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刚刚!字节跳动为AI企业投资百万,网友:终于下手了!

就在上周,我们通过天眼查获悉,零犀(北京)科技有限公司发生投资人变更,新增北京量子跃动科技有限公司,持股比例为10%。而北京量子跃动科技有限公司由字节跳动全资控股,张一鸣为最终受益人。由此可以推断,字节跳动在AI上的布局正在加速发力。除了字节跳动大幅投资、招兵买马,其实大厂对AI的布局已然成为了一种趋势。在2019人工智能计算大会上发布了《2019—2020中国人工智能计算力发...

共生而非替代:极客和 AI 的共舞

我们正站在一个协作生态更新的转折点上。过去,开发者写代码、跑测试、查日志、修 Bug——一切尽在掌控。如今,AI Agent 开始参与这场创造:它能读懂你的代码库,理解你的意图,甚至主动提出方案。但这不是人被替代的故事,而是人机协作的新篇章。这是一场极客与 AI 的共舞——你领舞,它跟随;你编排,它执行。让我们开始这次学习探索之旅吧!

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#人工智能
01|iOS平台音频渲染(一):使用AudioQueue渲染音频

你好,我是展晓凯。记得在开篇的时候我说过,我们最后的目标之一就是要实现一个视频播放器项目。而想要实现这个项目,需要我们先掌握音频渲染、视频渲染以及音视频同步等知识。所以今天我们就来迈出第一步——音频的渲染。音频渲染相关的技术框架比较多,平台不同,需要用到的技术框架也不同。这节课我们就先来看一下iOS平台都有哪些音频框架可供我们选择,以及怎么在iOS平台做音频渲染。我们先看一下图1,iOS平台的音频

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02|音频从采集到输出涉及哪些关键参数?

你好,我是刘歧。上一节课我们学习了视频与图像相关的基础知识,相信你对视频/图像中的色彩表示方式、色域、帧率等相关概念已经有了一定的了解。在音视频技术开发与应用领域,除了视频与图像的知识外,我们还会接触到一些音频相关的知识,所以这节课我们会聚焦音频基础知识,为之后FFmpeg 音频相关内容的学习做好铺垫。我们平常听到的自然界的声音,比如说鸟鸣、水流,其实是一种模拟信号,声音是振动产生的一种声波,通过

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02|iOS平台音频渲染(二):使用 AudioUnit 渲染音频

你好,我是展晓凯。上节课我们学习了iOS平台的音频框架的第一部分,深入了解了AVAudioSession以及AudioQueue的使用方法,同时也学习了iOS音频格式的表示方法,就是ASBD。其中重点学习了AudioQueue渲染音频的方法。AudioQueue这个API其实是介于AVPlayer/AVAudioPlayer与Audio Unit之间的一个音频渲染框架。如果我们想对音频有更高层次的

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刷爆了!BAT这场AI芯片之战,你更支持谁​?

刚刚,云栖大会现场,阿里巴巴集团CTO、达摩院院长张建锋向全场展示了含光800——阿里第一款AI芯片。为了这款芯片,阿里一年前放下狠话,但谁也没想到一年后即亮相:不仅完成流片,还已在阿里云上正式上线。与此同时华为全联接大会开幕,推出又一重量级AI产品Atlas900。华为发布全世界最快AI产品,集成1024颗业内最强芯片,训练ResNet-50只需59.8秒。...

01 | 前因后果:为什么说数据中台是大数据的下一站?

你好,我是郭忆。“数据中台”无疑是今年大数据圈最火的词,如果你关注数据相关的行业会议,但凡有数据中台相关的主题,人员都会爆满。去年5月,我作为演讲嘉宾参加了由ITPUB主办的中国数据库大会,一个100人的“数据中台”场次,最后涌进来200多人,前排地下、走廊、过道到处都挤满了人,还有很多人因为挤不进来在外面看直播,数据中台的火爆程度可见一斑。除了支撑集团的大数据建设,我的团队还提供To B的企业服

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无需一行代码就能搞定机器学习的开源神器——手把手教你配置使用

对于机器学习和数据科学的初学者来说,最大的挑战之一是需要同时学习太多知识,特别是如果你不知道如何编码。你需要快速地适应线性代数、统计以及其他数学概念,并学习如何编码它们,对于新用户来说,这可能会有点难以承受。如果你没有编码的背景并且发现很难学习下去,这时你可以用一个GUI驱动的工具来学习数据科学。当你刚开始学习的时候,可以集中精力学习实际的项目。一旦适应了基本的概念,你就可以在以后慢慢学习如何编写

#机器学习#数学
01 | 行业视角:产品经理眼中的人工智能

你好,我是海丰,很高兴能在这个专栏和你见面。随着人工智能的火热,越来越多的产品经理开始关注这个领域,希望借着风口转型成为 AI 产品经理,进而可以拓宽自己的职业道路。确实,这是一条很不错的出路,我本人就是一个转型的深度体验者和倡导者。对比传统的产品经理,AI 产品经理更加注重对于人工智能行业、场景算法,以及验收评估标准的理解。这节课,我们就来学习这些内容。不过在学习之前,我准备了3个问题,来测试一

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开篇词 | 从0开始搭建一个深度学习推荐系统

你好,我是王喆,在一家硅谷的科技公司Roku担任机器学习工程师。Roku是美国最大的视频流媒体平台,在美国智能电视市场占比超过1/3。我作为推荐系统的架构负责人,在最近两年多的时间里,跟团队一起搭建了一整套深度学习推荐系统,相比于传统推荐系统,它在播放时长、点击率等效果指标上取得了30%以上的提升。在这个过程中,我和团队踩过不少“坑”,也总结了很多经验。其中最宝贵的一点是,只有建立起深度学习推荐系

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