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『2022旷视技术开放日』，20个重磅技术Demo演示视频B站合辑

https://www.bilibili.com/video/BV1ur4y177jA

7月15日，2022旷视技术开放日（MegTech 2022）在北京举行，旷视联合创始人、CEO印奇在演讲中阐释了旷视的『AIoT战略』及『2+1核心技术科研体系』。但这不是我们今天的重点~

17日，官方账号（旷视MEGVII）在B站发布了『前沿技术探索』『软硬协同设计』『算法量产』『产品技术』4个话题、20款技术产品 Demo 的讲解&演示视频，每个视频 3-4 分钟，覆盖 VR、自动驾驶、AI绘画、3D重建、3D人物生成、物体检测等技术方向。演示很生动！互动很好玩！这比论文和图文直观多了，推荐感兴趣的小伙伴们去看看~

工具&框架

『Ouch』更快的命令行压缩/解压缩工具

https://github.com/ouch-org/ouch

Ouch 是 Obvious Unified Compression Helper 的缩写，是一个命令行界面工具，可以压缩和解压缩 .tar .zip .bz 等多种格式的文件。工具在易用性方面做了很多努力，比如自动检测格式、所有格式的使用语法相同、没有运行时的依赖性等。对比tar，它有着更快速的压缩速度！

『Asent』基于spaCy的情感分析库

https://github.com/KennethEnevoldsen/asent

Asent 是一个基于规则的 Python 情感分析库，使用一个包含正面/负面评价的词汇字典 & 一系列规则，来确定一个词、句子或文件是正面还是负面的。目前的规则考虑了否定词(如 不高兴/not happy)、增强词(如 非常高兴/very happy)，并考虑了对比性连接词(如 但是/but)，以及其他强调标记(如感叹号、大小写和问号)。Repo 详细介绍了情感计算的流程，配图是例句『i am not very happy』的运行过程与解释。

『AQP』语音/音频的质量评估平台

https://github.com/QxLabIreland/AQP

AQP (Audio Quality Platform，音频质量平台)，是一个高度模块化的 pipeline，非常易于使用，可以对语音/音频的各类质量指标 (如 ViSQOL、PESQ、Warp-Q 等) 进行客观的测试和比较，以提高研发的稳健性、可重复性和开发速度。

『Gorse』用 Go 编写的开源推荐系统

https://github.com/gorse-io/gorse

https://gorse.io/

Gorse 是一个使用 GO 语言编写的开源推荐系统。将项目、用户和交互数据导入 Gorse 后，系统将自动训练模型为每个用户生成推荐！作者总结了几个项目的特点（或者说优点），看看哪点让你心动了:

• 多源推荐：对于用户，从不同的方式（流行、最新、基于用户、基于项目和协同过滤）收集推荐项目，并通过点击率预测进行排名。
• AutoML：通过后台模型搜索自动选择最佳推荐模型和策略。
• 分布式推荐：单节点训练，分布式预测，在推荐阶段实现水平扩展的能力。
• RESTful API：为数据 CRUD 和推荐请求提供 RESTful API。
• Dashboard：提供数据导入导出、监控、集群状态检查的dashboard。