tag 人工智能

標籤
貢獻960
1461
06:37 AM · Oct 27 ,2025
deephub 頭像 u_13357275 頭像 pannideniupai 頭像 elhix0bg 頭像 rtedevcomm 頭像 xingxingshangdeliushu 頭像 tecdat 頭像 chaoshenjinghyperai 頭像 u_15591470 頭像 u_17579295 頭像 u_17512334 頭像 lab4ai 頭像

@人工智能 / 博客 RSS 訂閱

u_16099240 頭像

陌陌香閣 - Stagemonitor 使用實例

在一些新框架的代碼中，常基於es6/7標準來書寫代碼。鑑於這些標準被沒有被瀏覽器廣泛支持，我們一般使用babel來將使用e6/7標準書寫的代碼降級編譯(或者説轉譯)為瀏覽器可解析的es3/5代碼。 以.babelrc文件配置babel為例，presets預設編譯規則(預設的編譯插件集合)可以設置stage-0 至 stage-3， stage-0包含了stage-1 至 s

機器學習 , 執行順序 , 全局變量 , Stagemonitor 使用實例 , API , 人工智能

收藏 評論

u_16213559 頭像

時光機3號 - 組播 add membership

MAC地址是以太網二層使用的一個48bit（6字節十六進制數）的地址，用來標識設備位置。MAC地址分成兩部分，前24位是組織唯一標識符（OUI, Organizationally unique identifier），後24位由廠商自行分配。 MAC地址有單播、組播、廣播之分。單播地址(unicast address)表示單一設備、節點，多播地址

機器學習 , 單播 , 組播 , 組播 add membership , 人工智能 , define

收藏 評論

u_13416 頭像

detailtoo - 如何將節點加入ldap

APDL代碼實現link180單元的使用 由於不知道怎樣使用LINK180單元，故按照相關的教程和理解，整理了一下比較完整的APDL的代碼。其中包含的圖片的保存和背景顏色的改變。 標籤：'LINK180' ' APDL' 目錄 APDL代碼實現link180單元的使用 結果圖片 AP

機器學習 , 未定義 , 人工智能 , 如何將節點加入ldap , 模態 , 代碼實現

收藏 評論

u_16099303 頭像

碼海航行俠 - tinymce如何導入indent2em

如何做到 ueditor批量上傳word圖片？ 1、前端引用代碼 !DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd" html xmlns="ht

機器學習 , php , 人工智能 , HTML , Javascript

收藏 評論

qianhedezhuantou 頭像

謙和的磚頭 - IT 領域最被低估的六項技術

​ 2024年，生成式人工智能吸引了業界的廣泛關注，深得董事會、首席執行官和其他高管的一致讚賞（也不乏害怕情緒）。當然，他們的熱情是有道理的，多項研究發現，人工智能正在帶來強大的價值和投資回報率。例如，IBM發現，覆蓋整個企業的AI項目的平均投資回報率為5.9%，一流企業的投資回報率甚至高達13%。 但這並不意味着AI是IT領域唯一的關鍵技術。不可否認，AI的最新進展是開創性的，具有革命性的

it , 低代碼 , 人工智能

收藏 評論

u_16099345 頭像

智能開發先鋒 - 通過電腦訪問平板system分區

目錄: 1.樹莓派Odroid等卡片式電腦上搭建NAS教程系列1-Ubuntu系統安裝 2.樹莓派Odroid等卡片式電腦上搭建NAS教程系列2-SSH連接訪問 3.樹莓派Odroid等卡片式電腦上搭建NAS教程系列3-掛載HDD硬盤+節電設置 4.樹莓派Odroid等卡片式電腦上搭建NAS教程系列4-FTP安裝 5.樹莓派Odroid等卡片式電腦上

機器學習 , d3 , 通過電腦訪問平板system分區 , 人工智能 , sqlite , 樹莓派

收藏 評論

u_13357275 頭像

上海拔俗網絡 - AI多智能體輿情繫統：數字世界的“千里眼”與“先知團”

打開手機是鋪天蓋地的信息，刷完社交平台又要翻新聞評論——傳統輿情分析就像在信息海洋裏“撈針”：要麼漏了關鍵聲音，要麼被海量無效信息淹沒，還總跟不上輿論發酵速度。而AI多智能體輿情分析系統，靠“分工協作”的技術邏輯，讓輿情分析變得精準、高效，還能提前預警風險。 其實“多智能體”一點不復雜，核心就是讓多個“AI小專家”各司其職、協同幹活，而非一個AI單打獨鬥。就像一支專業團隊，有采集員、

輿情分析 , ip , NLP , 自然語言處理 , 人工智能

收藏 評論

openfuyao 頭像

openFuyao - openFuyao亮相2025沙中開源與AI科技峯會，共建全球多樣化算力生態未來

[沙特阿拉伯，利雅得，2025年11月11日] 由沙特程序員協會（SAFCSP）主辦，沙特通信與信息技術部（MCIT）、數字政府管理局（DGA）、沙特投資部（MISA）、中國駐沙特阿拉伯大使館、沙特科技聯盟等機構共同支持的2025沙中開源與AI科技峯會（Saudi-China Open Source Exchange）在沙特Garage國家科創孵化器中心成功舉行。作為AI雲原生技術與全球開源生態建

人工智能

收藏 評論

u_15675268 頭像

1艾一刀 - 2026 CES觀察丨國產“硅基大軍”的集體出征

文 | 智能相對論 作者 | 佘凱文 這幾天的拉斯維加斯，再次被全球科技的光環籠罩。一年一度的國際消費電子展（CES）不僅是消費技術的狂歡，更已成為窺探未來生產力的核心窗口。 但要説本屆展會的主角，那一定是機器人無疑，機器人格鬥、熱舞、做操、發名片甚至是舞獅，這一幕幕無不在進一步顛覆大眾對於機器人的認知。同時，這些場景也在勾勒出一個清晰而篤定的行業趨勢，

商業 , 數據 , 人工智能 , 深度學習 , 人形機器人

收藏 評論

pannideniupai 頭像

雨大王 - 告別生產混亂！看智能調度系統如何為汽車工廠帶來“史詩級”優化

一、智能調度的必要性與行業背景 隨着全球汽車製造業向電動化、智能化轉型，傳統工廠的調度模式已難以應對多品種、小批量、短交期的複雜訂單需求。以新能源汽車滲透率快速提升的2025年為例，某合資汽車製造廠僅能完成訂單需求的72%，頻繁的插單與設備波動導致生產效率波動在55%-88%之間。這一困境凸顯了智能調度在現代汽車工廠中的戰略重要性。 智能調度作為製造業數字化轉型的核心環節，其本質是通過

人工智能

收藏 評論

u_16213631 頭像

mob64ca1403c772 - OK10插件畫深度學習框架圖

大家好，我是葉玄shine。 一位熱愛生活、熱愛PPT的騷年。 説聲抱歉，昨晚加班到凌晨，時間來不及推文，今晚接着聊OK。 話接上文，今天到三維組了。首先看看頁面功能。 這一塊的功能不多，只有4個大功能。但個人覺得這是OK插件最難的。每一個功能都簡單介紹下。 01 複製分佈 複製分佈換種説法就是三維複製及

shine 插件 , 分佈模式 , OK10插件畫深度學習框架圖 , 人工智能 , 深度學習 , shine插件 , 應用場景

收藏 評論

u_16099306 頭像

落花流水人家 - VF 寄存器

標誌寄存器flag 15 14 13 12 11 10 09 08 07 06 05 04 03 02 01 00 0 0 0 0 of df if tf sf zf 0 af 0 pf 0 cf ZF是flag的第6位，零標誌位，判斷結果是否為0，結果為0，ZF=1 PF是fl

VF 寄存器 , 補碼 , bc , 人工智能 , 寄存器 , 計算機視覺

收藏 評論

u_17512334 頭像

疆鴻智能研發中心 - 智能化升級：EtherCAT轉MODBUS RTU網關在牛奶包裝廠的創新應用

智能化升級：EtherCAT轉MODBUS RTU網關在牛奶包裝廠的創新應用 在當今工業自動化飛速發展的背景下，牛奶包裝廠作為食品行業的重要環節，面臨着生產效率與設備兼容性的雙重挑戰。一家大型乳製品企業引進了以倍福PLC為核心控制器的自動化包裝線，然而，生產線上的部分老舊設備僅支持MODBUS RTU協議，無法直接接入高速EtherCAT網絡，導致數據孤島、監控盲區與整體效

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

收藏 評論

u_16213579 頭像

雲端築夢工匠 - emu8086中cs什麼意思

百度定義： CSM是Customer Success Manager（客户成功經理）的縮寫。CSM作為人才管理系統應用專家，陪伴戰略客户（MVP）對其招聘、績效、人才測評等產品的全程使用，以主動服務和技術支持，幫助 MVP 更好地應用系統、解決使用中的問題、提供最新產品升級信息，從而支持人才管理系統的成功使用。 什麼是客户成功？ 如下圖

機器學習 , emu8086中cs什麼意思 , 管理系統 , 人工智能 , 客户體驗 , 解決方案

收藏 評論

chenfenglove 頭像

魚弦CTO - MySQL 的鎖機制：一篇讀懂所有鎖機制

MySQL 的鎖機制：一篇讀懂所有鎖機制 介紹 在數據庫系統中，鎖機制是保證數據一致性和完整性的關鍵技術。MySQL 作為一種廣泛使用的開源數據庫管理系統，提供了多種類型的鎖機制來滿足不同場景下的併發控制需求。 應用使用場景 多用户系統：確保多個用户同時操作時的數據一致性。 事務處理：在事務中使用鎖以維護數據的原子性、隔離性。 索

鎖機制 , yyds乾貨盤點 , MySQL , 加鎖 , 人工智能 , 計算機視覺

收藏 評論

pannideniupai 頭像

雨大王 - 生產研發管理的“三環模型”：技術、流程、人的協同進化

是什麼：研發管理正在經歷系統性重構 製造業研發管理本質上是一個涉及數據、流程與協作的複雜系統工程。傳統模式下，企業常面臨設計資料分散存儲、版本管理依賴人工命名、BOM數據準確率低、跨部門協作效率低下等問題。這些痛點不僅制約研發效率，更直接影響創新能力和市場響應速度。 現代研發協同平台通過系統化重構研發流程，將需求導入、設計開發、評審決策和生產準備整合為統一數字環境。此類平台的核心價值在

人工智能

收藏 評論

u_13357275 頭像

上海拔俗網絡 - AI 賦能綜合服務平台：讓生活服務像點外賣一樣簡單

想辦社保卻不知道要帶什麼材料，想找靠譜的家政阿姨又怕踩坑，想諮詢政策只能反覆撥打佔線的服務電話 —— 這些生活裏的 “服務難題”，如今正被 AI 賦能綜合服務平台一一化解。它就像一個 “智能生活管家”，把各類服務整合起來，用技術讓辦事、求助變得高效又省心。 支撐這個平台運轉的核心技術，首先是自然語言理解技術。不管你用語音説 “我要辦居住證”，還是在對話框裏打字 “推薦附近的養老機構”

數據 , NLP , 用户畫像 , 人工智能 , 智能合約

收藏 評論

actionopensource 頭像

愛可生開源社區 - 基礎設施層變更後，業務真的還穩嗎？來看問簡智驗平台的一次真實演示

🤔 基礎設施層變更後，業務還穩嗎？ 在真實業務環境中，影響穩定性的變更，並非只來自業務代碼本身 —— 基礎設施級的非業務變更，一旦處理不當，往往會引發連鎖反應。 傳統測試手段，大多圍繞“業務代碼變更”進行驗證。一旦變更發生在數據庫、網絡、權限、配置等基礎設施層，測試團隊常常默認“沒必要測”、“業務代碼又沒動，測什麼？” 然而上線後卻出現： 某些頁面打不開了 某些角色訪問受限 某些流程跑不

人工智能 , 自動化測試 , 測試工具 , 測試自動化

收藏 評論

u_16380863 頭像

未聞花名AI - 構建AI智能體：六十一、信息論完全指南：從基礎概念到在大模型中的實際應用

一、理解信息論 想象一下這樣的場景，我們每天出門都會查看天氣預報，如果預報總是説"今天晴，氣温25度"，久而久之你會覺得這信息索然無味，因為太確定了。但如果預報説"今天有80%概率下雨"，我們就會格外留意，甚至帶傘出門，這種不確定性反而讓信息更有價值。 這正是信息論的精髓所在，就像收拾行李箱時，把所有物品整齊分類（低熵）比胡亂塞進去（高熵）更容易找到想要的東西。在大語

機器學習 , AIGC二三事 , 信息論 , 人工智能 , 信息熵 , 概率分佈

收藏 評論

u_17241003 頭像

瀾極美顏SDK - 美顏SDK如何實現自適應中高低端機型的性能優化

在移動視頻社交領域，一個無法迴避的現實是用户設備的巨大差異性。從旗艦機到千元機，其CPU、GPU性能和散熱能力天差地別。對於美顏SDK而言，最大的挑戰並非在高端機上實現驚豔效果，而是在低端機上也能保持流暢、穩定且不失真的體驗。那麼，一款成熟的美顏SDK是如何做到“上得廳堂，下得廚房”，自適應不同機型性能的呢？這背後是一套綜合性的性能優化工程體系。 一、動態檢測與分級

自適應 , 幀率 , 數據 , 人工智能 , 深度學習

收藏 評論

visionular 頭像

微幀Visionular - 微幀GPU視頻硬編優化引擎：面向人工智能大時代的AI算法與硬編協同優化方案

| GPU硬件視頻編碼是利用GPU的專用硬件單元，實現高效、低延遲的視頻壓縮與編碼的技術，其核心優勢在於通過並行計算能力顯著提升編碼速度，同時降低功耗。 在數字化內容爆發式增長的時代，視頻已成為信息傳遞的核心載體，GPU硬件視頻編碼技術，憑藉其強大的並行計算能力，在視頻處理領域展現出了非凡的效率與速度，尤其適用於超高清直播、數字人直播、雲遊戲等對實時性要求極高的應用場景。該技術通過GPU的專用硬件

圖像處理 , 人工智能 , 視頻編碼

收藏 評論

u_16099238 頭像

碼海探險家 - 深度學習點雲配準 點雲配準原理

1、首先，點雲配準過程，就是求一個兩個點雲之間的旋轉平移矩陣（rigid transform or euclidean transform 剛性變換或歐式變換），將源點雲(source cloud)變換到目標點雲(target cloud)相同的座標系下。 可以表示為以下的方程: 其中

對應點 , 點雲 , 點集 , 深度學習點雲配準 , 人工智能 , 深度學習

收藏 評論

mankeji 頭像

曼孚科技 - 多模態AI自主研究：現在走到哪了？

當前生成式人工智能的發展正處於關鍵的範式轉型節點。 以大型語言模型（Large Language Models, LLM）為代表的智能系統，在封閉領域的單輪問答任務中已展現出優異性能，但其“單模態表徵”與“任務被動響應”特性構成了深層次桎梏。 這一桎梏使得現有模型難以應對現實世界中普遍存在的、需主動規劃並融合文本、圖像、視頻等多源異構信息開展深度推理與驗證的複雜問題。 為突破此瓶頸，多模態深度研究

機器學習 , 算法 , 人工智能 , 深度學習 , 大模型

收藏 評論

yayu 頭像

冴羽 - 10 個 Nano Banana Pro 專業級生圖技巧

前言 如果你已經學會： 免費使用 Nano Banana Pro： 6 個白嫖 Nano Banana Pro 的網站 使用提示詞庫復刻驚豔圖片：一次找齊！1000 個 Nano Banana Pro 提示詞 學會如何自己寫提示詞：Nano Banana Pro 很強，但你要學會寫提示詞才能隨心所欲 本篇我們再分享 10 個技巧，幫助你將生成的圖片直接達到生產級別。 本篇主要內容整理自

gemini-pro , aigc , 人工智能 , nano-banana-pro , 前端

收藏 評論