使用 PAI-DSW x Free Prompt Editing图像编辑算法，开发个人AIGC绘图小助理
教程简述 在本教程中，您将学习在阿里云交互式建模平台PAI-DSW x Free Prompt Editing（CVPR2024中选论文算法）图像编辑算法，开发个人AIGC绘图小助理，实现文本驱动的图像编辑功能单卡即可完成AIGC图片风格变化、背景变化和主体变化等功能。让我们一同开启这场旅程，为您的图像编辑添上无限可能性的翅膀吧。 FreePromptEdit...
「AIGC算法」大数据架构Lambda和Kappa
Lambda架构和Kappa架构是处理大数据的两种不同架构，它们各有优缺点，适用于不同的场景。 一、对比和设计选择考虑因素 Lambda架构 设计特点： 批处理层：处理历史数据，提供准确结果。速度层：处理实时数据，提供快速但近似结果。服务层：合并批处理层和速度层结果，提...
「AIGC算法」深度神经网络
深度神经网络（Deep Neural Networks, DNNs）是一类具有多个层（通常称为隐藏层）的人工神经网络。它们在很多领域都取得了革命性的进展，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等。深度神经网络之所以强大，是因为它们能够学习数据中的复杂模式和非线性关系。 一、基本原理 基本组成部分： ...
「AIGC算法」R-tree算法
R-tree算法是一种非常实用的空间数据索引技术，它可以帮助我们在复杂的空间数据中快速找到我们想要的信息。下面我将用一些生活中的例子来帮助大家更好地理解R-tree算法。 1. 定义与原理 想象一下，你有一个巨大的图书馆，里面有成千上万本书，每本书都有它在书架上的特定位置。如果你想快速找到一本书，你会怎么做？你可...
「AIGC算法」图搜索算法详解
本文主要介绍图搜索算法详解和简单实例 一、原理 图搜索算法是一组用于在图结构数据上执行搜索任务的算法。图由顶点（或称为节点）和边组成，广泛应用于表示各种关系，如网络、路径、社交关系等。图搜索算法可以分为两大类：遍历搜索和最短路径搜索。 1. 遍历搜索算法 遍历搜索算法目的是访问图中的所有顶点。主要的遍历搜索算法有...
「AIGC算法」K-means聚类模型
本文主要介绍K-means聚类模型原理及实践demo。 一、原理 K-means聚类是一种经典的、广泛使用的无监督学习算法，主要用于将数据集划分为多个类别或“簇”。其目标是将数据集中的每个点分配到K个聚类中心之一，使得簇内的点尽可能相似，而簇间的点尽可能不同。 K-means算法的基本步骤： 初始化：选择K个数据点作为初始聚类中心（质心）。 分配：将每个点分配到最近的聚类中...
「AIGC算法」爬山算法详解
爬山算法（Hill Climbing Algorithm），也称为梯度上升算法或局部搜索算法，是一种用于解决优化问题的简单而直观的迭代过程。它属于局部搜索算法的一种，通常用于解决连续或离散的优化问题。下面是爬山算法的一些关键点详解： 1. 基本原理 爬山算法的基本原理是从一个随机解开始，然后逐步移动...
「AIGC算法」线性回归模型
线性回归是统计学和机器学习中一种常用的监督学习算法，用于预测连续数值型的输出。线性回归模型试图找到特征变量（或称自变量）与目标变量（因变量）之间的线性关系。 线性回归的两种主要类型： 简单线性回归：只涉及一个特征变量和一个目标变量，即模型的形式为 y = b0 + b...
「AIGC算法」近邻算法原理详解
本文主要介绍近邻算法原理及实践demo。 一、原理 K近邻算法（K-Nearest Neighbors，简称KNN）是一种基于距离的分类算法，其核心思想是距离越近的样本点，其类别越有可能相似。以下是KNN算法的原理详解： 1. 算法原理 KNN算法的工作原理是利用训练数据对特征向量空间进行划分，并将划分结果作为最终算法模型。当输入一个新的没有标签的数据后，将这个数据的每个特征与训练集...
「AIGC算法」将word文档转换为纯文本
本文主要介绍将word文档转换为纯文本，适用于AIGC文本识别功能的整合。 一、设计思路 使用mammoth 实现Word文档转HTML内容使用html-to-text 实现HTML内容转换为纯文本文本按需格式化处理，文本输出二、核心代码 const mammoth = require("mammoth"); const fs = ...
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智能搜索推荐
智能推荐（Artificial Intelligence Recommendation，简称AIRec）基于阿里巴巴大数据和人工智能技术，以及在电商、内容、直播、社交等领域的业务沉淀，为企业开发者提供场景化推荐服务、全链路推荐系统开发平台、工程引擎组件库等多种形式服务，助力在线业务增长。
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