深度學(xué)習(xí)本質(zhì)是對(duì)人類潛意識(shí)的學(xué)習(xí)。深層模型是潛意識(shí)表達(dá)系統(tǒng)，淺層模型是明意識(shí)表達(dá)系統(tǒng)。人類能互相理解是因?yàn)橛泄餐臐撘庾R(shí)認(rèn)知。真正AI基礎(chǔ)是表達(dá)系統(tǒng)，人類語(yǔ)言是從潛意識(shí)衍生出的淺層模型。表達(dá)系統(tǒng)與客觀世界存在偏差，而意識(shí)語(yǔ)言編程…

GLM-TTS：讓AI為你“開(kāi)口說(shuō)話”的零樣本語(yǔ)音克隆利器 你有沒(méi)有遇到過(guò)這種情況——寫好了視頻腳本，卻遲遲不敢配音？要么嫌自己聲音不夠?qū)I(yè)，要么錄了一遍又一遍，剪輯時(shí)發(fā)現(xiàn)讀錯(cuò)了一個(gè)字又要重來(lái)。更別提改稿后整段重錄的…

GLM-TTS輸入文本長(zhǎng)度限制與分段處理策略 在有聲書、在線課程和AI播客日益普及的今天，用戶對(duì)高質(zhì)量語(yǔ)音合成的需求已經(jīng)從“能說(shuō)話”轉(zhuǎn)向了“說(shuō)得好、說(shuō)得久”。GLM-TTS作為新一代支持零樣本音色克隆的TTS系統(tǒng)，憑借其出色的音質(zhì)還原能力和情感表達(dá)靈活性&…

通義千問(wèn)： 這個(gè)問(wèn)題其實(shí)是在問(wèn) Redis 在 CAP 理論中的定位，即它更偏向于 AP（可用性 分區(qū)容忍性） 還是 CP（一致性 分區(qū)容忍性）。要理解這個(gè)問(wèn)題，我們先快速回顧一下 CAP 理論。 🔹 …

在微服務(wù)與云原生架構(gòu)廣泛普及的今天，數(shù)據(jù)規(guī)模已從百萬(wàn)量級(jí)躍升至億級(jí)，ORM框架的選擇與配置直接關(guān)系到系統(tǒng)的穩(wěn)定性與性能。MyBatisPlus以其“簡(jiǎn)化開(kāi)發(fā)、增強(qiáng)功能”的核心理念迅速獲得廣泛應(yīng)用，但其大量默認(rèn)配置通?；诶硐牖h(huán)境設(shè)計(jì)。一旦…

做小紅書、剪短視頻、搞電商運(yùn)營(yíng)的寶子們，是不是總為找素材頭大？要么圖片模糊不能用，要么下載要收費(fèi)還怕侵.權(quán)，免費(fèi)版權(quán)的高清素材更是難找！不管是印刷配圖、服裝印花，還是公眾號(hào)推文、企業(yè)宣傳，素材選不對(duì)既浪…

在企業(yè)活動(dòng)、校園選舉和社群運(yùn)營(yíng)中，投票是收集意見(jiàn)和調(diào)研偏好的重要方式。傳統(tǒng)線下投票存在效率低、數(shù)據(jù)整理慢和統(tǒng)計(jì)出錯(cuò)的風(fēng)險(xiǎn)，而在線投票平臺(tái)則解決了這些問(wèn)題。但面對(duì)市面上眾多投票工具，運(yùn)營(yíng)人員常常面臨選擇困…

隨著微服務(wù)與云原生架構(gòu)的廣泛應(yīng)用，數(shù)據(jù)規(guī)模已從百萬(wàn)級(jí)躍升至億級(jí)，ORM框架的選擇與配置成為影響系統(tǒng)穩(wěn)定性的關(guān)鍵因素。MyBatisPlus以其“簡(jiǎn)化開(kāi)發(fā)、增強(qiáng)功能”的定位迅速獲得廣泛采納。然而，其諸多默認(rèn)配置往往基于理想化環(huán)境設(shè)計(jì)&#xff0…