emo专题
（即将）考试周emo记录
Part1 回顾 一个学期恍恍惚惚，懵懵懂懂的就快过完了，这学期定的目标，实现了一些，蓝桥杯（运气好）拿了个国三，csp200分拿了点学分，进了个特色班。绩点的话，乏善可陈，本来想比上学期提高一点，但这学期能不能不下降都是个问题，德语课后半学期基本没去（不想学），高数和大物我奔着100分复习，期中也就考了七八十分，C++期中情况好一点，离散数学概念太多了，学完后写完题，感觉什么也不记得，对自己无
YOLOv8算法改进【NO.111】利用shift-wise conv对顶会提出EMO中的iRMB进行二次创新
前 言 YOLO算法改进系列出到这，很多朋友问改进如何选择是最佳的，下面我就根据个人多年的写作发文章以及指导发文章的经验来看，按照优先顺序进行排序讲解YOLO算法改进方法的顺序选择。具体有需求的同学可以私信我沟通： 首推，是将两种最新推出算法的模块进行融合形成最为一种新型自己提出的模块然后引入到YOLO算法中，可以起个新的名字，这种改进是最好发高水平期刊论文。后续改进将主要教大
阿里EMO模型：AI生成表情丰富的视频
引言 在数字多媒体的时代，人们对于互动性和个性化视频内容的需求不断增长。阿里巴巴的EMO（Emote Portrait Alive）模型，作为一项前沿的人工智能技术，正引领着这一领域的革新之路。 EMO模型概述 EMO模型是阿里巴巴智能计算研究院通过深度学习技术研发的一款强大的视频生成工具。它能够仅凭一张静态图片和一段语音，生成具有丰富表情和真实头部动作的视频
【智能硬件、大模型、LLM 智能音箱】Emo：基于树莓派 4B DIY 能笑会动的桌面机器人
简介 Emo 是一款个人伴侣机器人，集时尚与创新于一身。他的诞生离不开最新的树莓派 4 技术和先进的设计。他不仅仅是一款机器人，更是一个活生生的存在。与其他机器人不同，他拥有独特的个性和情感，能够俘获你的心灵。 硬件部分 – 树莓派 4B – 微雪 2 英寸 IPS LCD 显示屏（240×320 分辨率） – SG90 型舵机 ×2 – MG90 型舵机 – 16 路 12 位 PWM 舵机
阿里又放大招：Emo!!
大家好，我是程序员牛牛，《AI超级个体: ChatGPT与AIGC实战指南》的参与人，10年Java编程程序员。 我们先来看几张图 马斯克和库克跳科目三 慈禧跳舞 这是前段时间很火的通义舞王生成的，只需要一张图片，就能让人物跳舞，如果你没玩过，赶紧试试！ 但最近阿里又放大招了！ 阿里巴巴智能计算研究所发布了一款全新的生成式AI模型EMO（Emote
数字人解决方案——阿里EMO音频驱动肖像生成能说话能唱歌的逼真视频
前言 数字可以分为3D数字人和2D数字人。3D数字人以虚幻引擎的MetaHuman为代表，而2D数字人则现有的图像或者视频做为输入，然后生成对口型的数字人，比如有SadTalker和Wav2Lip。 SadTalker：SadTalker是一种2D数字人算法，其输入为图片+音频。这一类算法不仅生成新的口型，还生成头部运动，具有较高的复杂度。SadTalker的主要功能是将静态图像中的人物头部
2024腾讯云服务器优惠价格表又降价了，给同行干emo了
腾讯云优惠活动2024新春采购节活动上线，云服务器价格已经出来了，云服务器61元一年起，配置和价格基本上和上个月没什么变化，但是新增了8888元代金券和会员续费优惠，腾讯云百科txybk.com整理腾讯云最新优惠活动云服务器配置报价、代金券领取、老用户续费优惠和满额返券： 2024腾讯云优惠活动「新春采购节」 2024腾讯云优惠活动「新春采购节」 腾讯云官方活动 https://
YOLOv5改进 | 主干篇 | 反向残差块网络EMO一种轻量级的CNN架构（附完整代码 + 修改教程）
一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是反向残差块网络EMO，其的构成块iRMB在之前我已经发过了，同时进行了二次创新，本文的网络就是由iRMB组成的网络EMO，所以我们二次创新之后的iEMA也可以用于这个网络中，再次形成二次创新，同时本文的主干网络为一种轻量级的CNN架构，在开始之前给大家推荐一下我的专栏，本专栏每周更新3-10篇最新前沿机制 | 包括二次创新全网无重复，以及融合改进，更有包
【竞技宝】DOTA2：翔哥天梯上分学emo出装 网友：职业郑翔实锤了
北京时间2024年1月26日，随着新年的到来，DOTA2赛事已经进入了新的篇章。在最近连续两个赛事的预选赛中，LGD战队整体表现较为低迷没有打出符合预期的表现，特别是中路的emo个人状态实在是太差，近期已经有传言LGD将找来熊哥setsu替代emo。然而emo虽然个人表现并不好，但依然得到了一些人的支持和认可，其中就包括翔哥zard。 最近DOTA2直播圈，热度最高的就是翔哥在各路职业选
交叉熵损失的“替代品”：基于最优传输思想设计的分类损失函数EMO
©PaperWeekly 原创 · 作者 | 苏剑林 单位 | 月之暗面 研究方向 | NLP、神经网络 众所周知，分类任务的标准损失是交叉熵（Cross Entropy，等价于最大似然 MLE，即 Maximum Likelihood Estimation），它有着简单高效的特点，但在某些场景下也暴露出一些问题，如偏离评价指标、过度自信等，相应的改进工作也有很多，此前我们也介绍过一些，比如《
软件测试老菜鸡的一些emo
最近周围的小伙伴有因为各种原因离开软件测试这份工作，有去考公务员教资的，还有一些被动离开自己的职位后转行的，也有主动离职去创业的，昨天又接到朋友被辞退，然后因为拿不到赔偿整打算走仲裁的，我也在思考软件测试这条路是不是要走到黑。 从毕业就在做软件测试，从当初的小菜鸡荣升变成现在的老菜鸡，更多的是无力感。虽然每家公司都待得还可以，也是小组内的测试负责人，但就总觉得自己技术能力确实不是很够，所以大部分时
YOLOv5改进实战 | 更换主干网络Backbone之轻量化网络EMO，结合 CNN 和 Transformer 的现代倒残差移动模块设计
前言 传统的YOLOv5系列中，Backbone采用的是较为复杂的C3网络结构，这使得模型计算量大幅度的增加，检测速度较慢，应用受限，在某些真实的应用场景如移动或者嵌入式设备，如此大而复杂的模型时难以被应用的。为了解决这个问题，本章节通过采用EMO轻量化主干网络作为Backbone的基础结构，从而在保证检测性能的同时，将网络结构精简到最小，大大减小了模型的参数量和计算量。 目