3D建模从此变天了？3D Gaussian Splatting讲解-（上）

最通俗的讲解-扩散模型生成图像(中)

本视频引导观众深入理解图像降维的概念，特别强调了自动编码器（AE）和变分自动编码器（VAE）在高维数据降维与重构中的应用。介绍了神经网络通过调整权重成功完成从高维到低维的非线性转换，并能够从低维表示恢复原始图像。更进一步，视频详解了如何通过限制隐藏变量Z符合标准正态分布来改进AE到VAE，从而生成有意义的图像。这种方法不但实现了信息的压缩，还为图像生成提供了有效手段。视频内容适合有图像处理、机器学习和深度学习背景的研究者与实践者。

给外行讲懂人工智能（下）

视频中对人工智能未来五年到十年的发展做出了预测，涉及的关键点包括语言理解能力的提升、学习能力的增强、专业化应用的深化、伦理和隐私问题关注以及人机交互界面的优化。特别提到了图像和视频理解领域仍然处在初步阶段，但随着无监督学习和小样本学习的推进，期待在自动化缺陷检测等方面取得突破。视频适合对未来技术发展趋势、人工智能领域及其应用有深入了解和兴趣的研究者、开发人员、产业观察者以及对技术伦理有关注的个体。

给外行讲懂人工智能（上）

视频介绍了人工智能的三个发展阶段，从最初的神经网络，到深度学习的广泛应用，最后讲到了生成式人工智能的前景。神经网络让计算机模拟大脑处理信息；深度学习则在图像识别、语音识别等领域取得突破，革新了许多技术，如自动驾驶和智能缺陷检测；生成式人工智能开辟了新赛道，能够创造性地生成文本、图像和视频。内容对于想要了解人工智能概念、对AI应用领域感兴趣、追踪AI最新进展的业外人士提供了入门理解。

搭建私人助理大模型需要什么环境？

讲者在视频中指导如何搭建Streamlit环境，突出点在于使用Python语言进行开发，推荐使用Anaconda进行一站式环境配置，易于管理包和编辑器。强调Streamlit的安装非常简单，仅需使用pip进行安装无需复杂配置。此外，还推荐了几种集成开发环境（IDE）如PyCharm、VS Code，依据个人喜好选择。这项内容适合于已经对Python有一定了解的人群，尤其是有兴趣在数据科学和Web应用快速开发领域进步的开发人员。

人人都有自己的智能体！从0到1构建本地开源大语言模型智能体原理与实现

本次分享主要介绍了智能体的工作原理及其在技术实现中的应用。智能体被比喻为一个具有手脚和感官的完整人，能够根据大脑的指令执行任务。通过本地大语言模型，结合VLLN框架，智能体能够调用工具、进行搜索、执行代码，并具备记忆功能。分享中还讨论了智能体在解决问题时的行动决策过程，以及如何通过JSON格式与工具进行交互。此外，还演示了使用搜索引擎和AI绘画工具的实例，并最终展示了智能体执行任务的完整流程。这些内容适合对人工智能、自然语言处理和智能体设计感兴趣的技术人员学习。

还百度上搜数据集吗？记住这个地方啥数据都有！

在快速获取准确数据的需求日益逼切的背景下，传统搜索引擎和社交媒体平台常因广告和套路层出不穷而不尽人意。为解决业界数据紧缺和数字化人才的匹配问题，"cover"平台应运而生。该平台聚集了各行业积累的大量数据，积极搭建连接数字化需求与解决方案提供者之间的桥梁。通过提交数据并提供奖金激励，平台鼓励技术人员提供创新的解决方案。此外，平台不仅提供数据资源，还包含源码和完整的项目配套，为数据分析和项目开发提供了全方位的支撑。适合有志于数据分析、技术解决方案开发以及数字化转型领域的专业人士。

【职场秘籍】怎样安全的度过试用期？快来get试用期“安全攻略”！

在职场中安全度过试用期关键在于明确个人定位与积极主动的工作态度。成功案例描述了一个口才良好的学员如何因过度包装自己导致职位不匹配而被辞退，而失败案例则讲述了即便技术能力强，因缺乏主动沟通和团队协作而多次被辞退。从这些案例中可以看出，对于新人而言，既要真实展示自己的技术水平，又要积极融入团队，保持与周围同事的良好沟通。此外，及时向上级报告工作进展、遇到问题时主动寻求帮助，也是确保试用期顺利过关的重要因素。适应职场，不仅需要扎实的技术功底，还必须具备良好的工作态度与沟通协作能力。

无人驾驶是怎么呈现的？

视频主要围绕深度估计技术展开，讨论了通过车载摄像头视频分析，判断物体远近的技术应用和重要性。深度估计关键在于识别图像中每个像素点的距离信息，生成类似热度图的结构，区分颜色深浅来展现物体距离。此技术在辅助驾驶、三维重建等场景中至关重要，且展示了使用单目摄像头配合神经网络模型，作为成本效益高的替代方案来进行深度估计。该内容对于追求技术与成本平衡的应用场景和对深度感知算法感兴趣的研究人员或开发者有着实际指导意义。