int *p2=&m; *p2=100; printf("%d\n",*p2);//加了const *p2这行代码报错 return 0; } 由此我们可以知道在 *号 左边加上const是限制解引用这个操作 指针指向的内存空间不属于当前程序,这个时候就是野指针。 2,如何规避野指针 了解了野指针的成因后我们自然有办法去规避它。 1. 它不仅能⾃动标识文件和 出问题的行号 *2.还有⼀种无需更改代码就能开启或关闭 assert() 的机制 该机制是如果已经确认程序没有问 题,不需要再做断,就在 #include <assert.h> 2,传址调用 还是上面的代码我们修改一下: #include<stdio.h> void swap2(int *pa,int *pb) { int z=0; z=*pa;//z=a *pa=*pb 加上const修饰 2.
AI智能体创作思路 AI智能体的核心在于模拟人类思维和行为模式,通过算法和数据处理实现自主决策。创作思路通常包括目标定义、数据收集、模型训练、评估优化等环节。 代码实现框架 Python示例展示基于Transformer的文本生成实现: from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer tokenizer ) input_text = "AI智能体的核心功能包括" input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt") output ) 完整预处理流程通常需要2-4次交叉验证调整,在金融风控等场景中还需特别注意数据脱敏(如身份证/银行卡号的正则掩码处理)。 2. 混合精度训练 混合精度训练(FP16/FP32混合计算)可节省显存占用,提升训练速度,适用于显存受限的情况。
我的主页:2的n次方_ 近年来,生成式人工智能(AIGC,Artificial Intelligence Generated Content)技术迅速发展,彻底改变了内容创作的各个领域。 AIGC的核心技术依赖于深度学习模型,如生成对抗网络(GANs)、自回归模型(如GPT)、自动编码器(VAE),以及多模态AI模型。它们能够理解和模仿不同数据模式,生成高质量的原创内容。 2. 通过分析用户的输入,AI可以创作出符合用户需求的定制化内容。 3. 音频创作:AI音乐与声音设计的兴起 4.1 AI生成音乐的应用 AI音乐生成已经成为电影、广告、游戏等领域的重要创作工具。 此外,AI的生成速度和灵活性让创作者能够快速尝试不同风格的音乐,进行多次迭代,从而提高作品的多样性和创意性。许多音乐家已经将AI视为创作过程中的合作伙伴,辅助灵感的产生与实现。
AI在内容创作与小说编写中的核心知识 自然语言处理(NLP)基础 需掌握词嵌入(Word2Vec、GloVe)、序列建模(RNN/LSTM)、注意力机制(Transformer)等核心技术。 案例包括AI Dungeon 2通过用户输入动态调整故事走向,或Sudowrite辅助作家保持特定文风。 交互式叙事系统 像AI Dungeon使用LLM+强化学习实现分支叙事。用户每步选择触发不同故事线,系统通过奖励函数维持情节合理性。 代码实现示例 基于GPT-2的故事生成 from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained Anthropic的Claude模型展示出更好的指令跟随特性。
这就是AI辅助创作应运而生的背景。 什么是AI辅助创作? AI辅助创作是指通过人工智能技术来协助、优化和提升内容创作者的工作效率和质量。 这种自动生成内容的能力对于新闻媒体、电子商务、内容营销等领域非常有用。 例子:新闻机构可以使用AI生成大量的简报和新闻稿,从而更快地覆盖新闻事件。 2. 创意助力 AI可以为创作者提供灵感和创意助力。它可以分析趋势、市场数据和用户反馈,以帮助创作者确定哪些主题和内容最有可能受欢迎。 例子:广告公司使用AI来分析市场数据,以确定最具潜力的广告创意。 AI辅助创作的未来 随着AI技术的不断发展,AI辅助创作的应用场景将进一步扩展。未来,我们可以期待更强大的内容生成、编辑和创意助力工具,以帮助创作者更好地应对不断增长的内容需求。 然而,AI并不能完全替代人类创作者,因为创作中的创意、情感和文化背景仍然是不可或缺的。AI辅助创作的最终目标是提高效率、减轻工作负担,让创作者能够更好地发挥他们的创意和创造力。
hi,大家好~我是shadow,一枚设计师/全栈工程师/算法研究员,目前主要研究方向是人工智能写作和人工智能设计,当然偶尔也会跨界到人工智能艺术及其他各种AI产品。 AI不仅可以帮我们创作文章,做设计,还可以完成短视频创作。本文主要从大数据分析、视频理解、视频创作三个方面介绍AI应用在视频的前沿进展。 - 大数据分析电影 ? - monodepth开源库 可以用来预测景深 项目地址: https://github.com/nianticlabs/monodepth2 ? - 视频创作 - 自动插帧 2019年,英伟达开源了Super SloMo,从普通的视频“脑补”出高帧率的画面,从30fps插帧到240fps,即使放慢8倍也不会感到卡顿。 作者借鉴了NLP中十分成功的 BERT 模型,在它的基础上进行改进,从视频数据的向量化和视频语音识别输出结果分别提取视觉和语言的特征,然后在特征序列上学习双向联合分布。 ?
输入:256个字符以内的描述性文本,推荐使用中文。输出:对应风格及分辨率的 AI 生成图。(2)什么是智能图生图:智能图生图接口将根据输入的图片及辅助描述文本,智能生成与之相关的结果图。 2.格变换为图片切换各种创意风格,令图片具备独特的艺术特征,呈现出丰富多彩的艺术灵感。 AI 能力进行大量的实验作为初步的风格、内容、构图尝试积累,从中选择出相对较好的效果参考进行进一步高精度的内容创作,帮助制作人从大量繁琐冗余的细节工作中抽身。 实际应用案例:艺术创作和生成: 生成艺术作品: 利用生成对抗网络(GANs)等技术,AI可以生成逼真的艺术品,包括绘画、插图和其他类型的图像。 辅助艺术家和设计师: 自动草图和草图改进: AI可以帮助艺术家生成初步的草图,并提供改进建议,加速创作过程。
微软将Sora 2的强大能力封装在最简单的交互中,让专业级视频创作的门槛降至零。 2. 自带音效的视频生成 Sora 2最大的突破在于原生视听整合。 用户群体的扩张 必应视频创作者的目标用户不仅是专业创作者,更是普通用户: 专业创作者 将AI生成作为灵感和草稿工具 结合传统剪辑软件进行精细调整 使用AI视频生成降低前期创意成本 内容营销人员 快速生成广告视频 内容创作的变革 短视频创作 每个人都能成为"AI导演" 创意优先,技术门槛消失 短视频内容的供给量将爆发式增长 微短剧制作 AI生成分镜脚本和镜头画面 大幅降低微短剧的制作成本 实现个性化剧情定制 广告营销 制定AI视频生成在敏感领域的使用规范 建立违规内容的处罚机制 素养教育 提升公众对AI生成内容的辨别能力 在教育体系中加入AI素养课程 培养负责任的内容创作意识 3. 它象征着AI技术从实验室走向大众、从专业工具变成人人可用的基础设施。视频创作的门槛被彻底打破,每个人都可以成为内容的创作者和传播者。
更关键的是,避免了“复制粘贴旧代码漏改变量名”这种低级bug——毕竟AI生成的代码是“新的”,但结构是标准的。2、AI辅助文档优化:从“写清楚”到“让别人愿意看” 技术文档的痛点是什么? 更关键的是,AI是辅助,人要做审核——比如生成的代码,我会检查变量名、逻辑是否符合项目规范,确保没有问题。Q2:我不会写代码,能用来辅助内容创作吗?A:当然能。 就算不懂代码,也能享受AI的效率红利——毕竟工具是给人用的,不是给人添麻烦的。Q3:用AI辅助创作,会不会降低内容的“个人风格”? AI是“笔”,不是“作者”,风格还是你的。Q4:用AI辅助创作要多花钱吗?有没有免费工具? 就算付费,成本也很低——比如我用的AI工具,一个月才30块,换来的是每天省2小时——算下来,每小时成本才5毛钱,比你喝奶茶还便宜。最后想跟你说:AI不是“抢活的”,是“帮你干活的”。
最近大模型创业十分火热, 身边很多朋友不是转做大模型,就是投身到大模型的创业浪潮中去了,下面给大家分享华为天才少年、现在是一名创业者的李博杰对于大模型创业的十个灵魂拷问,让我们一起来看看。 你们的商业模式能 scale 吗? 如何应对大模型的监管和法律责任? 下面就这 10 个灵魂拷问,分享一些我自己的观点。 做不做基础大模型? 功耗方面的限制是能源,目前人类在可控核聚变、常温超导等领域还没有取得突破性进展,能源的供给只能线性增长,能源的消耗又受制于芯片的制程。目前数据中心已经占到人类总能源消耗的 2% 左右,很难大规模提升。 学术界因为大多数时间都花在训练上,推理优化相关的研究也较少。比如 Berkeley 的 vLLM 可以把推理性能优化 2~4 倍。此外,模型本身的一些改进也可以大幅优化推理性能。 大模型创业总是面临大量的灵魂拷问。想,都是问题;做,才是答案。两岸猿声啼不住,轻舟已过万重山。
youmind使用推荐1.什么是youmind1.1简单介绍一句话介绍:一个为学习者、创作者打造的 AI Creation Studio,助力你把每一个天马行空的想法转变成“让自己满意的作品”! ,我学到了很多东西1.3关于订阅和积分youmind使用的是积分的方式,新用户有免费的积分,使用我的这个邀请码注册,你可以获取1000积分,你使用youmind进行创作,分析,基本上使用到AI的地方都是需要消耗积分的我的邀请码注册 :需要私信我如果你已经注册了,那么这个邀请码对你就失效了;youmind订阅价格,20美金一个月,一年200美金,相当于10+2(赠送),今天这个文章就是介绍youmind的双11的活动,半价(优惠码: HALFGIFT),就是100美金,订阅1年,非常不错的,我已经用上了;2.youmind首页2.1首页介绍认识一个产品我们可以通过官方的网站介绍进行学习,youmind的定位就是创作学习,稿生万物,万物生稿官网地址 很像,基本上我们打开agent模式就行3.4.3process处理中间就是自己处理,或者是保存AI处理的内容,处理之后,我们可以分享网页链接:基本上可以做个人博客效果了这个我们可以根据自己的喜好进行定制其次就是可以进行公众号创作
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基于AI的数字内容创作 Part 2 智能人脸画板 简介:每个人心中都有自己心仪的形象,中科院计算所高林老师为我们讲述了在深度学习的发展下,AI如何让用户可以画出每个人心目中的“林妹妹”。 内容难度:★★☆(计算机专业或有一定计算机知识储备的大学生) ? 以下为精彩视频 ---- 关注更多精彩短视频,请扫描下方Wiz小程序码 ? 也可点击“阅读原文”或打开“哔哩哔哩” 搜索关注“Wiztalk”, 一起开启科普知识分享“新视界”~ ---- — 关于Wiztalk — Wiztalk是腾讯高校合作团队打造的一个短视频知识分享系列 ,每集10分钟左右,致力于跟随科技的发展以及时代的步伐,使用更为科普化的方式传播最新、最热门、最通用的知识。
摘要: Skills 是 AI 智能体中预置的任务执行模板,相当于给 AI 装上了"职业技能"。 QClaw 内置 5000+ Skills,覆盖办公、创作、数据、自动化全场景,用户说出需求即可自动匹配对应 Skill 执行,无需任何配置。 为什么说 Skills 是 AI 助手的"灵魂"? 1. 2. " 邮件管理 邮件整理、自动回复、摘要 "整理今天的未读邮件摘要" 日程管理 待办生成、日程安排、提醒 "生成本周的工作计划" 二、内容创作类(约 1200 个 Skills) 子场景 典型 Skills
现在是信息爆炸的时代,互联网各种信息和作品层出不穷,人工智能(AI)技术的介入进一步降低了内容创作的门槛,为内容创作带来了革命性的变化。 创作过程管理比如线上直播创作等方式,或许会成为未来保证纯人工创作的一种方式,未来或许也会应用区块链技术等技术手段来保证创作和线上考核的真实性。上述内容介绍了AI写作的好处、问题与AI反向审查。 未来内容创作必然是纯人工写作、AI写作与AI辅助写作共存的状态。 AI写作1、高速高效:AI能够快速生成大量内容,适用于新闻报道、产品描述等标准化文本创作。2、成本效益:长期来看,AI写作可大幅降低内容制作成本。 1、技术依赖:过度依赖AI可能削弱人类作者的基本写作技能。2、协调难度:人机协作过程中,如何平衡AI的建议与人类的创意是一大挑战。
但让一辆由钢铁和芯片组成的机器学会这些,你得教它一套全新的"感知世界"的方式。今天我们就聊聊,车载AI是怎么"看"路的。一、车的眼睛:不止一种先说硬件。 二、AI怎么理解看到的东西有了传感器数据,接下来就是AI的活儿了——把这些原始数据变成车能理解的信息。这分几个层次。第一层:目标识别摄像头拍下一张图,AI要回答:图里有什么? 这一层需要的不是单纯的识别,而是推理。AI要理解交通规则,理解人类的行为模式,甚至要有点"常识"。 L2级别的辅助驾驶(车道保持+自适应巡航)已经在大量车上应用,高速上很好用。L3(有条件的自动驾驶)开始在一些高端车型上出现,特定条件下可以脱手。 那上面,有一个AI正在用自己的方式,努力理解这个复杂的世界。
AI对于我们所有人,包括工控领域的专家和工程师朋友们,到底有没有用? 对于偏执的人,总会有争论。正如我也对AI有些偏执一样,那有不同的观点和声音实属正常! 真正的限制是方向与意愿:在知识极易获取的AI时代,能否成功的关键障碍不再是信息差,而是一个人是否有清晰的愿景和持续行动的意愿。 要是AI啥都能做,我们人类何去何从?正因为它是Tools(工具),它没有方向、没有见解、没有灵魂,所以还需要我们人类去control。 对于我们搞工控的朋友来说,对Control不陌生吧! 对未来我的想法是: AI是不能错过的!就像电力和网络一样,几乎离不开它! 就算在技术上它目前还难以代替你的智慧,但是产品的销售是无法避开AI这个强有力的工具的。低成本高效率,最终肯定会获取相应的回报! 学习AI是必不可少的,不要说因为有了AI,你就不学习了,即使知识唾手可得,但是那不是你的,重要的是你如何让它为你服务,真正的Control它。
在内容驱动、增长优先的时代,这样的CEO是商业叙事的中心。 但AI时代,情况变了。 本文将从行业结构变化、AI公司内部权力转移、典型案例、技术路线主导性等多个层面,拆解这一趋势:为什么AI时代会淘汰只会讲故事的CEO?又是谁在悄悄掌握这场技术革命的真正方向盘? 如果你最近关注AI行业,会发现一个悄然的共同点: 越来越多AI公司的“核心人物”,已经不再是CEO,而是CTO,或者直接负责模型架构的技术团队负责人。 2.公司生死,不再只看增长,而看推理成本是否收敛 OpenAI今天最大的工程瓶颈,不是有没有用户,而是:每次用户调用GPT-4 Turbo,是否能在10秒内完成,成本是否能压在0.01美元以内? “讲故事”已经不能解释黑箱技术的复杂度 AI不是App。App你还能靠几个产品功能打动人,但AI模型的本质,是一个高维参数空间+海量数据堆积出来的概率系统。
Data & Sound Visualization / 心理学和认知科学 / 旅游景区规划 在AI时代设计师们、程序员们都焦虑了,AI可以用来做设计(鹿班),AI还可以用来写代码(UI2Code), AI也可以做游戏,AI也可以谱曲,AI当你的老师……例子非常多,人与机器的关系从人机交互逐渐地往人机协同演进,我们可以找到很多例子,比如: 大界机器人 https://www.roboticplus.ai 我们基本上都是以一种对立或一分为二的方式来看待这些基本词汇: ? 看到这些词汇,我们会下意识地觉得它们是对立关系。逻辑、精确、冰冷的工程思维,怎么跟想象、感性、个性、创作融为一炉呢? 算法作曲早已不是什么新鲜事,基于 AI 自动生成音乐已经有很多成熟的应用。甚至是在对即兴表演要求相当高的爵士乐,也已经有人机共同即兴表演的尝试。 而去年的 Qosmo AI DJ 项目也展示了人类 DJ 和 AI DJ 一起 Jam 的效果~ ? 何以解忧? 这是最坏的时代 也是最好的时代 这取决于我们现在每做的一个决定、每投入的分分秒秒。
由2x = n得出 x=log2nx = log2^nx=log2n ,所以该算法的时间复杂度为O( logn)。 O(n2)O(n^2)O(n2) 。 常用的时间复杂度所耗费的时间从小到大依次是: O(1)<O(logn)<O(n)<O(nlogn)<O(n2)<O(n3)<O(2n)<O(n!) <O(nn) 指数阶 O(2n)O(2^n)O(2n) 和阶乘阶 O(n!)O(n!)O(n!) 除非是很小很小的 n 值,否则哪怕 n 只是100,都是噩梦般的运行时间。 小试牛刀 如果 a+b+c=1000,且 a2+b2=c2a^2 + b^2 = c^2a2+b2=c2 (a,b,c 为自然数) 设计程序求出所有a、b、c可能的组合?