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6月15日，羅永浩數字人和搭檔朱蕭木數字人正式亮相 “6・18” 專場直播間。 在數字人發展的早期，消費者只需要1分鐘或者幾分鐘就能發現是數字人在直播。如今，走進羅永浩的直播間，已經很難辨別是真人還是數字人在鏡頭前直播。 這場時長7個小時的羅永浩數字人直播，吸引了超過1300萬人次的圍觀。開播26分鐘，直播間的GMV就超過了羅永浩真人直播1小時的帶貨金額，整場直播最終GMV突破5500萬元，超越了
昵稱 青否Ai
4月16日晚6點18分，劉強東準時出現在京東家電家居採銷直播間和京東超市採銷直播間。不過，此次出鏡帶貨的並非劉強東本人，而是其數字虛擬人分身“採銷東哥”。開播不足半小時，兩大直播間就吸引了超1000萬次觀看。 相較於其他數字人虛擬主播，AI數字人“採銷東哥”較為流暢的數字人小動作、語音播報，收穫了不少人的支持。從實時評論互動來看，直播間內搶券、下單者不少。不過，也有觀眾質疑AI缺乏互動，僅是機械讀
昵稱 青否Ai
頭部 IP 數字化：李佳琦、劉強東的 “分身” 突圍（青否數字人源頭v：zhibo175） 美 ONE 首次測試數字人直播，填補真人主播時段空缺，通過 AI 數據分析優化話術，覆蓋更多用户諮詢；京東 “採銷東哥” 數字人還原宿遷口音與標誌性動作，首秀觀看量超 2000 萬，帶動京東超市低價策略高效傳播。 中小商家普惠：低成本實現 “千人千面”， 618 期間短視頻播放量增長 300%，單條獲客成
昵稱 青否Ai
1 研究背景 在現代金融市場中，信貸業務作為金融機構的核心業務之一，對於促進經濟增長、推動企業發展以及滿足個人資金需求等方面發揮着至關重要的作用。信貸業務的快速發展也伴隨着信貸風險的不斷積累。信貸風險主要包括信用風險、市場風險和操作風險等，其中信用風險尤為突出。信用風險是指借款人因各種原因未能按時足額償還貸款本息，從而給金融機構帶來損失的可能性。隨着全球經濟形勢的複雜多變、
昵稱 資深程序設計
核心原理 SHAP 的理論基礎來源於合作博弈論中的Shapley 值。 在一個合作博弈中，有若干個參與者（玩家），他們通過合作獲得一個整體收益。Shapley 值用於衡量每個玩家對整體收益的平均邊際貢獻。 在機器學習中： 玩家對應於特徵； 整體收益對應於模型預測結果； 因此，Shapley 值可以度量每個特徵在所有可能的特徵
昵稱 程序員小2
基於YOLOv8的番茄葉片病害識別系統｜完整源碼數據集+PyQt5界面+完整訓練流程+開箱即用！ 源碼包含：完整YOLOv8訓練代碼+數據集(帶標註)+權重文件+直接可允許檢測的yolo檢測程序+直接部署教程/訓練教程 源碼在文末嗶哩嗶哩視頻簡介處獲取。 基本功能演示 支持 圖片檢測、視頻檢測、實時攝像頭檢測 支持 界面一鍵加載模型與快速預測 支持 目標框 + 類別名稱 + 置信度可視化顯示 支持
昵稱 逐夢AI
全文鏈接：https://tecdat.cn/?p=44242 原文出處：拓端數據部落公眾號 分析師：Song Yang 引言 在數字化時代，企業間的關聯早已超越股權與業務合作，董事作為核心決策參與者，其跨企業任職形成的社交網絡逐漸成為資源流動、信息傳遞與治理效能的關鍵載體。從數據科學視角來看，董事網絡本質是複雜社會網絡的商業映射，其結構特徵直接影響企業戰略選擇、風險傳導與資源整合效率。這一現象
昵稱 拓端tecdat
實驗室監控的實時目標檢測系統｜完整源碼數據集+PyQt5界面+完整訓練流程+開箱即用！ 源碼包含：完整YOLOv8訓練代碼+數據集(帶標註)+權重文件+直接可允許檢測的yolo檢測程序+直接部署教程/訓練教程‘ 源碼在文末嗶哩嗶哩視頻簡介處獲取。 基本功能演示 本系統基於 YOLOv8 目標檢測模型，結合 PyQt5 圖形化界面，實現了對實驗室場景中人員與物體的實時識別、監測與報警。支持攝像頭實時
昵稱 逐夢AI
有時候，程序員的快樂真的很簡單——比如，終於搞懂了 OCI 的 GenAI 向量模型！那天我在辦公室喝着第二杯美式，看着控制枱跑出那行“Embedding completed successfully”，差點起立鼓掌。今天，小米就帶你走進 Spring AI 的世界，一起玩轉 OCI GenAI 向量模型 ——它不止能“理解文本”，還能為 AI 應用賦能，讓智能檢索、知識
昵稱 軟件求生
隨着人工智能模型規模擴大和數據複雜度提升，整合多源異構數據實現多模態協同建模，已成為提升模型性能的核心路徑。高效的數據預處理體系需在保證數據質量與多樣性的前提下，突破大規模數據清洗、增強與合成的系統性技術瓶頸，以平衡訓練效能與成本控制。阿里雲人工智能平台PAI分佈式訓練PAI-DLC推出的一項全新任務類型DataJuiceronDLC，旨在為用户帶來開箱即用、高性能、穩定高效的數
昵稱 阿里雲大數據AI技術
在現代科學與工程的研究中，向量空間理論是分析和建模的基礎工具。從量子力學中的態矢量到信號處理中的特徵提取，再到機器學習中的高維數據表示，向量的結構關係直接決定了系統的複雜性和可分析性。理解向量之間的線性相關性和線性獨立性，不僅是掌握線性代數的關鍵，更是把握信息獨立性和系統完整性的前提。 表面上，線性相關與線性無關似乎只是簡單的數學定義：一組向量能否通過其他向量的線性組合表示
昵稱 全棧技術開發者
在現代科學與工程的研究中，向量空間理論是分析和建模的基礎工具。從量子力學中的態矢量到信號處理中的特徵提取，再到機器學習中的高維數據表示，向量的結構關係直接決定了系統的複雜性和可分析性。理解向量之間的線性相關性和線性獨立性，不僅是掌握線性代數的關鍵，更是把握信息獨立性和系統完整性的前提。 表面上，線性相關與線性無關似乎只是簡單的數學定義：一組向量能否通過其他向量的線性組合表示
昵稱 全棧技術開發者
自去年下半年起，我們合作的很多直播團隊藉助青否數字人系統，在視頻號實現業績突破，驗證了這一賽道的巨大潛力。 作為深耕AI直播的技術團隊，青否數字人正式推出全網首套AI直播全鏈路解決方案！ 一站式解決運營痛點，讓直播更智能、更專業、更高效！ 視頻號AI話術 一鍵掃碼授權視頻號商品，AI基於產品信息自動生成高匹配話術。 直播過程中實時動態改寫內容，確保每場講解絕不重複，徹底告別文案焦慮。 其中【AI
昵稱 青否Ai
提到 AI 數字人直播，很多人會先想到電商直播間裏的 “帶貨主播”。但實際上，隨着技術慢慢貼近需求，AI 數字人直播早已跳出 “賣貨” 的單一框架，走進了鄉村小院、產業車間、社區活動室這些更貼近日常的地方。它不再是屏幕裏遙遠的 “科技符號”，而是能幫村民講特產、幫工人傳技術、幫居民解難題的 “身邊幫手”——正是青否數字人一直在做的事：讓 AI 數字人直播，真正融入生活場景。 鄉村裏：它是 “連接鄉
昵稱 青否Ai
水稻病害檢測數據集（7000 張圖片已劃分）| AI 訓練適用於目標檢測任務 在農業智能化快速發展的今天，利用深度學習技術實現作物病害的自動識別與監控，已經成為智慧農業的重要研究方向。為了支持相關算法模型的訓練與評測，本文介紹一套涵蓋 7000 張圖像的 水稻病害目標檢測數據集，數據已完成格式化、標註與訓練集劃分，可直接用於 AI 模型訓練與部署。 該數據集主要包含三類具有代表性的水稻葉部病害：
昵稱 逐夢AI
“歡迎新進直播間的朋友們，這裏是不打烊智能健身空間！無論您想要在繁忙的工作之餘瞭解健身知識，還是想要了解居家健身器材，歡迎在公屏上打出訴求，我將一一為大家講解……”在寧津縣時集鎮政府的大會議室屏幕上虛擬的“AI數字人”正在講解介紹健身知識和相關器材，台下的企業代表都感慨地看着這一幕。 “這不僅僅節省人力，還革新了經營模式。 我的聲音和臉可以不受時間、體力限制，全天候地向客户介紹健身知識，推薦健身
昵稱 青否Ai
前言 書接上文，上一小節簡單介紹了多元迴歸的基本原理、使用方式，本小節來實踐：qps與cpu、內存、磁盤io、網絡io之間的關係 獲取數據 參考一元線性迴歸的獲取方式 from flow import * from datetime import datetime start_time = datetime.strptime('2025-04-06 00:00:00', '%Y-%m-%d %H
昵稱 MrVolleyball
前言 今天我們來討論一下回歸算法當中的數學實現。本人數學也是渣，大學時期概率論一直掛到清考才勉強通過，+_+ !!，如今勇闖機器學習，硬着頭皮重新學習了微積分和線代，也是為了記錄自己最近的狀態，避免過段時間忘記了。描述的時候有不周全的地方，請各位大佬們多擔待了 本節將會運用一些數學知識來解釋一下相關的迴歸算法的合理性，雖有些枯燥，但知其然也知其所以然，多瞭解一些總是好的 最小二乘法 最小二乘法的核
昵稱 MrVolleyball
前言 在之前的討論中，討論的都是線性迴歸，自變量與結果可以通過一條直線來解釋。而今天討論的問題，自變量與結果可能需要曲線來擬合，也就是所謂的 \(x^n\)，n=2 開始探索 老規矩，先運行起來，再探索原理 1. scikit-learn import numpy as np from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from skl
昵稱 MrVolleyball
前言 今天我們來討論擬合的問題 在之前的篇幅，主要討論的是線性迴歸的問題，不管是一元、多元、多項式，本質都是線性迴歸問題。線性迴歸在機器學習中屬於“監督學習”，也就是使用已有的、預定義的“訓練數據”集合，訓練系統，在解釋未知數據時，也能夠很好的解釋 而模型訓練完成之後，可能會有3中狀態：“欠擬合”、“最佳適配”、“過擬合”。本小節就來消息討論一下，怎麼判斷訓練出來的模型處於什麼樣的狀態 過擬合 老
昵稱 MrVolleyball
視頻演示 基於深度學習的石頭剪刀布手勢識別系統演示與介紹_嗶哩嗶哩_bilibili 1.前言 隨着人機交互技術的快速發展和智能設備的廣泛應用，自然、直觀的手勢交互已成為提升用户體驗的重要方向。石頭剪刀布作為一種經典的手勢遊戲，其識別任務融合了計算機視覺與模式識別的核心技術，對實時性和準確性提出了雙重挑戰。高效的石頭剪刀布手勢識別系統不僅能為人機交互提供新穎的交互方式，還可
昵稱 Coding茶水間
前言 從本節開始，我們的機器學習之旅進入了下一個篇章。之前討論的是迴歸算法，迴歸算法主要用於預測數據。而本節討論的是分類問題，簡而言之就是按照規則將數據分類 而要討論的邏輯迴歸，雖然名字叫做迴歸，它要解決的是分類問題 開始探索 scikit-learn 還是老規矩，先來個例子，再討論原理 假設以下場景：一位老哥想要測試他老婆對於抽煙忍耐度，他進行了以下測試 星期一
昵稱 MrVolleyball
1 功能初體驗 1.1 分析實例 仍以之前的vectorAdd程序為分析目標，在新建的工程中只指定編譯好的可執行文件及其輸出report文件，其他部分都保持默認，然後直接點擊“Launch”進行分析。 圖1 Launch界面 運行完畢後生成如下分析結果： 先整體介紹下report結果： 1. 基礎信息（頂部欄） 首先是內核名稱：vectorAdd，向量加法內核；接下來是核函數的執行Size，G
昵稱 weiwei22844
目錄 機器學習基本理論 機器學習三要素 機器學習方法分類 建模流程 特徵工程 什麼是特徵工程 特徵工程有什麼 特徵選擇 特徵轉換 特徵構造 特徵降維 常用方法 模型評估和模型選擇
昵稱 愚生淺末
