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读算法的陷阱:超级平台、算法垄断与场景欺骗笔记13_移动平台(下)

1. 提取与俘获1.1. 指收集、使用、共享用户个人信息数据的整个过程1.2. 掌握了更多、更及时、更有针对性的用户数据的线上商家往往可以在营销活动中拔得头筹1.3. 在数据提取阶段,超级平台、网站经营者、应用程序开发者会为了收集宝贵的用户数据(如位置信息)而展开精诚合作1.4. 当数据提取的目标已经达成,接踵而至的就是“分赃”1.4.1. 谁能收获最大利益,还要取决于各自的议价能力1.4.2. 超级平台就是那只会在捕获猎物之后挤走其他同伴的狮群首领1.5. 在评估超级平台的数据追踪、采集、分析与应用能力时,我们无法否认部分数据存在的非排他属性1.5.1. 指的是所有互联网运营者和开发者都有机

Flink的窗口操作及其应用场景

1.背景介绍Flink的窗口操作及其应用场景作者:禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1Streaming数据处理Streaming数据处理是当今许多应用程序所需要的一个重要功能。Streaming数据指的是持续的、高速的数据流,如传感器数据、网络日志、交易记录等。随着互联网的普及和物联网的发展,Streaming数据的规模不断增大,Streaming数据处理变得越来越重要。1.2ApacheFlinkApacheFlink是一个开源的分布式流处理平台,支持Batch和Streaming两种计算模型。Flink提供了丰富的API和operators,支持复杂的Streaming数据处理,如w

AIGC下一步:如何用AI再度重构或优化媒体处理?

01AIGC时代的媒体内容生产技术架构首先给大家分享阿里云视频云媒体服务的顶层架构设计,这为AIGC的快速落地奠定了基础。媒体服务整体架构分三层。最底层是云原生底座,阿里云视频云构架在分布式云原生框架之上,视频云与我们的客户一样,自身也是云的使用者,可以获得云计算IaaS层弹性、按需按量、规模化的红利。中间层为媒体基础层,即媒体服务的底层技术核心。这一层分为三个部分:左侧的算法区域包括音视频编解码与增强算法、特效渲染算法、视觉AI算法、3A算法等。中间的媒体引擎是执行各类媒体处理任务、AI任务的发动机,负责集成算法及工程优化,设计统一的媒体处理框架,实现媒体处理Pipeline的高质量运行。最

[AIGC] 利用 chatgpt 深入理解 Java 虚拟机(JVM)

Java虚拟机(JVM)是Java编程语言的核心运行环境,它负责解释和执行Java字节码。它是Java程序能够跨平台运行的关键,因为不同的操作系统和硬件平台都有自己的指令集和体系结构,而JVM则提供了一个统一的运行环境,使得Java程序可以在不同的平台上无需修改就能运行。一、JVM的架构JVM的架构由几个主要组件组成,包括:类加载器(ClassLoader):负责加载Java类文件,并将其转化为JVM内部的字节码表示。字节码验证器(BytecodeVerifier):负责验证生成的字节码是否符合Java语言规范,以确保安全性。解释器(Interpreter):是JVM的默认执行引擎,它逐行解释

手把手教你如何用AIGC创作小说:稿费50

起因:一学员突然找到我“于老师,听说现在AIGC很厉害,但我想写一个一万字小说,但他只给我出一篇500字的小作文,这个要怎么办呢”,我说“AIGC就是一张白纸,你写个公式就是手稿,你叠飞机就是玩具,这取决于你怎么去用。”那么就写小说这个事情,具体怎么操作呢?第一步先做基础定义比如我们现在要写一个科幻小说,就像我们前面看过的电影《2012世界末日》,全球即将被海水淹没,地球上绝大部分的生物都将灭绝。在世界最高处的珠穆朗玛峰的军事基地外,还有大批等待着上救援飞机的人们。在此基础上我们再来增加一些内容,把后续的内容转变为我们自己的内容。男主,通过巧合获得的一张传票进入飞机。站在瞭望台,最后在看一眼地

HarmonyOS 非线性容器特性及使用场景

非线性容器实现能快速查找的数据结构,其底层通过hash或者红黑树实现,包括HashMap、HashSet、TreeMap、TreeSet、LightWeightMap、LightWeightSet、PlainArray七种。非线性容器中的key及value的类型均满足ECMA标准。HashMapHashMap可用来存储具有关联关系的key-value键值对集合,存储元素中key是唯一的,每个key会对应一个value值。HashMap依据泛型定义,集合中通过key的hash值确定其存储位置,从而快速找到键值对。HashMap的初始容量大小为16,并支持动态扩容,每次扩容大小为原始容量的2倍。H

实践航拍小目标检测,基于轻量级YOLOv8n开发构建无人机航拍场景下的小目标检测识别分析系统

关于无人机相关的场景在我们之前的博文也有一些比较早期的实践,感兴趣的话可以自行移步阅读即可:《deepLabV3Plus实现无人机航拍目标分割识别系统》《基于目标检测的无人机航拍场景下小目标检测实践》《助力环保河道水质监测,基于yolov5全系列模型【n/s/m/l/x】开发构建不同参数量级的无人机航拍河道污染漂浮物船只目标检测识别系统,集成GradCAM对模型检测识别能力进行分析》《基于YOLO开发构建红外场景下无人机航拍车辆实例分割检测识别分析系统》《基于轻量级YOLO模型开发构建大疆无人机检测系统》《基于轻量级YOLOv5n/s/m三款模型开发构建基于无人机视角的高空红外目标检测识别分析

Flink应用场景

1、介绍(1)ApacheFlink功能强大,支持开发和运行多种不同种类的应用程序。它的主要特性包括:批流一体化、精密的状态管理、事件时间支持以及精确一次的状态一致性保障等。Flink不仅可以运行在包括YARN、Mesos、Kubernetes在内的多种资源管理框架上,还支持在裸机集群上独立部署。(2)在启用高可用选项的情况下,它不存在单点失效问题。事实证明,Flink已经可以扩展到数千核心,其状态可以达到TB级别,且仍能保持高吞吐、低延迟的特性。世界各地有很多要求严苛的流处理应用都运行在Flink之上。2、事件驱动型应用什么是事件驱动型应用?事件驱动型应用是一类具有状态的应用,它从一个或多个

读算法的陷阱:超级平台、算法垄断与场景欺骗笔记11_竞合关系

1. 市场竞争关系1.1. 横向竞争关系1.1.1. 企业处在同一生产或物流环节,它们之间会为了市场份额而竞争1.1.2. 如可口可乐与百事可乐1.1.3. 反垄断执法机构对于横向并购的重视程度要远高于其他商业行为1.2. 纵向竞争关系1.2.1. 发生在上下游企业之间,双方并不会就市场份额展开直接对垒,彼此之间的交易活动往往存在互补性1.2.2. 如可口可乐公司与合作经销商以及沃尔玛这样的零售商1.3. 连锁式竞争关系1.3.1. interlocking1.3.2. 企业往往也是中心辐射式共谋的成员,或是可能其中有高层人士同时在两家竞争对手企业担任要职1.3.3. 如谷歌公司的前任CEO埃

读算法的陷阱:超级平台、算法垄断与场景欺骗笔记12_移动平台(上)

1. 广告1.1. 广告收入的来源1.1.1. 向客户推荐广告投放网址1.1.2. 提供有效提高产品广告点击率的咨询服务1.1.3. 从合作伙伴的广告收入中捞上一笔1.2. 对于广告主来讲,他们无意于与各家网站逐一谈判1.2.1. 这种方式一是成本过高,二是费时费力,得不偿失1.3. 对广告商和商家而言,他们倒是颇为反感苹果的iAd广告平台1.3.1. 并非iAd广告平台的推广效果不佳或是在技术上逊于谷歌的同类平台1.3.2. 引发广告商不满的是,苹果iAd约束了他们的数据追踪活动,令他们无法在像谷歌的线上平台、Adobe数字营销服务以及其他移动广告网络上大展拳脚,充分地获取用户地理位置等信息