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05:27 AM · Oct 27 ,2025
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OpenBayes - OpenBayes 教程上新丨CSM 駕到，統統閃開！更鮮活的語音生成，從此告別延遲呆板機械味

與 AI 語音助手聊天時，總感覺哪裏怪怪的。它們對問題應答自如，可就是少了點「人味」。語調呆板、停頓突兀，時不時還在莫名其妙的地方卡頓，這種似人非人的違和感，其實就是「恐怖谷效應」在作祟。當 AI 語音與人類語音相似度頗高卻又未達到完美一致時，用户便會感到不適。 近期，由 Sesame 團隊推出的語音生成模型 CSM (Conversational Speech Model) 在眾多語音模型中脱穎

機器學習 , tensorflow , 自然語言處理 , 人工智能 , 深度學習

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u_16099272 頭像

墨舞天涯 - 挑戰TensorFlow 與 PyTorch，3 月深度學習框架集中爆發 - 編輯部的個人空間 -

在這個“AI 生成內容（AIGC）”盛行的時代，模型不像以前一樣只在實驗室裏喝電、在服務器裏冒煙了。它們迫切希望“上網衝浪”，直接駐紮在用户的瀏覽器裏，為 Web 應用增添一點點靈性。問題來了：我們該用哪門“武功秘籍”把這些模型請進瀏覽器？ 今天的擂台，就擺在兩位“明星”之間： TensorFlow.js：正統科班出身，瀏覽器原生支

tensorflow , 加載 , aigc , bard , 前端 , Web

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congweibiaobaidemalingshu 頭像

小白獅ww - 文-圖生視頻雙發力，Wan 2.1 高質量視頻生成教程

Wan 2.1（通義萬相 2.1）是由阿里巴巴於 2025 年開源的視頻生成大模型，它在視頻生成領域展現出了卓越的性能。在功能上，該模型不僅支持文生視頻和圖生視頻，還能進行視頻編輯、文生圖、視頻生音頻等多種創新應用，極大豐富了用户的創作選擇。而且，Wan 2.1 是首個能在中英文環境中實現文字生成的視頻模型，免去外部插件的繁瑣，大幅提升了其實用性。 Wan 2.1 採用了自研的高效變分自編碼器 (

機器學習 , tensorflow , 自然語言處理 , 人工智能 , 深度學習

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ziwupython 頭像

子午 - 中草藥識別系統【最新版】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度學習+卷積神經網絡算法

一、介紹 中草藥識別系統，通過收集10種常見的中草藥數據集，基於TensorFlow搭建卷積神經網絡算法模型進行多輪迭代訓練，最後得到一個識別精度較高的模型，然後使用最新的Vue3+Element plus搭建界面，後端Django處理請求，實現前後端分離開發模式，實現一個完整的可視化操作平台。 前端: Vue3、Element Plus 後端：Django 算法：TensorFlow、卷積神經網

圖像識別 , tensorflow , Python

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u_14344 頭像

冷月星 - deepflow 如何安裝在容器裏

文章目錄 前言！！！ 在anaconda裏創建虛擬環境 安裝deeplabcut 好的，我知道你報錯了 好，又錯了（瘋狂換源） 説一個其他的錯 再次回到該有的 下載deeplabcut 報錯的解決方法 裝deep

tensorflow , 雲計算 , bc , 深度學習 , 雲原生 , deepflow 如何安裝在容器裏 , Python

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senar 頭像

Senar - 機器學習和前端

TL;DR 現階段在前端應用機器學習，要針對合適的場景和需求，尋求特定化、輕量化的模型方案，最終往往有比較不錯的效果。展望未來，隨着硬件設備的迭代更新，用户羣體會有越來越高的 NPU 和高性能 GPU 的設備佔比，再加上 WebGPU、WebNN 這類加速 AI 推理計算的 API 和標準推出，未來的前端應用會大放異彩。 人工智能、機器學習、神經網絡、深度學習...... 這些詞到底是什麼意思？彼

機器學習 , 人臉識別 , tensorflow , 神經網絡 , 深度學習

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comehope - AI實戰：用 TensorFlow 識別數字 0-9

摘要 本項目的目標是使用深度學習來檢測數字 0-9 的語音。 我們將利用深度學習技術，把語音文件轉譯為文本數據，例如把英語 three 的發音轉譯為文本 "three"。 我們將使用 TensorFlow/Keras 來創建模型、訓練模型，再使用測試數據評估它的性能。 本教程的 Jupyter 文件地址： https://openbayes.com/console/public/tutori

tensorflow , librosa , ai開發 , 語音

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deephub 頭像

deephub - 將VAE用於時間序列：生成時間序列的合成數據

變分自編碼器(VAEs)是一種生成式人工智能,因其能夠創建逼真的圖像而備受關注,它們不僅可以應用在圖像上，也可以創建時間序列數據。標準VAE可以被改編以捕捉時間序列數據的週期性和順序模式,然後用於生成合成數據。本文將使用一維卷積層、策略性的步幅選擇、靈活的時間維度和季節性依賴的先驗來模擬温度數據。 我們使用亞利桑那州菲尼克斯市50年的ERA5小時温度數據訓練了一個模型。為了生成有用的合成數據,它必

tensorflow , 神經網絡 , 人工智能 , 深度學習

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u_15903730 頭像

WangLanguager - 多智能體強化學習（MARL）介紹和代碼示例

多智能體強化學習（MARL）介紹 多智能體強化學習（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL）是強化學習的一個分支，涉及多個智能體在同一環境中學習和決策。MARL 主要關注以下幾個方面： 環境交互： 多個智能體同時與環境交互，它們的行為不僅影響自身的獎勵，也會影響其他智

強化學習 , yyds乾貨盤點 , tensorflow , 前端開發 , 代碼示例 , Javascript

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u_16099250 頭像

架構師之光 - 國外深度學習開發開台有哪些

目錄 一、安裝anaconda 二、配置虛擬環境 三、安裝vscode 四、在vscode安裝pylint 五、安裝YAPE 六、安裝TensorFlow pip install與conda install 測試安裝 git工具安裝 tensorflow object detection api 下載安裝 建立文件

tensorflow , 國外深度學習開發開台有哪些 , 人工智能 , 深度學習 , Git , Python

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congweibiaobaidemalingshu 頭像

小白獅ww - 單卡 4090 即可啓動，一鍵部署 QwQ-32B-AWQ 教程

QwQ 是 Qwen 系列的推理模型，相比傳統指令調優模型，QwQ 具備思考和推理能力，在下游任務尤其是難題上能取得顯著性能提升。QwQ-32B 是中型推理模型，能夠與 DeepSeek-R1、o1-mini 等最先進的推理模型取得競爭性性能。\ 教程鏈接：https://go.openbayes.com/d6USh 使用雲平台：OpenBayes\ http://openbayes.

tensorflow , 自然語言處理 , 數據庫 , 人工智能 , 深度學習

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fishing21 頭像

PHP小魚仔 - 開源的AI計算機視覺技術開發框架

以下是一些開源的AI計算機視覺技術開發框架： Savant 這是一個開源的、高級框架，用於在Nvidia堆棧上構建實時、流媒體、高效的多媒體AI應用。Savant建立在DeepStream之上，提供了一個高層次的抽象層，用於構建推理管道。它旨在易於使用、靈活且可擴展，非常適合構建實時或高負載的計算機視覺和視頻分析應用。 OpenCV (Open Source Computer Vision Lib

tensorflow

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jdcdevloper 頭像

京東雲開發者 - 從源代碼構建TensorFlow流程記錄

京東科技隱私計算產品部 曹雨晨 為什麼從源代碼構建 通常情況下，直接安裝構建好的.whl即可。不過，當需要一些特殊配置（或者閒來無事想體會 TensorFlow 構建過程到底有多麻煩）的時候，則需要選擇從源代碼構建TensorFlow。萬幸文檔混亂的 TensorFlow 還是好心地為我們提供了一整頁的文檔供參考 https://www.tensorflow.org/in... ，個人認為其中最需

github , bazel , tensorflow , pip , 源代碼

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u_16213457 頭像

mob64ca12f66e6c - comfyui layer diffusion

comfyui layer diffusion 是在使用 ComfyUI 進行圖像處理與生成時可能遇到的一個問題，主要表現為圖層擴散現象，導致生成的圖像失真或不符合預期。本篇博文將詳細記錄解決這一問題的全過程，包括環境預檢、部署架構、安裝過程、依賴管理、版本管理和最佳實踐。 環境預檢 首先，我們需要對當前的運行環境進行預檢，以確保其兼容性和合理性。通過四象限圖分析不同操作系統、P

System , tensorflow , aigc , 安裝過程

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u_16099283 頭像

編程之翼 - tensorflow的主要用途

本章簡單介紹了TensorFlow的安裝以及使用。一些細節需要在後續的應用中慢慢把握。 TensorFlow並不僅僅侷限於神經網絡和機器學習，它甚至可以用於量子物理仿真。 TensorFlow的優勢： 可運行於諸多操作系統 提供一個叫做TF.Learn（tensorflow.contrib.learn）的簡單的Python API，和Sciki

機器學習 , tensorflow , 神經網絡 , API , 人工智能 , tensorflow的主要用途

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comehope 頭像

comehope - AI實戰：用 HuBERT 識別樂曲風格

摘要 本項目的目標是使用深度學習來識別樂曲風格，如一首歌曲是流行樂還是搖滾樂。 我們將把樂曲特徵轉換為圖像數據，再利用 HuBERT 進行訓練，生成的模型可以存儲到你自己的 Hugging Face 帳號中。 本教程的 Jupyter 文件地址： https://openbayes.com/console/public/tutorials/ODwKxev36xS 本教程的視頻地址： h

機器學習 , tensorflow , 自然語言處理 , 人工智能 , 深度學習

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子午 - 基於Python深度學習的【蘑菇識別】系統~卷積神經網絡+TensorFlow+圖像識別+人工智能

一、介紹 蘑菇識別系統，本系統使用Python作為主要開發語言，基於TensorFlow搭建卷積神經網絡算法，並收集了9種常見的蘑菇種類數據集【"香菇（Agaricus）", "毒鵝膏菌（Amanita）", "牛肝菌（Boletus）", "網狀菌（Cortinarius）", "毒鐮孢（Entoloma）", "濕孢菌（Hygrocybe）", "乳菇（Lactarius）", "紅菇（Rus

圖像識別 , tensorflow , cnn

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zhaoweizhi 頭像

趙為之 - [OpenVLA] All attempts to get a Google ... token failed

如果你已經把數據集和模型下載到本地了，但是還是跑不通lora代碼，報錯 All attempts to get a Google authentication bearer token failed ... 那麼本教程適合你 改一行代碼解決 在你的python（conda）路徑下，找到 python版本/site-packages/tensorflow_datasets/robotics/data

tensorflow , 人工智能 , robot

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jdcdevloper 頭像

京東雲開發者 - Dive into TensorFlow系列（1）-靜態圖運行原理

接觸過TensorFlow v1的朋友都知道，訓練一個TF模型有三個步驟：定義輸入和模型結構，創建tf.Session實例sess，執行sess.run()啓動訓練。不管是因為歷史遺留代碼或是團隊保守的建模規範，其實很多算法團隊仍在大量使用TF v1進行日常建模。我相信很多算法工程師執行sess.run()不下100遍，但背後的運行原理大家是否清楚呢？不管你的回答是yes or no，今天讓我們一

機器學習 , tensorflow , 人工智能 , session

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vistart - 在 Ubuntu 22.04 中編譯 tensorflow 2，並調試源代碼

引言 本文描述如何在 Ubuntu 22.04 中編譯 tensorflow 2 源碼，以及如何生成 Python 代碼包，並能夠調試 tensorflow 源碼，包括單步執行、觀察變量和表達式等能力。 準備工作 請參照各自官方文檔準備所需環境，在此不再贅述。 Ubuntu 22.04, Windows 用户推薦使用 WSL 2。 Python 3.10 ~ 3.12，安裝在 Ubuntu

編譯 , tensorflow , 源代碼 , 調試 , Ubuntu

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ziwupython 頭像

子午 - 【寵物識別系統】Python+卷積神經網絡算法+深度學習+人工智能+TensorFlow+圖像識別

一、介紹 寵物識別系統，本系統使用Python作為主要開發語言，基於TensorFlow搭建卷積神經網絡算法，並收集了37種常見的貓狗寵物種類數據集【'阿比西尼亞貓（Abyssinian）', '孟加拉貓（Bengal）', '暹羅貓（Birman）', '孟買貓（Bombay）', '英國短毛貓（British Shorthair）', '埃及貓（Egyptian Mau）', '緬因貓（Mai

圖像識別 , tensorflow , 深度學習

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7rauti9f 頭像

凡二先生 - window10+tensorflow安裝

1、首先windows10下我這邊環境是CPU環境，先得安裝anaconda 我用國內鏡像源進行安裝 https://mirrors.bfsu.edu.cn/a... 安裝後打開anaconda prompt進行鏡像源的配置，此處也可以不進行國內源配置，根據電腦情況： conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.

tensorflow , 環境搭建

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swiftcommunity 頭像

Swift社區 - 使用 AI 在醫療影像分析中的應用探索

摘要 醫療影像分析是 AI 在醫療領域的重要應用方向，能夠提高診斷效率，減少誤診率。本文將深入探討 AI 技術在醫療影像數據分析中的應用，包括核心算法、關鍵實現步驟和實際案例，並提供一個基於卷積神經網絡（CNN）的圖像分類 Demo。 引言 隨着醫療影像數據的爆炸式增長，傳統的人工分析已無法滿足高效、精準診斷的需求。AI 技術通過深度學習算法，在醫療影像的識別、分類和標註中發揮了重要作用。本文章將

機器學習 , tensorflow , typescript

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u_16099304 頭像

藍夢之翼 - TensorFlow學習筆記9-深度模型的優化

一、TensorFlow特性與優勢 TensorFlow 是一個開源深度學習框架，核心優勢包括： 計算圖與自動微分：支持複雜模型訓練和梯度計算 多平台支持：CPU、GPU、TPU 可無縫切換 豐富生態系統：TensorBoard 可視化訓練，TF Hub 提供預訓練模型 靈活模型部署：支持移動端、服務器端和雲

數據 , tensorflow , intellij-idea , 深度學習 , 前端開發 , Javascript

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