2024-07-11 厉飞雨 阅读(148) 评论(0) 赞(5)

一个AI视频广告神器------Glato AI 。📹只需提供一个产品网页链接，它就能全自动分析并生成超高质量的短视频广告，简直是做产品和电商的自媒体人的福音！ 🌟 一键生成，效果惊艳： Glato AI通过分析网页内容，自动提取产品介绍和图片。 提供多个视频脚本，一键生成流畅、逼真的数字人视频。 🎨 特色亮点： 真实程度高：数字人情感丰富，手势

2024-07-11 厉飞雨 阅读(175) 评论(0) 赞(4)

上一次被奇域AI美呆之后，我发现我整篇文章都在哇噻 的状态下，一点干货没写，我对自己翻白眼 这中国风出图太惊艳了，我来晚了！ 那今天聊点正经的。 奇域AI是一款专注于中式审美的AI绘画创作平台： 1. 新中式AI绘画工具： 奇域AI提供了上百种新中式美学风格模型，如新中式插画、笔墨水彩、新铅油画等，用户可以根据自己的喜好选择不同的风格进行创作。 2. 中式国风创作

2024-07-11 厉飞雨 阅读(74) 评论(0) 赞(4)

不知道有多少人和我一样不喜欢拍照，但又喜欢到处玩～如果只拍美景未免显得有点单调，真人出镜又会很社恐。 今天发现了一种好看又好玩的玩法，就是把目的地P上卡通人物～既好看，又有新意，目前我在自媒体平台上还没看见几个人这么玩儿，或许可以测一测流量哦。 操作过程巨简单，有手就能做。 第一步，用Midjourney或者其他绘图工具生成几张卡通人物的图片，不满意的话可以多生几次。 提示词：

2024-07-10 厉飞雨 阅读(93) 评论(0) 赞(5)

各位朋友是不是还在为我们信息化环境下的站点，每天面临来自互联网SQL注入、XSS攻击、命令执行攻击、代码执行攻击等多种Web漏洞攻击而发愁。今天分享的文章，希望能帮您排忧解难，并且能真正帮到您。 JXWAF是一款开源的Web应用防火墙，专为防护SQL注入、XSS攻击、命令执行攻击、代码执行攻击等多种Web漏洞攻击设计。它还能有效应对高频CC攻击和慢速CC攻击等Web流量攻击。确

2024-07-10 厉飞雨 阅读(89) 评论(0) 赞(6)

Power BI实用技巧------批量爬取网页数据 假设我是个电商公司老板，我的公司最近要上架一款新产品，我需要你来帮我做一个竞品分析，同类型产品的评分、价格、销量、市场占有率最高的品牌详情，来帮助我进行前期宣发，这个时候最让你一筹莫展的环节是什么？我猜是数据从哪来？竞争对手当然是不会整理一张表发你的喽 既然是电商，那么所有数据来源就只能从电商平台获取，那么问题也就接踵而至了

2024-07-10 厉飞雨 阅读(166) 评论(0) 赞(8)

介绍 此教程用于Windows 下Sublime Text4 4169版本的安装和激活。 无需安装其他软件，无需下载替换文件，无需注册机等。 官网： https://www.sublimetext.com 下载地址 https://download.sublimetext.com/sublime_text_build_4169_x64_setup.exe 激活 默认安装路径：C

2024-07-10 厉飞雨 阅读(128) 评论(0) 赞(5)

01 导读 人类对自身的研究和模仿由来已久，在我国2000多年前的《列子·汤问》里就描述了有能工巧匠制作出会说话会舞动的类人机器人的故事。声音包含丰富的个体特征及情感情绪信息，对话作为人类最常使用亲切自然的交互模式，是连接人与智能世界至关重要的环节。 近日，阿里通义实验室发布并开源了语音大模型项目FunAudioLLM，旨在深化人类与大型语言模型（LLMs）之间的自然语音交

2024-07-10 厉飞雨 阅读(65) 评论(0) 赞(4)

FSAC未来超级架构师 架构师总动员 实现架构转型，再无中年危机 高并发下，如何设计秒杀系统？这是一个高频面试题。 在40岁老架构师 尼恩的读者交流群(50+)中，最近有小伙伴拿到了一线互联网企业如得物、阿里、滴滴、极兔、有赞、shein 希音、shopee、百度、网易的面试资格，遇到很多很重要的面试题： 每秒上万次下单请求，秒杀如何处理？ 高并发下，如何设计秒杀系统？ 如何

2024-07-10 厉飞雨 阅读(105) 评论(0) 赞(4)

语音识别技术在人工智能（AI）领域扮演着至关重要的角色，它不仅是人机交互的基石，也是推动智能系统发展的关键驱动力。以下是语音识别在AI领域的一些主要作用： 改善用户体验：通过语音识别，用户可以与智能设备进行自然语言交流，无需手动输入，这极大地提升了用户体验的便捷性和直观性。 数据收集与分析：语音识别可以自动转录语音数据，为企业提供大量的自然语言数据，这些数据可用于市场研究、消

2024-07-10 厉飞雨 阅读(117) 评论(0) 赞(4)

MOFA-Video是一种由腾讯A1实验室和东京大学的研究人员共同开源的图像生成视频模型。该技术通过生成运动场适应器将静态图像动画化，从而生成视频。基于预训练的Stable VideoDiffusion模型，MOFA-Video能够通过稀疏控制信号（如手动轨迹、面部标记序列或音频等）实现对视频生成过程中动作的精细控制。这些控制信号不仅可以单独使用，还可以组合使用，以零样本（ze