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  • 用AI语言批量生成短视频的自动化运营实操教程
    用AI语言批量生成短视频的自动化运营实操教程
    要批量生成短视频并自动化运营,核心是高效生产内容和稳定流程。1.先建立内容素材库,明确主题方向、结构模板及关键词,并用Excel管理标题、脚本大纲等信息;2.使用AI工具如通义千问、ChatGPT生成文案,百度TTS、剪映配音功能合成语音,注意控制语速与节奏;3.利用剪映专业版、CapCutAPI或编程工具实现自动剪辑,匹配背景素材、生成字幕并定时发布多平台;4.关注封面、发布时间、热点追踪及数据反馈,每周优化脚本与风格以提升播放量和互动率。
    人工智能 . 科技周边 928 2025-07-23 08:48:02
  • 如何用豆包AI生成Python爬虫代码 快速抓取网页数据的秘诀
    如何用豆包AI生成Python爬虫代码 快速抓取网页数据的秘诀
    用豆包AI生成Python爬虫代码的关键在于明确需求并配合手动调试。1.首先要清楚目标网页的数据结构和HTML标签,如商品价格所在的具体节点,并确认是否为动态加载内容(需使用Selenium或Playwright)。2.给出清晰指令,包括指定使用的库(如requests和BeautifulSoup)、目标网址、抓取字段及输出方式,确保AI能生成结构准确的代码。3.生成后务必检查并调试代码,处理异常、路径错误和编码问题,必要时修改选择器以匹配实际HTML结构。4.多轮优化逐步完善功能,从基础结构测
    人工智能 . 科技周边 243 2025-07-23 08:46:01
  • 豆包AI可以写学术摘要吗 豆包AI论文摘要生成效果评测
    豆包AI可以写学术摘要吗 豆包AI论文摘要生成效果评测
    豆包AI可以辅助撰写学术摘要,但效果因使用场景而异。对于初稿或通用内容有一定帮助,但在专业术语和逻辑严谨性方面存在局限。1.豆包AI具备文本生成、内容总结等功能,适合中文用户生成基础摘要,但在专业学科中表现不足;2.实测显示其摘要语句通顺、结构清晰,但术语使用不当、方法描述不精确、易遗漏关键信息;3.建议提前整理核心要点、多次调整优化、人工校对关键内容,并结合其他工具提升表达质量。总体而言,其适合作为初步写作助手,但高水平论文仍需人工打磨。
    人工智能 . 科技周边 845 2025-07-23 08:41:01
  • 小米汽车官方回应小米YU7行车记录仪视频导出等问题
    小米汽车官方回应小米YU7行车记录仪视频导出等问题
    7月22日,小米汽车公布了最新一期用户问答汇总(第181期),对备受关注的小米YU7车型相关疑问进行了权威回应。关于如何将小米YU7行车记录仪视频传输到手机的问题,官方提供了明确指引。车主可从中控屏进入应用中心,打开“影像记录”功能,点击右上角的分享按钮,挑选需要导出的视频片段,并勾选是否附加行车数据。之后,用手机扫描屏幕上显示的二维码,即可快速完成视频转移。这项设计极大提升了操作便捷性,方便用户随时保存关键行车影像。对于车顶滑轨灯的设计亮点,官方进一步说明:该灯具通过滑轨供电,能有效照亮后排空
    人工智能 . 科技周边 890 2025-07-23 08:28:12
  • Deepseek 满血版 + Writesonic,批量生成博客文章大纲​
    Deepseek 满血版 + Writesonic,批量生成博客文章大纲​
    通过结合Deepseek与Writesonic,可高效批量生成博客大纲。1.用Deepseek作为“内容策略师”,输入宽泛主题或关键词,获取多角度核心思想、痛点分析及子话题;2.将Deepseek输出的“思想火花”导入Writesonic,利用其模板快速结构化为引言、H2/H3标题、结论等框架;3.通过双向迭代优化,将Writesonic生成的大纲反馈给Deepseek深化扩展,确保创意深度与结构严谨并重。
    人工智能 . 科技周边 868 2025-07-23 08:14:01
  • 如何接入ChatGPT API ChatGPT API接入与调用教程
    如何接入ChatGPT API ChatGPT API接入与调用教程
    要接入ChatGPTAPI,需先获取API密钥、掌握调用方式并正确发送请求。1.注册OpenAI账号并生成唯一显示一次的API密钥,妥善保存并绑定信用卡激活权限;2.可选择安装官方SDK(如Python)或使用curl等工具调用RESTAPI,配置请求头和参数;3.理解关键参数如model、messages、temperature、max_tokens,并注意按token计费的费用问题;4.遇到错误时排查401、400、Timeout等问题,通过Postman测试接口并打印完整请求响应内容以便调
    人工智能 . 科技周边 901 2025-07-23 08:13:01
  • 『IMAGE-CAPTION』基于CNN-RNN的影像报告生成-Ⅰ
    『IMAGE-CAPTION』基于CNN-RNN的影像报告生成-Ⅰ
    本项目复现相关论文,基于CNN-RNN框架实现医学影像报告自动生成,用印第安纳大学胸部X射线数据集,采两阶段方案。实验显示生成结果有医学语义,Paddle实现效果优于原论文,略逊于Pytorch版本。
    人工智能 . 科技周边 1099 2025-07-22 17:58:09
  • 心音智能检测
    心音智能检测
    该项目基于PaddlePaddle框架构建智能心音检测模型,并部署于树莓派4B。通过电子听诊器采集心音,先经模型检测正常与否,异常则进一步分为四种病症。数据经降噪、下采样等预处理,用二阶谱分析法提取特征,构建融合卷积与MLP的模型。训练后,经Paddle-Lite转换部署到树莓派,结合显示屏实现实时检测。
    人工智能 . 科技周边 293 2025-07-22 17:42:00
  • 一文读懂图卷积神经网络(GCN)
    一文读懂图卷积神经网络(GCN)
    本文围绕经典论文介绍GCN,解释其定义,即处理图结构数据的网络,输入为带特征的图,输出为节点特征。解析核心公式,通过添加自环、对称归一化邻接矩阵解决信息丢失和尺度问题,还提及在Cora数据集上的应用及数学证明参考。
    人工智能 . 科技周边 1121 2025-07-22 17:32:54
  • 【遥感影像分类】使用PaddleAPI搭建ResNet50实现遥感影像分类任务
    【遥感影像分类】使用PaddleAPI搭建ResNet50实现遥感影像分类任务
    本文围绕遥感分类任务展开,使用西北工业大学2016年发布的含45类土地利用类型的遥感影像数据集,构建RESISC45Dataset自定义数据集,搭建ResNet50模型,经训练、验证,模型精度达0.83左右,最后进行了模型预测与效果展示。
    人工智能 . 科技周边 595 2025-07-22 17:30:11
  • Swin Transformer:层次化视觉 Transformer
    Swin Transformer:层次化视觉 Transformer
    本文介绍了Swin Transformer模型的代码复现情况。作者完成了BackBone代码迁移,ImageNet 1k预训练模型可用且精度对齐,模型代码和ImageNet 22k预训练模型将更新到PPIM项目。文中展示了模型组网代码,包括窗口划分、注意力机制等模块,还提供了预设模型及精度验证结果,Swin-T在验证集上top1准确率达81.19%。
    人工智能 . 科技周边 600 2025-07-22 17:28:13
  • 使用PaddleDetection2.0自定义数据集实现火焰识别预测
    使用PaddleDetection2.0自定义数据集实现火焰识别预测
    该项目利用PaddleDetection2.0中的YOLOv3(主干为mobilenetv3轻量化模型)实现火焰识别目标检测,mAP达81.94%,可部署于森林防火监控。流程包括自定义数据集解压、环境准备、按9:1划分数据集,基于特定配置文件训练,还进行了模型评估、预测及效果可视化。
    人工智能 . 科技周边 512 2025-07-22 17:26:22
  • 基于分割网络Unet生成虚拟图像
    基于分割网络Unet生成虚拟图像
    本文基于Unet分割网络,利用49例头部磁共振T1、T2数据,通过配准使二者解剖位置一致,转换数据格式并裁剪窗宽窗位,构建数据集。以T1为输入、T2为标签训练Unet进行回归,用SSIM评估,经200轮训练,最佳SSIM达0.571,实现由T1生成虚拟T2图像。
    人工智能 . 科技周边 728 2025-07-22 17:23:20
  • 【图像去噪】第七期论文复现赛——SwinIR
    【图像去噪】第七期论文复现赛——SwinIR
    作者引入Swin-T结构应用于低级视觉任务,包括图像超分辨率重建、图像去噪、图像压缩伪影去除。SwinIR网络由一个浅层特征提取模块、深层特征提取模块、重建模块构成。重建模块对不同的任务使用不同的结构。浅层特征提取就是一个3×3的卷积层。深层特征提取是k个RSTB块和一个卷积层加残差连接构成。
    人工智能 . 科技周边 603 2025-07-22 17:20:02
  • “机器学习”系列之SVM(支持向量机)
    “机器学习”系列之SVM(支持向量机)
    支持向量机(SVM)是监督式学习模型,核心是将输入空间映射到高维特征空间再分类,本质为线性分类器。其通过最大化间隔(Margin)提升容错性,间隔由支持向量确定。借助拉格朗日乘数法转化对偶问题求解,引入核函数(Kernel Trick)解决线性不可分问题,还可通过Soft Margin处理噪点。可自定义实现或调用sklearn的SVC,需调节C、kernel等参数。
    人工智能 . 科技周边 649 2025-07-22 17:15:57

PHP讨论组

组员:3305人话题:1500

PHP一种被广泛应用的开放源代码的多用途脚本语言,和其他技术相比,php本身开源免费; 可以将程序嵌入于HTML中去执行, 执行效率比完全生成htmL标记的CGI要高许多,它运行在服务器端,消耗的系统资源相当少,具有跨平台强、效率高的特性,而且php支持几乎所有流行的数据库以及操作系统,最重要的是

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