深度学习上课状态检测数据集，适用于智慧课堂等项目，包含图片以及xml标签

云计算大数据模板 人工智能ppt模板 战略发布会模板 大数据介绍或发布模板 市场分析模板 公司科幻背景简介、科技产品介绍、科技型公司宣传手册或宣传模板

AI换脸是指利用基于深度学习和计算机视觉来替换或合成图像或视频中的人脸。可以将一个人的脸替换为另一个人的脸，或者将一个人的表情合成到另一个人的照片或视频中。算法常常被用在娱乐目上，例如在社交媒体上创建有趣的照片或视频，也有用于电影制作、特效制作、人脸编辑工具和虚拟现实。但也有可能被滥用，用于欺骗、虚假信息传播或隐私侵犯。 随着AI换脸技术的广泛应用，这也引起很多的关注和担忧，因为它可以用于制造虚假的视频内容，可能导致社会和政治问题。AI换脸技术也会引发法律和伦理问题，包括隐私问题和身份验证问题。滥用这些技术可能导致个人的声誉受损，也可能用于欺骗和诈骗。 AI换脸技术不断发展，变得越来越先进的同时，也有研究人员和技术公司努力开发检测和防御AI换脸的方法，以应对滥用和虚假信息传播的问题。 这里结合实现了一些常用的AI换脸技术，从人脸检测到人脸关键点检测，再到AI换脸，然后使用算法进行人脸修复和超分，以便大家更好的了解AI换脸这个智能算法，只能全面的理解才能做到更好的防范。

基于python实现微信接入ChatGpt进行自动回复

 工业革命级的生产力工具。目前，ANI已经广泛应用，AGI处于研发阶段，大模型是实现AGI的重要路径。AI大模型通过预先在海量数据上进行大规模训练，而后能通过微调 以适应一系列下游任务的通用人工智能模型。在“大数据+大算力+强算法”的加持下，进一步通过“提示+指令微调+人类反馈”方式，实现一个模型应用在很多不同领域。

pytorch-1.4.0-py3.8 cuda101 cudnn7.0

1. 项目介绍 《ChatGPT AI 问答助手》 开源免费项目，涵盖爬虫接口、ChatGPT API对接、DDD架构设计、镜像打包、Docker容器部署，小巧精悍，流程全面。对于Java编程伙伴来说，非常具有学习价值。 这个项目本身是小傅哥为自己的知识星球开发的一个智能问答回复系统，用于帮助读者解决一些常见的技术问题，提高回答效率也减少小傅哥的对此类问题的时间投入。通过演示我们可以看到，有了这样一个智能AI问答助手，可以大大的减少很多对于这些通用类技术问题的回复，同时也可以把这样的问答内容沉淀到知识星球，方便其他人学习使用。 《ChatGPT AI 问答助手》这样一个项目，要用到哪些技术手段呢？它包含；SpringBoot、DDD架构、Github仓库使用、接口爬虫、AI接口对接、定时任务、镜像打包、Docker容器部署等内容。 可以说麻雀虽小，五脏俱全。代码量不大但流程很完整，对于正在学习Java的伙伴来说，非常具有学习价值。

Cursor 是一款基于 AI 技术的代码生成工具，它可以帮助开发人员自动生成代码，提高开发效率。 Cursor 是一款集成了 GPT-4 的免费 IDE 工具（目前免费），可以帮助用户快速编写、编辑和优化代码。 Cursor 是一款基于人工智能技术的代码生成工具，它可以根据人们的需求和输入自动化生成代码。安装程序 Cursor Setup 0.2.21-x64.exe 是该工具的安装程序，文件名中的“x64”表示它是 Windows 64 位操作系统使用的程序。

基于python的高空抛物AI监测预警系统源码（大作业）.zip 代码完整下载可用 基于python的高空抛物AI监测预警系统源码（大作业）.zip 代码完整下载可用基于python的高空抛物AI监测预警系统源码（大作业）.zip 代码完整下载可用基于python的高空抛物AI监测预警系统源码（大作业）.zip 代码完整下载可用基于python的高空抛物AI监测预警系统源码（大作业）.zip 代码完整下载可用基于python的高空抛物AI监测预警系统源码（大作业）.zip 代码完整下载可用基于python的高空抛物AI监测预警系统源码（大作业）.zip 代码完整下载可用基于python的高空抛物AI监测预警系统源码（大作业）.zip 代码完整下载可用基于python的高空抛物AI监测预警系统源码（大作业）.zip 代码完整下载可用基于python的高空抛物AI监测预警系统源码（大作业）.zip 代码完整下载可用基于python的高空抛物AI监测预警系统源码（大作业）.zip 代码完整下载可用基于python的高空抛物AI监测预警系统源码（大作业）.zip 代码完整下载可用基于p

1.项目利用TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency 词频-逆文档频率）检索模型和CNN（卷积神经网络）精排模型构建了一个聊天机器人，旨在实现一个能够进行日常对话和情感陪伴的聊天机器人。 2.项目运行环境：Python环境、TensorFlow 环境和Python包jieba、tqdm、nltk、pyqt5等。 3.项目包括4个模块：数据预处理、模型创建与编译、模型训练及保存、模型生成。数据来源于GitHub开源语料集，下 载地址为: https://github.com/codemayq。在TF-IDF模型中定义的架构为：计算TF-IDF向量，通过倒排表的方式找到与当前输入类似的问题描述，针对候选问题进行余弦相似度计算。模型生成一是通过中控模块调用召回和精排模型；二是通过训练好的召回和精排模型进行语义分类，并且获取输出。 4.准确率评估：测试准确率在90%左右。 5.项目博客：https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/131540115