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05:25 PM · Oct 25 ,2025
deephub 頭像 tecdat 頭像 qingfouai 頭像 chaoshenjinghyperai 頭像 u_17420180 頭像 u_17061379 頭像 lab4ai 頭像 u_15214399 頭像 youyudetusi 頭像 aigoto 頭像 u_15690955 頭像 MrVolleyball 頭像

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u_17061379 頭像

AI編程社區 - 基於Qoder實現AI漫劇生成Agent搭建

項目背景 行業痛點 漫劇/短視頻內容生產成本高、週期長（腳本→分鏡→美術→動畫→配音） 初創漫劇企業/教育機構缺乏專業動漫製作能力，但有高頻輕量級視頻需求（如營銷廣告、兒童英語啓蒙） 現有AIGC工具鏈割裂，依賴人工，缺乏“一致性控制”與“用户干預閉環” 項目定位 打造一個端到端、可交互、風格一致的漫劇生成智能體 Demo

機器學習 , 工具鏈 , 生成器 , 人工智能 , 動漫

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u_17420180 頭像

合合信息解決方案 - 醫療票據識別技術如何實現

在醫療數字化轉型的浪潮中，票據處理一直是困擾醫保審核、商業保險理賠、醫院財務管理的“老大難”。全國各地醫療機構出具的票據版式千差萬別，複雜的表格結構、低質量的圖像採集，讓傳統人工錄入效率低下、錯誤頻發。合合信息TextIn平台重磅推出的醫療票據識別產品，通過深度學習與OCR技術的深度融合，為這一行業痛點提供了精準高效的解決方案。 OCR技術奠定識別基礎 醫療票據識別的

預處理 , 機器學習 , 人工智能 , 深度學習 , 圖像質量

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u_16213627 頭像

mob64ca1402d47a - emwin項目圖片

I.導語 。用户在經歷了EMM案例1中的初始附着流程後，在EMM-Registered狀態下使用LTE業務。用户在使用服務後，在ECM/RRC-Connected或ECM/RRC-Idle狀態下，用户可能會被網絡或UE去附着。在任何情況下，一旦去附着流程完成後，用户的EPS承載被釋放，其狀態被清除。 本文是關於LTE網絡中的detach流程的介紹，具體內容如下。第II

機器學習 , 顯式 , 信令 , 刪除用户 , 人工智能 , emwin項目圖片

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u_12226 頭像

小蝌蚪 - 算法助手抓app跳轉url_scheme

你將要實現一個功能強大的整數序列編輯器。 在開始時，序列是空的。 編輯器共有五種指令，如下： 1、I x，在光標處插入數值xx。 2、D，將光標前面的第一個元素刪除，如果前面沒有元素，則忽略此操作。 3、L，將光標向左移動，跳過一個元素，如果左邊沒有元素，則忽略此操作。

機器學習 , 數據結構 , 算法 , include , 前綴和 , 人工智能 , ci

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u_16213696 頭像

mob64ca14133dc6 - linux vi查詢daemonize

linux vi常用命令大全 一.説明 以下的例子中 xxx 表示在命令模式下輸入 xxx 並回車 以下的例子中 :xxx 表示在擴展模式下輸入 xxx 並回車 小括號中的命令表示相關命令 在編輯模式或可視模式下輸入的命令會另外註明 二.linux vi常用命令 linux vi常用命令1 查找 /xxx(

機器學習 , 字符串 , linux vi刪除命令 , Linux , 人工智能 , linux vi查詢daemonize , 常用命令

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u_16099179 頭像

互聯網小墨風 - linux的ubuntu安裝activemq

前言也不準備介紹Linux是什麼，為什麼要安裝ubuntu？相信你能夠看到這篇文章也知道自己想要做什麼。 一，準備工具1.VMwareWorkstation虛擬機下載地址：https://my.vmware.com/cn/web/vmware/details?downloadGroup=WKST-1007-WINproductId=362rPId=8491 2.ubu

機器學習 , ip , 自動更新 , 人工智能 , Ubuntu

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invalidnull 頭像

註銷 - 程序處理中 Exceptions 和 Messages 的區別和各自的使用場合

在計算機軟件工程中，異常處理（exceptions）和消息傳遞（messages）是兩種常見的處理錯誤情況的方式。它們各自有着不同的特點和適用場合，下面將對它們進行詳細介紹，並通過實例來説明它們的應用。 異常處理（exceptions）： 異常處理是一種在程序執行過程中，出現錯誤時跳出正常流程，進入專門的錯誤處理流程的機制。在許多編程語言中，異常通常由系統或開發者定義，並在代碼中觸發。異常可以捕獲

機器學習 , 人工智能 , 計算機科學 , 計算機網絡 , 計算機

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yekai_620f63e12c172 頭像

葉開 - 隱語可信數據空間MOOC第46講筆記：密態計算技術在車險行業的應用及前景

筆記內容來自隱語Mooc，歡迎一起來學習。Mooc課程地址：https://www.secretflow.org.cn/community/bootcamp/2narwgw4ub8r... 📘 8.8 密態計算技術在車險行業的應用及前景 主講人：馬美鑫 | 華泰保險經紀有限公司互聯網與創新事業部 總經理 一、法律法規對數據安全的要求 1. 《數據安全法》與《個人信息保護法》 要求

機器學習 , 教程 , 知識 , 人工智能

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qingfouai 頭像

青否Ai - AI員工時代：90%職場人必須面對的重構與新生-青否ai超級員工！

AI超級個體：被重塑的職場邊界 "過去兩年，我們見證了一個反常現象：全球頂尖企業每季度裁員5%~10%，但股價卻平均上漲20%~30%。這不是資本的冷血，而是一場靜默的革命。（青否ai員工源頭v：zhibo175） 當你還在為季度KPI焦頭爛額時，企業高管們已經在用一個詞重新定義職場：AI員工。 2023年3月24日，GPT-4正式發佈。這一天，不是又一個技術迭代的普通日子，而是職場分水嶺。從那天

機器學習 , 算法 , 人工智能 , 深度學習

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u_16213567 頭像

數碼墨魚 - CUBEMX計時器多通道輸出比較

C# 的計時器是通過多線程來實現的。主要思路是，創建一個做死循環的線程，讓該線程週期性的委託UI線程 法一：利用system.Timers命名空間下的Timer類，使用Elapsed事件另開一個線程（Timer類中的Interval方法可以循環觸發Elapsed事件） 1 private void Form1_Load(object sender, Eve

sed , 機器學習 , Threading , System , CUBEMX計時器多通道輸出比較 , 人工智能

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u_16099322 頭像

網絡鋭評 - events_statements_summary_by_digest的主鍵字段有哪些

event 關鍵字用於在發行者類中聲明事件。 下面的示例演示如何聲明和引發將 EventHandler 用作基礎委託類型的事件。 public class Publisher{// Declare the delegate (if using non-generic pattern).public delegate void SampleEventH

機器學習 , 派生類 , 人工智能 , 編譯器 , ide

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u_16099217 頭像

技術博客達人 - resnet與cnn的關係

卷積神經網絡在視覺識別任務上的表現令人稱奇。好的CNN網絡是帶有上百萬參數和許多隱含層的“龐然怪物”。事實上，一個不好的經驗規則是：網絡越深，效果越好。AlexNet，VGG，Inception和ResNet是最近一些流行的CNN網絡。為什麼這些網絡表現如此之好？它們是如何設計出來的？為什麼它們設計成那樣的結構？回答這些問題並不簡單，但是這裏我們試着去探討上面的一些問題。網絡結構

機器學習 , 卷積 , 卷積核 , resnet與cnn的關係 , 人工智能 , 特徵提取

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matrixorigin 頭像

MatrixOrigin - 視頻+教程 | 解鎖 RAG 深度搜索應用潛能：Deerflow 與 MOI 融合實戰指南

前言 本教程旨在為開發者提供一份清晰、詳盡的指南,説明如何將開源 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 應用開發引擎 Deerflow 與 MOI 的 RAG 服務進行集成。通過本教程,讀者將掌握 Deerflow 的部署方法、在 MOI 中創建數據處理工作流的技能,並最終實現兩者連接,以構建一個強大的、可定製的深度檢索增強生成應用。 一、 Deerflow 簡

機器學習 , 數據挖掘 , 算法 , 人工智能 , 深度學習

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u_16099177 頭像

雲端小夢 - 外部中斷CUbemax配置

_:簡單介紹--[高手繞過這一段；心急的直接跳到下一部份] _:51單片機上的應用[應用控制篇] _:MCS51的中斷源 外部中斷請求源：即外部中斷0 和1，經由外部引腳引入，在單片機上有兩個引腳，外稱為INT0、INT1，也就是P3.2、P3.3這兩個引腳 _:MCS51的中斷向量表

機器學習 , 外部中斷 , 外部中斷CUbemax配置 , 引腳 , 人工智能 , 中斷向量

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tecdat 頭像

拓端tecdat - R與Python用去偏LASSO模型、OW重疊加權、HDMA、SIS迭代篩選挖掘甲基化數據在童年虐待與PTSD關聯預測

全文鏈接：https://tecdat.cn/?p=44755 原文出處：拓端數據部落公眾號 關於分析師 在此對Yuan Rumeng對本文所作的貢獻表示誠摯感謝，她在安徽理工大學完成了應用統計學專業的碩士學位，專注數據分析與人工智能領域。擅長R語言、Python、深度學習、數據挖掘與數據降維。 Yuan Rumeng曾作為數據分析師，在多個涉及高維生物醫學數據的項目中，利

機器學習 , 數據挖掘 , 人工智能 , 深度學習

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u_16099287 頭像

數據科學探索者 - 支持向量機模型提高準確率 支持向量機改進算法

支持向量機 (三)： 優化方法與支持向量迴歸 優化方法 一、SMO算法 回顧支持向量機 (二)中(1.7)(1.7)式最後要求解的優化問題： 在求出滿足條件的最優αα後，即可得 svm 模型的參數(w,b)(w,b)，進而獲得分離超平面。可以用通用的二次規劃算法求解，該二次規劃問題有mm個變量 (mm為樣本數)，(m+1)(m+1)

機器學習 , 支持向量機模型提高準確率 , 支持向量機 , 最小值 , 二次規劃 , 人工智能

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u_16213564 頭像

網絡安全衞士 - MATLAB訓練強化學習模型軌道小車

利用MATLAB與VREP做了一個循跡小車的聯合仿真,用到了視覺傳感器,導入mesh,等一些操作. 文章目錄 最終效果 VREP中的設計 Matlab中的設計 其他設置 最終效果 VREP中的設計 可以參考https://www.jianshu.com/p/eb3f38c0c

機器學習 , PID , MATLAB訓練強化學習模型軌道小車 , V-REP , MATLAB , 人工智能 , 仿真

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u_16213706 頭像

mob64ca1415bcee - Embeddings 緩存

今天早上去遷移網站發現打開網站報錯 然後我去phpinfo.php看了一下，果然我的測試頁裏面有加載到Memcache這個模塊，如下圖： 這時候，既然發現了問題的所在我們就要去排查問題，當前這個問題呢就是需要讓PHP支持到Memcache這個模塊，那下面教程如下，我來簡單説下Memcache的安裝教程

機器學習 , php , Embeddings 緩存 , 加載 , 人工智能 , memcached

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u_16213650 頭像

mob64ca14085c24 - 分佈式強化學習經驗回放

目錄： 1.解決的問題 2.基本概念 3.實現手段 4.CAP理論 5.節點和數據 1.解決的問題 本質上是解決單台機器無法解決的問題，核心是計算、存儲。 方向是使用多台機器協同解決。 要解決的問題集中在分片、存儲、單點故障 2.基本概念 分片、存儲：這兩個概念其實是無法分割處理的，

機器學習 , 服務器 , 數據 , 分佈式強化學習經驗回放 , 元數據 , 人工智能

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u_12855 頭像

西門吹雪 - 如何給spark配置kerberos認證信息

Tokenizer分詞 進行文本分析前，對文本中句子進行分詞我們處理的第一步。大家都是Spark的機器學習庫分為基於RDD和基於DataFrame的庫，由於基於RDD的庫在Spark2.0以後都處於維護狀態，我們這裏講的分詞就是基於Spark的Dataframe的。主要是講解兩個類Tokenizer和RegexTokenizer的使用。 1

機器學習 , spark , 大數據 , apache

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u_16213300 頭像

mob64ca12d06991 - ollama如何調用gpu加速

ollama如何調用gpu加速的描述 在機器學習和深度學習的實踐中，充分利用GPU進行加速已經成為一種重要的需求。Ollama作為一個機器學習框架，能夠通過GPU加速來提高模型訓練和推理的效率。然而，許多用户在實際應用中遇到如何正確設置GPU加速的問題，這對業務的整體性能產生顯著影響。 問題背景 在使用Ollama框架進行模型訓練時，用户希望充分利用GPU資源以提高計算效率。

機器學習 , bash , aigc , CUDA

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u_16213608 頭像

mob64ca13fe62db - stageMode模式 INSTALL_PARSE_FAILED_USESDK_ERROR stage setting

這章中使用的示例，會延續上一章創建的Rails應用chapter2，但是我們會創建一個新的controller。在終端下執行： script/generate controller chapter3 index get_time repeat reverse

機器學習 , xhtml , HTTP , ViewUI , 人工智能 , HTML , Javascript

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nizi_60e514d097c9a 頭像

MIAOYUN - MIAOYUN | 每週AI新鮮事兒（11.21-11.28）

本週全球AI領域動態密集，多家公司發佈重磅模型與工具。騰訊、小米、AMD、Anthropic、DeepSeek、阿里、微軟等推出多款開源大模型，覆蓋視頻生成、具身智能、MoE架構等，性能與成本優化顯著。AI Agent、工具持續迭代，Elser.AI、Trae SOLO等落地。技術上，嵌套學習、3D資產生成等獲突破，市場端特朗普簽署AI戰略命令，原生AI雲廠商打破壟斷，推動行業加速發展，一起來回顧

機器學習 , 算法 , 自然語言處理 , 人工智能 , 深度學習

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