惊艳！AI创意字体真绝了；6道AIGC高频面试题与解答；为啥语音助手还没集成LLM；深度学习算法红宝书 | ShowMeAI日报

作者：ShowMeAI发布时间：2023-07-19

OpenAI与美联社达成合作；谷歌推出 NotebookLM 笔记工具；AI翻译与人工翻译和平共处了；12页「线性代数」可视化笔记……点击阅读全文...【查看原文】

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13本七月在线内部电子书在文末，自取~ 1、介绍Whisper底层原理。 Whisper是OpenAI公司开发的一种语音识别系统，主要包含以下几个方面： 1. 数据收集：Whisper使用大量的语音数据进行训练。这些数据包括各种语言、口音、说话速度和背景噪声等不同情况下的语音样本。 2. 特征提取：语音信号是通过麦克风采集的连续波形信号。Whisper首先将这些信号转换为频谱图，然后使用一种称为Mel频率倒谱系数（MFCC）的特征提取方法，将频谱图转换为一系列特征向量。 3. 模型训练：Whisper使用

AIGC Whisper OpenAI

七月在线-julyedu 2024-04-19

深度学习面试题专栏01

这个专栏旨在为那些准备面试或者想要提升自己在深度学习领域的知识和技能的人提供一个有价值的资源。这个专栏，将提供一系列精心挑选的深度学习面试题，涵盖从基础知识到前沿话题的广泛范围。（10月份每日更新10题）目录01 什么是神经网络？02 请解释前馈神经网络（Feedforward Neural Network）的工作原理。03 什么是激活函数，为什么它在神经网络中重要？04 请解释反向传播算法（Backpropagation）05 什么是过拟合（Overfitting）？06 什么是卷积神经网络（CNN）

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岩学长 2023-10-01

深度学习面试题专栏16-NLP

01 如何理解序列到序列模型02 序列到序列模型有什么限制吗?03 如果不采用序列到序列模型，可以考虑用其它模型方法吗?04 如何理解词向量05 解释一下注意力机制的原理06 注意力机制是不是适用于所有场景呢?它的鲁棒性如何?07 怎么将原有的模型加上注意力机制呢08 通俗地解释一下词法分析是什么?有什么应用场景?09 深度学习中的词法分析有哪些常见模型呢?10 深度学习中的机器翻译有哪些常见模型呢01 如何理解序列到序列模型列到序列（Seq2Seq）模型是一种深度学习框架，主要用于处理如机器翻译、文本

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岩学长 2023-10-16

机器学习面试题集锦！线性回归篇！

我整理了《BAT常见机器学习算法面试题1000题》，供大家学习和参考。资源获取方式：（1）打开v搜索：医学大数据与人工智能，并关注。（2）在对话框中输入：E001，即可获取资源地址。什么是线性回归？线性回归是一种用于拟合自变量（特征）与因变量之间线性关系的模型。线性回归通过拟合一条直线或超平面来预测因变量的值。它的目标是找到最佳拟合线，使得预测值与实际观测值的差距最小化。线性回归的基本假设有哪些？线性回归的基本假设包括以下几点：1. 线性关系假设：线性回归假设自变量与因变量之间存在一个线性关系，即因变量可

机器学习人工智能

人间古清流 2023-10-08

字节CV搜索提前批面试题7道|含解析

11本电子书放文末，自取~1、Stable Diffusion里是如何用文本来控制生成的，Unet的Attention模块具体是如何实现的Stable Diffusion是一种潜在扩散模型，主要通过自动编码器（VAE），U-Net以及文本编码器三个核心组件完成用文本来控制生成的图像。Unet的Attention模块Latent Feature和Context Embedding作为输入，将两者进行Cross Attenetion操作，将图像信息和文本信息进行了融合，整体上是一个经典的Transformer

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七月在线-julyedu 2023-09-04

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