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06:37 AM · Oct 27 ,2025
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u_12197 頭像

jack - cubema怎麼創建隊列

一、 cube構建步驟 登錄頁面 創建Project 同步數據 1) 加載Hive表 2) 從同步的目錄中導入，即將上張圖中左側的數據庫中的表導入 3) 上傳Hive表 4) 添加流表。 創建Model 事實表關聯其他表創建一個model 1) 填寫基本信息 2) 選擇事實表

機器學習 , 數據 , hive , cubema怎麼創建隊列 , kylin , 人工智能

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南瓜 - 基於 YOLOv8 的智能火災識別系統設計與實現— 從數據集訓練到 PyQt5 可視化部署的完整工程實踐

基於 YOLOv8 的智能火災識別系統設計與實現 摘要 隨着城市化進程的加快，火災事故頻發，傳統依賴煙霧傳感器或温感設備的報警方式在複雜環境中存在響應滯後、誤報率高、覆蓋範圍有限等問題。近年來，計算機視覺與深度學習技術的快速發展，使得基於圖像的火災自動識別成為智慧消防領域的重要研究方向。 本文圍繞一個基於 YOLOv8 的火災識別系統展開，系統性介紹了從數據集構建、模型訓練、性能評估，到 PyQt

機器學習 , 人工智能 , 深度學習

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deephub 頭像

deephub - Python環境管理的新選擇：UV和Pixi，高性能Python環境管理方案

近期Python生態系統發生了重要變化，特別是在包管理領域。Anaconda對其商業許可證政策進行了調整，要求大型非營利組織（員工超過200人）需要為使用其默認包倉庫的每位用户獲取商業許可。這一變化促使開發社區開始尋找更開放的解決方案，特別是考慮到Python本身及其大多數包都是開源的這一事實。 Python環境管理和包依賴處理一直是開發過程中的關鍵挑戰。傳統工具如virtualenv、pip和c

機器學習 , 人工智能 , 環境搭建 , Python

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u_17605237 頭像

yuer2025 - AI 項目裏的一個高危設計： Human-in-the-Loop 並不等於安全

在很多 AI 項目評審中，我都會聽到一句話： “沒關係，我們有人在迴路裏（Human-in-the-Loop）。” 這句話在合規層面成立， 但在工程層面，經常是事故的起點。 一、工程上必須先問一個問題 “這個人，具體在迴路的哪一段？” 大多數系統裏的真實流程是： AI 分析輸入，給出判斷 /

字段 , 流程圖 , NLP , 安全機制 , 人工智能

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chaoshenjinghyperai 頭像

超神經HyperAI - 【Triton 教程】層標準化

Triton 是一種用於並行編程的語言和編譯器。它旨在提供一個基於 Python 的編程環境，以高效編寫自定義 DNN 計算內核，並能夠在現代 GPU 硬件上以最大吞吐量運行。 更多 Triton 中文文檔可訪問 →https://triton.hyper.ai/ 在本教程中，你將編寫一個比 PyTorch 實現運行更快的高性能層標準化 (layer normalization) 內核。 在此過程

機器學習 , 自然語言處理 , 人工智能 , 編譯器 , 深度學習

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elhix0bg 頭像

阿里雲大數據AI - Post-Training on PAI (2)：Ray on PAI，雲上一鍵提交強化學習

1. 前言 1.1 Ray Ray是一個開源的分佈式計算框架，集成了多個AI庫，擁有豐富的生態系統，包括Ray Tune（超參數調優）、Ray RLlib（強化學習）、Ray Serve（模型部署）、RaySGD 的分佈式運行環境，提供了全面的AI解決方案，使得AI並行訓練更容易和高效。 OpenAI 聲明使用了 Ray 作為ChatGPT 大模型訓練的底層平台，參考 ​​How Does Ray

開發 , 標註 , 數據庫 , 人工智能 , 模型

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u_13357275 頭像

上海拔俗網絡 - AI教學數字化管理平台：讓教與學，從“經驗驅動”走向“數據驅動

你有沒有覺得，現在的教學有點“憑感覺”？老師靠經驗判斷學生哪裏沒聽懂，學校靠會議決定課程怎麼改，家長靠成績單才知道孩子學得怎麼樣——信息滯後、反饋模糊、決策拍腦袋。 現在，AI教學數字化管理平台正在改變這一切。它不是簡單的“電子教案+在線考試”，而是一個能“看懂課堂、讀懂學生、優化教學”的智能中樞系統——用數據代替直覺，讓教育更精準、更高效、更公平。 這背後，是三大核心技術在默默

數據 , 三角函數 , NLP , 推送 , 人工智能

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laozhoupm 頭像

PM老周 - DORA 2025：AI 驅動的價值流管理與端到端研發效能提升實踐

在中國企業數字化轉型實踐中，“開發提速卻交付不穩定”、“流程優化反覆無果”“AI 工具堆疊卻難見實效”是常見痛點。DORA 2025 報告提示我們：只有將 AI 有機融入價值流管理（VSM）和端到端研發流程，才能真正實現可持續的 AI 研發效能 提升。本文從項目治理與組織效能視角出發，系統解析 AI 如何驅動價值流轉型，並提出可執行的實踐路徑。 價值流管理與端到端效能的現實困境 在大多數團隊中，引

項目管理 , 人工智能 , 研發管理 , 效能工具

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pannideniupai 頭像

雨大王 - 工業生產執行系統（MES）在汽車製造行業的應用案例

工業生產執行系統（MES）作為製造業數字化轉型的核心樞紐，正在重塑現代工廠的生產管理模式。這一系統通過連接企業計劃層與車間控制層，實現了生產過程的透明化、精細化和智能化管理。隨着工業4.0時代的到來，MES系統已從可選方案演變為製造企業提升競爭力的必備工具。 在電子製造行業，MES系統解決了傳統生產模式中的多個痛點。以某大型電子代工廠為例，其在導入MES系統前面臨着生產進度不透明、質量追溯困

人工智能

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阿里雲大數據AI - 阿里雲 AI 搜索開放平台新功能發佈：大模型聯網能力上線

在數字化轉型的浪潮中，高效、智能的搜索技術正成為企業提升競爭力的關鍵。為了滿足用户對更智能、更精準搜索體驗的需求，阿里雲 AI 搜索開放平台此次新增了大模型聯網能力，通過集成大語言模型（LLM）和聯網搜索技術，為用户提供更智能、更全面的搜索體驗。以下是此次更新的核心功能詳情： 一、大模型聯網能力 提供聯網搜索 API，當私有知識庫無法滿足用户需求時，可拓展互聯網信息，結合大語言模型生成更豐富的

llm , 雲計算 , 搜索 , 阿里雲 , 人工智能

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阿里雲大數據AI - AI 搜索開放平台 × DeepSeek，面向企業及開發者的首選解決方案

AI 搜索開放平台介紹 阿里雲 AI 搜索開放平台面向企業及開發者提供豐富的 AI 搜索組件化服務，用户可靈活調用多模態數據解析、大語言模型、效果測評等數十個服務。自發布以來，已有1千多個企業及開發者開通使用，實現智能搜索、檢索增強生成（RAG）、多模態搜索等場景的搭建。 核心優勢： 豐富的 AI 搜索能力： 依託領先的模型底座訓練 AI 搜索專屬模型，內置搜索及 RAG 場景全鏈路組件化服務

大數據 , 搜索 , deepseek , 人工智能

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u_13357275 頭像

上海拔俗網絡 - AI風險行為識別系統開發：給安全防護裝個“智能哨兵”

不管是商場安防、金融轉賬，還是網絡運營，識別風險行為都是守住安全的關鍵。但傳統識別方式太“笨拙”：監控室人員熬紅眼睛盯屏，難免漏看異常；靠固定規則篩查金融詐騙，又追不上騙子的新套路。AI風險行為識別系統就像個不知疲倦的“智能哨兵”，24小時在崗，能精準揪出風險。作為常年做安全科技產品的產品經理，今天我用大白話拆解它的開發核心，讓大家明白技術是怎麼築牢安全防線的。 開發這套系統，核心就

行為識別 , 找規律 , 數據 , NLP , 人工智能

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u_16213639 頭像

mob64ca1405a060 - vform如何在線展示圖片

FastReport VCL更新至v6.9，在新版本中，在PDF導出中增加了對以下對象的交互式表單支持：文本，複選框和圖片。能夠通過InteractiveFormsFontSubset屬性將所需的字形僅包含在交互式形式中。 FastReport VCL是用於Delphi，C ++ Builder，RAD Studio和Lazarus的報告和文檔創建VCL庫。它提供了可視化模

VCL , 表單 , 複選框 , vform如何在線展示圖片 , 人工智能 , 計算機視覺

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u_16213700 頭像

mob64ca14144dde - tensorflow 輸出計算圖的json

前段時間因為課題需要使用了一段時間TensorFlow，感覺這種框架很有意思，除了可以搭建複雜的神經網絡，也可以優化其他自己需要的計算模型，所以一直想自己學習一下寫一個類似的圖計算框架。前幾天組會開完決定着手實現一個模仿TensorFlow接口的簡陋版本圖計算框架以學習計算圖程序的編寫以及前向傳播和反向傳播的實現。目前實現了前向傳播和反向傳播以及梯度下降

機器學習 , 人工智能 , 數據結構與算法 , 有向圖 , Python

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lazihuman - 代碼重構的實戰經驗和那些坑

上週三下午，我接手了一個讓我倒吸一口涼氣的代碼庫。同事離職前留下的這個JavaScript文件有1200多行，函數長得能滾動三屏，變量名像是用隨機字符生成的。產品經理説需要加個簡單功能——根據用户類型顯示不同的訂單狀態。我看了兩小時，愣是沒搞清楚該在哪改。 這就是那種典型的“爛代碼”：能跑，但沒人敢動。 初探代碼沼澤 文件名叫 orderProces

人工智能 , 原代碼 , 嵌套 , 前端開發 , Javascript

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u_16380863 頭像

未聞花名AI - 構建AI智能體：五十五、混合式智能投資顧問：融合快速響應與深度推理的自適應架構

一、前情提要 今天我們來探討智能投資顧問系統的終極演進形態——混合式架構。如果説反應式架構是短跑選手，能夠在秒級內給出快速響應；深思式架構是馬拉松選手，能夠進行深度的分析和規劃；那麼混合式架構就是十項全能運動員，它集兩者之長，根據不同的場景需求智能切換工作模式，真正實現了因材施教的個性化投資顧問服務。 在前面幾篇文章的基礎上，今天我們將詳細介紹混合式智能投資顧問系統的

複雜度 , 私藏項目實操分享 , pytorch , 用户畫像 , 混合式 , 人工智能

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rtedevcomm 頭像

RTE開發者社區 - OpenAI 揭秘 Tolan 背後 AI 技術：如何讓語音智能體擁有連貫記憶和穩定人格？丨 Voice Agent 學習筆記

忘掉是為了記住——為了保持記憶質量，Tolan 每晚都會運行壓縮任務，刪除低價值或冗餘條目（例如「用户今天喝了咖啡」）並解決記憶中的矛盾之處。 哈嘍大家好～這是 Voice Agent 學習筆記系列的又一篇深度分享。我是課代表瓚 an👩🏻‍💻 在進入硬核技術拆解前，我們先快速瞭解一下今天的主角： Tolan 是由初創公司 Portola 打造的一款「語音先行」的 AI 伴侶應用。它沒有選擇

人工智能

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沃觀態勢感知 - 洞察全局：出海媒體監測服務如何繪製競爭格局與行業態勢圖？

全球化傳播生態正在重塑出海企業的競爭邏輯。過去企業評估競爭格局主要依賴市場調研、行業報告和線下渠道反饋，如今社交媒體、內容平台、跨境社區、垂直論壇和短視頻平台正在成為更真實、更即時、更具行為洞察價值的“前線戰場”。品牌的全球影響力、國際聲量佔比、消費者評價走向、競爭對手動態、區域差異化傳播策略，都在社交媒體上留下可量化的軌跡。依託海外媒體監測服務繪製競爭

技術討論 , 跨境電商 , 人工智能 , 數據分析 , 社交媒體

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網絡小墨 - 拖拽控件elementplus

本期介紹一個前端拖拽插件interact.js，JavaScript拖放、調整大小和多點觸控手勢，適用於瀏覽器(以及IE9+). interact.js採用了一種與大多數拖放庫略有不同的方法。為了儘可能多地提供控制，它嘗試提供一個簡單、靈活的API，該API為您提供移動元素所需的所有拖拽api 安裝 npm install i

機器學習 , css3 , 拖拽控件elementplus , 人工智能 , HTML , html5 , Javascript

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編程夢想實現家 - 語音識別的基本原理是什麼，語音識別流程分為哪幾步？_語音識別的過程是什麼?語音識別的方法有哪幾種?

語音識別的信號處理流程涉及從原始聲波到可識別文本的轉換，其軟硬件分工明確，協同完成降噪、特徵提取、模型推理等任務。以下是詳細的信號處理流程及軟硬件職責劃分： 一、語音識別信號處理流程 1. 信號採集與預處理 步驟： 麥克風拾音：通過麥克風陣列（如6-8通道）採集環境聲音，轉換為模擬電信號。 模數

信號處理 , 硬件加速 , 人工智能 , Css , 前端開發 , 語音識別 , HTML

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wx6906fb3f9b17a - 智能一卡（碼、臉）通系統通過整合門禁、梯控、消費、訪客、停車場等多個子系統，實現了一卡一庫一平台的管理模式。系統支持多種識別方式，包括人臉、QR、刷卡、指紋、虹膜、靜脈等，確保系統的高安全性

多奧智能一卡通系統各組件的技術參數、接口協議及安裝配置要求 速通門、擺臂、三輥閘等出入口設備的控制邏輯與安全防護機制 梯控系統與電梯廠商的對接方案及防干擾技術實現 消費機繼電器輸出功能與門禁系統的聯動應用場景 車牌識別系統與停車場管理軟件的數據交互流程及支付集成方案

門禁一卡通 , 梯控一卡通 , 消費一卡通 , 人工智能 , 深度學習 , 智能一卡通 , 考勤一卡通

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mob64ca13f87273 - Geem引擎2201711

隨着webgl技術發展和計算機性能的提升，在二維、三維地圖的展示上，加上了不少良好的地圖效果，具有代表性的是echarts，不僅是做統計圖的類庫，在地圖渲染效果也有不少的樣例。 webgl是從opengl發展而來的，opengl主要是依賴桌面端實現相應的視覺效果，使用的也是偏專業的一些技術人員，目前web發展很火熱，對應webgl也跟着

機器學習 , 遊戲引擎 , 人工智能 , 官網 , vision , Geem引擎2201711 , gis

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