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小小小趙02 - 智能體來了：AI運營總監親授價值月薪3W的智能體Prompt底層邏輯

我是某AI智能體公司的運營（打工人版）👩🏻‍💻。 最近面試了很多想轉行做AI運營的小夥伴，發現大家有一個超級大的誤區： 以為寫智能體（Agent）的提示詞，就是在跟ChatGPT聊天。 ❌ 大錯特錯！ 👉 做Agent，本質上是在用自然語言給AI“寫SOP（標準作業程序）”！ 在Coze/釦子平台上捏了幾百個Bot後，我總結了一套“HR招聘法”，直接把大模型當員工

工作流程 , 人工智能 , 深度學習 , 輸出格式 , Markdown

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咚咚王哲 - 人工智能之數據分析 Matplotlib：第四章 圖形類型

人工智能之數據分析 Matplotlib 第四章 圖形類型 (文章目錄) 前言 Matplotlib 支持多種圖表類型。本文將詳細介紹 散點圖、柱形圖、餅圖、直方圖 以及其他常見圖表（如箱線圖、熱力圖、面積圖、3D 圖等）的繪製方法、參數説明和典型應用場景。 一、散點圖（Scatter Plot） 用途 顯示兩個變量之間的關係，

子圖 , yyds乾貨盤點 , 人工智能 , 數據分析 , 直方圖 , Python

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疆鴻智能研發中心 - 這網關太“寶藏”！ETHERCAT轉Modbus，穩定生產是“穩穩的幸福”

這網關太“寶藏”！ETHERCAT轉Modbus，穩定生產是“穩穩的幸福” 在機械製造與加工領域，高速連續化生產已成為企業提升競爭力的關鍵。拉絲機、輥道、皮帶機等設備對運動控制的穩定性和精度要求極高，而不同設備間的協議差異往往成為技術集成的瓶頸。ETHERCAT轉MODBUS協議轉換網關的出現，為這一問題提供了高效解決方案。 案例解析

協議轉換 , 人工智能 , 深度學習 , ETHERCAT , 網關 , 工業自動化 , Modbus

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u_17583606 頭像

視頻孿生 - 智匯雲舟亮相中國工業論壇，入選中國工信企業新紀錄

近日，第十八屆中國工業論壇在北京盛大啓幕。本次論壇以“融合創新工業當強”為主題，匯聚了院士專家、國家部委相關領導、一線企業高管及行業領軍者等眾多嘉賓。論壇緊扣兩化融合深化趨勢，聚焦人工智能等技術與產業的深度賦能，為我國工業發展搭建了高端交流與合作平台。在論壇的“工信企業新紀錄發佈會”環節，智匯雲舟憑藉在數字孿生領域的卓越創新成果，成功入選中國工信企業新紀錄，成為全場焦點。

中國工信企業新紀錄 , 數據可視化 , 人工智能 , 智匯雲舟 , 空間智能先行者 , 視頻孿生技術

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tiye 頭像

題葉 - 設計對 LLM 友好的 CLI 工具：Calcit 演進中的經驗教訓

隨着 AI 編碼助手在軟件開發中日益普及，我們發現傳統的 CLI 工具（主要為人類交互而設計）在與大語言模型 (LLM) 協作時往往顯得力不從心。本文記錄了我們如何重新設計 Calcit 的命令行界面，使其真正對 LLM 友好，在保持（甚至提升）開發體驗的同時，顯著降低了 Token 消耗。 背景：Calcit 快照格式 Calcit 是一門類似 Lisp 的函數式編程語言，使用 Cirru 語法

上下文工程 , 編程語言 , 人工智能

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u_17579924 頭像

商業快訊 - 2025年降Ai率工具測評： 7個爆款降AI率工具的優缺點總結，降AI不踩坑！

市場上的降AI率工具良莠不齊，如何科學判斷降AI率效果是很多學生、老師最關心的問題，擔心降不來AI率，耽誤時間還花不少錢。 本文將從以下五個維度系統，分析2025年主流的8個降AI工具，教大家如何選擇適合自己的降AIGC工具，快速去AI痕跡，還省錢。 一、選擇降Ai率工具的5個標準： 1、能否免費試用效果 好不好，用過才知道。沒有一個降Ai平台會説自己的效

上傳 , 有道 , 人工智能 , Standard , 數據分析

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u_12968 頭像

davisl - emqx 登錄密碼重置

Shiro自定義realm實現密碼驗證及登錄、密碼加密註冊、修改密碼的驗證 一：先從登錄開始，直接看代碼 @RequestMapping(value="dologin",method = {RequestMethod.GET, RequestMethod.POST},produces="text/html;charset=UTF-8") @Respo

機器學習 , ViewUI , 數據庫 , 人工智能 , JAVA , emqx 登錄密碼重置 , Javascript

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u_16163442 頭像

datian1234 - 一文搞懂大模型標準配置RoPE位置編碼原理與實現！

簡介 RoPE（Rotary Positional Embedding）是當前大語言模型中最主流的位置編碼方式，通過旋轉矩陣操作將位置信息引入Q、K向量角度，實現相對位置建模。它支持長序列泛化、計算高效且保留週期信息，被LLaMA、GPT-NeoX等主流大模型採用。相比傳統位置編碼，RoPE能更好地處理序列順序信息，提升模型對相對距離的感知能力。

github , 算法 , 知識圖譜 , 後端開發 , 人工智能 , 大模型入門 , Python

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u_16213604 頭像

mob64ca13fd559d - CVPR 2021 | 論文大盤點：3D目標檢測_

論文名字：UniMODE: Unified Monocular 3D Object Detection 地址：https://arxiv.org/abs/2402.18573v1 主要內容 1、針對多種數據集的處理 實驗基於六種數據集進行，每個都是不用的檢測範圍，如圖3室內和室外的範圍.也有不同的類

數據集 , Domain , 3d , 後端開發 , 人工智能 , 目標檢測 , Python

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u_16213684 頭像

mob64ca14106f2f - pid的偏差

其實要用PID調節的話，最好是使用帶有編碼器的比較高端一點的直流減速電機，但是因為它價格有點貴，所以我們一般做智能小車就會選用普通的直流電機，但是普通的直流電機也是可以使用PID調節的，雖然它的效果沒有帶編碼器得到直流減速電機的好，但是我們也可以在調節的過程中慢慢地深刻的理解PID調節的含義。今天先來分享一下我剛剛涉及的PID中的P調節。 P就是比

串口 , 數據 , 人工智能 , 深度學習 , pid的偏差 , 系統對

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deephub 頭像

deephub - 一份寫給數據工程師的 Polars 遷移指南：將 Pandas 速度提升 20 倍代碼重構實踐

在大數據處理領域，性能和效率始終是核心問題。 polars 作為新一代數據處理框架，通過利用Rust語言的底層實現和現代化的並行計算架構，在處理大規模數據集時展現出顯著的性能優勢。根據性能測試文章的數據顯示，在CSV文件讀取操作中， polars 的處理速度可達 pandas 的20倍。這種性能提升主要得益於其優化的內存管理機制和並行計算能力。 本文將系統地介紹如何從 pandas 遷移到 po

機器學習 , 人工智能 , pandas , Python

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AI4AI社區 - 1024Foundation發起人馮雷出席《交大安泰AI應用（智能體）研討會》：AI開發門檻極速降低，智能體創新觸手可及

2025年12月28日，“交大安泰校友會第三屆 AI 應用（智能體）研討會”在滬成功舉辦，1024Foundation發起人、卡內基梅隆大學（CMU）上海校友會主席馮雷（Ray Von）受邀出席。本次研討會以“奔赴智能體新徵程·錨定 AI 應用創業新藍海”為主題，通過多維度的深度分享、圓桌論道，全景展示了 AI 智能體從基礎模型進化到垂直行業落地的無限可能基礎。在備受關注的圓桌論壇環節，Ray 與

人工智能

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RTE開發者社區 - Meta 挖角蘋果設計師，重塑 AI 硬件交互；健康追蹤應用 Healthify 升級 AI 助手：實時語音與攝像頭交互丨日報

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、亞馬遜公佈新款自研 AI 芯

人工智能

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mob64ca140d2323 - AIGC與多模態AI區別 多模態算法

本週論文包括Meta AI提出了一種名為 data2vec 的自監督學習新架構，在多種模態的基準測試中超越了現有 SOTA 方法；谷歌、MIT 等提出分類器可視化解釋方法 StylEx等。 目錄 data2vec: A General Framework for Self-supervised Learning in Speech,

sed , 算法 , pytorch , AIGC與多模態AI區別 , 人工智能 , 深度學習

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冷月星 - 前端結合SpeechRecognition實現語音識別文字功能

一、與潛在客户實時聊天的神奇-zopim 　　Zopim是一款高效的可嵌入網頁中去的即使通訊與網站訪客信息追蹤的的Web軟件。知道誰在訪問您的網站嗎？想和他們實時交流嗎？想更有效的把握商機嗎？使用Zopim這款嵌入即時通訊軟件，能讓你達到如下目的：網站訪客只需點擊網頁中的對話圖標，無需安裝或者下載任何軟件，就能直接和網站客服人員進行即時交流。Zop

數據 , ip , NLP , ViewUI , 人工智能 , 前端 , Web

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qianfeng0819 頭像

qianfeng0819 - sample article

清晨七點半，鬧鐘響過，你第一反應不是伸懶腰，而是摸手機；地鐵裏，視線黏在跳動的短視頻上；辦公室，雙眸被兩塊 27 寸屏幕“前後夾擊”；傍晚回家，本想放鬆，卻又打開投影儀追新劇……一天下來，眼睛像跑完馬拉松，酸、脹、幹、霧輪番上陣。數據顯示，我國近視人口已超 6 億，青少年近視率居世界前列。視力“滑坡”不再是個人小事，而是全民健康的“大考”。 一、眼睛為何“過勞”？

yyds乾貨盤點 , NLP , automation , AI , 人工智能

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huodadexiang 頭像

南瓜 - 面向課堂與自習場景的智能坐姿識別系統——從行為感知到可視化部署的完整工程【YOLOv8】

面向課堂與自習場景的智能坐姿識別系統——從行為感知到可視化部署的完整工程【YOLOv8】 一、研究背景：為什麼要做“坐姿識別”？ 在信息化學習與辦公環境中，久坐與不良坐姿已成為青少年與上班族普遍面臨的健康問題。長期駝背、前傾、低頭等坐姿行為，容易引發： 脊柱側彎、頸椎病 注意力下降、學習效率降低 視覺疲勞與肌肉勞損 傳統的坐姿管理主要依賴人工監督或簡單硬件傳感器，不僅成本高、實時性差，而

機器學習 , 人工智能 , 深度學習

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科技淇淇 - 智存未來，AI賦能：火藍全系龍芯網絡存儲器，驅動國產信創智能升級​

在人工智能浪潮席捲全球、數字經濟邁向智能化的關鍵時代，數據不僅是資產，更是驅動AI創新的核心燃料。保障這片“數據油田”的安全與主權，構建自主可控的智能算力底座，已成為實現科技自立自強、發展新質生產力的國家戰略要務。為此，火藍正式發佈全系搭載國產龍芯處理器的智能網絡存儲器產品矩陣，以全棧自主、型號齊備、場景覆蓋的硬核實力，為中國政企客户提供從數據存力到AI算力的堅實數據底座。

機器學習 , 虛擬化 , 數據 , 龍芯 , 人工智能

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wx643df9f1afa1d - iMetaMed | 温附一夏二傑組-預測乳腺癌5年生存率-可解釋機器學習模型

基於整合蛋白質組學和臨牀數據的可解釋機器學習模型預測乳腺癌5年生存率 iMetaMed主頁：https://onlinelibrary.wiley.com/journal/3066988x 研究論文 ●原文：iMetaMed ●英文題目：An Interpretable Machine Learning Model for

機器學習 , 預測模型 , 數據 , 模型預測 , 後端開發 , 人工智能 , Python

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yuhaibao324 頭像

DeepSeaAI - EchoMimic：阿里巴巴開源的AI數字人視頻生成系統

概述 EchoMimic 是阿里巴巴螞蟻集團推出的開源AI數字人視頻生成模型。該項目通過先進的深度學習技術，將靜態圖像轉化為具有動態語音和表情的數字人像，實現"讓照片開口説話"的革命性能力。 核心價值主張 開源開放：完整的源代碼和預訓練模型免費提供 多模態驅動：支持音頻、視覺或二者結合的驅動方式 高保真生成：保持原始人物身份特徵的同時生

神經網絡 , 人工智能 , 特徵提取 , Git , Json

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短短同學 - 正則表達式進階用法：從基礎到實戰的全場景指南

正則表達式（Regular Expression，簡稱 Regex）是文本處理的 “瑞士軍刀”，它通過簡潔的語法規則，實現對字符串的匹配、提取、替換與驗證。在前文哈希機制的學習中，我們瞭解到 “映射” 是核心邏輯；而正則表達式的核心，則是 “模式定義”—— 用特定語法描述目標文本的結構，再通過解釋器執行匹配操作。本文將從基礎語法拓展到進階技巧，結合 10 + 實戰場景，帶你掌握正

正則 , bc , 人工智能 , 深度學習 , 正則表達式

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mob64ca1409d8ea - rabbitTemplate創建交換機不用註解

一，Direct Exchange 處理路由鍵。需要將一個隊列綁定到交換機上，要求該消息與一個特定的路由鍵完全匹配。這是一個完整的匹配。如果一個隊列綁定到該交換機上要求路由鍵 “dog”，則只有被標記為“dog”的消息才被轉發，不會轉發dog.puppy，也不會轉發dog.guard，只會轉發dog。 二，Fanout Exc

機器學習 , 鍵值對 , 字符串 , rabbitmq , 消息分發 , 人工智能

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可信AI進展 - 走近 AI Infra 架構師：在高速飛馳的大模型“賽車”上“換輪子”的人

如果把大模型訓練比作 F1 比賽，長凡所在的團隊就是造車的人，也是在比賽現場給賽車換輪子的人。1% 的訓練提速，或者幾秒之差的故障恢復時間，累積起來，都能影響到幾百萬的成本。長凡説：“大模型起來的時候，我們非常興奮，因為 DLRover 天生就是為大模型訓練的場景設計的。” 目前業界普遍認為數據、算力、算法是大模型訓練的三大核心要素，AI 工程的價值似乎還沒有得到足夠的重視，我們和螞蟻 DLRov

人工智能 , 架構師

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