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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

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pannideniupai 頭像

雨大王 - 如何選擇汽車製造數字化服務商？關鍵指標與實戰案例解析

汽車製造業的數字化浪潮與核心挑戰 當前，全球汽車產業正經歷一場由數字化、智能化驅動的深刻變革。這早已超越了簡單地在生產線上增加幾台機器人的初級階段，而是滲透至研發、供應鏈、生產製造、營銷服務等全價值鏈的深層重構。對於眾多汽車製造商而言，數字化轉型已非一道選擇題，而是一道關乎未來生存與發展的必答題。然而，這條轉型之路並非坦途，企業普遍面臨着諸多核心挑戰：如何將海量的生產數據轉化為有價值的決策洞

人工智能 , 深度學習

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u_16099245 頭像

遊俠小影 - Whisper通過命令調優

一：列出文件清單 1． List (gdb) list line1,line2 二：執行程序 要想運行準備調試的程序，可使用run命令，在它後面可以跟隨發給該程序的任何參數，包括標準輸入和標準輸出説明符(和)和外殼通配符（*、？、[、]）在內。 如果你使用不帶參數的run

數組 , 信號處理 , 賦值 , 人工智能 , 深度學習 , Whisper通過命令調優

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u_12935 頭像

doscommand - LLMs開源模型們和數據集簡介

1. 大模型語言模型訓練的幾種主流方法 訓練大型語言模型（LLM）是一個複雜但回報豐厚的過程。根據不同的需求和資源，我們可以選擇多種訓練策略。 1.1 從頭訓練（Pre-training from Scratch）與全參數微調 這種方法指的是在一個大規模的、無標籤的文本語料庫上，從零開始訓練一個全新的語言模型。

數據集 , 數據 , 人工智能 , 深度學習 , 筆記 , 前端開發 , Javascript

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ziwupython 頭像

子午 - 【動物識別系統】Python+TensorFlow+Django+人工智能+深度學習+卷積神經網絡算法

一、介紹 動物識別系統，基於TensorFlow搭建Resnet50卷積神經網絡算法，通過對4種常見的動物圖片數據集（貓、雞、馬、狗）進行訓練，最後得到一個識別精度較高的模型，然後搭建Web可視化操作平台。 技術棧： 項目前端使用Html、CSS、BootStrap搭建界面。 後端基於Django處理邏輯請求 基於Ajax實現前後端數據通信 選題背景與意義： 在人工智能技術蓬勃發展

圖像識別 , 人工智能 , 深度學習

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u_16555391 頭像

wx65bc375171f34 - 隱形伴侶：人工智能如何重構我們的日常

引言：算法甦醒的清晨 清晨六點，智能手環的震動不再是粗暴的噪音，而是基於對您整夜睡眠週期的精準監測，在快速眼動期結束的微妙時刻發出的輕柔呼喚。走進客廳，咖啡機已開始工作，智能音箱播放的新聞摘要中，已經過濾掉您不感興趣的財經快訊，只保留科技與文化藝術動態。通勤路上，導航系統不僅規避了前方三公里處的事故擁堵，還以温和的語調提醒：“根據您的健康數據，今日久坐已超時，建議在目的地提

數據 , AI寫作 , aigc , 人工智能

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u_16213611 頭像

mob64ca13ff28f1 - pfx 轉換pem

其實我對微軟出的Linq to Sql，以及Linq to Entity這兩個產品興趣都不大，不太喜歡那種開發模式，主要原因如下： 1:自動生成的那堆代碼，不利於平時的分層模式，將實體以及存儲邏輯混合在一起總覺的不是那麼回事； 2:對於編寫測試用例不是那麼友好，全部邏輯都在一起，無法拆分測試，比如只想測試代碼邏輯，不需要連接真正的數據庫等。

機器學習 , List , pfx 轉換pem , EF , 人工智能 , ui

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u_17241003 頭像

瀾極美顏SDK - 什麼是美顏sdk?如何快速開發並集成自拍機的美顏sdk?

先釐清核心概念：美顏SDK（Software Development Kit，軟件開發工具包）是一套封裝了人臉檢測、圖像美化、實時渲染等核心能力的技術組件，包含了算法模型、API接口、開發文檔和演示示例等內容。簡單來説，它就像一個“美顏工具箱”，開發者無需從零研發複雜的計算機視覺算法，只需通過調用接口，就能快速為自拍機等設備接入磨皮、美白、美型、濾鏡等專業美顏功能。

人臉檢測 , 人工智能 , 深度學習 , 開發者 , 開發文檔

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u_15591470 頭像

ceshiren2022 - 避開 Playwright 常見陷阱，讓你的 UI 測試更加快速與穩定

近年來，Playwright 作為一款跨瀏覽器、跨平台的端到端自動化測試框架，越來越多的測試團隊選擇它替代 Selenium 或 Puppeteer。 它提供了強大的 API 和智能等待機制，但在實際項目中，很多團隊仍會遇到各種坑。今天，我們結合行業實踐經驗，總結 Playwright 最容易踩的坑及解決方案，讓你的測試更快、更穩定。 1. 按風險級別組織測試 坑點：按功能模塊組

playwright , 測試數據 , 人工智能 , 深度學習 , 解決方案 , ui

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tecdat 頭像

拓端tecdat - MATLAB奧運會獎牌預測—CNN神經網絡、邏輯迴歸、Liang-Kleeman信息流及隨機森林模型的因果關聯與概率預測

全文鏈接：https://tecdat.cn/?p=44748 原文出處：拓端數據部落公眾號 關於分析師 在此對Xinpeng Wang對本文所作的貢獻表示誠摯感謝，他在浙江財經大學完成了應用統計學專業的學士學位，專注老年教育調查數據分析、奧運獎牌預測模型建立領域。擅長R語言、Python、數據預處理、統計分析、統計建模。曾參與老年教育調查數據的清洗與分析工作，主導完成奧運獎牌預測

機器學習 , 數據挖掘 , 算法 , 人工智能 , 深度學習

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zengjingaiguodekaomianbao 頭像

曾經愛過的烤麪包 - 豆包AI手機：封殺後炒到近萬，藏着AI時代的生死局

一部廠商主動提示“請謹慎選擇”的手機，開售1天就被搶空。 二手平台上，它的價格直接飆到近萬元。 這不是一部普通手機，而是AI改寫行業規則的信號彈，在移動互聯網江湖炸出了驚雷。 這款引發震動的機型，是搭載豆包手機助手的努比亞M153工程樣機。 它的殺手鐗很簡單：AI能跨着App幫你幹活，從比價到下單，全程不用你碰屏幕。 微信、淘寶、支付寶立刻繃緊了神經，相關功能迅速被封殺。 羅永浩直言“技術革命攔不

數據挖掘 , 人工智能 , 深度學習

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xingxingshangdeliushu 頭像

星星上的柳樹 - IC系統測試實戰

在集成電路（IC）領域，系統級測試是確保產品可靠性與性能合格的關鍵環節。功能測試、性能測試與環境測試是全面驗證不可或缺的步驟。如若你期待結合理論與實操並迅速提升測試能力，EDA Academy 提供最新專業網課，是你成長與分享的理想平台。 1、功能測試：檢驗設計是否“按圖施工” 功能測試圍繞 IC 是否符合規格邏輯展開，是設計驗證的第一道關卡。 自動測試向量生成（ATPG）：通

資訊 , 教程 , 知識 , 人工智能 , 深度學習

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u_13717764 頭像

嗶哥嗶特 - 半導體行業2025年最便宜10款MCU芯片

2025 年的半導體器件行業，尤其是 MCU芯片市場，正上演着一場沒有硝煙的“價格絞殺戰”。 圖/AI生成 國內外MCU芯片廠商將這個曾被視為技術門檻的半導體器件硬生生拖入了“白菜價”的消費電子賽道。 從傳統的8位機到先進的 32位 ARM、RISC-V 內核，從工業級穩定性到極致性價比，這場半導體器件競爭的結果直接體現在了MCU芯片價格的“內卷”上。

低功耗 , 人工智能 , 數據分析 , 應用場景 , 官網

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u_16640205 頭像

mb65f83f0864e54 - 卓馭獲得一汽超36億戰略投資

作者：鐘聲 編輯：Mark 出品：紅色星際 紅色星際小程序/移動端快報 近日，卓馭科技宣佈獲得中國第一汽車股份有限公司超36億元的戰略投資。本次交易完成後，卓馭將保持獨立發展的經營戰略，投後估值超一百億人民幣。 獲得這筆超36億元的戰略投資之後，卓馭有了更多的彈藥投入前沿技術研發，像VLA大

市場份額 , 技術研發 , 人工智能 , 深度學習 , 估值

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goody 頭像

goody - 如何查看vue3項目中是否可以用rem

筆者工作也有一些時間，需要用vue寫項目時也總是項目組長已經把項目搭建好了， 偶爾心血來潮想試着自己搭建一個vue項目 我們搭建vue項目呢主要是用到了vue-cli來搭建，但是前提是必須要已經安裝好了node和npm 如果你還沒安裝這些東西，就先去安裝再來學習搭建vue項目吧 一、安裝vue-cli 1. 開啓命令行，輸入指

機器學習 , 命令行 , windows , 如何查看vue3項目中是否可以用rem , 項目搭建 , 人工智能

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rtedevcomm 頭像

RTE開發者社區 - Runway 發佈世界模型，模擬實時環境和可交互數字人；Qwen3-Omni 升級，視頻語義理解與音視頻同步能力持續優化丨日報

開發者朋友們大家好： 這裏是 「RTE 開發者日報」，每天和大家一起看新聞、聊八卦。我們的社區編輯團隊會整理分享 RTE（Real-Time Engagement） 領域內「有話題的技術」、「有亮點的產品」、「有思考的文章」、「有態度的觀點」、「有看點的活動」，但內容僅代表編輯的個人觀點，歡迎大家留言、跟帖、討論。 本期編輯：@瓚an、@鮑勃 01 有話題的技術 1、GPT-5.2 正式發佈，狙

人工智能

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fennudebiandang 頭像

Zoho - Zoho出席浙江省CIO百人會，打造企業專屬的數字化解決方案

2025年11月29日，浙江省首席信息官協會浙江省CIO百人會，在湘湖舉辦的數字轉型暨AI+企業出海論壇圓滿結束。在這場圍繞AI技術落地、智能製造、全球化佈局等議題的盛會中，Zoho作為領跑全球的SaaS軟件提供商進行了重要分享。 Zoho SaaS售前專家王佳敏以“Zoho One：打造企業專屬的數字化解決方案”為主題，結合 Zoho全球90多萬家企業的服務經驗，深度介紹了Zoho One如何助

sass , 人工智能

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u_16099277 頭像

架構領航員 - LDAvis可視化圖分析調參數nameta

本文系統性分享了 NebulaGraph Explorer 在 3D 圖數據展示上的一些應用。 前言圖數據可視化是現代 Web 可視化技術中比較常見的一種展示方式，NebulaGraph Explorer 作為基於 NebulaGraph 的可視化產品，在可視化圖數據領域，尤其是在圖形渲染性能等領域積累了較豐富的經驗。本文將系統性分享 NebulaG

機器學習 , 數據 , 3d , 人工智能 , 圖形渲染

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chaoshenjinghyperai 頭像

超神經HyperAI - 【TVM教程】設計與架構

本文檔適用於想要了解 TVM 架構或積極開發項目的開發者。本文檔組織結構如下： 整體編譯流程示例：概述 TVM 如何將一個高級模型描述轉換為可部署模塊的各個步驟。建議首先閲讀本節以瞭解基礎流程。 簡要介紹 TVM 棧中的關鍵組件。您也可以參考TensorIR 深度解析和Relax 深度解析，瞭解 TVM 棧中兩個核心部分的詳細內容。 本指南提供了架構的一些補充視圖。首先研

機器學習 , 人工智能 , 深度學習

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elhix0bg 頭像

阿里雲大數據AI - 阿里雲 AI 搜索開放平台：從算法到業務——AI 搜索驅動企業智能化升級

——已獲知乎作者【GitHub Daily】授權轉載 目前大模型的強大能力，使其成為一些企業和行業的主要創新驅動力，企業亟需重新審視和調整現有的創新機制，以適應AI技術和大數據的快速發展。目前很多企業已經開始嘗試大模型在業務中進行賦能，但在使用一些大模型時往往因為自身場景的需求不同，導致在應用落地中存在一些場景受限，知識庫不完善等一些痛點。 阿里雲AI搜索，憑藉先進的大模型能力和強大的 RAG 處

大數據 , 搜索 , 算法 , 阿里雲 , 人工智能

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嗶哥嗶特 - 353家企業入圍!星特杯入圍名單公示

2025‘星特杯’第十一屆大中華區磁性元器件與數字電源行業年度評選入圍初選結果已出爐! 本屆星特杯行業評選共設立15個獎項，入圍企業達353家，覆蓋磁性元器件、電感器、數字電源及相關產業鏈多個領域。 其中，電感變壓器行業入圍企業超過200家，與去年基本持平，體現行業穩健發展態勢;電電源行業入圍企業突破100家(上一屆25家)，增長顯著，主要得益於本屆星特杯行業評選進一

服務器 , 功率密度 , 人工智能 , 數據分析 , 應用場景

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墨染青絲 - sentry在哪看sourcemap

一、開發前的準備 1.在裝有Windows 2000或者Windows XP Professional的機器上安裝.Net Framework SDK、Visual Studio.Net、Visual Source Safe6C。（如果用户操作系統是Windows .Net Server，則無須安裝.Net Framework SDK，.Net Server自帶的IIS 6

機器學習 , sentry在哪看sourcemap , 數據庫 , 人工智能 , Visual , Web

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flyingsmiling - pytorch卡爾曼濾波

卡爾曼濾波是什麼 卡爾曼濾波適用於估計一個動態系統的最優狀態。即便是觀測到的系統狀態參數含有噪聲，觀測值不準確，卡爾曼濾波也能夠完成對狀態真實值的最優估計。網上大多數的教程講到卡爾曼的數學公式推導，會讓人很頭疼，難以把握其中的主線和思想。所以我參考了國外一位學者的文章，講述卡爾曼濾波的工作原理，然後編寫了一個基於OpenCV的小程序給大家做一下説明

pytorch卡爾曼濾波 , 協方差矩陣 , 初始化 , pytorch , 人工智能 , 卡爾曼濾波

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u_17021563 頭像

是嶼小夏呀 - 音符躍然眼前-Rokid AR眼鏡賦能的沉浸式音樂靈感捕捉系統

摘要 本文詳細介紹瞭如何基於Rokid CXR-M SDK開發一款面向音樂創作者的沉浸式靈感捕捉系統。該系統充分利用AR眼鏡的實時音頻捕獲、AI場景定製和自定義界面能力，解決了傳統音樂創作中靈感易逝、記錄繁瑣、創作中斷等核心痛點。文章從系統架構設計入手，深入剖析了音頻處理、AI輔助創作、AR界面交互等關鍵技術的實現細節，並提供了完整的代碼示例和性能優化方案。通過本系統，音樂人可以在任

數據 , 初始化 , 人工智能 , 數據結構與算法 , ide

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