利用3年时间掌握FFmpeg/WebRTC核心技术，同步积累QT跨平台经验，未来可冲击大厂音视频架构师。若偏好稳定，嵌入式开发可瞄准自动驾驶或机器人领域，但需接受薪资成长较慢。今天给大家分享的是一位粉丝的提问，211 本硕研三，已拿 C++ 桌面应用研发 offer，计划转音视频或嵌入式如何规划学习路线？接下来把粉丝的具体提问和我的回复分享给大家，希望也能给一些类似情况的小伙伴一些启发和帮助。计算
一个用DEEPSEEK热赚钱的好机会。几百万个摄像头等待智慧化。
预设并持续维护数据模型，进行数据挖掘。数据模型包括但不限于：“案件敏感词提醒”“特定案件时间规律”，“特定案件位置分析”等，各种模型可以互相融合。包含大数据分析平台、大数据展示平台、大数据管理平台。七弦智能擅长于城市治理工单分析，对来源于客户上报工单（同12345热线）、网格巡查、智能感知工单开展时空分析，形成研判报告，提供给政府、学校、园区等单位，辅助其决策。
今天要给大家安利一个绝对能让你大呼过瘾的声音黑科技——GPT-SoVITS！这款由花儿不哭大佬精心打造的语音克隆神器，已经在GitHub上收获了超过35K颗星星，简直是声音界的扛把子。你可能会想：这玩意儿难用吗？完全不会！GPT-SoVITS V2版不仅支持中、日、英、韩、粤五种语言，还加入了语速调节和无参考文本模式等实用功能。更让人兴奋的是，它为Windows用户准备了超简单的整合包，下载解压就
10.添加 FFmpeg 的 bin 目录路径：C:\Program Files\ffmpeg\bin。FFmpeg是一套可以用来记录、转换数字音频、视频，并能将其转化为流的开源计算机程序。4.下载 ffmpeg-master-latest-win64-gpl.zip。8.右键点击“此电脑” > “属性” > “高级系统设置” > “环境变量”。6.将 ZIP 文件解压到 C:\Program F
随着计算能力的提升和算法的优化，该技术未来将在无人驾驶、元宇宙、智能制造等领域发挥更重要的作用，加速现实世界与数字世界的深度融合。该技术采用自适应特征提取算法（如DeepSeek框架），通过单帧图像的像素级语义分割与空间映射，生成高保真三维模型，无需依赖多帧连续图像。这不仅降低了数据采集成本，还避免了对珍贵文物的物理接触，极大提升了文化遗产保护的科学性。矩阵式视频融合技术由镜像视界（浙江）科技有限
他们制作的AI短剧《我在阴间送外卖》，单个镜头需「抽卡」30次以上，每次花费约3.5元，单镜头成本超100元，整部短剧制作成本约5000元，最终播放量超90万，尽管没有直接收入，但也吸引了商业客户询单。近期一些典型的“AI造谣”案件，不论是地震中小孩子的假图片，还是娱乐资本论曾经揭露的“江西帮” 炮制所谓“西安爆炸”假新闻，无一例外，并没有尝试做得特别逼真，只是用了最简单的，甚至是两三年前的过期A
蒸馏技术（Knowledge Distillation, KD），该概念最早出现在2015年由Geoffrey Hinton、Oriol Vinyals 和 Jeff Dean发表的一篇名为《Distilling the Knowledge in a Neural Network》的论文中，如下图：简单地说，它就是一种模型压缩和优化的方法，其核心思想就是“通过将一个大型且复杂的模型（称为“教师模型
蓝耘MaaS平海螺AI视频技术在多模态数据融合与实时视频处理方面的创新，使得视频处理进入了一个全新的阶段。通过深度学习、语音识别、情感分析等技术的结合，平台不仅可以从视觉、音频和文本多个角度分析和优化视频内容，还能够提供实时的内容生成与优化服务。未来，随着技术的不断发展和优化，蓝耘MaaS平海螺AI视频技术将在视频创作、编辑、推荐、分发等方面发挥更大的作用，为用户带来更加智能化、高效化的视频体验完
在 AI 推动视频处理变革的浪潮中，蓝耘 MaaS 平海螺 AI 视频技术脱颖而出。它凭借云计算、AI 算法和大数据分析，为视频内容的全流程提供智能化方案，解决了传统视频处理在效率、精准度和成本上的难题，成为国内领先的 AI 视频处理平台。如果想快速体验可以点击下面链接注册蓝耘智算平台注册链接。
1.背景介绍数据挖掘在图像和视频处理领域的进展图像和视频处理是计算机视觉领域的重要研究方向之一，其中数据挖掘技术在图像和视频处理中发挥着越来越重要的作用。数据挖掘是从大量数据中发现有用信息和隐藏模式的过程，它可以帮助我们更好地理解数据，从而提高工作效率和提升业务能力。在图像和视频处理领域，数据挖掘技术可以用于图像和视频的分类、检测、识别、分割等任务，以及图像和视频的压缩、恢复、修复等方面。...
未来，我们将继续加强与国内外合作伙伴的技术交流，推动这项技术的应用落地，为数字孪生和智慧城市的发展注入强劲动力。与**地理信息系统（GIS）**的创新成果，通过该技术，我们能够在不依赖GPS或传统传感器的情况下，实现对物体的精准定位和实时追踪。：通过这项技术，虚拟世界中的数字孪生系统能够实时获取物理世界中的动态信息，实现更为精准的建模与仿真，推动各行各业的智能化管理。：借助AI算法与多摄像头系统，
该技术利用高精度的视频处理和深度学习算法，实现了在复杂动态环境下对目标的精准定位和追踪，无需依赖传统的定位设备。像素级高精度定位：通过对视频中每个像素的实时分析，系统能够以像素级精度识别并定位动态目标，显著提升了定位的准确性。采用自主研发的高效算法和分布式计算架构，系统能够在毫秒级时间内完成对海量视频数据的处理，满足实时定位的需求。语义分割：通过语义分割技术，将视频中的每个像素归类到特定的目标类别
该插件支持添加视频到 3D 场景中，并通过颜色矫正、几何校正、裁切、羽化、颜色剔除等手段将视频完美融入周围环境。在应用过程中，利用视频分布式布局的特点，结合视角位置，可在一个场景中支持超多路视频。
平台支持采用设备树对设备进行分组、分级管理，支持对用户及角色分配不同权限管理和运维设备，实现对海量接入资源的集中控制与权限分配。
现在这数字时代，到处都是视频。你看那社交媒体上，短视频一个接一个，特别热闹；还有那些专业拍出来的大片，特别震撼。这就能看出视频真的很厉害，能抓住大家的眼球，把信息传递出去。对创作者来说，要是有个又好用、功能又强大的视频制作工具，那可太重要了。蓝耘 MaaS 平台和海螺 AI 视频一起合作，就像是给创作者们开了一扇新大门，让大家能做出更牛的视频。
蓝耘MaaS平台与海螺AI视频深度融合，前者以智能算力中枢、多模态模型工场赋能AI开发，后者通过零门槛创作和影视级视效革新视频制作。二者结合打造出低代码开发与开放式创作生态，为多领域用户提供安全高效的智能服务体验，开启AI技术普惠新篇章。
简介：随着企业数字化进程的逐步推进，在日常经营过程当中会沉淀下越来越多的数据信息。 每当想做数据分析的时候，就会发现想要的指标分散在不同的数据源、数据集、数据表当中。 Quick BI的数据关联功能，可以帮助数据分析师快速将指标进行汇聚，形成一张强大好用的大宽表。 一起来看看Quick BI是如何做到的吧！随着企业数字化进程的逐步推进，在日常经营过程当中会沉淀下越来越多的数据信息。每当想做数据分析
多版本下载地址tableau.com/zh-cn/support/releases现在和鲸上下载一份疫情数据工作台 - Heywhale.com先了解一下字段的性质，字符串类型-维度，数字类型-度量比如看到这个日期的类型不对，改掉知识点1.比如想把新增确诊一直显示在标签上，然而想把新增死亡和新增治愈，鼠标放在柱形图上才显示，的操作方法是把两者拖到工具提示这个T是快速显示/隐藏标签2.一键设置在n个
简介：随着企业数字化进程逐步加速，企业所产生和积累的数据资源日益增多。每当员工的用数权限发生变动，管理员都需要进行复杂繁琐的重复性配置流程，不仅耗时耗力还容易出错。 如何能便捷地对员工用数权限进行高效管理？试试Quick BI的角色权限管理功能吧！随着企业数字化进程逐步加速，企业所产生和积累的数据资源日益增多。每当员工的用数权限发生变动，管理员都需要进行复杂繁琐的重复性配置流程，不仅耗时耗力还容易
平台支持设备通过4G、5G、WIFI、有线等方式进行视频流的快捷接入和传输。
鸿蒙携手行业领先的媒体技术伙伴，依托伙伴在音视频处理、实时通信、内容分发等领域的深厚积累，结合鸿蒙系统分布式架构与跨端协同优势，为开发者提供了近百款媒体类SDK，覆盖实时音视频通话、视频点播、直播等核心场景。创新融合LLM技术的对话式AI智能体，业务场景覆盖客服、AI口语陪练、社交陪聊、智能会议、智能硬件等场景。一、在线教育、远程办公、社交娱乐等场景对实时音视频通话的需求日益增长，用户期待“面对面
通过枚举（enum）定义不同音效的类型，这样每种音效都有一个唯一标识，便于管理BGM,Hit,Btn,GameOver,Collected,Jump,GameWin。
在 Unity 中实现一个 音频控制器&字幕控制器（VoiceController&SubtitleController），可以用于管理角色对话、旁白等语音播放，并同步显示对应的字幕。
（Video Fusion Technology）是通过融合多源视频数据或不同维度的信息，生成更完整、精确、或者具有特定功能的视频输出的技术。其应用广泛，主要用于提升视频质量、增强场景理解、以及在复杂场景中获取更多信息。
1.背景介绍视频处理技术在大数据分析领域具有重要的应用价值。随着互联网和人工智能技术的发展，人们生活中的视频数据量日益庞大，需要高效的处理和分析方法来提取有价值的信息。本文将介绍大数据分析中的视频处理技术，包括核心概念、算法原理、代码实例等方面。1.1 大数据分析背景大数据分析是指利用大规模、高速、多源、多格式的数据进行分析和挖掘，以发现隐藏的知识和趋势。大数据分析具有广泛的应用领域，...
亲爱的读者朋友们，你们是否曾梦想过成为一名音乐家，创造出让人心潮澎湃的旋律？或者你是否曾为视频内容寻找合适的背景音乐而苦恼？今天，我要为大家介绍一款名为StableAudio 2.0的音乐生成神器，它将彻底改变我们对音乐创作的认知。
智慧交通视觉监控平台是一款功能强大且简单易用的实时算法视频监控系统。它的愿景是最底层打通各大芯片厂商相互间的壁垒，省去繁琐重复的适配流程，实现芯片、算法、应用的全流程组合，从而大大减少企业级应用约95%的开发成本。用户只需在界面上进行简单的操作，就可以实现全视频的接入及布控。
我们欢迎更多的小伙伴参与。
今天给家人们分享一篇论文，看内容挺实用的，并且代码开源。随着大型语言模型（LLMs）的发展，它们无法与外部工具直接交互以自主执行任务，这仍然是一个关键的限制。传统方法依赖于将工具描述作为上下文进行输入，这受到上下文长度的限制，并且需要单独的、通常效率不高的检索机制。。这使得LLM能够生成工具调用和参数作为其下一次token预测能力的一部分，无缝结合工具调用和语言生成。我们的框架允许LLM访问和利用
文章讨论了AI模型，特别是大型语言模型（LLMs）如GPT，如何通过采用类似人类迭代问题解决的代理工作流程来自主学习。代理工作流程通过逐步细化任务来提高AI性能，类似于人类反复审查和改进他们的工作以获得更好的结果。介绍了四种关键代理设计模式——反思、工具使用、规划和多代理协作——作为使AI系统更加自主和有能力的策略。代理设计模式被引入作为使LLMs更加自主的解决方案。与其只给模型一个提示并期望得到
stock: str我们将工具集成到 LangGraph 中，并创建一个反馈循环进行分析。
TradingAgents提出了一种新型股票交易框架，模拟真实交易公司的协作动态。框架中包含多种角色的LLM驱动代理，如基本面分析师、情绪分析师、技术分析师和不同风险偏好的交易员。Bull和Bear研究员代理评估市场状况，风险管理团队监控风险敞口，交易员综合辩论和历史数据做出决策。通过模拟动态协作的交易环境，旨在提升交易表现。详细架构和实验结果显示，该框架在累计收益、夏普比率和最大回撤方面优于基线
我们欢迎更多的小伙伴参与「RTE 开发者日报」内容的共创，感兴趣的朋友请通过开发者社区或公众号留言联系，记得报暗号「共创」。对于任何反馈（包括但不限于内容上、形式上）我们不胜感激、并有小惊喜回馈，例如你希望从日报中看到哪些内容；自己推荐的信源、项目、话题、活动等；或者列举几个你喜欢看、平时常看的内容渠道；内容排版或呈现形式上有哪些可以改进的地方等。素材来源官方媒体/网络新闻。
尤其擅长寻找那些需要浏览众多网站才能获得的非直观、小众信息。在。
代码示例输出：me: 什么是图计算？ai: 图计算是一种计算模型，用于处理大规模图形结构数据的计算和分析。在这种计算模型中，数据被表示为图形，其中节点代表实体，边代表实体之间的关系。图计算可以用于解决许多实际问题，如社交网络分析、网络路由、生物信息学等。图计算的主要挑战是如何有效地处理大规模的图形数据，并提供快速的计算和分析结果。me: 刚才我问了什么问题？ai: 你问的问题是：“什么是图计算？3
Agent AI: Surveying the Horizons of Multimodal Interaction》一个能够感知和在不同领域和应用中行动的Agent AI系统的概述。AgentAI正作为一个有前景的途径走向人工智能（AGI）。Agent AI训练已经展示了在物理世界中进行多模态理解的能力。它提供了一个框架，用于现实不可知训练，通过利用生成AI以及多个独立的数据源。大型基础模型经过
在这篇博客中，我将介绍一个模块化多智能体系统，用于在人工智能任务中协作参与。在这个系统中，具有不同特定任务能力的智能体协同工作，以实现研究挑战。每个参与的智能体都被分配了一个特定的角色，并通过智能体间的通信协作，共同创造最终成果。附带的代码片段展示了这个框架，使其在各个领域中的探索和应用变得可行。引言多智能体系统（MAS）代表了一种范式，其中多个独立的智能体协作工作，以比单一系统更有效的方式解决复
构建 agent 是一个迭代过程，需要不断尝试和改进。没有两个完全相同的 agent，因为它们都基于 LLM 的生成能力。通过巧妙地运用工具和推理框架，我们可以打造出无限可能。
Agent一词起源于拉丁语中的Agere，意思是“to do”。在LLM语境下，Agent可以理解为在某种能自主理解、规划决策、执行复杂任务的智能体‼️👸Agent并非ChatGPT升级版，它不仅告诉你“如何做”，更会帮你去做。如果Copilot是副驾驶，那么Agent就是主驾驶🚗👉自主Agent是由人工智能驱动的程序，当给定目标时，它们能够自己创建任务、完成任务、创建新任务、重新确定任务列
GPTs应用+Prompt自定义预设应用、可全网搜索使用文生视频/图生视频 可生成15秒视频。
极速部署：支持宝塔小白部署配置简单：仅需配置数据库以及redis即可快速启动服务自适应布局：适配PC、移动端、平板等设备支持多种模型的聊天：内置中转系统可对接几十+模型支持联网模式：可对模型进行扩展搜索当前网络实时内容总结支持气泡列表多种类型布局支持语音模式：可与AI直接语音对话支持（最近新增）对话模型自定义：分类、自定义名称、自定义排序、以及部分功能自定义自定义模型扣除费用类型：扣除金额数量等账
将多个不同模态的基础模型合并成优于各个部分的大模型非常有挑战；两个关键挑战：(1) 对齐数据的可用性；(2) 如何在跨领域生成任务中利用单模态表示且不损坏原始能力；本文提出称为Zipper的多塔解码器架构，利用交叉注意力来从独立预训练单模态解码器构成多模态生成模型；在语音和文本融合实验中，本文提出的架构表示非常好；Zipper具有很好的灵活性，冻结相应模态来选择性地保持单模态生成能力；Video
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