tag 人工智能

標籤
貢獻960
1539
06:37 AM · Oct 27 ,2025
deephub 頭像 u_13357275 頭像 pannideniupai 頭像 elhix0bg 頭像 rtedevcomm 頭像 xingxingshangdeliushu 頭像 tecdat 頭像 chaoshenjinghyperai 頭像 u_15591470 頭像 u_17579295 頭像 u_17512334 頭像 lab4ai 頭像

@人工智能 / 博客 RSS 訂閱

u_16099213 頭像

編程思想者 - TDR土壤水分測量數據分析

土壤水分傳感器FDR頻域法測量工作原理 FDR頻域法測量，利用電磁脈衝原理、根據電磁波在介質中傳播頻率來測量土壤的介電常數(ε),從而得到土壤容積含水量(θv 土壤水分傳感器產品概述 外型小巧輕便，便於攜帶和連接。 土壤水分傳感器由電源模塊、變送模塊、漂零及温度補償模塊、數據處理模塊等組成。傳感器內置信號採樣及放大、漂零及温度補償功

TDR土壤水分測量數據分析 , 介電常數 , 人工智能 , 數據分析 , 頻域 , 工作原理

收藏 評論

nocobase 頭像

NocoBase - GitHub 上星星數量前 10 的 AI CRM 開源項目

原文鏈接：https://www.nocobase.com/cn/blog/top-10-open-source-ai-crm-projects-with-the-most-github-stars 導語 你們現在用的 CRM 是什麼？ 對很多團隊來説，答案大概率是 SaaS 類型的 CRM，比如 Salesforce 這類成熟產品。它們功能完整、生態完善，在企業中也有很高的普及度。當然，也有一些

無代碼開發平台 , 低代碼 , 人工智能 , 開源 , crm

收藏 評論

u_17468181 頭像

七牛雲行業應用 - Gemini 3 發佈的當晚，我決定重構後端的推理架構（附兼容方案）

昨晚我失眠了。 不是因為咖啡喝多了，而是因為看到了一個“草圖變遊戲”的視頻。 隨便在白板上畫兩個抽象到親媽都不認識的火柴人，左邊一坨叫“關羽”，右邊一坨叫“秦瓊”，中間畫個血條。 然後，把這張照片扔給 Gemini 3，甚至不需要寫一行console.log，60 秒後，它吐出來一個可以直接玩的 HTML5 橫版格鬥遊戲。

機器學習 , 科技前沿 , Gemini3 , AI大模型 , 人工智能 , 程序員

收藏 評論

u_13171517 頭像

MonkeyKing_sun - 量化只支持a8w8和w4a8，其中a8w8和w4a8是什麼意思？

量化精度的組合方式，A 是激活 (Activation)，W 是權重 (Weight)，後面的數字是“多少 bit”。 A8W8 是什麼？ A8W8 = 激活 8bit，權重 8bit • A8：前向推理時，每一層算完的中間結果（activation）用 8bit 表示 • W8：模型參數（weight）也用 8bit 存儲

算法 , 加載 , 權重 , 人工智能 , 圖優化 , Css , 前端開發 , HTML

收藏 評論

carl_kaeraigongfang 頭像

卡爾AI工坊 - 追問快手直播事故：AI審核的技術反思

追問快手直播事故：AI審核的技術反思 本文共 1595 字，閲讀預計需要 3 分鐘。 Hi你好，我是Carl，一個本科進大廠做了2年+AI研發後，裸辭的AI創業者。 12月22日晚，快手直播遭有組織的黑灰產攻擊，"打直球"式的涉黃內容涌入多個直播間。 不得不説，快手這次丟了大人。AI審核形同虛設，處置靠人工干預和外部舉報，導致大量色情內容在推薦頁刷屏了半小時之多。許多用户反饋舉報鍵都點爛了也封不

觀點 , 資訊 , 算法 , 教程 , 人工智能

收藏 評論

huamingshixunkeji 頭像

華明視訊科技 - 岸橋自動理貨系統：AI視覺技術重塑港口智能作業新標準

在現代化港口運營中，效率、安全與準確性是理貨業務的核心挑戰。岸橋自動理貨系統應運而生，通過融合人工智能、邊緣計算與高清視覺技術，實現對集裝箱信息的實時感知、識別與處理，推動港口作業進入全面智能化時代。 系統核心架構與技術優勢 本系統以高性能高清攝像機和嵌入式AI工控機為核心硬件，依託邊緣計算架構，將算法部署在作業最前端。系統通過在岸橋上直接進行視覺採集與實時分析，有效避免了傳統視頻傳輸

數據挖掘 , 圖像識別 , 神經網絡 , 人工智能 , 深度學習

收藏 評論

u_16213569 頭像

技術領航舵手 - pytorch 張量如何深拷貝 pytorch batchsize

零、Tricks集宜 0.1 知識搬運 （1）PyTorch提速 預處理提速 IO提速 訓練策略 代碼層面 模型設計 推理加速 時間分析 項目推薦 擴展閲讀 （2）PyTorch節省顯存 儘

機器學習 , pytorch 張量如何深拷貝 , pytorch , 人工智能 , 深度學習 , 2d

收藏 評論

baidujiagoushi 頭像

百度Geek説 - 百度慧播星數字人技術演進

導讀 從2023年成立到如今日均服務2萬+直播間，百度慧播星已演進為覆蓋腳本生成、實時問答、智能決策、音視頻克隆的全鏈路AI直播平台。本文深入解讀其技術架構：如何通過檢索增強和強化學習生成高轉化腳本；如何利用強化學習智能中控動態優化直播策略；以及如何將語音與形象克隆效率提升至“小時級”；如何構建“先驗-後驗”數據飛輪，讓模型自主進化；。羅永浩數字人直播GMV突破5500萬的案例，驗證了其“超越真人

電商 , 人工智能 , 直播

收藏 評論

u_17423871 頭像

美狐美顏SDK開放平台 - 什麼是美顏sdk？直播平台美顏功能開發全流程詳解

近幾年，直播行業的更新速度簡直和GPU一樣快——上一秒還在卷清晰度，下一秒就開始卷“顏值體驗”。無論是電商主播、普通陪聊直播，還是短視頻平台的實時拍攝，都離不開“美顏sdk”。很多開發者初次接觸時，會疑惑：美顏sdk本質上是什麼？它到底是怎麼幫直播平台完成實時磨皮、瘦臉、濾鏡等效果的？一個完整的美顏功能開發流程又長什麼樣？ 這篇文章就來給你一次性講清楚，讓你既能理解底層邏輯

視頻美顏sdk , 美顏api , 人工智能 , 直播美顏sdk , 計算機視覺 , 第三方美顏SDK , 在51CTO的第一篇博文 , 美顏SDK

收藏 評論

u_16213645 頭像

mob64ca1407216b - langchain pdf 解析 表格

日常辦公場合中，除了常規的Excel、Word、PPT等文檔外，還有一個不可忽略的文件格式是pdf格式，而對於想從pdf文件中獲取信息時，常規方法將變得非常痛苦和麻煩。此篇給大家送一pdf文件提取信息大集合，幾乎可涵蓋日常pdf文件提取信息的所有場景。 業務場景 在日常工作中，為了保護數據免於被二次利用和為了在文件分發過程中，可以不受其他電腦因為軟件

取文本 , 數據 , langchain pdf 解析 表格 , aigc , 人工智能 , bard

收藏 評論

u_16099169 頭像

編程夢想家 - 實時實例分割最新

本文主要解決視頻目標分割領域的一個基本問題：如何使分割模型能夠有效地適應特定視頻以及在線目標的外觀變化。 解決辦法：提出一個圖存儲網絡來對分割模型進行“學習更新”。 大概流程分為兩步：首先構建一個由全連接圖構成的情景存儲網絡，將幀存儲為節點，並通過邊捕獲跨幀的相關性。然後，可學習的控制器被嵌入以簡化內存的讀寫。 相比於以往模型的優勢：結構化的外部

機器學習 , 實時實例分割最新 , 神經網絡 , 人工智能 , 深度學習 , 計算機視覺

收藏 評論

u_17061379 頭像

AI編程社區 - 全球首個支持記憶感知的 Qoder JetBrains 插件正式上線

今天，備受期待的Qoder 插件已在 JetBrains 全家桶IDE（包括IntelliJ IDEA、PyCharm、WebStorm等）官方市場全面上線，開發者可以在熟悉的 IDE 中直接使用 Qoder Agent 能力進行編碼工作，無需切換環境，為開發者帶來高效、流暢的編碼體驗。 Qoder JetBrains插件集成全球頂尖的編程模型，是業

機器學習 , 重啓 , 人工智能 , 記憶感知 , 開發者 , 代碼規範

收藏 評論

u_16060192 頭像

HyperAI超神經 - 【vLLM 學習】Reproduciblity

vLLM 是一款專為大語言模型推理加速而設計的框架，實現了 KV 緩存內存幾乎零浪費，解決了內存管理瓶頸問題。 更多 vLLM 中文文檔及教程可訪問 →vllm.hyper.ai/ *在線運行 vLLM 入門教程：零基礎分步指南 源碼 examples/offline_inference/reproduciblity.py # SPDX-License-Identifie

vLLM , gpu , 人工智能 , 深度學習 , cpu

收藏 評論

congweibiaobaidemalingshu 頭像

小白獅ww - 給你一個新視角看世界——Depth-Anything-3

如果説以往的 3D 視覺模型像「術業有專攻」的匠人，那麼Depth-Anything-3（DA3） 就是那個突然橫空出世、把所有活都能幹而且幹得還賊好的「全能大師」。它的秘訣很簡單：只用一個標準 Vision Transformer，就能同時搞定深度估計、相機位姿、三維重建和視角渲染。 給它一張圖，它能看深度；給它幾張圖，它能還原三維結構；給它視頻，它還能把相機怎麼動的都推出來；換個角度，它還能幫

圖像識別 , 自然語言處理 , 教程 , 人工智能 , 深度學習

收藏 評論

u_16213690 頭像

mob64ca1411e411 - activemq消息隊列當消費一定數量的消息後就停止消費了

MSMQ全稱MicroSoft Message Queue，微軟消息隊列,是在多個不同的應用之間實現相互通信的一種異步傳輸模式，相互通信的應用可以分佈於同一台機器上，也可以分佈於相連的網絡空間中的任一位置。它的實現原理是：消息的發送者把自己想要發送的信息放入一個容器中（我們稱之為Message），然後把它保存至一個系統公用空間的消息隊列(Message

機器學習 , express , microsoft , server , soa , 人工智能 , 網絡

收藏 評論

huikaichedemianbao 頭像

合合技術團隊 - TextIn文檔解析表格處理模型優化，顯著提升表格解析性能

近期，TextIn通用文檔解析最新推出表格處理優化版本。 此前版本中，表格解析處理針對有線表格與無線表格預先分類，並基於框線進行模型預測。在運行過程中，我們發現，分類錯誤問題對錶格解析準確率有負面影響。 本次優化主要改善了表格識別效果，以統一方案替代有線表格與無線表格分類處理方法，減少了級聯損失，大幅度提升表格全對率。 通用文檔解析鏈接：https://www.textin.com/market/

表格 , 人工智能 , 文檔 , 圖像

收藏 評論

u_15214399 頭像

u_15214399 - 【案例共創】基於華為開發者空間-Versatile Agent預置MCP資產快速構建税務AI助手服務

最新案例動態，請查閲【案例共創】基於華為開發者空間-Versatile Agent預置MCP資產快速構建税務AI助手服務。小夥伴們快來領取華為開發者空間進行實操吧！ 一、概述 1. 案例介紹 華為開發者空間-Versatile Agent為開發者提供了最新AI智能應用服務，不僅支持大模型，還支持MCP。通過MCP (Model Context Proto

機器學習 , 模型選擇 , 應用程序 , 人工智能 , 開發者

收藏 評論

u_16099200 頭像

數據探索者 - pacemaker使用fence_sbd

Heartbeat3.0.5+pacemaker 最近在部署openstack的雙控制節點上需要切換資源，所以學習了一下heartbeat和pacemaker，本來想用heartbeat 2但是操作系統是ubuntu 12.10的，apt下來版本直接是3.0.5的，為了以後部署方便只能硬着頭皮學了，網上關於3的內容

機器學習 , Pacemaker , 人工智能 , heartbeat , 網絡接口 , crm , apache

收藏 評論

u_16213664 頭像

mob64ca140bbb8b - keil5 tempalate的用法

幾乎所有玩ARM Cortex M單片機的壇友都是通過MDK Keil 5或者IAR環境進行單片機的程序開發的，俗話説工欲善其事必先利其器，我們天天都在用這個開發環境，那麼，有些在MDK Keil 5中的實用功能小技巧，大家又知道多少呢？ 1.並不是所有源文件（.c）都需要加進工程中，只需要添加必要的源文件即可。無論是什麼開發環境，只要是C/C++的工程，工程編譯時間的

機器學習 , keil5 tempalate的用法 , 源文件 , 頭文件 , 人工智能 , 編譯器

收藏 評論

congweibiaobaidemalingshu 頭像

小白獅ww - 目標再多也不怕！YOLOv13 把複雜場景「看穿了」

在真實場景裏，目標檢測模型經常被一些「刁鑽情況」整得措手不及：監控里人羣密密麻麻，模型只敢報「一坨」； 無人車想識別遠處的交通燈，結果紅綠燈被當成「發光點」；體育轉播裏球速太快，目標框剛跟上，球已經飛到下一幀；甚至在電商倉庫裏，一堆外觀相似的包裹排成一排 —— 模型直接「懵圈」，不知道誰是誰。 想要又快又準，其實比想象中難得多。YOLOv13 的出現，就是為了應對這些真實世界的「刁鑽題」。它

機器學習 , 圖像識別 , 教程 , 人工智能 , 深度學習

收藏 評論

u_16776161 頭像

天潤融通科技 - 為什麼同樣用 AI，有的企業狂飆，有的原地踏步？

過去一年，智能體在企業中的落地速度遠超預期。同時，也有越來越多的管理者開始意識到：“我們怎樣才能在智能體時代建立真正的競爭優勢？” 畢竟，大模型能力正在快速趨同，公域數據帶來的智能化差距正在消失。今天你能買到的模型、能力、工具，競爭對手明天也能輕易獲得。 因此，一個真正關鍵的問題隨之出現——在模型能力趨同的情況下，企業的差異化究竟從哪裏建立？ 答案其實也很簡單，

人工智能 , 深度學習

收藏 評論

u_15690955 頭像

出手吧Glen - 地表最強聲音克隆+語音生成神器！（整合包）

大家好，我是立志替大家出手的AI區UP主格倫Glen。 做視頻的朋友，誰沒為配音崩潰過？剪完一條美食探店視頻，AI把“一行（háng）人”讀成“一行（xíng）人”；想配段“無奈又帶點調侃”的吐槽，出來的聲音比機器人還僵硬； 更別提長文本配音中途崩掉，重錄又要花半小時——直到B站剛開源的IndexTTS 2.0最新威力加強版，親測完直接把手機裏

語音克隆 , 機器學習 , 進度條 , 人工智能 , 加強版

收藏 評論

u_16099325 頭像

數據小築 - 差分算法

一、差分算法簡介 1.1 簡介 差分算法的核心在於構建差分數組或矩陣，將對原始數據的複雜區間操作轉化為對差分數組特定端點值的簡單操作 ，從而實現對原數組的高效區間修改。在面對頻繁對數組某個區間的元素進行增減操作時，傳統方法往往需要對區間內每個元素逐一處理，時間複雜度較高；而差分算法通過巧妙的轉換，將這類操作的時間複雜度降至 O (1)，大大提

機器學習 , 數組 , 算法 , 差分 , 人工智能 , Css , 前端開發 , HTML

收藏 評論

u_16380863 頭像

未聞花名AI - 構建AI智能體：十七、大模型的幻覺難題：RAG 解決AI才華橫溢卻胡言亂語的弊病

一、拋磚引玉 經過一段時間的接觸，大型語言模型（LLM），展現出了令人驚歎的文本生成、對話和推理能力。它們飽讀詩書、才華橫溢，能夠就幾乎任何話題進行流暢的對話。然而，這個天才有一個致命的弱點：它的知識完全來源於其訓練數據，存在截止日期，並且它有時會為了保持對話的流暢性而“捏造”事實。這種現象在AI領域被稱為“幻覺”或“胡説八道”。想象一下，你結合實際問了一個問題，最新的員工

yyds乾貨盤點 , 搜索 , NLP , 數據庫 , 人工智能 , 參考資料

收藏 評論