在本节中，我们简要介绍了一些除 Tensorflow 之外的流行深度学习框架、库和平台的功能和特点。首先介绍了一个流行的 NLP 框架 Hugging Face，接着探讨了 OpenAI 的 GPT-3 和 DALL-E 2。然后，介绍了 PyTorch 框架，本节简要介绍了 PyTorch 的一些重要功能，如 NN 模块、Optim 模块和 Autograd 模块。我们还介绍了一种用于深度学习模

使用python，下载加密的流媒体m3u8视频文件，爬虫获取电影资源。M3U8是Unicode版本的M3U，用UTF-8编码。m3u8文件其实是 HTTP Live Streaming（缩写为`HLS`）协议的部分内容。HLS 的工作原理是把整个流分成多个小的文件来下载，每次只下载一些。当媒体流正在播放时，客户端可以选择从许多不同的备用源中以不同的速率下载同样的资源，允许流媒体会话适应不同的数据速

Go+语言初体验，想要学习一门新语言也有一段时间了，最近看到 Go+ 融合了数据科学领域的 Python，那作为人工智能领域的相关从业人员和 Python 使用者，探索 Go+ 在人工智能领域的应用，同时也有很平滑的学习曲线，学习Go+就成了理所当然的事了。本文，首先简要概述下神经网络的相关概念，然后使用 Go+ 语言构建神经网络实战手写数字识别。

近来，随着 Open AI 发布的新一代 AI 聊天机器人 ChatGPT 火遍科技圈，人工智能生成内容( AIGC )这一领域开始受到学术界、工业界甚至普通用户的更广泛关注。AIGC 凭借其独特的“创造力”与人类无法企及的创作生成速度掀起了一股人工智能狂潮。因此，本文中，我们将介绍何为人工智能与 AIGC，并讲解目前业界领先的昆仑万维AIGC 模型与产品，最后，进一步回答我们是否应该为人工智能表

目前，随着人工智能的大热，吸引了诸多行业对于人工智能的关注，同时也迎来了一波又一波的人工智能学习的热潮，虽然人工智能背后的原理并不能通过短短一文给予详细介绍，但是向所有学科一样，我们并不需要从头开始”造轮子“，可以通过使用丰富的人工智能框架来快速构建人工智能模型，从而入门人工智能的潮流。为了大家能够对人工智能常用的库有一个初步的了解，以选择能够满足自己需求的库进行学习，本博客对目前较为常见的人工智

人工智能生成内容( Artificial Intelligence Generated Content, AIGC) 是一个快速发展的领域，有着广阔的应用前景，通过不断改进技术和解决相关问题，AIGC 技术将有望成为许多领域中的重要工具和资源。本文通过总结“CSIG 企业行”活动中众多大咖的报告分享，探讨了图文智能信息技术领域的最新发展动态和未来趋势。随着诸如合合信息等公司的 AI 工程师在底层视

由于生成模型构建的复杂性，在云中训练和部署人工智能模型是大多 AIGC 用户和公司的首选。Amazon SageMaker 作为一款非常优秀的云端机器学习平台，提供了丰富的功能和工具，解决了生成模型对于算力要求高昂的问题。本文主要基于 Amazon SageMaker 创建、部署 Stable Diffusion 模型的相关要点，充分展示了 Amazon SageMaker 在人工智能模型构建、训

智能文档图像处理技术是指利用计算机视觉和人工智能等技术对文档图像进行处理和分析，实现自动化识别、提取、分类和管理的技术。随着人工智能时代的到来和各行业信息化进程的加速，越来越多的个人和企业用户开始借助智能文档图像处理技术来提高工作效率，降低人力成本，并减少出错率。本文将探讨智能文档图像处理技术的基本原理和特点，回顾了合合信息在 VALSE 2023 会议上关于智能文档图像处理技术的相关分享，并详细

组装配有RTX2070super显卡的深度学习机器。

Tesseract是一个开源 OCR 引擎，可以直接通过命令行使用，或者通过使用API从图像中提取文本。它为多种语言提供了API，其中显然包括Python。Tesseract支持unicode (UTF-8)，可以识别 100 多种语言。Tesseract支持各种输出格式，包括纯文本、HTML、PDF、TSV等。本文介绍了Windows下Tesseract的安装和如何通过Python调用Tesse