水木清华

也许是因为笔记本的GPU的原因，生成6秒的视频，磨蹭了2个小时，效果还行吧，反正比wav2lip好一些，而微软的VASA-1和国内同样是阿里的EMO还没有开源，暂时没法对比，字节跳动老张的LatentSync可以处理视频，效果都差不多。我的经验，其实你用某种方式打开原网站点下载后，使用IDM等下载工具，会自动跳到CDN链接，速度飞起，至于怎么打开原网页，作为肩负国家振兴责任的年轻人，你可以大胆一点。我配置了阿里云的镜像，要实现一样的效果，你也可以在每一行的命令后加。解压，比如我直接解压到。

早在2008年我开始研究神经网络的时候，这个领域在中国还是一片空白，甚至身边都没有人相信计算机能有智能这种情况甚至包括一些软件工程师和讲师，我也因此踏上一条孤独而又兴奋的摸索之路，知道去年不经意和宁总谈起AI，随着AlphaGo打破黎明前夜，现在人工智能已经如二进制分裂一样飞速传播开来。接下来的几篇文章，我将用若干文章，将具有软件开发基础的新手，带进人工神经网络的大门，并对去年一些验证性小作品进行...

新年伊始，我先带各路新手体验一下人工神经网络第一绝技：识别与分类。一说起识别，最先让人联想到的是文字识别，人脸识别，指纹识别，说起分类当然就想到物体分类。其实识别和分类的本质是一样的，如果把文字识别的每一个字作为一类，识别立刻和分类“合体双修”！限于篇幅，这里不做详细的讲解，点这里下载文档《前馈网络基础》。点此下载《神经网络数字识别》。数字识别的展示（数据为MNIST手写数字，60000张训练，1...

从上文的识别中，仔细研究的同学会发现，即使是误判的几张图片，最高置信度往往也是万分之几的差距，其精度远远超出人类肉眼的识别能力，这已经说明人工神经网络本身就具备剔除畸形样本的能力。既然“万能拟合器”能够从大量数据中，挖掘其内在规律，那么能否对未发生的事件进行预测呢？答案当然是：Yes！下面给大家展示一个福利彩票双色球的预测神经网络，具体的算法这里就不说了，我怕怕福彩的同志封杀我~~下图是从电脑传给...

Beyond是一个真正意义的少妇少女，少男大叔偶像队，而且是中外通行；流行音乐对于老家伙们来说就是鬼哭狼嚎；摇滚对于戏曲家来说就是乱弹琴；衣着个性也许在很多人眼中就是奇装异服，歪门邪道；我大学时候的政治老师说：一首《真的爱你》就让我绝不将他们列入“奇装异服”的队伍中；《AMANI》几乎让东非大裂谷的黑叔叔们罢战；《光辉岁月》让不懂中文，不会粤语，不时音乐人的曼德拉老泪纵横；……我们要做AI，目的也...

本来想接着放出人工智能的第三大绝技——无中生有的例子和相关源代码，主要是单图超分辨率技术，然而期间为了完成医学的CT诊断神经网络又陷入了技术旋窝，而后全矩阵运算使得新的神经网络在普通台式电脑执行速度达到疯癫状态：MNIST手写识别60000张1000次迭代训练2.3秒，准确度92.8%虽然医学影像没有Wild数据用于测试，但直接用训练数据测试的准确度是91.3%，实际应比该值略低（1000次迭代）...

// 为了便于计算, 将局面固定为红下黑上, 评价以红方为基准#define INFINITY 10000int Max(int depth){ if (depth <= 0) { // 到达指定的搜索深度, 返回局面的评价值 // 局面评价与搜索无关, 不必绝对精确, 只需要保证返回的值能正确区分: 胜负平优劣 return Position::Evaluat...