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06:37 AM · Oct 27 ,2025
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u_13357275 頭像

上海拔俗網絡 - AI政務問答系統：讓政策諮詢像聊天一樣簡單

你有沒有過這樣的經歷：想諮詢個政策問題，打電話總是佔線，網上查到的信息晦澀難懂，跑去服務大廳又要排長隊？現在，AI政務問答系統正在改變這一現狀，讓政務服務像與朋友聊天一樣簡單自然。 核心技術：給電腦裝上“政務大腦” 這個系統的核心就像給電腦安裝了一個專業的“政務大腦”。這個大腦由三部分組成：海量知識庫、智能理解能力和精準回答能力。 首先，系統需要學習大量政務知識——政策文件、

NLP , 問答系統 , 人工智能 , 解決方案

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u_13317 頭像

liutao988 - list調用remove後空指針

1. 定義： 　　list是一種序列式容器。 　　每一個節點都包含三個域：前驅元素指針域（指向前一個元素的指針）、後驅元素指針域（指向後一個元素的指針）、數據。 　　同時，頭節點的前驅指針指向尾節點，尾節點的後繼指針指向頭結點。這一特性與循環鏈表又相同。 　　因此，list就構成了一個雙向循環鏈。 　　由於list的用的是指針，因此在存儲空間上，它並

機器學習 , list調用remove後空指針 , 迭代器 , include , 人工智能 , HTML

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u_16099200 頭像

數據探索者 - cubemx 多線程

一 多線程 傳統的C++（C++11之前）中並沒有引入線程這個概念，在C++11出來之前，如果我們想要在C++中實現多線程，需要藉助操作系統平台提供的API，比如Linux的pthread.h，或者windows下的windows.h 。 二 多線程的優缺點 優點： 有操作系統相關知識的應該知道，線程是輕量級的進程

機器學習 , include , 開發語言 , c++ , 人工智能 , 多線程 , cubemx 多線程

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u_16163442 頭像

datian1234 - 一文讀懂什麼是“智能體“，AI界的“全能打工人”，從零開始打造你的專屬AI助手

前言 什麼是“智能體”？其實理解它一點都不復雜，就把智能體理解成一個能幫你跑腿、動腦、幹活的“AI小助手”，只不過比普通助手更“自覺”。 目前用AI，你得一句句指揮：“幫我搜下天氣”“再查下景點”“整理成表格”；但智能體不一樣，你只需要説“幫我做一份週末出遊攻略”，它就會自己規劃步驟——打開瀏覽器查天氣、搜景點評價、對比交通方式，最後把整理好

大模型教程 , AI大模型 , 後端開發 , 人工智能 , 大模型入門 , 大模型學習 , Python

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u_13539 頭像

jowvid - GBDT迴歸預測實驗報告 gbdt分類與迴歸的區別

GBDT和XGBoost在工業界和競賽界有着廣泛的應用。雖然使用起來並不難，但若能知其然也知其所以然，則會在使用時更加得心應手。本文主要是根據對陳天奇大神的PPT和原始論文的學習，梳理一下GBDT和XGBoost的“知識點”。 首先我們先列出CART，GB，GBDT和XGBoost之間的關係。 CART是分類與迴歸樹（Classif

機器學習 , CART , 人工智能 , XGBoost , GBDT迴歸預測實驗報告 , GBDT

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u_16213647 頭像

mob64ca14079fb3 - mem0 RAG效果

hi，大家好，我是成田，這期分享怎麼樣調出有顆粒感的失真音色 首先來看下我這塊Laney的失真單塊，上面也是有四個旋鈕，那現在先來認識一下它們，並不是每個朋友和我都是同款，還是那句話，我先解説我的，大家拿着手上的單塊比劃就好，最重要是學習調節思路： 首先是左上角的D，就是Distortion的意思，失真度的大小，扭大，失真就變

機器學習 , ai怎麼取消顆粒效果 , 人工智能 , mem0 RAG效果

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u_16213645 頭像

mob64ca1407216b - 濾波器權重的L1範數計算實例

濾波器模型的建立 卡爾曼濾波器包括兩個主要過程：預估與校正。預估過程 主要是利用時間更新方程建立對當前狀態的先驗估計，及時向 前推算當前狀態變量和誤差協方差估計的值，以便為下一個時 間狀態構造先驗估計值；校正過程負責反饋，利用測量更新方 程在預估過程的先驗估計值及當

協方差矩陣 , 算法 , 人工智能 , 深度學習 , zk , 卡爾曼濾波 , 濾波器權重的L1範數計算實例

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u_16213673 頭像

mob64ca140dc73b - sentry vite 實現構建自動上傳 sourcemap

使用第三方工具AutoIt，實現文件上傳 使用第三方工具AutoIt，實現文件上傳 用於測試的HTML代碼： html head title上傳文件/title meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" /head

機器學習 , 文件上傳 , 人工智能 , AutoIt , HTML

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deephub 頭像

deephub - 從另一個視角看Transformer：注意力機制就是可微分的k-NN算法

注意力機制聽起來很玄乎，但我們可以把它看作一個軟k-NN算法。查詢向量問："誰跟我最像？"，softmax投票，相似的鄰居們返回一個加權平均值。這就是注意力頭的另外一種解釋： 一個可微分的軟k-NN：計算相似度 → softmax轉換為權重 → 對鄰居值求加權平均。 通過 1/sqrt(d) 縮放防止softmax在高維時飽和，掩碼決定哪些位置可以互相"看見"（處理因果關係、填充等問題）。

注意力 , 神經網絡 , transformer-model , 人工智能 , 深度學習

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u_16099274 頭像

墨香四溢 - 目前ccd圖像識別中訓練使用的是哪些技術

CCD成像，用相機拍攝景物時，景物反射的光線通過相機的鏡頭透射到CCD上。 1、CCD成像原理 （1）用相機拍攝景物時，景物反射的光線通過相機的鏡頭透射到CCD上。 （2）當CCD曝光後，光電二極管受到光線的激發釋放出電荷，感光元件的電信號便由此產生。 （3）CCD控制芯片利用感光元件中的控制信號線路對光電二極管產生的電流進行控制

CCD成像 , 數據 , 耦合器 , 數字信號處理 , 人工智能 , 計算機視覺 , CCD成像原理

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JavaEdge 頭像

JavaEdge - 不止於智能：GPT-5.1 發佈，更温暖、更好聊的 ChatGPT 來啦！

本文已收錄在Github，關注我，緊跟本系列專欄文章，咱們下篇再續！ 🚀 魔都架構師 | 全網30W技術追隨者 🔧 大廠分佈式系統/數據中台實戰專家 🏆 主導交易系統百萬級流量調優 車聯網平台架構 🧠 AIGC應用開發先行者 | 區塊鏈落地實踐者 🌍 以技術驅動創新，我們的征途是改變世界！ 👉 實戰乾貨：編程嚴

sed , yyds乾貨盤點 , 人工智能 , 深度學習 , ci , ide

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ryann_692d2a239f07d 頭像

Ryann - 最直白的量化入門

在B站、抖音啥的視頻平台搜量化入門，都雲裏霧裏的；要不就是量化教程會從頭給你講量化歷史python基礎，真正到量化都好幾章過去了。所以這裏分享下我的量化入門心得。 量化到底是什麼 其實量化就是將投資思想和邏輯通過數學建模和數據分析的方式固化下來，然後用計算機程序將其轉化為可以自動執行的的交易指令。 説人話，就是假設我現在的策略是隻持有A股市值最高的股票，那麼此時我的策略因子就是“市值最高”

人工智能

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網絡安全守衞 - ubuntu qemu搭建樹莓派4b

更新：原帖內容有點過時了 直接用buildroot，換上國內源，一鍵製作所有東西。 makeraspberrypi3_64_defconfig make 然後去output/images文件夾找sdcard.img 就行了，直接刻錄到sd卡，樹莓派3b就能運行。 其他關於buildroot的使用介紹，網上已經很多

機器學習 , Linux , bc , 人工智能 , ubuntu qemu搭建樹莓派4b , Git

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deephub 頭像

deephub - 深度解析 Google JAX 全棧：帶你上手開發，從零構建神經網絡

目前來看Google 是唯一一家在 AI 價值鏈上實現端到端垂直整合的公司。從基礎模型 (Gemini)、應用層 (ImageFX, Search with Gemini, NotebookLM)，到雲架構 (Google Cloud, Vertex AI) 以及硬件 (TPUs)，幾乎全都有所佈局。 長期以來Google 一直在通過提升自身能力來減少對 NVIDIA GPU 的依賴。這種

jax , 人工智能 , 深度學習 , Python

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雲上漫談 - 緊跟“十五五”規劃，雲端股份在算力行業的新基建實踐

2025年10月28日，《中共中央關於制定國民經濟和社會發展第十五個五年規劃的建議》正式發佈。其中明確提出：“適度超前建設新型基礎設施，推進信息通信網絡、全國一體化算力網、重大科技基礎設施等建設和集約高效利用。”這一政策導向不僅為我國數字經濟發展錨定了方向，也為算力行業注入了強勁動能。 作為數字經濟時代的“水電煤”，算力正成

算力中心 , gpu算力 , 大數據 , 通信網絡 , 數據倉庫 , 人工智能 , 基礎設施

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1艾一刀 - 樂奇Rokid拉開智能眼鏡“微米級”戰爭的序幕

當智能眼鏡行業從“有沒有”的技術炫技階段，悄然進入“好不好”的體驗競爭深水區，一場看不見的戰爭正在製造端悄然打響。衡量勝負的標準不再是那些宏大的技術名詞，而是以毫米甚至微米為單位的工藝精度。 之所以這麼説，是因為前不久智能眼鏡品牌樂奇Rokid與其製造商藍思科技，共同舉辦了一場針對智能眼鏡產品的小範圍媒體開放活動，透過藍思的生產線，見證的不僅是AI眼鏡的製造過程，更

數據 , 可穿戴設備 , 人工智能 , 好用 , 深度學習

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qingfouai 頭像

青否Ai - 數字人帶貨狂攬 23 億！數字人主播成電商新寵，直播帶貨迎來全新時代？

2025 年雙十一，數字人帶貨交出了震撼行業的成績單：京東平台數字人直播總成交額突破 23 億元，1.7 萬商家通過虛擬主播實現 24 小時不間斷開播，帶動平台整體轉化率提升 30%。（青否數字人源頭v：zhibo175） !從凌晨三點仍在滔滔不絕的國貨彩妝虛擬主播，到創下 5500 萬單場 GMV 的羅永浩 AI 分身，數字人正從直播帶貨的 “補充角色” 躍升為 “核心生產力”，引發行業對 “無

機器學習 , 算法 , 人工智能 , 深度學習

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IT陳工 - AI編程環境安裝-Anaconda

1、安裝Python，建議3.10以上版本，具體步驟略 2、Linux環境： （1）anaconda官網下載軟件包 （2）給安裝程序進行chmod + x賦權 （3）執行安裝腳本，同意協議並指定安裝路徑 （4）安裝後會有提示 按照第一個指示，將安裝路徑下的bin目錄加入環境變量，之後執行conda init （5）執行後會

機器學習 , anaconda , 編程環境 , 人工智能

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dewujishu 頭像

得物技術 - 異常檢測算法在可觀測性平台的落地和實踐｜得物技術

一、背景 在穩定性保證中，重要的一個環節就是故障管理體系建設，故障管理體系的四大核心功能——故障發現、故障觸達、故障定位和故障恢復，其中故障發現作為故障管理的第一步至關重要，包含了指標預測、異常檢測和故障預測等方面，主要目標是能及時、準確地發現故障。今天主要針對故障發現環節中的異常檢測介紹AI異常檢測算法在指標檢測上的應用。 傳統基於閾值的異常檢測方法的缺點： 比較依賴個人經驗，需要了解指標的

技術分享 , 人工智能 , 異常處理 , Python

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charlesc - 自然語言處理qq郵箱的有窮自動機

前提： 1、QQ郵箱開啓了SMTP服務 密碼 代碼：（如果沒有相關包需要自己引入） import smtplib from email.mime.multipart import MIMEMultipart from email.mime.text import M

自然語言處理qq郵箱的有窮自動機 , NLP , 人工智能 , ci , HTML , Python

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u_17342767 頭像

野豹商業評論 - 追覓豪擲22.82億收購嘉美包裝，俞浩在下一盤什麼大棋？

12月16日，一則跨界收購消息在A股市場炸開了鍋——以掃地機器人聞名的科技公司追覓，其創始人俞浩斥資22.82億元，拿下了傳統包裝企業嘉美包裝的絕對控制權。 消息一出，停牌5個交易日的嘉美包裝復牌即漲停，隨後連拉三個板，股價從停牌前的4.56元/股飆升至6.07元/股，市值短短几天內暴漲超10億元，股民們沸騰不已。 在A股市場，“創始人收購上市

無人機 , 商業 , 人工智能 , 數據分析 , 核心技術

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u_13019 頭像

boyboy - 地形圖 高程點 如何轉化為 dem

本書的第二章主要解決了三個問題： 什麼是高度圖？怎麼創建高度圖？如何載入高度圖？ 如何使用直接的方法渲染地形？(how to render terrain using a brute force algorithm?) 如何使用fault formation與mid displacement算法動態生成高度圖，然後生成地形。

機器學習 , 地形圖 高程點 如何轉化為 dem , 像素點 , 叉乘 , 人工智能 , 迭代

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芯動大師 - LDO產品的基礎知識解析

低壓降穩壓器 (LDO)是一種用於調節較高電壓輸入產生的輸出電壓的簡單方法。在大多數情況下，低壓降穩壓器都易於設計和使用。然而，如今的現代應用都包括各種各樣的模擬和數字系統，而有些系統和工作條件將決定哪種LDO最適合相關電路，因此，現在我們需要關注這些決定性因素。 壓降電壓VDO，是指為實現正常穩壓，輸入電壓VIN必須高出所需輸出電壓VOUT(nom) 的

機器學習 , 封裝 , yyds乾貨盤點 , 熱阻 , rds , 人工智能

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u_17521282 頭像

元冪境ar遠程協助 - 航空航天應用AR遠程協助的價值與前景

在元冪境看來，作為當今以精密性、安全性以及高效率著稱航空航天領域，不管是客機的日常維護，還是航空器的遠程運維，任何一個環節的疏漏都有可能帶來巨大的風險。隨着AR技術和遠程協助技術的引入，為航空航天的發展帶來了全新的機遇。通過在航空航天應用AR遠程協助技術，藉助虛實信息的疊加並結合遠程專家指導，為高難度、高風險的航空航天帶來更高效、更安全的解決辦法。 一、現階段航空

ar系統 , ar技術 , 人工智能 , 深度學習 , ar遠程協助 , 工業AR巡檢 , AR眼鏡

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