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不定项 25,编程 3字符串系数暴力 KMP(70%)def get_nxt(T):n = len(T)nxt = [0] * nmax_len = 0for i in range(1, n):while max_len > 0 and T[max_len] != T[i]:max_len = nxt[max_len - 1]if T[i] == T[max_len]:max_len +=
本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署VibeVoice 实时语音合成系统镜像,实现多音色英文语音生成。通过开箱即用的配置,用户可快速生成美式、印度英语等真实感语音,典型应用于跨境电商客服应答、智能硬件语音助手及多语种教育内容制作。
Fun-ASR融合大模型与端到端架构,通过WebUI降低使用门槛,支持离线部署、热词增强与文本规整,兼顾效率与隐私,适用于个人开发者及金融、医疗等敏感行业,推动语音识别走向普惠。
高质量翻译:基于达摩院 CSANMT 模型,输出自然流畅的英文,告别“机翻感”本地化部署:无需联网,数据安全可控,适合敏感内容创作者双模使用:既可通过 WebUI 手动操作,也可通过 API 集成进自动化系统轻量高效:CPU 即可运行,低门槛部署,适合个人开发者与小团队工程稳定:锁定关键依赖版本,避免“环境地狱”
结合LobeChat与GPU算力,可高效搭建私有化大模型系统。通过Ollama等工具在消费级显卡上运行量化模型,实现低延迟推理。方案兼顾安全性与扩展性,适合个人开发者及企业构建本地AI助手,避免数据外泄与高成本API依赖。
Meta AI电商客服系统通过NLP、多模态交互与知识图谱技术,实现7×24小时智能服务,显著提升响应效率与用户体验,支持高并发场景下的稳定运行和全球化多语言适配。
本文探讨了基于RTX4090和DeepSeek推理框架在工业仿真生成中的优化部署,涵盖硬件适配、模型压缩、算子融合与实际应用案例,实现了高精度、低延迟的物理场预测。
语音信号情感识别旨在通过分析语音中的声学特征,自动判断说话人的情绪状态,是实现自然人机交互的关键技术之一。该技术融合信号处理与深度学习方法,广泛应用于智能客服、心理评估与虚拟助手等场景。常用的情感模型包括离散类别(如高兴、愤怒、悲伤)和维度空间(效价-唤醒度-优势度)两种表示方式。当前主流方法依赖于MFCC、基频等手工特征结合SVM或深度神经网络进行分类,但仍面临个体差异、环境噪声和跨语言泛化等挑
在流媒体技术领域,ZLMediaKit作为一套功能强大的开源流媒体服务器框架,为开发者和企业用户提供了一个高效、稳定的解决方案。通过阅读本章节,你将了解到ZLMediaKit框架的基本概念、核心功能以及它在多媒体通信中的应用。ZLMediaKit是一种流媒体服务器框架,它以开源的形式提供,支持RTMP、HLS、HTTP-FLV等多种流媒体协议。ZLMediaKit凭借其卓越的性能和丰富的特性,受到
阿里巴巴「通义千问」作为国内知名的预训练语言模型,是阿里巴巴达摩院在自然语言处理领域取得的又一重大成果。该模型采用先进的深度学习技术,对海量文本数据进行预训练,从而能够在诸多下游任务中表现出色。「通义千问」的核心在于其强大的上下文理解和多模态融合能力。它通过大规模并行计算,实现了复杂的语言表征学习,为中文自然语言处理(NLP)领域带来了新的突破。「文心一言」是百度推出的AI聊天机器人,它的核心能力







