即使地表最强AI配音也无法自动识别360应配音成三百六十还是三六零，在长文配音中很难一次满意，总会因为个别几句配音不理想而毁掉整个配音成果。 在GPT-SoVITS配音中，自动把长文章拆分成段落或长句子，让创作者可以精细地调节所有不满意的局部小段落配音，再自动合成回完整的音频。 由于GPT-SoVI ...

一、概述 MCP服务端当前支持两种与客户端的数据通信方式：标准输入输出(stdio) 和 基于Http的服务器推送事件(http sse) 1.1 标准输入输出(stdio) 原理： 标准输入输出是一种用于本地通信的传输方式。在这种模式下，MCP 客户端会将服务器程序作为子进程启动，双方通过约定的标 ...

在机器学习中，决策树算法因其简单易懂、可解释性强而被广泛应用。 然而，现实世界中的数据往往复杂多变，尤其是连续值和缺失值的存在，给决策树的构建带来了诸多挑战。 连续值（如年龄、收入）无法直接用于决策树的离散分裂点，需要转化为“离散区间”。 缺失值（如用户未填写的问卷项）可能导致信息损失或模型偏差。 ...

从2024年2025年，不断的有各种AI工具会在自媒体中火起来，号称各种效率王炸，而在AI是否会替代打工人的话题中，程序员又首当其冲。 ...

在机器学习的世界里，决策树是一种简单而强大的算法，但它的 “任性生长” 却常常让数据科学家陷入 “过拟合的困境”。 想象一下，一棵决策树如果无限生长，它可能会完美地拟合训练集中的每一个数据点，但当面对新的数据时，却可能表现得像一个“陌生人”——预测完全失效。 这种现象背后的原因在于模型过于复杂，对训 ...

自从 DeepSeek 发布后，对 AI 行业产生了巨大的影响，以 OpenAI、Google 为首的国际科技集团为之震惊，它的出现标志着全球AI竞争进入新阶段。DeepSeek 是一个开源的产品，任何人都可通过 GitHub 等途径下载它的核心源代码，它的开源性意味着任何人都可以为 DeepSee... ...

大家好，我是 Java陈序员。 之前介绍一款开箱即用、支持多个大语言模型服务的桌面客户端。 开箱即用！一款支持多个大语言模型服务的桌面客户端！ 今天，给大家安利一个简洁易用的 DeepSeek 第三方开源客户端！ 关注微信公众号：【Java陈序员】，获取开源项目分享、AI副业分享、超200本经典计算 ...

这是 让 LLM 来评判 系列文章的第六篇，敬请关注系列文章: 基础概念 选择 LLM 评估模型 设计你自己的评估 prompt 评估你的评估结果 奖励模型相关内容 技巧与提示 LLM 评估模型已知偏差及缓解措施: 缺乏内部一致性：同一 prompt 输入评估模型执行多次得到的结果可能不一样 (如果 ...

在机器学习的广阔森林中，决策树（Decision Tree）是一棵独特而强大的“智慧树”。 它是一种监督学习算法，既可以用于分类任务，也能用于回归任务，通过树形结构模拟人类决策过程。 这篇文章会带你了解决策树，从基础概念开始，一步步讲解如何构建决策树、常用的算法以及它的实际应用。 1. 概述 决策树 ...

正文 从AE说起 AE是一个特征提取模型，通过编解码的形式重构输入，完成低维特征表示工作 推导 存在一个输入\(x\)，构造AE编码器\(p_\theta(x)\)，得到离散低维特征\(z\)； 通过AE解码器\(q_\phi(z)\)，重构回\(\hat{x}\)； 通过正则项\(\Vert x- ...

MCP 最近在 AI 领域 引发了 广泛关注，特别是在 海外各大社区 中，大家热烈讨论，热度 相当高。 我打开了 Google Trends，这是一个专门用于查看全球热点趋势的网站。 输入关键词后，可以查看其热度变化。 我搜索了 “MCP”，它的趋势如图所示，变化非常明显。 各位可以参考一下。 每天 ...

在DeepSeek-R1的开源狂欢之后，感觉不少朋友都陷入了**技术舒适区**，但其实当前的大模型技术只是跨进了应用阶段，可以探索的领域还有不少，所以这一章咱不聊论文了，偶尔不脚踏实地，单纯仰望天空，聊聊还有什么有趣值得探索的领域，哈哈有可能单纯是最近科幻小说看太多的产物~ ...

在上一篇中，我们介绍了如何通过SK访问ollama中部署的大模型，今天我们尝试直接调用deepseek官网api，来实现AI对话功能。 DeepSeek官方API 如果要使用deepseek 官方API，首先我们要注册API访问的账号，然后创建apikey。 DeepSeek Platform地址： ...

学习与反思 主要是记录自己遇到的问题以及踩的坑 同时欢迎各位大佬，给我提出意见，我一定会好好吸取。_ 准确率只有0.1左右？（or 很低） 有可能是因为权重没有初始化（不一定是必要的） 或者学习率设置的问题，可能设置的太大了，试着调小一些 如何区分验证集和测试集？ 训练集 （训练阶段） 用于构建我们 ...

不积跬步无以至千里，不积小流无以成江海！--《荀子 劝学》 我是对本地大模型有执念的！因为它安全性好，数据完全被自己掌控。在前面的内容里面分享了如何使用OllamaSharp访问ollama接口，今天分享如何使用Semantic Kernel来访问ollama接口。 关于Semantic Kerne ...

图片批量重命名工具 - 自动化整理您的图片库 GitHub项目地址: https://github.com/dependon/renameImage 项目介绍 这是一个基于Python开发的图形界面工具，用于批量重命名文件夹中的图片文件。它能够递归处理选定文件夹及其所有子文件夹中的图片，按照"文件夹 ...

1 修饰属性或变量 无论属性是基本类型、引用类型，都使变量里存放的“值”不可变。 常和static关键字协作，作为常量： 基本类型，变量放的是实实在在的值，如1，“abc” 引用类型，变量放的是个地址，所以final修饰引用类型变量指里面的地址不能变，即它只能指向初始时指向的那个对象，不关心指向的对 ...

MindIE是昇腾自研推理框架，本实验手册可指导小白用户快速掌握MindIE在LLM（large language model）场景的基本功能，包括：大模型推理功能测试、大模型性能测试、大模型精度测试、服务化推理部署、benchmark测试等。 1 实验准备 1.1 软硬件环境 本实验使用的设备是8 ...

武汉人工智能研究院（以下简称「武智院」，https://taichu-web.ia.ac.cn）是由武汉东湖新技术开发区重点建设的新型研发机构，聚焦跨模态智能国际前沿研究方向，作为中国科学院自动化研究所的核心创新平台，致力于推动人工智能技术的规模化应用与产业落地。 跨模态智能技术研发的挑战 跨模态智 ...

提出问题，使用Manus帮我生成一个官方网站 提问: 我有一个github项目，是https://github.com/dependon/simple-image-filter ,请根据这个项目的内容生成一个官方网站 得到的结果(当前为手动部署的网站) 他使用的技术栈是常规的nodejs, demo ...