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1.背景介绍社交媒体数据分析的地理空间分析是一种利用地理信息系统(GIS)技术对社交媒体数据进行分析和挖掘的方法。这种分析方法可以帮助我们更好地理解社交媒体数据中的空间分布、空间关系和空间模式，从而为社交媒体数据的应用提供有价值的见解和建议。随着社交媒体数据的庞大增长，地理空间分析在社交媒体数据分析中的重要性也逐渐被认识到。许多研究者和企业开始利用地理信息系统(GIS)技术来挖掘社交媒体数...
1.背景介绍社交媒体数据分析是现代企业和组织中不可或缺的一部分。随着社交媒体平台的普及和用户数量的增加，这些平台已经成为了企业和品牌与客户互动的重要渠道。社交媒体数据分析可以帮助企业了解客户行为、需求和偏好，从而更好地定位市场和提高品牌价值。在本文中，我们将讨论社交媒体数据分析的核心概念、算法原理、实例代码和未来发展趋势。我们将涉及到挖掘社交媒体数据中的用户行为和品牌价值，以及如何利用这些...
自媒体转行数据分析大龄女青年，入门到找到找到工作花了5天时间
1.背景介绍随着互联网和社交媒体的普及，运动与健身领域也开始利用这些平台来分析数据，以提高运动员的表现和健身者的效果。社交媒体数据分析在运动与健身领域的应用主要包括以下几个方面：运动员和健身者的行为分析：通过分析社交媒体上的帖子、评论、点赞等数据，可以了解运动员和健身者的行为习惯、兴趣爱好和需求。这有助于运动与健身企业更好地定位市场和满足消费需求。运动与健身趋势分析：通过分析社交媒体上...
1.背景介绍社交媒体在过去的十年里发展迅速，成为了人们交流、传播信息和娱乐的重要途径。随着数据量的增加，分析社交媒体数据变得越来越重要，以帮助企业、政府和研究人员了解人们的行为和需求。然而，传统的数据分析方法在处理大规模、不规则的社交媒体数据方面存在挑战。大型语言模型(Large Language Models，LLMs)是一类基于深度学习的自然语言处理技术，它们在语言理解和生成方面取得了...
Meta 公司的 Llama 3 是开放获取的 Llama 系列的最新版本，现已在 Hugging Face 平台发布。看到 Meta 持续致力于开放 AI 领域的发展令人振奋，我们也非常高兴地全力支持此次发布，并实现了与 Hugging Face 生态系统的深度集成。Llama 3 提供两个版本：8B 版本适合在消费级 GPU 上高效部署和开发；70B 版本则专为大规模 AI 应用设计。每个版本
众所周知，大语言模型(LLM)正在飞速发展，各行业都有了自己的大模型。其中，大模型微调技术在此过程中起到了非常关键的作用，它提升了模型的生成效率和适应性，使其能够在多样化的应用场景中发挥更大的价值。那么，今天这篇文章就带大家深入了解大模型微调。其中主要包括什么是大模型微调、什么时候需要大模型微调、大模型微调方法总结、大模型微调最佳实践等。在介绍大模型微调方法之前，首先带大家了解一下大语言模型的项目
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Media Kit 让开发者可以调用系统的音视频能力，涵盖播放、录制、录屏、元数据提取与转码六大核心功能模块，支撑系统应用与第三方应用在视频播放、内容创作、教学录屏、直播互动等典型场景下的音视频处理需求。AVMetadataExtractor 用于从音视频资源中提取元数据，如标题、艺术家、专辑、时长等信息，从视频中提取指定时间点的画面，生成缩略图。AVRecorder 可实现音频、视频、音视频混合
Mediabunny是一款专为浏览器端设计的JavaScript音视频处理库，解决了传统方案依赖后端或移植库的痛点。它支持直接在客户端完成音视频的读取、写入和转换，具有轻量高效（最小5KB）、硬件加速（WebCodecs API）和按需加载等特点。核心功能包括精准数据提取、动态文件生成、格式转换、多源输入输出（Canvas、摄像头等）及主流编解码器支持。通过示例代码展示了读取元数据、Canvas生
异构计算（Heterogeneous Computing）是指将多种不同架构的硬件（CPU、GPU、NPU、FPGA、边缘芯片等）组合在一起，让每个硬件处理自己最擅长的任务，从而实现「性能+成本+延迟」的最优平衡。CPU是「厂长」：负责整体调度、逻辑判断（比如决定「这个用户的请求该交给GPU还是NPU处理」）；GPU是「装配线」：负责大规模并行计算（比如生成式AI的预训练、高维特征的矩阵乘法）；
Vidmore是一站式视频处理软件，支持500+格式转换、专业剪辑、蓝光翻录等功能，采用智能算法和硬件加速技术提升效率。软件提供极简交互界面、批量处理和跨平台支持，适合短视频创作者等用户群体。未来将深化AI技术应用，拓展移动端生态，实现全流程视频创作解决方案。免费版功能有限，完整功能需购买激活码。官网：https://www.vidmore.com/zh/
这是基于AI+Playwright的社交媒体自动化发布系统，可将钉钉文档或本地markdown发布到多平台，AI生成摘要、标签等，优化格式，提升效率，支持多平台，有模块化设计。
GEO（生成式引擎优化）正成为AI时代的关键营销策略，它能让AI工具主动推荐您的品牌而非竞品。与依赖关键词的SEO不同，GEO基于EEAT原则（经验、专业性、权威性、可信度）和全域在线影响力。随着AI搜索用户突破12亿（中国占6.3亿），GEO的紧迫性凸显。最新系统支持一键覆盖12大自媒体平台和8大AI平台，通过智能知识库投喂、蒸馏词拓展和RAG架构，确保AI回答的精准性和时效性。该解决方案还包含
通过分析用户的兴趣、行为和地理位置等信息，Bigo Ads可以帮助休闲游戏APP将广告准确地展示给潜在用户，提高广告的点击率和转化率。此外，Bigo Ads还可以通过精准的广告投放时段和频次控制，提高广告的效果和用户体验。休闲游戏APP可以利用Bigo Ads的视频广告、插屏广告和原生广告等形式，向用户展示游戏的特色和玩法，增加用户对游戏的兴趣。综上所述，巴西的休闲游戏APP借力Bigo Ads社
AI自动化新闻自媒体的实践探索：通过AI写稿、TTS配音、视频模板拼接等技术，可在10分钟内生成新闻短视频，实现快速更新和批量生产。测试发现成品虽存在同质化、机械感等问题，但已具备基础传播效果。未来计划优化制作流程、丰富内容形式、加入个性化评论，探索AI辅助创作的新可能。该模式显著降低内容创作门槛，为个人自媒体提供高效的内容生产解决方案。
当你作为AI应用架构师，看着新媒体营销智能体的月度账单时——算力成本占比60%、数据存储成本同比增长40%、突发流量导致的资源闲置率高达35%为什么大模型推理的单Token成本总是降不下来？为什么明明优化了模型，运营成本还是居高不下？如何在不牺牲营销效果（比如内容转化率、用户互动率）的前提下，把成本打下来？这些问题，本质上是AI技术与业务场景的适配问题：很多智能体的架构设计停留在“能用”层面，没有
在当今数字化时代，新媒体营销已成为企业推广产品和服务的重要手段。随着人工智能技术的飞速发展，新媒体营销智能体应运而生，为营销活动带来了更高的效率和精准度。然而，为了在竞争激烈的市场中保持优势，不断迭代新媒体营销智能体以持续优化效果至关重要。本文将从核心算法原理、数学模型、项目实战等多个方面深入探讨新媒体营销智能体的迭代方法。
推荐系统的本质是“根据用户历史行为，预测其未来兴趣”。离线推荐：用T-1天（甚至更早）的历史数据，训练模型，生成推荐列表，第二天推给用户（比如早期的淘宝“猜你喜欢”）；实时推荐：用用户当前会话的实时行为秒级生成推荐结果（比如抖音的“下一条”、微信的“朋友圈广告”）。维度离线推荐实时推荐数据时效性T-1天及以上秒级（当前会话数据）推荐决策延迟小时/天级毫秒级（<100ms）适用场景静态兴趣（比如用户
Chatbox AI精准定位为“全场景智能助手”，旨在为不同行业、不同需求的用户提供一站式、全方位的智能支持。无论是自媒体创作者渴望在内容红海中脱颖而出，编程开发者追求高效编码与快速调试，产品经理寻求精准洞察与优化策略，还是教育、金融、医疗、法律等领域从业者面临的专业挑战，Chatbox AI都能凭借其强大的功能矩阵，成为用户应对复杂工作场景的得力助手。它不仅仅是一个简单的工具，更是一个集成了多种
在AI的世界里，有句老话叫“Garbage In, Garbage Out”。对于RAG系统而言，检索环节就是那个“In”，如果检索不到精准、全面的信息，那么即便是最强的LLM也只能望“材”兴叹，甚至开始一本正经地“胡说八道”，俗称产生幻觉。 本篇将聚焦于检索前和检索中的优化，从数据的源头和查询的入口解决“找不到”和“找不准”的核心痛点。
今天，分享一套超级简单，但效果立竿见影的AI工作流。它以Adobe Premiere Pro和Audition为核心，能让你的视频音频质量实现“一键飞升”，哪怕是刚入门的小白，也能轻松做出高级感。
获取解封装后的数据，送入解码器中，使用解码器获取PCM和Metadata元数据。
目录1. 示例代码——同时打开摄像头和麦克风，并在页面显示画面和播放捕获的声音2. API解析1. mediaDevices2. MediaStream媒体流
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媒体查询（Media Queries）是用于在网页设计中根据用户设备的特征（如屏幕宽度、高度、设备类型等）来应用不同的样式表规则的技术。它允许开发者根据用户设备的特性动态调整网页的布局和样式，以提供更好的用户体验。：指定CSS样式应用的设备或媒体类型。allprintscreenspeech：指定CSS样式根据设备或环境的不同特性而应用或不应用。媒体特性必须用小括号括起来，并且包含一个或多个表达式
通过分析搜索关键词背后的用户意图，定制高度相关的广告内容，并在OutBrain平台上实现精准推送，有效提升广告点击率与转化率。结合搜索套利的数据反馈，不断优化关键词选择、广告文案与着陆页设计，形成数据驱动的闭环优化机制，持续提升广告效果。OutBrain作为全球领先的内容推荐平台，其原生广告形式完美融入用户浏览环境，以非干扰性的方式展现内容，提升用户体验的同时，实现广告信息的有效传达。在这样的环境
OCR 离线识别：对，没错！跨平台无缝切换：无论你是Windows、macOS 还是 Linux 用户，EcoPaste 都能完美适配，剪贴板管理随时随地，跨设备不受限！它完全免费，支持跨平台兼容、数据本地存储、剪贴板内容自动分类整理、剪贴板内容保存、剪贴板内容搜索、离线 OCR 识别、二维码识别。智能分组管理：剪贴板内容自动分类管理，纯文本、富文本、图片、文件都能根据类型智能分组，一眼就能找到所
在进行媒体查询的编写的时候，我们可以利用scss与与编译器，通过@include混入的方式对代码进行简化，从而大大提高了代码的可维护性，也减少了代码的编写量，废话不多说，直接上代码。
在当今社交媒体蓬勃发展的时代，AI技术已成为其核心竞争力之一。从内容推荐、情感分析到图像识别等诸多方面，AI的应用让社交媒体平台变得更加智能和个性化。然而，在构建社交媒体AI项目的过程中，过度设计问题常常悄然出现。想象一下，我们要建造一座桥梁，目的是让行人能够安全地从河的一端走到另一端。如果我们花费大量的时间和资源，把这座桥设计得像一座豪华的景观桥，拥有过多复杂的装饰和远超实际需求的承载能力，这就
想象一下：你是新媒体运营者小夏，每天要做的事包括——在5个平台发内容（小红书、抖音、微信、B站、知乎）；回复200条用户评论（有夸你的、有骂你的、有问产品的）；分析3组数据（互动率、转化率、涨粉量），还要想"明天发什么能火"。你忙到凌晨3点，心里默念：“要是有个智能助手能帮我写文案、回评论、给建议就好了！这就是新媒体营销智能体的价值——它是一个能自动完成内容生成、用户互动、数据优化的AI系统。但智
视频流对接采用pjproject相关库实现sip服务器,采用pjmedia实现视频流接收。媒体服务器完全自研，媒体服务器实现了rtsp协议，jrtplib库实现RTP的发送，ACE库实现垮平台底层支撑。媒体服务器不仅要对混合流解码也要打包支持RTP over udp 或者 over TCP。sipsvc以及mediasvc以及管理系统采用MQTT实现进程通信。
Stash提供自定义视图选项，允许用户根据自己的偏好来调整媒体展示的方式。无论是偏好列表形式的详细视图，还是网格形式的紧凑视图，用户都可以根据需要进行设置，使得浏览和选择媒体更加符合个人习惯。
d 边下载边播放流媒体指以流方式在网络中传送音频、视频和多媒体文件的媒体形式。相对于下载后观看的网络播放形式而言，流媒体的典型特征是把连续的音频和视频信息压缩后放到网络服务器上，用户边下载边观看，而不必等待整个文件下载完毕。#e 例子 边下载边播放该技术广泛应用于视频点播、视频会议、远程教育、远程医疗和在线直播系统中。
有趣的是，AI在这里扮演了一个意想不到的角色。这不禁让人思考，在技术飞速迭代的今天，我们是该依靠传统的法律条文来约束巨兽，还是应该相信，永远有下一个屠龙少年在车库里磨刀霍霍，市场的自我修正能力或许比我们想象的更强大。Perfice是一款开源的自追踪应用，可以记录多种生活习惯并进行数据分析，帮助用户发现习惯与情绪、能量等指标的关联，支持第三方集成，数据本地存储。Flinder是一款免费的iOS应用，
这个网站有很多经典的小霸王、红白机小游戏，无需下载，在线即可畅玩，体验挺不错；
腾讯云智慧传媒行业技术总监曾亮指出，腾讯云基于长期服务媒体客户的经验，提供企业级智能体开发平台，构建结构化与非结构化统一的数据平台，提供具备多模态解析、多角色协作、全流程生产、数据资产沉淀等能力的智能内容中台，广泛适配图文、音视频、互动稿件等多类内容创作需求，支持智能选题、稿件生成、审核与投放等全流程提效，助力内容生产更敏捷、更可控、更高效。，打通用户、内容、渠道等关键要素，支持精准推荐、内容回流
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给大家看下这张截图，一个5万粉丝的抖音账号做数字人视频带货，。平均客单价9.9元，每单佣金能赚2元，随便出一条爆款视频，就抵得上别人大半年工资。而且还，从选品、到文案，再到视频剪辑制作，完全都可以用AI和数字人来完成。操作熟练之后，几分钟就能完成一条视频，每天发布2-3条，然后坐等出单就行了。下面教你如何实操。最近热门的、卖的最多的**，千万不要根据自己的喜好去选品，那样大概率出不了单。本质上这种
在社交媒体行业，用户增长是平台的核心生命线——它直接决定了广告营收、估值甚至生存空间。但传统的“经验拍脑袋”或简单统计方法，早已无法应对海量用户行为、复杂互动链路带来的预测挑战。本文将以搭建一个可落地的社交媒体用户增长预测系统为案例，从AI应用架构师的视角，拆解从需求分析到系统上线的全流程：如何将用户行为数据转化为有效特征？如何设计支持实时预测的模型架构？如何让运营团队信任模型的输出？
ffmpeg音视频编解码工具和EasyDarwin流媒体服务器搭建，测试将电脑桌面实时推流到服务器，然后进行拉流，拉流效果有直播的感觉
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