存储能力VS算法模型，哪一个才是AIGC的必杀技？
AIGC热度居高不下，但热度之下的相关技术能力还待进一步精进。不仅需要大模型、大数据和高算力“三剑合璧”，也需要一个稳定、高效、安全的数字基础设施，来支持其完成生成、存储和传输内容的整个过程，并尽可能避免重复建设、减少数据移动的工作量。 以存储为代表的云计算基础设施作为算力底座，重要性日益凸显。面对”文生图“”图生图“，甚至期待出现的”文生音频、视频”跨维度、跨模态的能力，都对数据存储提出了巨大....
AIGC背后的技术分析 | K均值聚类算法Python实现
01、算法说明K均值聚类算法是一种简单的迭代型聚类算法，采用距离作为相似性指标，从而发现给定数据集中的K个类，且每个类有一个聚类中心，即质心，每个类的质心是根据类中所有值的均值得到。对于给定的一个包含n个d维数据点的数据集X以及要分得的类别K，选取欧式距离作为相似度指标。聚类目标是使得各类的聚类平方和最小，即最小化：K-means是一个反复迭代的过程，算法分为四个步骤：（1）选取数据空间中的K个....
AIGC技术解读：数据集、算法、模型和结果处理
人工智能生成内容（AIGC）是利用深度学习等机器学习技术自动生成各种形式的内容，如图像、音频、视频和文本。AIGC 背后的技术解读可以从数据集准备、算法选择、模型训练和结果处理等方面来进行分析。数据集准备数据集对于模型的训练至关重要，数据集越大，模型性能就越好。在AIGC领域，数据集通常是由专业人员或普通用户上传或收集而来，然后进行标注、预处理和清洗。例如，在图像生成方面，我们需要准备一个包含成....
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
