Java处理音视频流-推流和拉流Java本身不支持音视频处理，但可以通过第三方库来实现。 一般音视频流处理流程如下： 读取流数据：通过网络（如 RTMP、HTTP）或本地文件读取音视频流。 解码：将压缩的音视频数据解码为原始帧（如 PCM、YUV）。 处理/分析：对帧数据进行处理，如转码、剪辑、特效、识别等。 编码：将处理后的帧重新编码为目标格式...

数字人模型什么是数字人模型？“虚拟数字人模型”是近年来非常热门的一个概念，它结合了人工智能、计算机图形学、语音合成、自然语言处理等技术，用来创建和驱动一个在视觉、语音和行为上都像真人一样的“数字人”。 核心构成模块 视觉模型（Avatar生成） 用来生成虚拟人的三维形象（2D 或 3D） 可以使用：Unity、Unreal Engine、MetaHuman...

基本类型和包装类型的区别？ 用途：除了定义一些常量和局部变量之外，我们在其他地方比如方法参数、对象属性中很少会使用基本类型来定义变量。并且，包装类型可用于泛型，而基本类型不可以。 存储方式:基本数据类型的局部变量存放在 Java 虚拟机栈中的局部变量表中，基本数据类型的成员变量（未被 static 修饰 ）存放在 Java 虚拟机的堆中。包装类型属于对象类型...

模型架构层 DeepSeekMoE架构相对于传统的Transformer架构，做了以下几项主要改进： **Mixture of Experts (MoE)**： DeepSeekMoE引入了路由专家（routed experts）和共享专家（shared experts）。与传统的Transformer不同，DeepSeekMoE可以根据输入动态选择不同的...

Neo4j 图数据库简介Neo4j 是一种基于 图模型 的开源图数据库，专为存储和查询高度连接的数据而设计。与传统关系型数据库不同，Neo4j 的底层原理专注于实体（节点）和它们之间的关系（边）的直接存储和管理，具有高效处理复杂连接查询的能力。 以下是 Neo4j 的简介和底层原理： 一、Neo4j 简介1. 主要特点 图模型： 数据存储为节点（Nodes...

Java的即时编译器Java 的即时编译器 (JIT) 是 Java 虚拟机 (JVM) 中的重要组成部分，它在程序运行时将 Java 字节码 (Bytecode) 转换为本地机器代码，从而提高程序运行效率。以下是关于 JIT 的详细科普： 1. JIT 编译器的作用 Java 程序先被编译为字节码，这是一种中间代码，独立于底层硬件和操作系统。 JVM 通过...

张量当张量的形状为 (3, 4, 4) 时，可以将其理解为一个 包含多个层的神经网络模型。让我们用 特征和权重 来比喻： 比喻解释假设你有一个神经网络模型，输入层有 4 个特征（即 4 个特征值），并且你有 4 个权重值用于每个特征的计算。 3：表示神经网络中有 3 个不同的层（例如 3 个不同的神经网络中的权重矩阵）。 4：每个层的 输入特征有 4 个（...

教程地址：基于transformers的自然语言处理(NLP)入门 常见的NLP任务 文本分类：对单个、两个或者多段文本进行分类。举例：“这个教程真棒！”这段文本的情感倾向是正向的，“我在学习transformer”和“如何学习transformer”这两段文本是相似的。 序列标注：对文本序列中的token、字或者词进行分类。举例：“我在国家图书馆学tran...

GraphRAG仓库地址：GraphRAG GraphRAG（Graph-based Retrieval Augmented Generation，基于图的检索增强生成）是一种利用图结构来增强大型语言模型（LLM）检索能力的先进方法。它旨在解决传统 RAG 方法在处理复杂关系、全局性问题和多跳推理方面的局限性。以下是 GraphRAG 的一些实现原理和技术要...

文章参考：神经网络中的三个基本概念 2.0 通俗地理解三大概念这三大概念是：反向传播，梯度下降，损失函数。 神经网络训练的最基本的思想就是：先“猜”一个结果，称为预测结果 $a$，看看这个预测结果和事先标记好的训练集中的真实结果 $y$ 之间的差距，然后调整策略，再试一次，这一次就不是“猜”了，而是有依据地向正确的方向靠近。如此反复多次，一直到预测结果和...