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u_16213564 頭像

網絡安全衞士 - MATLAB訓練強化學習模型軌道小車

利用MATLAB與VREP做了一個循跡小車的聯合仿真,用到了視覺傳感器,導入mesh,等一些操作. 文章目錄 最終效果 VREP中的設計 Matlab中的設計 其他設置 最終效果 VREP中的設計 可以參考https://www.jianshu.com/p/eb3f38c0c

機器學習 , PID , MATLAB訓練強化學習模型軌道小車 , V-REP , MATLAB , 人工智能 , 仿真

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IvorySQL - 版本發佈｜ IvorySQL 5.1 發佈

2025 年 12 月 18 日，IvorySQL 5.1 正式發佈！ IvorySQL 5.1 基於 PostgreSQL 18.1 構建，包含多項缺陷修復與功能改進。完整更新列表可參考官方文檔站點。 PostgreSQL 18.1 增強功能 在 CREATE STATISTICS 中檢查對 Schema 的 CREATE 權限。 避免 libpq 中分配大小計算可能引發的整數溢出。 防

數據庫 , postgresql , 人工智能 , 程序員

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u_17241003 頭像

瀾極美顏SDK - 一對一視頻平台美顏SDK接入教程：從API調用到美顏美型效果展示

一對一視頻交友平台美顏 SDK 接入教程：從 API 調用到美顏美型效果展示 在一對一視頻交友場景中，“自然美顏” 是提升用户互動意願的關鍵 —— 用户通過視頻匹配時，精緻且不誇張的美顏效果能降低社交焦慮，讓對話更放鬆。但很多平台在接入美顏 SDK 時，常因 “API 調用不熟練”“效果調試不到位”“適配場景不精準”，導致出現 “美顏卡頓”“畫面違和”“兩端效果不一

初始化 , API , 一對一 , 人工智能 , 深度學習

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u_56701 頭像

hackernew - 帕累託改進在數據分析中的應用

A. 帕累托最優 帕累託改進是指，這個改進能在不傷害任何一個人的利益的同時，使至少一個人的境遇變好。 如果一個局面已經好到沒有帕累託改進的餘地了，就是帕累托最優。 思考：囚徒困境中，如果對方選擇不招供，那麼此時本方若選擇不招供，對方就會少罰，這就是一個帕累託改進。 生活中，越low的人越見不得身邊的人好，假使某項改進不影響其本人利

納什均衡 , 帕累託改進 , 帕累託改進在數據分析中的應用 , 人工智能 , 數據分析 , 帕累托最優 , 博弈論

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u_16213706 頭像

mob64ca1415bcee - Embeddings 緩存

今天早上去遷移網站發現打開網站報錯 然後我去phpinfo.php看了一下，果然我的測試頁裏面有加載到Memcache這個模塊，如下圖： 這時候，既然發現了問題的所在我們就要去排查問題，當前這個問題呢就是需要讓PHP支持到Memcache這個模塊，那下面教程如下，我來簡單説下Memcache的安裝教程

機器學習 , php , Embeddings 緩存 , 加載 , 人工智能 , memcached

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u_15591470 頭像

ceshiren2022 - 解密高效測試系統：利用Dify工作流與Jira API的自優化實踐

將測試智能體與Jira集成，可以構建一個能夠自動識別問題、執行測試並反饋結果的智能化質量保障體系。這種集成不僅能將測試活動直接嵌入開發流程，還能實現閉環的持續質量改進。 以下是四種不同集成深度的方法，您可以根據團隊的技術成熟度進行選擇。 一、核心集成模式 二、基礎API集成：實現自動反饋 這是最基本的集成方式，主要目標是將測試執行結果自動反饋至Jira工單。

API , 人工智能 , 深度學習 , 自動化測試

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u_16213650 頭像

mob64ca14085c24 - 分佈式強化學習經驗回放

目錄： 1.解決的問題 2.基本概念 3.實現手段 4.CAP理論 5.節點和數據 1.解決的問題 本質上是解決單台機器無法解決的問題，核心是計算、存儲。 方向是使用多台機器協同解決。 要解決的問題集中在分片、存儲、單點故障 2.基本概念 分片、存儲：這兩個概念其實是無法分割處理的，

機器學習 , 服務器 , 數據 , 分佈式強化學習經驗回放 , 元數據 , 人工智能

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u_17579295 頭像

mb6911caa73d1d1 - 從“一張圖”到“一座城”：一個開發者的數字孿生實戰手記

作為一名在數字孿生領域摸爬滾打了快十年的應用開發者。這些年，我參與過不少“智慧城市”項目，從最初的二維GIS“一張圖”，到後來笨重的單體三維模型，再到如今追求實時、鮮活、可交互的數字孿生，我深知其中的挑戰與痛點。 今天，我想和你分享一個我們團隊最近交付的“城市運營管理中心”項目背後的故事。這不是一篇產品説明書，而是一個開發者視角的實戰覆盤，聊聊我們是如何用一套工具，把一座龐

數據 , API , 數據可視化 , 人工智能 , 數字孿生 , 開發者

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u_13357275 頭像

上海拔俗網絡 - AI人工智能輔助系統：技術驅動下的人機協同新範式

AI人工智能輔助系統絕非“AI主導、人類配合”的工具，而是以三大核心技術為支撐，實現“機器補位、人類決策”的智能協同體系。它通過技術承接重複性、高算力、強關聯的基礎工作，把創造力、價值判斷和複雜決策交還給人類，在醫療、辦公、工業等領域重構效率邊界，其核心能力始終紮根於技術的精準落地。 自然語言處理（NLP）是系統打通“人機對話”的核心橋樑。不同於簡單的文字識別，成熟的NLP技術能讀懂

強化學習 , NLP , 人工智能 , 關聯關係

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pannideniupai 頭像

雨大王 - 汽車行業如何構建綠色供應鏈實現可持續發展？

在全球碳中和目標與環保法規日益嚴格的背景下，汽車產業作為能源消耗和碳排放的重要領域，正面臨前所未有的轉型壓力。傳統供應鏈模式在資源利用、廢棄物處理和碳足跡管理等方面存在明顯短板，而綠色供應鏈通過將環境管理融入從原材料採購到產品回收的全生命週期，正在成為汽車行業可持續發展的重要解決方案。這種新型供應鏈模式不僅關注成本與效率，更強調環境效益與社會責任的統一，推動汽車產業向資源節約、環境友好的方向轉型。

人工智能

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u_16213608 頭像

mob64ca13fe62db - stageMode模式 INSTALL_PARSE_FAILED_USESDK_ERROR stage setting

這章中使用的示例，會延續上一章創建的Rails應用chapter2，但是我們會創建一個新的controller。在終端下執行： script/generate controller chapter3 index get_time repeat reverse

機器學習 , xhtml , HTTP , ViewUI , 人工智能 , HTML , Javascript

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nizi_60e514d097c9a 頭像

MIAOYUN - MIAOYUN | 每週AI新鮮事兒（11.21-11.28）

本週全球AI領域動態密集，多家公司發佈重磅模型與工具。騰訊、小米、AMD、Anthropic、DeepSeek、阿里、微軟等推出多款開源大模型，覆蓋視頻生成、具身智能、MoE架構等，性能與成本優化顯著。AI Agent、工具持續迭代，Elser.AI、Trae SOLO等落地。技術上，嵌套學習、3D資產生成等獲突破，市場端特朗普簽署AI戰略命令，原生AI雲廠商打破壟斷，推動行業加速發展，一起來回顧

機器學習 , 算法 , 自然語言處理 , 人工智能 , 深度學習

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u_16099230 頭像

歲月如歌甚好 - WPF 自定義 異形TabItem控件

在 WPF 中，如果想做一個背景透明的異形窗口，基本上都要設置WindowStyle="None"、AllowsTransparency="True"這兩個屬性。如果不想自定義窗口樣式，還需要設置Background="Transparent"。這樣的設置會讓窗口變成 Layered Window，WPF 在這種類型窗口上的渲染性能是非常糟糕的。本文介紹如何使用WindowChr

機器學習 , 背景透明 , wpf , WPF 自定義 異形TabItem控件 , 人工智能 , 標題欄

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chaoshenjinghyperai 頭像

超神經HyperAI - 匹配正確率提升187.9%！華中科技大學CGCL實驗室用自監督學習助力膠囊內窺鏡圖像拼接，「天眼」裏也可看腸胃健康

在全球範圍內，腸胃病正成為一個嚴峻的公共衞生挑戰。據世界衞生組織國際癌症研究機構統計，胃病在人羣中的發病率高達 80%，而在中國，腸胃病患者人數更是達到了 1.2 億之多，且呈現出明顯的年輕化趨勢，關注腸胃健康迫在眉睫。 在這種情況下，膠囊內窺鏡 (MCCE) 作為一種先進的診斷工具，因其非侵入性、無痛、無交叉感染的特點而被大家廣泛關注。具體而言，MCCE 在膠囊中內置了無線攝影機，患者只需吞下這

機器學習 , 圖片處理 , 人工智能 , 深度學習 , 醫療it

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u_16380863 頭像

未聞花名AI - 構建AI智能體：五十七、LangGraph + Gradio：構建可視化AI工作流的趣味指南

一、讓AI觸手可及 相信我們身邊或多或少總是聽到很多人在説大模型大模型，可大模型具體怎麼用還是一道很深的門檻，我們博文也寫了很多，但具體的用法和作用，使我們還面臨着一個有趣的矛盾：大模型的能力越來越強，但真正能讓普通用户直接使用的AI應用卻少之又少。今天，我想分享我們如何用LangGraph和Gradio構建一個可視化、可配置的AI工作流系統，讓非技術用户也能輕鬆組合各種A

AIGC二三事 , 智能工作流 , 流程編排 , pytorch , langgraph , 人工智能

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u_17569005 頭像

wx6906fb3f9b17a - 梯控系統是一種電梯智能化控制技術，需要了解其工作原理、技術實現方式、應用場景以及相關的法規和用户關注點，包括安全性、便利性和法律合規性等方面

梯控系統是一種智能電梯控制技術，通過權限管理提升安全性和效率。系統採用刷卡、人臉識別或掃碼等方式驗證用户身份，僅開放授權樓層。核心功能包括訪客管理、能源優化和無接觸乘梯，適用於辦公樓、小區等場景。選擇系統需考慮兼容性、穩定性和消防聯動等關鍵因素。雖然存在操作不便等缺點，但隨着生物識別技術的發展，系統正趨向更智能、安全的解決方案，成為智慧城市重要組成部分。合理應用需平衡安全與便利，

人臉識別 , 梯控 , 梯控一卡通 , 生物識別 , 人工智能 , 深度學習 , 電梯門禁

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dtstack 頭像

袋鼠雲數棧 - DeepSeek-V3.1重磅發佈，袋鼠雲智能產品全家桶率先適配

近期，全球矚目的DeepSeek-V3.1全新發布。在推理效率、長上下文理解以及跨模態智能處理方面均實現了顯著提升，為企業級智能應用打開了新的想象空間。 袋鼠雲作為長期深耕 “Data+AI”的領先數據智能與空間智能廠商，袋鼠雲在DeepSeek-V3.1發佈的第一時間完成了全棧產品適配，推動產品能力的整體升級。 袋鼠雲智能業務架構 袋鼠雲數據智能：讓“數據生產力”觸手可及 在數據智能方向，袋鼠

全棧 , 數據管理 , deepseek , 人工智能 , 數據治理平台

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u_16213719 頭像

mob64ca1418e88d - hibernate與sqlite兼容性

目錄 概述： 1、查詢對象 查詢結果： 2、分⻚查詢 結果： 3、where 條件查詢 結果： 4、模糊查詢 結果： 5、order by 結果： 6、查詢實體對象的屬性 結果： 7、佔位符 結果： 8、級聯查詢 結果： 概述：

hibernate與sqlite兼容性 , hibernate , 數據庫 , 人工智能 , JAVA , 計算機視覺

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u_16213569 頭像

技術領航舵手 - crc xmodem校驗計算

CRC 簡介 循環冗餘校驗（Cyclic redundancy check） 通稱CRC。是一種根據網絡數據包或計算機文件等數據產生簡短固定位數校驗碼的一種散列函數，主要用來檢測或校驗數據傳輸或者保存後可能出現的錯誤。生成的數字在傳輸或者存儲之前計算出來並且附加到數據後面，然後接收方進行檢驗確定數據是否發生變化。一般來説，循環冗餘校驗的值都是32位的整數。由於

機器學習 , 多項式 , 數據 , 數據完整性 , crc xmodem校驗計算 , CRC , 人工智能

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u_15675190 頭像

冰淇淋紅茶Q - 移動端案例詳解：基於smardaten實現OA系統

一、需求背景 在當今快節奏的工作環境中，移動辦公已成為企業提升運營效率和響應能力的重要方式。傳統OA系統雖然能夠滿足基本的辦公需求，但其PC端導向的設計難以適應移動場景下即時性、便捷性的操作要求。員工需要隨時隨地處理考勤、審批、報銷等事務，管理者也期望能夠實時掌握工作流狀態並快速決策。然而，原生移動應用開發又面臨週期長、成本高、更新迭代慢的普遍難題，無法高效響應企業移動辦公

移動端 , 表單 , 無代碼 , 低代碼 , 人工智能 , 深度學習

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美狐美顏SDK開放平台 - 什麼是美顏sdk？自拍機美顏sdk開發集成方案詳解

在短視頻、直播、電商展示高度普及的今天，“好不好看”已經不只是用户體驗問題，而是直接影響轉化率和商業價值的關鍵因素。無論是直播帶貨、線下自拍機，還是智能硬件終端，“美顏能力”幾乎已經成為標配功能。 也正是在這樣的背景下，美顏sdk成為了眾多軟件開發商和硬件廠商繞不開的一項技術方案。那麼，什麼是美顏sdk？自拍機為什麼要集成美顏sdk？又該如何選擇和落地一套成熟的自拍機美顏s

視頻美顏sdk , 美顏api , 美狐美顏sdk , 人工智能 , 直播美顏sdk , 計算機視覺 , 在51CTO的第一篇博文 , 美顏SDK

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奇墨ITQM - 國際電機企業靠什麼在半年內跑通8大AI場景落地？

深夜十點，某國際電機企業南京辦公室的燈光依舊明亮。系統上顯示，國外總部發來的產品合規諮詢郵件，而法務、財務、售前等多個團隊也在同步等待來自六個內部知識庫的即時響應。 過去，這類需求意味着跨時區溝通、多系統切換與數日的等待。而今天，只在一個平台輸入問題，幾分鐘內，精準的答案帶着出處與條款躍然屏上。 這一切，正由該企業落地的Kymo AI生產平台支撐。 01.

it , 數據 , 企業版 , 人工智能 , 深度學習

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GMICloud - Dify 上線 GMl Cloud 插件！構建深度研究作流只需 5 步！

摘要 GMI Cloud 插件正式無縫集成到 Dify！提供高性能的多系列模型，如Minimax、DeepSeek、GPT OSS、Qwen、Keling等，支持市場研究、模型評估、文獻綜述等任務處理。大家只需獲取 GMI Cloud API 密鑰，在 Dify 安裝配置插件，即可藉助模板構建深度研究工作流程。本文為步驟的詳細教程。 01 概

機器學習 , AI , 雲GPU , 人工智能 , dify , cloud , 工作流

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