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pannideniupai 頭像

雨大王 - 汽車產業供應鏈優化的可行策略及案例分析

汽車供應鏈管理的內涵與重要性 汽車供應鏈管理是一個涵蓋從原材料採購到最終產品交付的複雜系統工程。隨着全球汽車產業的快速發展，供應鏈管理不再僅僅是為了保障零部件供應，更是成為車企提升生產效率、降低運營成本、增強市場競爭力的核心手段。尤其是在新能源汽車和智能駕駛技術快速迭代的背景下，供應鏈的穩定性、敏捷性和協同性顯得尤為重要。 供應鏈管理的核心在於對整個產業鏈的高效整合與優化。這包括供應商

人工智能

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u_16099355 頭像

數據挖掘者 - 真無線藍牙耳機盤點，2020新款遊戲低延遲高續航藍牙耳機_momo1996

憑實力出圈，頭戴耳機的六邊形戰士！性價比拉滿的iKF Mars實測 哈嘍小夥伴們好，我是Stark-C~ 最近天氣逐漸轉涼，有朋友讓我推薦一款適合通勤的頭戴式耳機。一個是讓自己的耳朵能暖和一些，另外還能在上下班路上享受音樂，隔絕外界嘈雜。看似簡單的描述，其實包含了多種需求。 首先可以肯定的是，頭戴式耳機絕對是冬季通勤的“加分項

自適應 , 編解碼 , 人工智能 , 無線連接 , 深度學習

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u_15434217 頭像

文傳商訊 - Esri推出適用於Microsoft Fabric的最新ArcGIS集成功能

加州雷德蘭茲--位置智能領域的全球領導者Esri今日宣佈，ArcGIS GeoAnalytics for Microsoft Fabric正式全面可用。同時進入公開預覽階段的還有ArcGIS Maps for Microsoft Fabric，這款製圖工具能讓用户輕鬆添加商業、生活方式、人口統計和環境數據等背景信息，以豐富Microsoft OneLake中的企業數據。 E

機器學習 , 數據集 , 數據 , 空間分析 , 人工智能

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u_12959 頭像

lanhy - gbdt離散特徵

一、為什麼要用獨熱編碼？ 在很多機器學習任務中，特徵並不總是連續值，而有可能是分類值。 離散特徵的編碼分為兩種情況： 1、離散特徵的取值之間沒有大小的意義，比如color：[red,blue],那麼就使用one-hot編碼 2、離散特徵的取值有大小的意義，比如size:[X,XL,XXL],那麼就使用數值的映射{X:1,XL:2,XXL:3} 例如，

機器學習 , 歸一化 , 數據 , 取值 , gbdt離散特徵 , 人工智能

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u_17061379 頭像

AI編程社區 - Qoder IDE 背後的技術思考

在2025雲棲大會現場，Qoder技術負責人陳鑫分享了Qoder產品研發背後的思考以及AI Coding的發展趨勢。他指出上下文工程正在逐漸取代提示詞工程成為主流，但上下文太長或太短都會影響模型的效果，為此Qoder做出了一系列優化設計，包括支持RepoWiki功能、集成記憶感知系統等。他還表示，未來多智能體架構是應對更長、更復雜任務的基石，但構建這樣多智能架構仍存在諸多技術挑戰

機器學習 , 雲棲大會 , 人工智能 , 代碼補全 , 代碼庫 , 開發者

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ziwupython 頭像

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

一、介紹 寵物識別系統，本系統基於TensorFlow框架，採用卷積神經網絡（CNN）算法，構建了一個能夠識別37種常見寵物品種的智能識別系統。所使用的數據集涵蓋了多個貓犬品種，例如阿比西尼亞貓、布偶貓、柴犬、哈士奇等。經過多輪迭代訓練，最終得到了識別準確率較高的預測模型，並部署於Web端實現可視化交互。 前端: Vue3、Element Plus 後端：Django 算法：TensorFlow、

圖像識別 , 人工智能 , 深度學習

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ivorysql_xiaozhuli 頭像

IvorySQL - 直播預告｜IvorySQL v5 兼容功能使用指南

觀看直播即有機會獲取 IvorySQL 周邊禮品。歡迎大家預約哦！ 直播預告 直播時間和平台 時間：2025 年 12 月 25 日 19:30 開啓 平台：【IvorySQL】視頻號 講師簡介 陶鄭，瀚高股份軟件開發工程師，IvorySQL 貢獻者。 分享內容簡介 IvorySQL 5.0 新增了 21 個 Oracle 兼容功能，且在生態組件集成、雲原生支持、全平台安裝包以及在線體驗等

數據庫 , postgresql , 人工智能 , 程序員

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u_16213688 頭像

mob64ca14116c53 - rknn模型的形狀

RL讀書筆記1 概述 強化學習與監督學習的對比 通過與監督學習的比較，我們可以總結出強化學習的一些特徵。 標準強化學習和深度強化學習 序列決策 獎勵 序列決策 動作空間 問題 概述

機器學習 , 強化學習 , 數據 , 監督學習 , 人工智能 , rknn模型的形狀

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u_14306318 頭像

咚咚王哲 - 人工智能之數據分析 Matplotlib：第三章 基本屬性

人工智能之數據分析 Matplotlib 第三章 基本屬性 (文章目錄) 前言 本文主要介紹如何設置繪圖標記、線條樣式、軸標籤、標題、網格線以及如何在同一窗口中繪製多個圖表。 一. 繪圖標記 你可以通過 plt.plot() 函數中的參數 marker 來指定數據點的標記樣式。例如： plt.plot([1, 2, 3, 4], [1

機器學習 , yyds乾貨盤點 , 人工智能 , 數據分析 , 深度學習 , Python

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rivers_chaitin 頭像

百川雲開發者 - 2025年最值得入手的5款AI Wiki工具：告別信息混亂，讓知識管理更智能

大家好，我是老王，一個在互聯網行業摸爬滾打了10年的老IT。今天想和大家聊聊一個讓我又愛又恨的話題——知識管理。 從"信息黑洞"到"知識中樞"的蜕變 記得去年我們團隊接手了一個大項目，各種文檔、會議記錄、代碼説明滿天飛。剛開始大家還興致勃勃地在Confluence上寫文檔，結果三個月後，連項目負責人自己都找不到關鍵文檔在哪了。更可怕的是，新來的同事要花整整兩週才能搞清楚項目全貌——這哪是知識庫啊，

人工智能 , 深度學習

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u_16213711 頭像

mob64ca1416f1ef - emwin獲取當前窗體

把你的Windows任務欄移到屏幕的上方，你就會發現有多少程序會在啓動的時候，把自己的標題欄移到任務欄的下方，以至於不能用鼠標移動它，甚至有的窗口還沒有系統菜單（Atl + 空格 打開系統菜單，可以移動窗口）。所以，這篇文章我們來討論一下窗口的位置，以避免這樣的事情發生。 如果讓你寫個程序，要把窗口的位置移動到桌面的左上角，我想很多人都會寫出如下的代碼： M

機器學習 , 任務欄 , 移動窗口 , emwin獲取當前窗體 , 人工智能 , 標題欄

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ctaxnews - 多媒體信息處理的機器學習

原標題：從多媒體技術的發展趨勢看多媒體教育 隨着計算機技術的不斷髮展，低成本高速度芯片地應用，高效率的多媒體數據壓縮、解壓縮產品地問世，高質量多媒體數據輸入、輸出產品地推出，多媒體計算機技術必將推進到一個新的階段。同時也預示着以多媒體技術為基礎的多媒體教育向着更高的階段發展着。一、流媒體技術隨着網絡的迅速普及，計算機正在經歷一場網絡化地革命，一種不

機器學習 , 虛擬現實技術 , 多媒體計算機技術發展的方向是 , 多媒體信息處理的機器學習 , 多媒體計算機 , 人工智能 , 流媒體

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hackernew - bp神經網絡增加動量因子 神經網絡 動量因子

Coursera吳恩達《優化深度神經網絡》課程筆記（3）-- 超參數調試、Batch正則化和編程框架 1. Tuning Process 深度神經網絡需要調試的超參數（Hyperparameters）較多，包括： ：學習因子 ：動量梯度下降因子 ：Adam算法參數 #layers：神經網絡層數 #hidden units

卷積 , 神經網絡 , 人工智能 , 方差 , bp神經網絡增加動量因子

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pannideniupai 頭像

雨大王 - 汽車AI智能體矩陣：驅動行業智能化變革的新範式

隨着汽車產業向"新四化"方向加速轉型，人工智能技術正成為推動行業變革的核心驅動力。傳統的單點AI應用已難以滿足現代汽車產業對複雜系統協同、實時響應和持續優化的需求，而汽車AI智能體矩陣通過多智能體協同與分佈式學習機制，為整車研發、生產製造、供應鏈管理和智能駕駛等領域提供了全新的技術解決方案。這種矩陣式架構不僅能夠實現各環節的高效聯動，還能在動態環境中實現自適應決策，成為智能汽車時代不可或缺的技術基

人工智能

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u_17590470 頭像

今晚加個牛腿吃 - PyTorch 全面介紹

和靈活的定製化能力為核心優勢，已成為深度學習領域最主流的框架之一，廣泛應用於科研、工業界的模型研發與落地，尤其在計算機視覺、自然語言處理、強化學習等方向佔據核心地位。 核心優勢 1. 動態計算圖（Dynamic Computational Graph） PyTorch 採用「即時執行」（Eager Execution）模式，計算圖隨代碼運行動態構建，支持在運行時

數據集 , 數據 , pytorch , 人工智能 , 深度學習

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MIAOYUN - MIAOYUN | 每週AI新鮮事兒（12.19-12.26）

本週AI領域聚焦模型升級、底層技術突破與應用生態拓展。OpenAI、阿里通義、智譜AI、字節跳動等持續強化模型專業化與多模態能力，編碼、圖像生成、語音交互等模型性能顯著提升；硬件與底層框架創新涌現，摩爾線程、上海交大等實現GPU架構、全光AI芯片突破；釘釘、SciMaster、國家超算互聯網等推出AI Agent，推動其在科研、辦公等場景落地，全方位提升應用效率與邊界，一起來回顧本週的AI新鮮事兒

機器學習 , 資訊 , 自然語言處理 , 人工智能 , 深度學習

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百能雲芯 - 電子元器件行業的重大動態┃百能雲芯

　Nexperia（安世半導體）危機催化國產替代，百能雲芯助力供應鏈無縫切換 安世半導體危機持續發酵，儘管其中國公司已恢復以人民幣結算的有限出貨，但由於對元件真實性的顧慮，OEM廠商已不再接受10月10日後生產的元件。這直接引發了全球範圍內的替代需求。百能雲芯作為深耕電子元器件供應鏈的平台，正積極聯動捷捷微電、揚傑科技等國內廠商，為客户提供精準對標安世產品的國產替代方案，涵

機器學習 , 存儲芯片 , 人工智能 , 百能雲芯 , 安世半導體

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u_16970152 頭像

求知上進 - 深入學習Python函數：類定義

第一章：類定義的基礎概念 1.1 類定義的起源與演變 類定義的概念源於Simula語言，但Python的實現深受Smalltalk和C++影響。Guido van Rossum在Python 0.9中引入類，作為動態語言的輕量級OOP實現。早期，Python 2區分“舊式類”（經典繼承）和“新式類”（現代繼承），後者引入了super()和描述符協議。從Python 3

類定義 , 人工智能 , 深度學習 , 類變量 , Python

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u_13357275 頭像

上海拔俗網絡 - AI智能簡歷系統：技術讓你的簡歷精準“命中”崗位

投了幾十份簡歷卻石沉大海？改簡歷時總摸不準HR的篩選偏好？其實，AI智能簡歷系統早已用技術打破這種“盲目投遞”的困境——它不是簡單的模板工具，而是靠底層技術幫求職者精準匹配崗位、優化呈現，讓簡歷從“自我陳述”變成“崗位適配方案”。 核心技術之一是自然語言處理（NLP） ，它就像簡歷和招聘JD（崗位描述）的“翻譯官”。系統會先解析JD裏的核心關鍵詞，比如“Python編程”“項目管理經

NLP , ATS , 人工智能 , 計算機視覺 , Python

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向量檢索 - 通義深度搜索-操作指南

應用開通 1.在阿里雲百鍊控制枱的應用廣場中點擊通義深度搜索卡片，進入應用詳情。 2.首次試用時，點擊右上角免費開通完成應用開通。 應用管理 點擊我的應用進入應用管理頁面。頁面展示所有已創建的應用和應用key等信息，首次使用需要新增應用。 應用配置 點擊應用卡片或新增應用進入應用配置界面。

阿里巴巴 , 大數據 , yyds乾貨盤點 , 深度搜索 , 數據倉庫 , AI , 人工智能 , 大模型

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疆鴻智能研發中心 - 協議不通？CC-Link IE轉Ethernet/IP網關來當“端水大師”

協議不通？CC-Link IE轉Ethernet/IP網關來當“端水大師” 在製藥車間錯綜複雜的管線與設備之間，總有一些無形的“橋樑”在悄然運作，它們雖不顯眼，卻是整個生產流程順暢運行的命脈。今天，就讓我們走進一座特殊的通信橋樑——CC-Link IE轉Ethernet/IP協議轉換網關，看看它如何在一家大型製藥企業的生產線中扮演着關鍵角色。

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

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u_13357275 頭像

上海拔俗網絡 - AI婦幼全生命週期管理系統：技術守護母嬰“從備孕到成長”

婦幼健康管理總繞着“碎、雜、急”：備孕不知如何調理、孕期產檢記不住節點、產後康復沒方向、孩子成長指標看不懂，還常面臨醫院、社區、家裏的數據“各管一攤”。AI婦幼全生命週期管理服務系統，就像一位“全天候技術守護官”，靠實實在在的技術手段，把從備孕、孕期、分娩，到產後康復、兒童成長的全流程管理，變得精準又省心。今天就拆解它的核心技術邏輯。 核心技術之一是多源數據融合與智能檔案構建，相當於

數據 , NLP , 數據可視化 , 推送 , 人工智能

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Fabarta - 喜報｜楓清科技榮登ADD數據應用場景大會「2025值得關注的數據應用創新榜單」

12月11日，“AI推動進化，數據定義未來”第二屆ADD數據應用場景大會在北京通州區圓滿舉辦，“2025值得關注的數據應用創新榜單”在會議期間隆重揭曉。 楓清科技（Fabarta）憑藉其在多模態數據智能與知識引擎領域的技術積累，以及面向實體經濟場景的應用實踐，成功入選“2025值得關注的數據應用創新榜單”（下稱“創新榜單”），其創新落地實力獲權威認可。 本屆大會由北京

微信 , 數據 , 人工智能 , 深度學習 , 應用場景

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技術博客達人 - filemaker server 部署

makefile的好處 會不會寫makefile，決定了一個人是否具備完成大型工程的能力。 由於Windows的很多編譯環境在執行編譯時操作過於“傻瓜”，所以很多程序員在做Unix開發的時候會很不適應，因為橫在他們面前的，是一座叫做“makefile”的大山。然而，成為專業的程序員，你必須要跨過這座大山。 makefile最大的好處就是

機器學習 , 工程編譯 , makefile , Linux , filemaker server 部署 , 人工智能 , make

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