真实的溪流
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Python编写过文本处理、文件解析、TCP Socket收发请求、发送监控邮件、excel处理、网站爬虫等功能。
离线AI大模型实现音频人声分离+语音识别+离线翻译;CNN(卷积神经网络)识别图片的例子,deepseek 多轮对话,人脸检测及特征提取,个人AI助理,音频实时监听,opencv获取摄像头视频截图;Excel读写追加处理;FLV与MP4转换,PyQT界面应用程序开发示例等,https证书到期检测,糗百爬虫,pdf和图片互相转换,socket使用,百度OCR调用例子,IP及端口快速扫描。
真实的溪流
2026年05月04日 16:21
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挑战用AI做100件事,AI老照片修复教程“AI老照片修复”“日本鬼子投降”“AI照片上色”
涉及到的安装包和工作流如下 【comfyui 软件安装包】 链接:https://pan.quark.cn/s/9623f49b5606 提取码:Ax4B 【老照片修复工作流】 链接:https://pan.quark.cn/s/000b80e3734a 提取码:5Ey1
真实的溪流
2026年02月14日 13:17
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无广干货|20万UP主用 AI 做视频的 5个实操用法!
内附有视频链接
真实的溪流
2026年02月12日 17:27
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使用人工智能:将人物动作模仿全攻略!!一次讲透玩法与细节!
内附有视频链接
真实的溪流
2026年02月12日 17:22
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我TM要失业了嘛?CAO:**GLM-5正式开源**,这是其迄今为止最强的基座模型。
GLM-5的核心升级逻辑:从"写代码"到"建系统 当行业还在沉迷于Vibe Coding(一句话生成炫酷页面)的军备竞赛时,GLM-5选择了一条更难的路:Agentic Engineering(智能体工程)。 它不再满足于生成漂亮的前端特效,而是进化为能够处理复杂长链路任务的系统架构师——脏活、累活、需要多步骤协调的工程化工作,才是它的主战场。 硬件规格方面,参数规模从**355B膨胀至744B(激活40B)**,预训练数据量从**23T扩容至28.5T**。 在SWE-bench
真实的溪流
2026年02月12日 16:56
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计算机视觉实战:挑战30天从零基础到CV大神 | 实时目标检测 / 人脸识别 / 手语检测 / 图像生成 / YOLOv10 / 树莓派
本课程是一套全面系统的计算机视觉实战训练营,以“30天挑战”为学习路径,带领学员从零基础起步,逐步掌握计算机视觉领域的核心理论与工程实践技能。课程内容覆盖传统图像处理、经典机器学习、深度学习目标检测、图像分割、姿态估计、人脸识别、OCR文本识别、生成式模型、边缘端部署等十余个技术方向,累计超过30小时的高强度实操教学。 课程以项目驱动为核心,每节课均配有完整的代码实现与详细讲解,涵盖以下重磅实战项目:OpenCV图像处理与边缘检测、颜色检测与人脸匿名化、OCR文本识别(Tesseract/EasyOCR)
真实的溪流
2026年02月12日 16:48
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