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JUGG11 - 5分鐘從入門到精通！PandaWiki：零代碼小白的AI編程助手

還在為編程查資料抓狂？5 分鐘解鎖 PandaWiki，AI 幫你搞定 80% 編程難題 作為編程新手，是不是總被這些問題困住：想查 API 用法翻遍官網找不到重點，遇到報錯搜半天全是零散答案，寫技術文檔卡殼半天憋不出字？直到發現 PandaWiki 這款 “AI 編程神器”，不用懂複雜操作，5 分鐘就能上手，讓編程查資料、寫文檔的效率直接翻倍！ 第一步：3 分鐘搭建

github , 服務器 , AI , 人工智能 , 深度學習 , 解決方案

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卡爾AI工坊 - 2025年底，我還在用哪些AI工具？

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，後端用它完全

觀點 , 資訊 , 教程 , 知識 , 人工智能

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u_16213582 頭像

mob64ca13f7ecc9 - 計算機視覺如何進行面積過濾功能

ASEF相關濾波器： Average of Synthetic Exact Filters David S. Bolme, Bruce A. Draper, J. Ross Beveridge CVPR, 2009 相關濾波器可以用於物體定位。相關濾波器算法的思想是學習一個濾波器hh，然後和圖像fi

卷積 , 在線更新 , 初始化 , 人工智能 , 計算機視覺如何進行面積過濾功能 , 計算機視覺

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chaoshenjinghyperai 頭像

超神經HyperAI - 【TVM教程】TVM 運行時系統

TVM 現已更新到 0.21.0 版本，TVM 中文文檔已經和新版本對齊。 Apache TVM 是一個深度的深度學習編譯框架，適用於 CPU、GPU 和各種機器學習加速芯片。更多 TVM 中文文檔可訪問 →Apache TVM TVM 支持多種編程語言用於編譯器棧的開發和部署。在本説明中，我們將解釋 TVM 運行時的關鍵組成部分。 VM 的運行時系統需要滿足多種看似相互矛盾但又非常關鍵的需求：

機器學習 , 知識 , openai , 人工智能 , 深度學習

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雨大王 - 工業4.0的秘密武器：設備互聯為何讓生產效率飆升？

最近在物聯網的浪潮下，設備互聯成了企業數字化轉型的熱門話題，尤其在製造業和智能家居領域，它簡直是把一切設備連接起來的“橋樑”。想想看，過去設備之間各自為政，現在通過互聯，效率和協同能力大大提升了。就説説我在工作中遇到的一個例子吧，比如在汽車生產線，設備互聯讓機器人和傳送帶實時通信，減少了人為干預，整體良品率提高了20%。這可不是開玩笑的，而是實實在在的變革。 設備互聯的基礎其實離不開那些底層

人工智能

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u_16213635 頭像

mob64ca1404baa2 - px2rem px不轉rem配置

一、前言 在前端，自適應是不得不考慮的問題。 但是實現自適應有方案也有很多種。今天介紹的是通過在 Webpack 中配置 loader 實現。 還有一個原因，在查資料的時候，網上的一些文章對 postcss-pxtorem、px2rem-loader 用法有些混亂。 特別是 postcss-pxtorem 是 postcss 的 plugin ，px2re

機器學習 , Vue , 人工智能 , Css , px2rem px不轉rem配置 , HTML

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u_17521282 頭像

元冪境ar遠程協助 - 智能裝配如何與AR技術相結合

在元冪境看來，在智能製造加速發展的當下，裝配環節作為生產鏈條的核心環節之一，直接影響着產品的效率與質量。傳統裝配依賴人工經驗和紙質工藝指導，容易出現效率低下、操作不標準、錯誤率高等問題。而AR技術的興起，為裝配流程帶來了新的解決思路和應用場景。將AR與智能裝配相結合，正逐步成為製造業數字化轉型的重要方向。 一、AR技術賦能裝配的價值

ar設備 , ar技術 , AR工業巡檢 , 人工智能 , 深度學習 , ar , AR眼鏡

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u_16213630 頭像

mob64ca14038b36 - chatGPT與一加手機不兼容

從未來二十年的情況來看，印度是一個非常有潛力的市場。 文| I/O 在中國智能手機品牌中，一加在國際化方面的着力一直比較大，尤其是近來對印度市場變得越來越重視；體現在最新一代產品中，OnePlus 7T 系列的發佈率先在美國紐約和印度班加羅爾舉行，同時一加還面向印度市場發佈了一加電視。 當然，按照慣例，一加又為 OnePlus 7T 系列舉行了一場國內發

智能手機市場 , 智能手機 , 一加七語音喚醒 , chatGPT與一加手機不兼容 , Android , 人工智能 , 深度學習

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u_14202100 頭像

韓曙亮_ - 【自動駕駛】Autoware.Universe 開發概述 ② ( Autoware.Universe 安裝簡介 | Docker 安裝方式 | 源碼安裝方式 | 數字孿生仿真 CARLA 仿真 )

文章目錄 一、Autoware.Universe 安裝簡介 1、Autoware Universe Docker 安裝方式 2、Autoware Universe 源碼 安裝方式 3、Docker 與 源碼 安裝方式對比 二、Autoware.Universe 仿真 / 評估

Autoware , 自動駕駛 , 人工智能 , Docker , 前端開發 , Javascript

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u_16060192 頭像

HyperAI超神經 - 在線教程丨目標檢測邁入「全局感知」時代：清華大學等發佈 YOLOv13，實現速度、精度雙突破

在自動駕駛、工業質檢、安防監控等需要「毫秒級反應」的應用場景中，實時目標檢測始終是一條極具挑戰的技術賽道。過去十年裏，YOLO 系列憑藉輕量高效的架構成為該領域的主流方案，從最初的 YOLO 到近年的 YOLOv11、YOLOv12，模型不斷在速度與精度之間尋找新的平衡點。 不過，即便進化多次，YOLO 系列的底層機制依舊面臨共同瓶頸： 要麼像卷積那樣只能在固定感受野內做局部聚合，要

卷積神經網絡 , 人工智能 , 計算機視覺 , 實時目標檢測

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u_39029 頭像

lingyuli - 深度學習 數據域模型

一個軟件項目的測試，要測試該項目的各個方面，根據測試內容的不同，測試的分類也不同。一般常用的測試可以分為以下幾種： 功能測試，逐個測試每個功能，直到可以確信該功能沒有任何問題。白盒功能測試通常叫做單元測試，幾種測試可以看到的代碼的功能。黑盒功能測試關注永和可以做或選擇的事情。在涉及到複雜的功能時，要先做好每個簡單功能的測試。

測試 , 單元測試 , 人工智能 , 深度學習 , 文檔 , 產品 , 深度學習 數據域模型

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u_16380863 頭像

未聞花名AI - 構建AI智能體：十三、大數據下的“搭積木”：N-Gram 如何實現更智能的語義搜索

一、什麼是 N-gram 核心定義：N-gram 是來自給定文本或語音序列的N 個連續項（如單詞、字符）的序列。它是一種通過查看一個項目的前後文來建模序列的概率模型。 N：代表連續項的數量。 項（Item）：通常是單詞（Word），也可以是字符（Character）或音節。 核心思想：N-gram 模型基於一個簡化的假設：一個詞的出現概

Ngram , yyds乾貨盤點 , 數據 , 似然函數 , NLP , 自定義 , 人工智能

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aiagent 頭像

AIAgent研究 - n8n 全面學習指南

一、n8n是什麼？—— 連接萬物的自動化工作流引擎 n8n（發音為“n-eight-n”）是一款開源低代碼工作流自動化平台，核心定位是打破軟件“信息孤島”，通過可視化節點編排，實現跨應用、跨系統的數據流轉與任務自動化。它兼具無代碼的易用性和代碼的靈活性，既能讓非技術人員快速搭建簡單自動化流程，也能支撐開發者構建複雜的企業級業務系統，被譽為工作流領域的“萬能連接器”。 核心價值與定位 連接能力：

人工智能 , ai-agent

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上海拔俗網絡 - AI營銷智能體智慧教室教學平台：讓營銷課“活”起來，學完就能用

你有沒有覺得，上營銷課像在聽“理論脱口秀”？老師講4P、4C、用户畫像、轉化漏斗……聽着高大上，一到實操就懵——怎麼寫文案？怎麼選渠道？怎麼分析數據？學生學得雲裏霧裏，企業招人時又抱怨“畢業生不會幹活”。 現在，AI營銷智能體智慧教室教學平台正在改變這一切。它不是傳統的PPT+案例教學，而是一個“能對話、會實戰、懂反饋”的虛擬營銷教練——讓學生在課堂上就能“真刀真槍”做項目，邊學邊練

商業 , 數據 , NLP , 用户畫像 , 人工智能

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码海舵手之心 - mmpretrain實戰體驗

一、現有數據集+現有模型 1、命令結構 python tools/train.py ${CONFIG_FILE} [ARGS] tools/train.py是訓練模型的腳本，而後面CONFIG_FILE是配置文件，同樣也是以目錄的形式 2、示例 cd mmpretrain後 python tools/

機器學習 , 人工智能 , 深度學習 , 計算機視覺 , Css , 前端開發 , HTML , Python

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u_17609497 頭像

小小小趙02 - 一份關於 Gemini 如何輔助解決各項工作問題的實戰指南

在當今快節奏的工作環境中，AI 已不再僅僅是一個聊天機器人，而是進化成了能夠深度參與工作流的“數字副手”。作為 Google 開發的多模態 AI，Gemini 憑藉其對文本、代碼、圖像及視頻的強大處理能力，正成為職場人士提升效率的利器。 以下是一份關於 Gemini 如何輔助解決各項工作問題的實戰指南： 一、 信息處理與知識內化：告別“信息過載” 工作中常面臨海量的文檔、長郵件

數據 , google , 人工智能 , 深度學習 , 模態

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郭傳志的博客 - Cursor 入門與實戰

Cursor介紹 安裝Cursor https://cursor.com/cn/dashboard?tab=overview 官網下載安裝 並且安裝中文插件 Ctrl+Shift+x 後，輸入Chinese，安裝後重啓cursor就好了 Cursor配置 Ctrl+Shift+J 打開sett

cursor , 人工智能 , 深度學習

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u_17512334 頭像

疆鴻智能研發中心 - 智能焊接新突破：CC-Link IE轉EtherNet/IP網關如何重塑航空航天製造

智能焊接新突破：CC-Link IE轉EtherNet/IP網關如何重塑航空航天製造 在航空航天製造領域，攪拌摩擦焊接技術正成為鋁合金結構件焊接的首選工藝。然而，當三菱PLC控制的焊接機器人與採用EtherNet/IP協議的視覺系統相遇時，協議不兼容成為制約生產效率的關鍵瓶頸。 某航空航天部件製造商就曾面臨這樣的困境：他們的攪拌摩擦焊接

ETHERNET , CC LINK IE , ip , 協議轉換 , 人工智能 , 深度學習 , 網關 , 工業自動化

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慧星雲 - 視頻一鍵轉換3D:Autodesk 發佈 Video to 3D Scene

Video3DScene 最近Autodesk旗下公司WonderDynamics推出了WonderAnimation的測試版，它使用突破性的視頻到3D場景技術，通過將任何視頻序列轉換為3D動畫場景來加速動畫電影的製作。 Video3DScene Video3DScene生成效果 作為WonderStudio工具集的一部分，WonderAnimation的Videoto3D場景技術

雲平台 , 圖像識別 , 雲計算 , 人工智能 , 視頻處理

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u_15214399 - 【案例共創】線性迴歸 - 汽車行駛里程與油耗關係預測

最新案例動態，請查閲【案例共創】線性迴歸 - 汽車行駛里程與油耗關係預測。小夥伴們快來領取華為開發者空間進行實操吧！ 本案例由：梅科爾工作室提供 1 概述 1.1 案例介紹 在機器學習領域，線性迴歸就是使用一個線性函數（多項式迴歸可以是曲線）去擬合給定的訓練集，測試時，對輸入的x值，返回這個線性函數的y值。最終目標是找到y=Θ0 + Θ1x1 +

機器學習 , 數據集 , 數據 , 人工智能 , 開發者

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雨大王 - 工業AI驅動汽車供應鏈：效率提升的秘密武器

工業AI作為新一代生產力的核心引擎，正在深刻重塑汽車製造業的供應鏈協同模式。汽車產業鏈的複雜性決定了其對協同效率的依賴程度極高，從全球化採購到多級供應商管理，再到動態排產與物流配送，任何一個環節的脱節都可能引發連鎖反應。然而，傳統供應鏈模式下，信息孤島、數據延遲和人工干預等問題始終制約着效率的提升。工業AI的出現，恰如其分地為這一痛點提供了技術突破口。它不僅能打通數據壁壘，還能通過智能化決策實現跨

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超神經HyperAI - TorchVision Transforms API 大升級，支持目標檢測、實例/語義分割及視頻類任務

內容導讀：TorchVision Transforms API 擴展升級，現已支持目標檢測、實例及語義分割以及視頻類任務。新 API 尚處於測試階段，開發者可以試用體驗。 本文首發自微信公眾號：PyTorch 開發者社區 TorchVision 現已針對 Transforms API 進行了擴展， 具體如下： 除用於圖像分類外，現在還可以用其進行目標檢測、實例及語義分割以及視頻分類等任務；

API , pytorch , 人工智能 , transform

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迅易科技 - 深度專訪：面向出海企業，生成式 AI 落地關鍵是什麼？

在上一期《深度剖析：企業如何將生成式AI能力融入傳統軟件開發，實現價值倍增？》專訪中，我們深入探討了生成式AI的核心價值以及企業AI領域的五大應用場景與模型選型策略，為眾多企業提供了清晰的AI認知地圖。 隨着AI的浪潮席捲各行各業，從業務流程優化到產品創新升級，越來越多企業急於搭上這趟技術快車。當前，生成式 AI 浪潮已滲透至出海企業的客户服務、供應鏈管理、多語言營銷等關鍵環節，技術落地需求愈發迫

azure , microsoft , 知識 , openai , 人工智能

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