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u_13341 頭像

ghpsyn - 財務demo數據

混職稱的朋友都知道：字不如表、表不如圖！意思就是你給老闆彙報工作的時候，用文字敍述不如做一個表格，大量的數字表格不如一個圖表更直觀清晰！ 試想着密密麻麻大量的數字表格遞交給老闆，他看不懂，你更是講解着麻煩，遠不如一個可視化圖表來得實在！ 公司上半年財務數據分析圖表 如上圖：每個月收入和支出的柱狀對比，不用你介紹老闆就能

機器學習 , 財務demo數據 , 2019怎麼引用水晶報表 , 數據 , 看板 , 餅圖 , 人工智能

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u_16213627 頭像

mob64ca1402d47a - 單層網絡 有必要加relu嗎

三網：電信網、有線電視網絡和計算機網絡 因特網發展的三個階段： 第一階段是從單個網絡ARPANET向互聯網發展的過程 第二階段的特點是建成了三級結構的因特網。 第三階段的特點是逐漸形成了多層次ISP結構的因特網 internet和Internet的區別：小寫是泛指互聯網

網絡地址 , 單層網絡 有必要加relu嗎 , 域名服務器 , 人工智能 , 深度學習 , 路由表

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u_14070017 頭像

寒水馨hsx - Windows 11 下載安裝 CosyVoice2，一鍵啓動

Windows 11 下載安裝 CosyVoice2，一鍵啓動 1. CosyVoice2 簡介 CosyVoice2 是阿里巴巴推出的 多語言語音合成/文本轉語音（TTS）模型。 CosyVoice2 開源免費、可本地部署、離線使用。 2. 硬件要求 顯卡品牌：英偉達（NVIDIA） 顯卡顯存：≥ 4G

CosyVoice2 , 本地部署 , 阿里巴巴 , 人工智能 , 深度學習 , 文本轉語音 , tts

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u_16213715 頭像

mob64ca1417eedd - arcgis dem 提高程點

一、概述 青海，簡稱青，省會西寧，位於中國西部，雄踞世界屋脊青藏高原的東北部，是中國青藏高原上的重要省份之一。 據全國第二次土地調查公報顯示，青海省東西長約1200公里，南北寬800公里，面積為72.10萬平方公里 。 境內山脈高聳，地形多樣，河流縱橫，湖泊棋佈。崑崙山橫貫中部，唐古拉山峙立於南，祁連山矗立於北，茫茫草原起伏綿延，柴達木盆地浩

機器學習 , arcgis dem 提高程點 , 青海省谷歌地球高程 , 高程下載 , 人工智能 , 高程DEM等高線下載 , 衞星地圖影像數據

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huamingshixunkeji 頭像

華明視訊科技 - 智能卡口系統解決方案：構築現代化海關監管的智慧防線

隨着全球貿易的飛速發展，海關卡口作為貨物進出口的關鍵節點，其監管效率與準確性直接關係到國門安全與通關流速。傳統依賴人工查驗的模式已難以應對日益增長的流量與複雜的監管需求。為此，我們推出全新的智能卡口系統解決方案，通過深度融合物聯網、自動識別與數據智能技術，實現卡口監管的無人化、自動化與智能化，為構建智慧海關提供堅實的技術底座。 智能卡口系統解決方案核心：全流程無人化智能監管 本方案旨在

機器學習 , 圖像識別 , 神經網絡 , 人工智能 , 深度學習

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huichangkudelouti 頭像

鴿芷咕 - 魔琺星雲 SDK 實戰測評：告別繁複渲染，快速解鎖專屬數字人應用搭建新體驗

注：本文評測內容基於個人實際使用魔琺星雲 SDK 的場景與體驗，所有觀點僅代表個人立場，受測試環境影響可能存在差異，供大家參考交流。 前言 在大模型席捲各行各業的今天，我們早已習慣了與文字對話框裏的AI聊工作、用語音助手查天氣。但總覺得少了點真實感——AI明明能“思考”，卻只能通過文字、語音傳遞信息，就像有“大腦”沒“身體”，缺少了面對面交流的鮮活感。《頭號玩家》《銀翼XX 2049》等電影

3d , aigc , 人工智能

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qingfouai 頭像

青否Ai - AI時代競爭指南：如何打造高效的AI數字員工團隊！

隨着AI模型和工具的普及，我們可以藉助AI做：市場調查分析、用户需求分析、營銷文案撰寫、圖片視覺設計、視頻製作以及數據經營分析等等，這些功能完全涵蓋了一個商業模型的閉環。因此，利用AI是可以為自己打造數字化的員工團隊的。 藉助這個AI員工團隊，可以提升工作效率，可以減少機械、重複的操作，可以擴寬知識面和工作技能，同時還能無限的複製和拓展。 所以，未來一定是人+AI的競爭，也許現在和你競爭的就是一個

算法 , 人工智能 , 深度學習

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u_14191 頭像

索姆拉 - vue elementui 移動端 移動端可以用elementui嗎

1.移動端UI庫 ①.Vant UI 官方地址：https://youzan.github.io/vant/#/zh-CN/intro github地址：https://github.com/youzan/vant 優點：用來做移動端商城很不錯，支持定製主題，社區還算活躍 ②.Mint UI 官方地址：http://mint-ui.github

機器學習 , github , 人工智能 , vue elementui 移動端 , HTML , ui

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u_17499862 頭像

u_17499862 - C++ 40年：從系統基石到AI浪潮的堅守與革新

掐指一算，C++整整40歲了。這讓我不由得想起Bjarne Stroustrup當年在貝爾實驗室搗鼓出這門語言的場景——他的初衷很簡單，就是想在不犧牲C語言效率的前提下，把“類”和“對象”這些概念給加進去。估計他自己都沒想到，這個“C with Classes”的後來者，竟會成為構建數字世界看不見的基石。 一、緣起：我的C

開發語言 , c++ , 人工智能 , C++40 , Css , C++40週年 , 前端開發 , HTML

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u_13544 頭像

deanyuancn - OpenCV 使用ROI進行圖像切割

文章目錄 思維導圖 前言 一、ROI切割核心概念 1.1 ROI的定義 1.2 OpenCV中的圖像存儲機制 1.2.1 圖像的數組表示 1.2.2 座標系統規則 1.2.3 顏色通道順序 1.3 ROI切割的實現原理

數組 , 人工智能 , 計算機視覺 , opencv , 前端開發 , Javascript

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u_16827017 頭像

全棧技術開發者 - 聚類和降維有什麼區別與聯繫？譜聚類與K-Means有什麼本質異同？密度聚類如何處理噪聲數據和異常點？降維是否總能提升聚類效果？

在現代數據科學與人工智能研究中，數據的規模與複雜性呈指數增長。每一個高維數據集不僅包含大量觀測值，還藴含着潛在的結構信息，這些結構可能體現為樣本之間的相似性、變量之間的相關性，或更高階的非線性模式。面對這樣的數據，人類直覺和簡單統計方法往往難以捕捉其內在規律。無監督學習因此成為理解複雜數據的核心工具，其中聚類與降維是最基礎也是最重要的兩類方法。 聚類強調在無標籤條件下發現樣

機器學習 , 聚類 , yyds乾貨盤點 , 數據 , 相似度 , 人工智能

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tecdat 頭像

拓端tecdat - Python用LightGBM、XGBoost、隨機森林及Optuna超參數優化的航班票價數據集預測研究

全文鏈接：https://tecdat.cn/?p=44623 原文出處：拓端數據部落公眾號 關於分析師 在此對Shen Wenwen（Wenwen Shen）對本文所作的貢獻表示誠摯感謝，他在浙江工商大學完成了信息管理與信息系統專業的相關學習，專注數據分析領域。擅長Python、Matlab、深度學習、電商數據分析等。 Wenwen Shen曾在數據分析相關領域參與多個實踐

機器學習 , 數據挖掘 , 算法 , 人工智能 , 深度學習

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u_15591470 頭像

ceshiren2022 - 告別Selenium時代：用Playwright解決Selenium的三大痛點

去年這個時候，我們還在被 Selenium 的“玄學失敗”折磨得睡不好覺。 每週一晨會，大家聊得最多的不是業務需求，而是：“昨天那幾個腳本又隨機掛了，誰幫忙看看？” 直到一個週五深夜，我第 N 次調試那個經典的 “Element not interactable” 錯誤——明明元素就在頁面上，就是點不了。那一刻我意識到：不是我們寫得不夠好，而是工具已經跟不上時代了。 三個月後

playwright , 人工智能 , 深度學習 , 自動化測試 , selenium

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u_16178248 頭像

INSVAST - Sentieon | 泛基因組相比傳統變異檢測的優勢

在常規的基因組學研究中，人們常常把“參照基因組”當作某一物種遺傳信息的“規範模板”。但這猶如僅通過一份標準住宅設計圖去推斷所有家庭的住宅佈局，不可避免地忽視了眾多個性化的特徵。泛基因組（Pan-genome）概念的提出，完全超越了這一限制，為我們展現了一個更加宏大、精確且不斷變化的物種遺傳全貌。 本期將聚焦泛基因組在遺傳疾病相關研究中的優勢。 一、突破“單一參

Sentieon , 優勢 , 泛基因組 , 人工智能 , 數據分析 , 大規模數據分析 , 生信服務

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u_17567677 頭像

沃觀態勢感知 - 品牌出海為何需要出海媒體監測工具？

全球化競爭愈演愈烈，品牌的每一步海外動作都暴露在國際市場的透明環境之下。用户評價更直接，社交傳播更迅速，媒體輿論更具影響力，品牌聲譽波動也更容易跨區域擴散。在這樣的環境中，出海品牌若想獲得長期穩定的發展，出海媒體監測工具便不再是錦上添花，而是必不可少的基礎設施。從市場洞察到品牌管理，從用户反饋到危機預警，出海媒體監測工具正在承擔品牌在海外“耳目”的角色，讓企業在信息競爭中領先一步

市場份額 , 用户反饋 , 人工智能 , 基礎設施 , 數據分析

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goody - aidlux安裝docker

AidLux內置外設極速互連模塊，支持豐富的接口與外設，例如USB、LAN、WiFi、4G/5G、藍牙、GPS、陀螺儀、RS232、RS485、Arduino、機械臂、網絡相機、工業相機、深度相機等，即插即用。 這期內容我們就先挑其中的3類聊一聊：機械臂、工業相機和深度相機。 機械臂 説到利用安裝了AidLux的設備連接並控制機械臂，除

aidlux安裝docker , 雲計算 , 物聯網 , 機械臂 , 邊緣計算 , 人工智能 , Docker

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matrixorigin 頭像

MatrixOrigin - MatrixOne Intelligence 4.0 全新升級：讓數據智能觸手可及！

MatrixOne Intelligence 4.0 全新升級：讓數據智能觸手可及！ MatrixOne Intelligence 介紹 MatrixOne Intelligence 是一套面向多模態數據的 AI 數據智能平台，旨在幫助企業應對數據碎片化、多模態數據整合複雜、GenAI 應用落地困難等挑戰。通過數據接入、智能解析、數據工作流、超融合的湖倉底座，MatrixOne Intellige

llm , 數據挖掘 , 數據庫 , 人工智能 , SQL

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u_17579295 頭像

mb6911caa73d1d1 - 從“建場景”到“管機房”：一位開發者的數據中心數字孿生落地手記

大家好，我是一名數字孿生應用開發者。過去幾年，我和團隊接觸了大量數據中心運維項目，從最初的“三維可視化大屏”到如今真正能輔助決策的“動態孿生體”，我們踩過不少坑，也摸索出了一條高效落地的路徑。今天，我想拋開晦澀的技術名詞，以一個實踐者的身份，聊聊我們是如何藉助一套得力的工具，讓數字孿生在數據中心裏“活”起來，並真正解決運維痛點的。 困境：當“酷炫的

數據 , 數據可視化 , 數據中心 , 機櫃 , 人工智能 , 數字孿生

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u_16213630 頭像

mob64ca14038b36 - 梅爾變換 CNN

生成函數(母函數) 什麼是生成函數：wiki上的介紹 在數學中，某個序列 的母函數（又稱生成函數，英語：Generating function）是一種形式冪級數，其每一項的係數可以提供關於這個序列的信息。使用母函數解決問題的方法稱為母函數方法。 母函數可分為很多種，包括普通母函數、指數母函數、L級數、貝爾級數和狄利克雷級數。對每個序列都可以寫出以上每個類型的一個

機器學習 , 母函數 , 斐波那契數列 , 人工智能 , 生成函數 , 梅爾變換 CNN

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u_17420180 頭像

合合信息解決方案 - 銀行國際結算業務單據處理系統推薦

方案介紹 在全球貿易頻繁與金融數字化轉型的雙重推動下，國際結算業務作為銀行服務跨境實體經濟的核心環節，其單據處理的效率與風控水平直接決定銀行的市場競爭力。針對信用證、提單等單據格式繁雜、版式多變的特點，以及傳統人工與半自動化處理模式存在的效能瓶頸，合合信息推出國際結算業務智能文檔處理平台，為銀行單據處理難題提供核心解決方案。 該平台依託合合信息多模態大模型文本智能技術

機器學習 , 字段 , 風控 , 數據 , 人工智能

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u_17607032 頭像

Python灑灑水啦 - RocketMQ 介紹

RocketMQ 是阿里開源的分佈式消息中間件，基於 Java 開發，遵循 Apache 2.0 協議，主打高吞吐、低延遲、高可用，適配海量消息場景（如電商秒殺、交易對賬、日誌同步），也是阿里雲消息隊列 MQ 的開源版，廣泛應用於電商、金融、物流等企業級系統，兼容 Kafka/RabbitMQ 部分特性，同時適配微服務架構。 核心特性 高性能支持百萬

中間件 , 運維 , 數據可視化 , 人工智能 , JAVA

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拓端tecdat - 專題：2025新能源轉型展望報告|附270+份行業報告PDF、數據可視化模板彙總下載

原文鏈接：https://tecdat.cn/?p=44355 原文出處：拓端抖音號@拓端tecdat 引言 全球能源體系正經歷以“清潔化、智能化、分佈式”為核心的結構性變革，新能源已從補充能源躍升為推動能源安全與氣候治理的核心力量。從中國光伏農業的土地複合利用創新，到全球儲能需求的爆發式增長，從AI技術對能源效率的極致提升，到可控核聚變的技術突破，行業轉型已進入“實踐深化+技術迭代”的關

機器學習 , 數據挖掘 , 算法 , 人工智能 , 深度學習

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u_16237826 頭像

軟件求生 - Java 也能玩高質量 AI 繪圖？SpringAI + Azure OpenAI 真香警告！

大家好吖，我是你們 31 歲、還在持續折騰技術的小米。最近幾天我沉迷了一件事——用 Spring AI + Azure OpenAI 做圖像生成，越玩越停不下來。 你有沒有這種感覺： 當年我們還在研究“怎麼優化圖片加載速度”，結果現在直接一句 prompt，AI 就幫你把圖畫好。不僅會畫，還會理解你的意圖，甚至能幫你畫得更好。 而且！S

機器學習 , 封裝 , yyds乾貨盤點 , azure , 人工智能 , JAVA

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pannideniupai 頭像

雨大王 - 製造業的智能化轉型，AI工藝優化能帶來什麼改變？

在製造業的數字化轉型浪潮中，工藝環節的智能化升級成為企業突破瓶頸的關鍵路徑。傳統研發模式中，工程師往往被淹沒在繁瑣的圖紙校核、工時測算和作業指導書編制中，而真正需要創新的時間卻被大量消耗。如今，AI技術的深度整合正在重塑這一局面，尤其在一些工業互聯網企業的實踐中，AI工藝優化不再只是概念，而是實實在在的生產力提升工具。 一、工藝優化的現實挑戰 許多製造企業在新品研發過程中，面臨着市場需

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