本文分類:news發(fā)布日期:2026/2/22 20:20:51
相關(guān)文章
數(shù)字人時代來臨!Linly-Talker助力企業(yè)降本增效
數(shù)字人時代來臨!Linly-Talker助力企業(yè)降本增效
在電商直播間里,一個面帶微笑的虛擬主播正用標(biāo)準(zhǔn)普通話介紹新款手機(jī),語氣自然、口型精準(zhǔn),甚至還能根據(jù)用戶彈幕實時回答問題——而這一切背后,并沒有真人演員或復(fù)雜的動畫…
建站知識
2026/2/22 14:24:27
業(yè)界人士質(zhì)疑汽車銷量造假,經(jīng)銷商已開始拒絕壓庫,誰在裸泳?
11月份不少車企公布了可觀的銷量,然而11月份國內(nèi)汽車市場零售量卻下滑了8.1%,環(huán)比也下滑了1.1%,如此情況下很難相信有那么多的車企仍然取得銷量的增長,以至于有業(yè)界人士指出可能存在銷量造假的情況。更為讓人吃驚的數(shù)據(jù)則是12月第…
建站知識
2026/2/22 20:20:47
STL容器性能探秘:stack、queue、deque的實現(xiàn)與CPU緩存命中率優(yōu)化
目錄前言一、stack的模擬實現(xiàn)1.1 適配器Container的封裝概念二、queue的模擬實現(xiàn)三、deque的介紹3.1 deque的使用3.2 CPU高速緩存訪問命中率與數(shù)據(jù)訪問效率3.2.1 數(shù)據(jù)訪問效率3.2.2 CPU高速緩存訪問命中率結(jié)語🎬 云澤Q:個人主頁🔥 專欄傳送入…
建站知識
2026/2/9 7:42:54
這張空中圖像中有多少輛車?讓我們從零開始用 YOLOv8 來計數(shù)!
原文:towardsdatascience.com/how-many-cars-are-in-this-aerial-imagery-lets-count-them-with-yolov8-from-scratch-7c24a3919d21 https://github.com/OpenDocCN/towardsdatascience-blog-zh-2024/raw/master/docs/img/8b40564aff7e1a1eda4beb40ba637034.png
YOL…
建站知識
2026/2/9 7:49:20
minetest多人服務(wù)器配置
minetest多人服務(wù)器配置minetest.conf
name =管理員名稱
default_privs = interact, shout, privs
建站知識
2026/2/21 15:25:24
Linly-Talker支持中文語音輸入輸出嗎?答案在這里
Linly-Talker 的中文語音交互能力解析
在智能客服、虛擬主播和在線教育日益普及的今天,用戶不再滿足于冷冰冰的文字回復(fù)。他們期待的是一個能“聽懂”自己說話、“張嘴”回應(yīng),并帶有自然表情的數(shù)字人助手。然而,要實現(xiàn)真正流暢的中文語音交互…
建站知識
2026/2/9 8:02:19
Linly-Talker對顯卡配置的要求及性價比推薦
Linly-Talker 顯卡配置深度解析與性價比選型指南
在虛擬主播、數(shù)字員工和智能導(dǎo)播系統(tǒng)日益普及的今天,一個能“聽懂”用戶提問、“說出”自然回復(fù)并“張嘴同步”的數(shù)字人,早已不再是科幻電影里的設(shè)定。開源項目 Linly-Talker 正是這一趨勢下的技術(shù)先鋒—…
建站知識
2026/2/21 21:29:41
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何學(xué)習(xí):一種概率視角
原文:towardsdatascience.com/how-neural-networks-learn-a-probabilistic-viewpoint-0f6a78dc58e2?sourcecollection_archive---------1-----------------------#2024-12-26 理解訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)
https://medium.com/bilalhsp?sourcepost_page---byline-…
建站知識
2026/2/9 8:43:14

