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金剛鸚鵡 - Rokid應用實踐：基於AI Glasses 智慧快遞站“解放雙手”的快件錄入歸類助手

一、創意緣起：工作堆積如山，科技順其有序 場景： 下午 2 點的快遞站倉庫，王師傅蹲在堆積如山的快件中，左手抱着一摞包裹，右手緊握掃碼槍對準條碼掃描。他需要頻繁彎腰將快件放入對應貨架格，汗水浸濕後背工裝。 當 Rokid AI Glasses 智能眼鏡遇見智慧物流 在快遞業務量持續增長的今天，快遞站工作人員面臨着巨大的分揀壓力。傳統的快件錄入需要反覆查看面單、手動輸入信息、分類擺放，整個過程耗時

人工智能

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編碼青年 - 2025接口測試新趨勢：AI驅動、全鏈路壓測與防禦體系構建

在數字化轉型加速的2025年，接口測試已從傳統的功能驗證工具，演化為保障系統穩定性、安全性與智能化的核心環節。隨着微服務架構的普及和AI技術的深度融合，接口測試工具正朝着AI驅動、全鏈路壓測與主動防禦體系的方向革新。本文將探討這一新範式的技術路徑與實踐價值。 一、AI驅動：從自動化到智能化的跨越 AI技術的引入，正在徹底改變接口測試的效率和精度。通過AI算法優化測試腳本生成邏輯，支持基於歷史請求數

apipost , ones , postman , 人工智能 , 自動化測試

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美團技術團隊 - 無需代碼！美團 NoCode 像聊天一樣輕鬆搭建你的專屬網站

👉更多功能介紹，歡迎移步B站觀看 大家好，今天特別推薦一款由美團技術團隊打造的 AI 編程類產品——NoCode，可以像聊天一樣輕鬆搭建你的專屬網站、遊戲、各種小工具等等，當然還有更多的隱藏功能等你發現，文末我們還準備了互動獎勵，期待跟大家一起，開啓全新的 AI 編程之旅。 很多人以為， NoCode 與其他的 AI 助理一樣，只是簡單的代碼生成器。那就太小看 NoCode 了！NoCode

編程工具 , 人工智能 , 美團

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超神經HyperAI - 貝佐斯/比爾蓋茨/英偉達/英特爾等押注，NASA 工程師帶隊打造通用機器人大腦，公司估值達 20 億美元

在大模型可以從互聯網、圖像庫和海量文本中「無限生長」的今天，機器人卻被困在另一個世界——真實世界的數據極度稀缺、昂貴且不可複用。 Business Insider 曾發佈過一則看似輕巧卻又極具洞察力的報道，「AI 機器人面臨數據荒，一家初創公司找到了出人意料的解決方案」。 報道指出，相比語言和視覺模型幾乎取之不盡的訓練語料，機器人與現實世界交互所需的數據在規模、結構化程度和可遷移性上都遠遠不足，這

機器學習 , hyperai , 機器人 , 人工智能 , 深度學習

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文心快碼 - CCF程序員大會碼力全開：AI加速營決賽入圍名單揭曉，12月6日大理見！

CCF程序員大會碼力全開：AI加速營決賽將於12月6日在大理舉辦！ 活動由中國計算機學會主辦、msup承辦，文心大模型、文心快碼合作支持。 經過選手們激烈的角逐和初賽專業技術評審團慎重考量與嚴格篩選，CCF程序員大會碼力全開：AI加速營決賽入圍名單震撼出爐！以下10個優秀作品最終入圍決賽～組委會將於12月6日，在風花雪月的大理展開最終評選。 ⏰ 12月6日決賽議程 13:00-13:30 簽

資訊 , 知識 , 人工智能 , 程序員 , 前端

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上海拔俗網絡 - AI 多語種溝通實訓平台：讓語言學習有了 “智能陪練”

提到多語種學習，很多人都有 “不敢説、沒人練” 的困擾 —— 對着課本背語法容易，想開口和外國人對話卻犯怵。而 AI 多語種溝通能力實訓平台，就像一位 24 小時在線的 “智能陪練”，靠實實在在的技術，把 “啞巴外語” 變成 “流利對話”，背後藏着一套讓學習更高效的技術邏輯。 這個平台能實現 “隨時隨地練溝通”，核心靠三大技術支柱：實時語音交互技術、多語種理解與生成模型、個性化反饋算

生成模型 , NLP , 人工智能 , 語音合成 , 語音識別

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雲智慧 - 輕帆雲ITAM攜手新能源汽車製造商：打造智能製造時代下的IT資產管理新模式

國內某頭部新能源汽車製造商在全國擁有零售中心、服務中心、交付中心等三類門店近千家。 為提升精細化管理水平，企業引入輕帆雲智能IT資產管理平台，以資產為核心構建統一數據底座，並聯動標準化維保流程，實現門店資產檔案、維修履歷、成本審批及供應商服務的統一管理，推動IT資產相關服務從“被動響應”向“主動治理”升級。 AI加持,輕鬆落地輕帆雲ITAM 01 門店資產統一納管,構建維保服務的數據底座 輕帆雲I

it , 資產管理 , 運維自動化 , 工具軟件 , 人工智能

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芯動大師 - ROS進階：使用URDF和Xacro構建差速輪式機器人模型

前言 本篇文章介紹的是ROS高效進階內容，使用URDF 語言（xml格式）做一個差速輪式機器人模型，並使用URDF的增強版xacro，對機器人模型文件進行二次優化。 差速輪式機器人：兩輪差速底盤由兩個動力輪位於底盤左右兩側，兩輪獨立控制速度，通過給定不同速度實現底盤轉向控制。一般會配有一到兩個輔助支撐的萬向輪。 此次建模，不引入算法，只是把機器人模型的樣子做出來

yyds乾貨盤點 , 自動駕駛 , 控制系統 , 執行機構 , 人工智能 , 數據結構與算法

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mob64ca14092155 - 為什麼使用隨機梯度下降求解出現問題 隨機梯度下降的隨機

迴歸與梯度下降 　　迴歸在數學上來説是給定一個點集，能夠用一條曲線去擬合之，如果這個曲線是一條直線，那就被稱為線性迴歸，如果曲線是一條二次曲線，就被稱為二次迴歸，迴歸還有很多的變種，如本地加權迴歸、邏輯迴歸，等等。 　　用一個很簡單的例子來説明迴歸，這個例子來自很多的地方，也在很多的開源軟件中看到，比如説weka。大概就是，做一個房屋

梯度下降 , 人工智能 , 深度學習 , 數據結構與算法 , 為什麼使用隨機梯度下降求解出現問題 , Python

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mob64ca140eb362 - yii model email格式

郵件格式 電子郵件的標準格式是RFC822，一封郵件由信頭和主機組成 信頭包含和發信人、收信人等信息，信頭字段可分為兩類，一類由客户端郵件程序產生，一類是郵件通過SMTP服務器時被加上的。郵件的主體就是你發送給的數據。信頭和主體由一個空字符串分割。 電子郵件的標準格式（RFC822） http://www.5dmail.n

機器學習 , yii model email格式 , 服務器 , office , 人工智能 , access , Internet

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u_17182302 - 2025年底，我還在用哪些AI工具？

25年底了，我還在用哪些AI工具？ 留下來的8個工具 Copilot：每月10刀，性價比之王 這個可能很反常識。網上大量詬病Copilot的帖子，説它不如Cursor和Claude Code聰明。 但它一個月10刀能包含300次調用啊！而且每次超額只要4美分。處理超長上下文任務時按次計費的性價比無需多言，而且最新的模型包括gpt codex都有，後

AIGC二三事 , AI應用 , AI , AI工具 , aigc , 人工智能 , Copilot

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mob64ca14116c53 - 開箱！NVIDIA DGX A100(80G)_嗶哩嗶哩

AI創新的火花：NVIDIA DGX Spark開箱與深度解析 引言：當桌面迎來PetaFLOP級AI算力 長久以來，擁有數據中心級的AI算力似乎是少數頂尖實驗室和大型企業的專屬。然而，NVIDIA通過一款顛覆性的產品，徹底改變了這一格局。今天，我們懷着無比激動的心情，為大家帶來NVIDIA DGX Spark的獨家開箱評測。這款被稱

spark , 大數據 , nvidia , 人工智能 , DGX , Css , 前端開發 , HTML

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adoxi - 為什麼網工們紛紛選擇考華為數通認證？

在當今ICT技術快速發展的時代，持續學習與認證已經成為很多網絡工程師生涯中不可或缺的一部分。 特別是在2025年，許多專業人士開始考量進一步通過華為數通認證。 不管你是剛從學校畢業的學生，還是想打破職業發展瓶頸的工程師，可能都琢磨過這個事兒：在那麼多廠商認證裏，為啥越來越多的人都去考華為認證呢？ 這究竟是為什麼呢？讓我們深入瞭解一下潛在的原因。 1、數通認

職業發展 , 網絡技術 , 運維 , 人工智能

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小蟲_top - 未來應用生態變革趨勢探討

豆包手機助手遭到各方質疑，圍繞微信、銀行App等與人工智能的對抗成為熱議焦點。但我們眼光放長遠一些，或許能看到一個更本質的趨勢：未來的應用生態，很可能會從“一個個孤立的產品”逐漸轉向“一組組開放的接口”。 甚至連App這個概念本身都會慢慢淡化，成為數字發展史上的一個階段性產物。越來越多的後端服務，應該在經過安全評審之後直接對外開放。面向終端用户的產品形態，也會像今天的阿里雲、百度智能雲那樣——除了

ai開發 , 人工智能

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Baihai_IDP - Andrej Karpathy：2025 年 LLM 領域的六項範式轉變

編者按： 我們今天為大家帶來的文章，作者的核心觀點是：2025年大語言模型的真正突破不在於參數規模的擴張，而在於訓練範式、智能形態與應用架構的深層轉變——尤其是基於可驗證獎勵的強化學習（RLVR）、AI作為“幽靈”而非“動物”的認知重構，以及面向垂直場景的新型LLM應用層的崛起。 文章系統回顧了 2025 年 LLM 領域的六大關鍵趨勢：首先，RLVR 成為新訓練核心，通過可自動驗證的獎勵信

generative-ai , 觀點 , llm , 知識 , 人工智能

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呆個大頭鬼 - 光影交織：基於Rokid AI眼鏡的沉浸式影視劇情互動體驗開發實戰

摘要 本文深入探討如何利用Rokid CXR-M SDK開發影視劇情互動體驗應用，通過藍牙/WiFi連接、自定義界面場景、AI交互等技術，打造沉浸式劇情體驗。文章詳細解析SDK核心功能，提供完整代碼實現，涵蓋設備連接、界面定製、劇情分支控制、多媒體同步等關鍵技術，為開發者提供從架構設計到性能優化的全流程指導，助力構建下一代AR影視互動應用。 目錄 1. 引言：重新定義

機器學習 , 數據 , 初始化 , 人工智能 , ide

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阿里雲大數據AI - 阿里雲 AI 搜索開放平台新發布：增加 QwQ 模型

為了滿足用户對更高效、更智能搜索功能的需求，阿里雲 AI 搜索開放平台 新增加 QwQ 模型，這一全新模型的加入將為企業和開發者帶來更強大的搜索解決方案。 一、QwQ模型 開源版： 基於 Qwen2.5-32B 模型訓練的 QwQ 推理模型，於2025年3月6日發佈。通過強化學習大幅度提升了模型推理能力。模型數學代碼等核心指標（AIME 24/25、LiveCodeBench）以及部分通用指標（I

雲計算 , 搜索 , 阿里雲 , 人工智能 , 大模型

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RestCloud - API × AI 戰略落地：從“對話交互”到“可信執行”，企業級AI Agent2.0發佈

隨着AI落地的不斷深入，企業已不滿足於簡單的智能問答與流程自動化，而是追求更深層次的業務智能化——對話式的Agent 解決自然交互的入口問題，智能客服、智能問答的Agent 現在已經普遍在應用，即如何將自然語言指令可靠、可審計地轉化為企業級業務行動這是一項核心挑戰，也是我們團隊一直在持續思考的問題。 企業級AI 真正要解決什麼問題？ 在經過一年思考、項目實踐後，我們總結了三大核心問題： 1.AI是

API , ipaas , 人工智能 , 數據處理

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星星上的柳樹 - 物理驗證：你選哪款 DRC/LVS

“物理驗證是通往 tape-out 的最後一關。” 當工藝推進至 7 nm、5 nm 乃至更先進節點，設計規則變得愈發複雜、模塊層級更多、混合信號／3D 封裝挑戰加劇。此時， DRC (Design Rule Check) 與 LVS (Layout Versus Schematic) 這兩項物理驗證工作不僅是良率保障，更是與 foundry 簽入流程中不可繞開的一環。選對工具，能讓你少走彎

資訊 , 教程 , 知識 , 人工智能 , 深度學習

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馬哥教育 - AI對主流IT崗位的影響

代碼開發： 影響極高（90-95%）：AI成為強大的代碼補全與生成助手，極大提高開發效率，但系統設計、業務抽象和複雜邏輯整合等仍需人類主導；初級編程任務被自動化，開發者角色向“架構師”和“代碼審核者”轉變 轉型方向：從“編寫代碼”轉向定義問題、設計架構、評審AI產出 ；掌握提示詞工程；強化業務理解與系統設計能力 DevOps： 影

運維 , 架構設計 , 系統架構 , 人工智能 , 深度學習

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咕泡科技 - 技術人視角：傳統產品經理如何系統性轉型AI產品經理

AI技術的迭代速度正在重塑所有行業，也對產品經理這一角色提出了全新的要求。在技術團隊中，一個懂行的AI產品經理（AI PM）能極大提升技術價值的轉化效率。對於希望轉型的傳統PM，或希望理解PM工作的技術同學，本文梳理了一條從認知到實戰的系統性路徑。 一、 認知重構：理解AI PM的核心價值與定位 轉型的第一步是思維升級，明確AI PM與傳統PM的核心差異。

商業 , 數據 , 產品經理 , 人工智能 , 深度學習

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OpenTiny社區 - 從千問靈光 App 看生成式 UI 技術的發展

本文由體驗技術團隊OpenTiny項目負責人莫春輝老師原創。 引言 2025 年 11 月 18 日，螞蟻集團全模態通用 AI 助手——靈光 App 發佈，上線兩週用户已創建 330 萬個閃應用。這一現象級數據的背後，不僅是開發效率的提升，更是人機交互範式正在從圖形用户界面（GUI）向生成式用户界面（GenUI）的跨越。在新的範式下，應用不再是預先固化的靜態資產，而是根據用户自然語言意圖實時生成。

vue.js , 人工智能 , 前端

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憂鬱的吐司 - 青否AI員工提升客户體驗：讓服務更智能、更人性化！

在現代企業中，客户體驗已經成為競爭力的重要指標。客户期待快速、精準、個性化的服務，而人工服務往往受限於效率和精力。AI員工的出現，讓企業服務煥然一新，它不僅能高效執行任務，更能讓服務變得智能而人性化。 AI員工能夠實時理解客户需求，從諮詢到解決問題，完成整個業務流程的閉環交付。比如，當客户提出修改訂單或查詢服務狀態時，AI員工會快速識別信息、調用系統執行操作，並及時反饋結果。 整個過程中，客户不再

機器學習 , 算法 , 人工智能 , 深度學習

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子午 - 昆蟲識別系統【最新版】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度學習+卷積神經網絡算法

一、介紹 昆蟲識別系統，本項目為一款基於深度學習的昆蟲識別系統，融合當前人工智能技術熱點，針對10種常見昆蟲（包括蜜蜂、甲蟲、蝴蝶、蟬、蜻蜓、蚱蜢、蛾、蠍子、蝸牛、蜘蛛）構建數據集，採用卷積神經網絡（CNN）進行模型訓練，最終實現了高精度的圖像識別模型，並搭建了完整的Web端操作平台。 前端: Vue3、Element Plus 後端：Django 算法：TensorFlow、卷積神經網絡算法 具

圖像識別 , 人工智能 , 深度學習

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