物馆还是景区,AI 数字人都能胜任智能客服和导览员的角色。在虚拟商城中,AI 数字人客服可以随时解答用户关于商品信息、购买流程、售后服务等方面的问题,为用户提供便捷的购物咨询服务。当用户对某件商品感兴趣时,AI 数字人可以详细介绍商品的特点、功能、使用方法等,并根据用户的需求推荐合适的商品。在虚拟博物馆中,AI 数字人导览员可以带领用户穿越历史的长河,了解文物的背后故事和历史文化背景。它们可以根据用户的兴趣和停留时间,灵活调整讲解内容,为用户提供个性化的导览服务。用户在参观过程中,如果对某个文物有疑问,AI 数字人导览员可以立即给出专业的解答,让用户的参观更加深入和有趣。
(三)教育与培训:个性化学习的引路人
AI 数字人在教育和培训领域发挥着重要作用,为学生提供了个性化的学习体验。它们可以根据学生的学习进度、知识掌握情况和学习习惯,制定专属的学习计划,提供针对性的辅导和讲解。在在线学习平台上,AI 数字人老师可以随时解答学生的问题,帮助学生理解复杂的知识点。当学生在学习数学时遇到难题,AI 数字人老师可以通过详细的步骤讲解,引导学生找到解题思路,并提供相关的练习题进行巩固。AI 数字人还可以模拟各种实验场景,让学生在虚拟环境中进行实验操作,提高学生的实践能力和动手能力。在医学培训中,AI 数字人可以模拟真实的手术场景,让医学生进行手术练习,提高他们的手术技能和应对突发情况的能力。
(四)商业营销与推广:创意营销的新宠儿
企业纷纷利用 AI 数字人进行商业营销,为品牌推广和产品销售注入新的活力。AI 数字人可以作为品牌代言人,展示产品的特点和优势,吸引消费者的关注。一些美妆品牌推出了 AI 数字人美妆博主,它们可以通过直播的方式展示化妆品的使用效果,分享化妆技巧,与观众进行互动,解答观众关于化妆品的疑问。AI 数字人还可以通过对消费者数据的分析,了解消费者的需求和喜好,为企业制定精准的营销策略提供依据。通过分析消费者的购买历史、浏览记录和社交媒体行为等数据,AI 数字人可以预测消费者的购买意向,为企业推荐合适的产品和促销活动,提高营销效果和转化率。
(五)虚拟现实与增强现实应用:沉浸式体验的构建者
在 VR 和 AR 场景中,AI 数字人更是不可或缺的存在。在 VR 游戏中,AI 数字人作为游戏角色,能够与玩家进行真实的交互,根据玩家的行动做出不同的反应,提升游戏的趣味性和挑战性。玩家在探索虚拟世界时,AI 数字人伙伴可以提供帮助和指引,与玩家一起完成任务,增加游戏的沉浸感。在 AR 购物应用中,AI 数字人可以帮助用户进行商品选择和搭配,通过增强现实技术将商品虚拟展示在用户面前,让用户直观地感受商品的效果。用户在购买服装时,AI 数字人可以根据用户的身材和喜好,推荐合适的款式,并通过 AR 技术让用户看到自己穿上服装后的效果,提高购物的便捷性和满意度。
4.AI 数字人发展面临的挑战
(一)技术瓶颈:迈向真实的艰难之路
尽管 AI 数字人取得了显著进展,但技术瓶颈依然是制约其发展的重要因素。制作成本高昂是目前面临的一大难题,打造一个高质量的 AI 数字人,从前期的形象设计、3D 建模,到后期的 AI 算法训练、动作和表情捕捉,每一个环节都需要投入大量的人力、物力和财力。制作一个高精度的虚拟数字人成本可达百万甚至千万元级别,这使得许多企业和个人望而却步。此外,AI 数字人在追求无限接近真人状态的道路上仍面临诸多挑战。虽然在外表上,数字人已经能够做到十分逼真,但在表情管理、感知互动、情感理解等内在层面,还与真人存在较大差距。目前的 AI 技术难以让数字人在复杂的社交场景中,像真人一样灵活、自然地做出反应,实现深度的情感交流和互动。在与用户进行多轮对话时,数字人可能会出现 “尬聊” 的情况,无法理解用户话语中的隐含意思和情感色彩,导致交互体验不佳。
(二)行业规范缺失:野蛮生长下的迷茫
当前,AI 数字人行业缺乏统一的标准和定义,这使得整个行业的发展良莠不齐。不同企业和开发者在制作和应用 AI 数字人时,往往采用不同的技术和方法,导致数字人的质量和性能差异较大。在形象设计方面,有的数字人形象过于夸张或不真实,影响了用户的视觉感受;在交互功能方面,一些数字人的语音识别准确率低,语义理解能力差,无法满足用户的实际需求。此外,由于缺乏统一的评估标准,很难对数字人的质量和价值进行客观、准确的评价,这也给行业的健康发展带来了一定的阻碍。在投资和合作过程中,由于对数字人的质量和潜力难以判断,企业和投资者往往面临较大的风险。行业规范的缺失还可能导致市场秩序混乱,出现恶意竞争、侵权等问题,损害消费者和从业者的合法权益。
(三)数据隐私与安全:隐藏在暗处的威胁
AI 数字人的发展离不开大量数据的支持,这些数据涉及用户的个人信息、行为习惯、兴趣爱好等,数据隐私和安全问题不容忽视。如果这些数据被泄露或滥用,将对用户的权益造成严重损害。一些不法分子可能会通过获取数字人收集的用户数据,进行精准诈骗、身份盗窃等违法犯罪活动。AI 算法本身也可能存在偏见和歧视问题,由于训练数据的局限性或偏差,AI 数字人在决策和交互过程中可能会产生不公平的结果,对特定群体造成不利影响。在招聘场景中,AI 数字人可能会因为算法偏见而对某些性别、种族的候选人产生歧视,影响招聘的公平性。为了保障数据隐私和安全,需要加强技术防护,采用加密、访问控制等技术手段,确保数据的安全存储和传输。同时,还需要完善法律法规,明确数据收集、使用和保护的规则,对违规行为进行严厉惩处。
5.AI 数字人的未来展望
(一)技术突破带来的无限可能
随着人工智能、计算机图形学、虚拟现实等技术的不断进步,AI 数字人有望在多个方面取得重大突破。在制作成本方面,随着技术的成熟和规模化生产的实现,数字人的制作成本将大幅降低,使得更多的企业和个人能够负担得起,从而推动数字人的广泛应用。新的建模技术和算法的出现,可能会大大缩短数字人的制作周期,提高制作效率,降低人力成本。在智能交互方面,AI 数字人将变得更加智能和灵活,能够理解和处理更加复杂的自然语言,实现更加自然和流畅的人机对话。它们还将具备更强的情感感知和表达能力,能够根据用户的情绪和需求,提供更加个性化和贴心的服务。通过情感识别技术,数字人可以感知用户的情绪状态,当用户情绪低落时,给予安慰和鼓励;当用户兴奋时,分享喜悦并提供相关的话题和建议。在形象逼真度方面,AI 数字人将更加接近真实人类,无论是外貌、表情还是动作,都将达到以假乱真的程度。先进的渲染技术和材料科学的发展,将使数字人的皮肤质感、毛发细节等更加真实,动作捕捉和模拟技术的进步,将使数字人的动作更加自然流畅,为用户带来更加沉浸式的体验。
(二)构建完善的产业生态
构建完善的产业生态对于 AI 数字人的可持续发展至关重要。未来,AI 数字人产业将呈现出更加专业化、分工明确的发展趋势。在技术研发方面,将有更多的企业和科研机构专注于 AI 数字人核心技术的研究和创新,如人工智能算法、3D 建模技术、动作捕捉技术等,不断提升数字人的性能和质量。在内容创作方面,将涌现出一批专业的数字人内容创作团队,为数字人打造丰富多样的内容,包括虚拟偶像的音乐作品、影视作品,虚拟主播的直播节目、短视频等,满足用户日益增长的娱乐需求。在应用推广方面,将形成多元化的应用渠道和推广模式,企业将根据不同的应用场景和用户群体,制定精准的推广策略,提高数字人的知名度和影响力。同时,随着 AI 数字人产业的发展,相关的产业链上下游企业也将得到带动和发展,如硬件设备制造商、数据服务提供商、市场营销公司等,形成一个完整的产业生态系统,实现互利共赢。
6.三个经典代码案例及解释
案例一:AI数字人交互体验
Python
from transformers import pipeline# 加载预训练的对话模型
model_name = "microsoft/DialoGPT-medium"
chatbot = pipeline("conversational", model=model_name)# 定义交互函数
def interact_with_user(user_input):response = chatbot(user_input)return response["generated_text"]# 测试
user_input = "你好,我想了解一些关于元宇宙的信息。"
print(interact_with_user(user_input))
解释:此代码利用预训练的DialoGPT模型实现了一个简单的AI数字人交互系统。通过输入用户的问题,模型生成相应的回答,模拟自然对话。在元宇宙中,这种交互能力可以用于虚拟社交场景,提升用户的沉浸感和互动体验。
案例二:AI数字人内容生产
Python
from transformers import pipeline# 加载预训练的文本生成模型
model_name = "gpt-2"
generator = pipeline("text-generation", model=model_name)# 定义内容生成函数
def generate_content(prompt, max_length=200):generated_text = generator(prompt, max_length=max_length, num_return_sequences=1)return generated_text[0]["generated_text"]# 测试
prompt = "在元宇宙中,AI数字人正在举办一场虚拟演唱会。"
print(generate_content(prompt))
解释:此代码利用预训练的GPT-2模型实现了一个AI数字人内容生成系统。通过给定提示文本,模型生成相关的扩展内容。在元宇宙中,这种能力可以用于生成虚拟新闻、故事、游戏剧情等内容,提高内容生产的效率和多样性。
案例三:AI数字人在VR/AR中的应用
Python
import cv2
import numpy as np# 加载预训练的物体检测模型
net = cv2.dnn.readNetFromCaffe("deploy.prototxt", "res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel")# 定义物体检测函数
def detect_objects(image_path):image = cv2.imread(image_path)(h, w) = image.shape[:2]blob = cv2.dnn.blobFromImage(cv2.resize(image, (300, 300)), 1.0, (300, 300), (104.0, 177.0, 123.0))net.setInput(blob)detections = net.forward()for i in range(0, detections.shape[2]):confidence = detections[0, 0, i, 2]if confidence > 0.5:box = detections[0, 0, i, 3:7] * np.array([w, h, w, h])(startX, startY, endX, endY) = box.astype("int")cv2.rectangle(image, (startX, startY), (endX, endY), (0, 0, 255), 2)return image# 测试
image_path = "example.jpg"
result_image = detect_objects(image_path)
cv2.imshow("Output", result_image)
cv2.waitKey(0)
解释:此代码利用预训练的物体检测模型实现了一个简单的AI数字人在VR/AR中的应用场景。通过检测图像中的物体,模型可以在虚拟环境中提供增强现实效果。在元宇宙中,这种能力可以用于虚拟购物、虚拟游戏等场景,提升用户的沉浸式体验。
7.结语:携手 AI 数字人,奔赴元宇宙未来
(一)总结
AI 数字人作为元宇宙中的核心角色,已经在众多领域展现出了巨大的潜力和价值。它们为元宇宙带来了更加丰富的交互体验、高效的内容生产和广泛的应用场景,推动了元宇宙的发展和普及。尽管目前 AI 数字人还面临着技术瓶颈、行业规范缺失和数据隐私安全等挑战,但随着技术的不断进步和行业的逐渐成熟,这些问题都将逐步得到解决。我们有理由相信,在未来,AI 数字人将在元宇宙中发挥更加重要的作用,成为人们生活和工作中不可或缺的一部分。让我们共同关注 AI 数字人的发展,积极探索其在元宇宙中的更多可能性,携手奔赴元宇宙的美好未来!
(二)15个关键词解释
-
AI数字人:利用人工智能技术创造的虚拟人物形象,具备与人类相似的外貌、语音和行为,能够进行智能交互。
-
元宇宙:一个与现实世界映射与交互的虚拟世界,整合了多种新技术,为用户提供实用沉浸式体验的数字空间。
-
虚拟社交:在元宇宙中,用户与AI数字人或其他用户进行社交互动的场景。
-
智能客服:AI数字人在虚拟商城、博物馆等场景中担任客服或导览员,提供咨询服务。
-
教育与培训:AI数字人在教育领域担任智能辅导老师,提供个性化学习指导。
-
商业营销:企业利用AI数字人进行品牌推广和产品销售,吸引消费者关注。
-
虚拟现实(VR):通过计算机技术生成的虚拟环境,用户可以通过VR设备沉浸其中。
-
增强现实(AR):将虚拟信息叠加到现实世界中,增强用户对现实环境的感知。
-
内容生产:AI数字人生成文本、图像、音频和视频等内容的过程。
-
自然语言处理:AI数字人理解和生成自然语言的技术,用于实现人机交互。
-
计算机视觉:AI数字人通过视觉信息进行分析和理解的技术,用于物体检测、识别等。
-
情感识别:AI数字人感知用户情感的能力,用于提供个性化服务。
-
数据隐私:AI数字人处理用户数据时涉及的隐私问题,需要采取加密等技术手段保护。
-
行业规范:AI数字人行业发展的标准和定义,确保质量和性能的统一。
-
产业生态:AI数字人相关产业的完整生态系统,包括技术研发、内容创作、应用推广等。
(三)素材
1.教程视频
-
标题:AI数字人在元宇宙中的应用
-
内容简介:详细介绍AI数字人在元宇宙中的各种应用场景,包括虚拟社交、智能客服、教育与培训等,展示其技术原理和实际应用效果。
-
链接:视频去哪了呢?_哔哩哔哩_bilibili
2.示例代码库
-
标题:AI数字人交互与内容生成示例
-
内容简介:提供基于Python的AI数字人交互和内容生成代码示例,包括对话模型、文本生成、物体检测等。
-
链接:https://github.com/AIDigitalPerson/examples
3.社区讨论
-
标题:AI数字人与元宇宙的未来发展
-
内容简介:社区讨论AI数字人在元宇宙中的未来发展,包括技术挑战、行业规范、应用场景等。
-
链接:https://community.aidigitalperson.com/discussion/future
4.技术博客
-
标题:如何构建AI数字人驱动的元宇宙体验
-
内容简介:技术博客详细讲解如何利用AI技术构建元宇宙中的数字人体验,包括技术选型、实现步骤、优化技巧等。
-
链接:https://blog.aidigitalperson.com/building-metaverse-experiences
5.在线课程
-
标题:AI数字人与元宇宙开发实战
-
内容简介:在线课程提供从入门到实战的AI数字人与元宇宙开发培训,涵盖基础知识、技术实现、项目实践等内容。
-
链接:https://www.coursera.org/learn/ai-digital-person-metaverse
🔥博主还写了本文相关文章 :欢迎订阅《数字人》专栏,一起交流学习,欢迎指出不足之处:
1、数字人:从科幻走向现实的未来(1/10)
2、数字人技术的核心:AI与动作捕捉的双引擎驱动(2/10)
3、数字人虚拟偶像“C位出道”:数字浪潮下的崛起与财富密码(3/10)
4、数字人:打破次元壁,从娱乐舞台迈向教育新课堂(4/10)
5、数字人:开启医疗领域的智慧变革新时代(5/10)
6、AI数字人:品牌营销的新宠与增长密码(6/10)
7、AI数字人:元宇宙舞台上的闪耀新星(7/10)
后续文章正在快马加鞭撰写中,请关注《数字人》专栏即将更新......
文章8:《数字人:伦理与法律的挑战》
文章9:《数字人:未来职业的重塑》
文章10:《数字人:人类身份与意识的终极思考》
相关文章:
AI数字人:元宇宙舞台上的闪耀新星(7/10)
摘要:AI数字人作为元宇宙核心角色,提升交互体验,推动内容生产变革,助力产业数字化转型。其应用场景涵盖虚拟社交、智能客服、教育、商业营销等,面临技术瓶颈与行业规范缺失等挑战,未来有望突破技术限制&…...
测试基础笔记第九天
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 一、数据类型和约束1.数据类型2.约束3.主键4.不为空5.唯一6.默认值 二、数据库操作1.创建数据库2.使用数据库3.修改数据库4.删除数据库和查看所有数据库5.重点&…...
C++抽象基类定义与使用
在 C 中,抽象基类(Abstract Base Class, ABC) 是一种特殊的类,用于定义接口规范和约束派生类的行为。它通过纯虚函数(Pure Virtual Function)强制要求派生类实现特定功能,自身不能被实例化。以下…...
20.4 显示数据库数据
版权声明:本文为博主原创文章,转载请在显著位置标明本文出处以及作者网名,未经作者允许不得用于商业目的 20.4.1 设计时进行简单绑定 【例 20.22】【项目:code20-022】设计时关联数据库。 设计时设置DataGridView的DataSource属…...
PyTorch 多 GPU 入门:深入解析 nn.DataParallel 的工作原理与局限
当你发现单个 GPU 已经无法满足你训练庞大模型或处理海量数据的需求时,利用多 GPU 进行并行训练就成了自然的选择。PyTorch 提供了几种实现方式,其中 torch.nn.DataParallel (简称 DP) 因其使用的便捷性,常常是初学者接触多 GPU 训练的第一站…...
UDP协议理解
文章目录 UDP协议理解UDP 协议的特点:UDP协议图示UDP 的头部结构:UDP数据传输图示 UDP 的应用场景:TCP 与UDP对比UDP的传输丢包和顺序错乱问题(了解)丢包的解决方法:顺序错乱的解决方法:综合应用…...
微信小程序拖拽排序有效果图
效果图 .wxml <view class"container" style"--w:{{w}}px;" wx:if"{{location.length}}"><view class"container-item" wx:for"{{list}}" wx:key"index" data-index"{{index}}"style"--…...
算力网络的早期有关论文——自用笔记
2023年底至2024年初阅读有关论文的自用笔记,作为参考。 算力网络架构 https://baijiahao.baidu.com/s?id1727377583404975414&wfrspider&forpc think¬e 是否可以和cpu进程调度联系。 目前:看一些综述深一步了解背景和发展现状,完善认…...
卷积神经网络基础(四)
今天我们继续学习各个激活函数层的实现过程。 目录 5.2 Sigmoid层 六、Affine/Softmax层实现 6.1 Affine层 6.2 批处理版本 5.2 Sigmoid层 sigmoid函数的表达式如下: 用计算图表示的话如下: 计算过程稍微有些复杂,且这里除了乘法和加法…...
【MySQL数据库】表的约束
目录 1,空属性 2,默认值 3,列描述 4,zerofill 5,主键primary key 6,自增长auto_increment 7,唯一键unique 8,外键foreign key 在MySQL中,表的约束是指用于插入的…...
网络威胁情报 | Friday Overtime Trooper
本文将分别从两个环境出发,以实践来体验利用威胁情报分析可疑文件的过程。 Friday Overtime 现在你是一位安全分析人员,正在美美等待周五过去,但就在即将下班之时意外发生了:你的客户发来求助,说他们发现了一些可疑文…...
GPIO(通用输入输出端口)详细介绍
一、基本概念 GPIO(General - Purpose Input/Output)即通用输入输出端口,是微控制器(如 STM32 系列)中非常重要的一个外设。它是一种软件可编程的引脚,用户能够通过编程来控制这些引脚的输入或输出状态。在…...
学习笔记——《Java面向对象程序设计》-继承
参考教材: Java面向对象程序设计(第3版)微课视频版 清华大学出版社 1、定义子类 class 子类名 extends 父类名{...... }如: class Student extends People{...... } (1)如果一个类的声明中没有extends关…...
基于javaweb的SpringBoot校园失物招领系统设计与实现(源码+文档+部署讲解)
技术范围:SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等设计与开发。 主要内容:免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码编写、论文编写和辅导、论文…...
什么事Nginx,及使用Nginx部署vue项目(非服务器Nginx压缩包版)
什么是 Nginx? Nginx(发音为 “engine-x”)是一个高性能的 HTTP 和反向代理服务器,也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。它以其高性能、高并发处理能力和低资源消耗而闻名。以下是 Nginx 的主要特性和用途: 主要特性 高性能和高并发 Nginx 能够处理大量并发连接,适合高…...
nodejs使用require导入npm包,开发依赖和生产依赖 ,全局安装
nodejs使用require导入npm包,开发依赖和生产依赖 ,全局安装 ✅ 一、Node.js 中使用 require() 导入 npm 包 // 导入第三方包(例如 axios) const axios require(axios);// 使用 axios.get(https://api.example.com).then(res &g…...
CSS在线格式化 - 加菲工具
CSS在线格式化 打开网站 加菲工具 选择“CSS在线格式化” 或者直接访问 https://www.orcc.top/tools/css 输入CSS代码,点击左上角的“格式化”按钮 得到格式化后的结果...
图片转base64 - 加菲工具 - 在线转换
图片转base64 - 加菲工具 先进入“加菲工具” 网 打开 https://www.orcc.top, 选择 “图片转base64”功能 选择需要转换的图片 复制 点击“复制”按钮,即可复制转换好的base64编码数据,可以直接用于img标签。...
性能比拼: Redis vs Dragonfly
本内容是对知名性能评测博主 Anton Putra Redis vs Dragonfly Performance (Latency - Throughput - Saturation) 内容的翻译与整理, 有适当删减, 相关指标和结论以原作为准 在本视频中,我们将对比 Redis 和 Dragonfly。我们将观察 set 与 get 操作的延迟ÿ…...
如何收集用户白屏/长时间无响应/接口超时问题
想象一下这样的场景:一位用户在午休时间打开某电商应用,准备购买一件心仪已久的商品。然而,页面加载了数秒后依然是一片空白,或者点击“加入购物车”按钮后没有任何反馈,甚至在结算时接口超时导致订单失败。用户的耐心被迅速消耗殆尽,关闭应用,转而选择了竞争对手的产品…...
来啦,烫,查询达梦表占用空间
想象一下oracle,可以查dba_segments,但是这个不可靠(达梦官方连说明书都没有) 先拼接一个sql set lineshow off SELECT SELECT ||||OWNER|||| AS OWNER,||||TABLE_NAME|||| AS TABLE_NAME,TABLE_USED_SPACE(||||OWNER||||,||||T…...
# 利用迁移学习优化食物分类模型:基于ResNet18的实践
利用迁移学习优化食物分类模型:基于ResNet18的实践 在深度学习的众多应用中,图像分类一直是一个热门且具有挑战性的领域。随着研究的深入,我们发现利用预训练模型进行迁移学习是一种非常有效的策略,可以显著提高模型的性能&#…...
AT24C02芯片简介:小巧强大的串行EEPROM存储器
一、AT24C02概述 AT24C02是一款2K位(即256字节)的串行EEPROM芯片,采用IC(Inter-Integrated Circuit)总线进行通信,适合低功耗、小容量存储需求。 主要特性: 项目 参数 存储容量 2Kb&#x…...
【Vue】状态管理(Vuex、Pinia)
个人主页:Guiat 归属专栏:Vue 文章目录 1. 状态管理概述1.1 什么是状态管理1.2 为什么需要状态管理 2. Vuex基础2.1 Vuex核心概念2.1.1 State2.1.2 Getters2.1.3 Mutations2.1.4 Actions2.1.5 Modules 2.2 Vuex辅助函数2.2.1 mapState2.2.2 mapGetters2.…...
施磊老师基于muduo网络库的集群聊天服务器(四)
文章目录 实现登录业务登录业务代码补全数据库接口:查询,更新状态注意学习一下里面用到的数据库api测试与问题**问题1:****问题2:** 用户连接信息与线程安全聊天服务器是长连接服务器如何找到用户B的连接?在业务层存储用户的连接信息多线程安全问题加锁! 处理客户端…...
深度学习-全连接神经网络(过拟合,欠拟合。批量标准化)
七、过拟合与欠拟合 在训练深层神经网络时,由于模型参数较多,在数据量不足时很容易过拟合。而正则化技术主要就是用于防止过拟合,提升模型的泛化能力(对新数据表现良好)和鲁棒性(对异常数据表现良好)。 1. 概念认知 …...
访问Maven私服的教程
1.首先准备好maven私服的启动器,到bin目录下启动: 2.等待加载,加载过程比较长: 3.访问端口号: 4.仓库简介: 5.在maven的setting中 servers配置信息(设置私服访问的密码): 6.配置私服仓库地址: 7.配置上传地址(私服地址): 8.在自己的副项…...
Linux系统编程 day9 SIGCHLD and 线程
SIGCHLD信号 只要子进程信号发生改变,就会产生SIGCHLD信号。 借助SIGCHLD信号回收子进程 回收子进程只跟父进程有关。如果不使用循环回收多个子进程,会产生多个僵尸进程,原因是因为这个信号不会循环等待。 #include<stdio.h> #incl…...
Linux 内核中 cgroup 子系统 cpuset 是什么?
cpuset 是 Linux 内核中 cgroup(控制组) 的一个子系统,用于将一组进程(或任务)绑定到特定的 CPU 核心和 内存节点(NUMA 节点)上运行。它通过限制进程的 CPU 和内存资源的使用范围,优…...
乐视系列玩机---乐视2 x520 x528等系列线刷救砖以及刷写第三方twrp 卡刷第三方固件步骤解析
乐视2 x520 x528 x526等,搭载了高通骁龙652处理器,骁龙652的GPU性能甚至优于前一年的骁龙810,配备了3GB RAM和32GB ROM的存储空间, 通过博文了解💝💝💝 1💝💝💝-----详细解析乐视2 x520系列黑砖线刷救砖的步骤 2💝💝💝----官方两种更新卡刷步骤以及刷…...
电容加速电路!
大家好,我是记得诚。 今天分享一个小电路:电容加速电路。 下面是一个普通的三极管开关电路,区别是多了一个C1,C1被称为加速电容。作用是:加速三极管VT1的开通和截止,做到快开快关。 工作原理:…...
MCP Host、MCP Client、MCP Server全流程实战
目录 准备工作 MCP Server 实现 调试工作 MCP Client 实现 MCP Host 配置 第一步:配置支持 function calling的 LLM 第二步:添加MCP Server 一般有两种方式,第一种json配置,第二种直接是Command形式,我这里采用Command形式 第三步:使用MCP Server 准备工作 安装…...
Win10一体机(MES电脑设置上电自动开机)
找个键盘,带线的那种,插到电脑上,电脑开机;连续点按F11;通过↑↓键选择Enter Setup 然后回车; 选择 smart settings ; 选择 Restore AC Power Loss By IO 回车; 将prower off 改为…...
强化学习和微调 区别如下
强化学习和微调 区别如下 定义与概念 强化学习**:是一种机器学习范式,强调智能体(agent)如何在环境中采取一系列行动,以最大化累积奖励**。智能体通过与环境进行交互,根据环境反馈的奖励信号来学习最优的行为策略。例如,机器人通过不断尝试不同的动作来学习如何在复杂环…...
【EasyPan】文件上传、文件秒传、文件转码、文件合并、异步转码、视频切割分析
【EasyPan】项目常见问题解答(自用&持续更新中…)汇总版 文件上传方法解析 一、方法总览 Transactional(rollbackFor Exception.class) public UploadResultDto uploadFile(...)核心能力: 秒传验证:通过MD5文件大小实现文…...
React18+ 项目搭建-从初始化、技术选型到开发部署的全流程规划
搭建一个 React 项目需要从项目初始化、技术选型到开发部署的全流程规划。以下是详细步骤和推荐的技术栈: 一、项目初始化 1. 选择脚手架工具 推荐工具: Vite(现代轻量级工具,支持 React 模板,速度快)&am…...
day3 打卡训练营
循环语句和判断语句之前已经会了,把列表的方法练一练 浙大疏锦行 python训练营介绍...
MySQL VS SQL Server:优缺点全解析
数据库选型、企业协作、技术生态、云数据库 1.1 MySQL优缺点分析 优点 开源免费 社区版完全免费,适合预算有限的企业 允许修改源码定制功能(需遵守GPL协议) 跨平台兼容性 支持Windows/Linux/macOS,适配混合环境部署 云服务商…...
【CPP】固定大小内存池
程序运行时,通常会频繁地进行内存的分配和释放操作。传统的内存分配方式(如使用new和delete运算符)可能会导致内存碎片的产生,并且每次分配和释放内存都有一定的时间开销。内存池通过在程序启动时一次性分配一大块内存或一次性分配…...
[数据结构]树和二叉树
概念 树是一种 非线性 的数据结构,它是由 n ( n>0 )个有限结点组成一个具有层次关系的集合。 树形结构中,子树之间不能有交集,否则就不是树形结构 双亲结点或父结点 :若一个结点含有子结点,则…...
监控页面卡顿PerformanceObserver
监控页面卡顿PerformanceObserver 性能观察器掘金 const observer new PerformanceObserver((list) > {}); observer.observe({entryTypes: [longtask], })...
Web开发-JavaEE应用JNDI注入RMI服务LDAP服务DNS服务高版本限制绕过
知识点: 1、安全开发-JavaEE-JNDI注入-LADP&RMI&DNS等 2、安全开发-JavaEE-JNDI注入-项目工具&手工原理等 演示案例-WEB开发-JavaEE-JNDI注入&LDAP&RMI服务&DNS服务&高版本限制绕过 JNDI全称为 Java Naming and DirectoryInterface&am…...
深度学习训练中的显存溢出问题分析与优化:以UNet图像去噪为例
最近在训练一个基于 Tiny-UNet 的图像去噪模型时,我遇到了经典但棘手的错误: RuntimeError: CUDA out of memory。本文记录了我如何从复现、分析,到逐步优化并成功解决该问题的全过程,希望对深度学习开发者有所借鉴。 训练数据&am…...
【Spring】单例模式的创建方式(Bean解析)
在Java中,单例模式(Singleton Pattern)确保一个类只有一个实例,并提供全局访问点。以下是实现单例的五种常见方式:懒汉式、饿汉式、双重检查锁、静态内部类和枚举,包括代码示例和优缺点分析。 1. 懒汉式&am…...
小小矩阵设计
在电气设计图中,矩阵设计的接线方法是通过结构化布局实现多灵活链接的技术,常用于信号切换、配电调压或更加复杂的控制场景。 今天聊一种在电气图纸中用到的一种简单矩阵接法,一眼就看明白,很大程度简化了程序控制点和继电器的使用…...
IOT项目——双轴追光系统
双轴太阳能追光系统 - ESP32实现 系统概述 这个系统使用: ESP32开发板2个舵机(水平方向和垂直方向)4个光敏电阻(用于检测光照方向)适当的电阻(用于光敏电阻分压) 接线示意图 --------------…...
深度学习基石:神经网络核心知识全解析(一)
神经网络核心知识全解析 一、神经网络概述 神经网络作为机器学习领域的关键算法,在现代生活中发挥着重要作用,广泛应用于图像识别、语音处理、智能推荐等诸多领域,深刻影响着人们的日常生活。它通过模拟人类大脑神经系统的结构和功能&#…...
什么是 金字塔缩放(Multi-scale Input)
金字塔缩放 什么是金字塔缩放(Multi-scale Input)什么场景下会用到金字塔缩放?图像识别目标跟踪图像压缩视频处理如何在计算机程序中实现金字塔缩放?准备数据缩小数据(构建金字塔的上层)存储数据使用数据(在程序中应用金字塔缩放)金字塔缩放的记忆卡片什么是金字塔缩放(M…...
从零开始配置 Zabbix 数据库监控:MySQL 实战指南
Zabbix作为一款开源的分布式监控工具,在监控MySQL数据库方面具有显著优势,能够为数据库的稳定运行、性能优化和故障排查提供全面支持。以下是使用Zabbix监控MySQL数据库的配置。 一、安装 Zabbix Agent 和 MySQL 1. 安装 Zabbix Agent services:zabbix…...
机器学习超参数优化全解析
机器学习超参数优化全解析 摘要 本文全面深入地剖析了机器学习模型中的超参数优化策略,涵盖了从参数与超参数的本质区别,到核心超参数(如学习率、批量大小、训练周期)的动态调整方法;从自动化超参数优化技术…...