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05:25 PM · Oct 25 ,2025
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u_17562481 頭像

思考的袋鼠 - 數據庫風險監測系統:打造可審查、可調整、可溯源的教育數據庫安全底座

一、概要： （提示：在數字化規模迅速膨脹、數據安全風險加速演化的背景下，數據庫安全治理亟需更加智能化、體系化的技術體系來支撐，因此本章首先對知形-數據庫風險監測系統的定位、應用價值與行業意義進行總體闡述，為全文分析奠定基礎。） 在教育行業數字化建設全面提速的大背景下，數據庫已成為學生信息、科研數據、教學資源及管理業務的核心承載系統。然而，隨着業務系統數量的持續增長與數

數據庫 , 數據庫安全 , 數據安全 , 人工智能 , 深度學習

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子午 - 【岩石種類識別系統】Python+TensorFlow+Django+人工智能+深度學習+卷積神經網絡算法

一、介紹 岩石種類識別系統，基於TensorFlow搭建Resnet50卷積神經網絡算法，通過對7種常見的岩石圖片數據集（'玄武岩（Basalt）', '煤（Coal）', '花崗岩（Granite）', '石灰岩（Limestone）', '大理石（Marble）', '石英岩（Quartzite）', '砂岩（Sandstone）'）進行訓練，最後得到一個識別精度較高的模型，然後搭建Web可視

圖像識別 , 人工智能 , 深度學習

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huodadexiang 頭像

南瓜 - 基於 YOLOv8 的共享單車亂停放智能識別系統— 從數據集構建到可視化部署的完整項目

基於 YOLOv8 的共享單車亂停放智能識別系統— 從數據集構建到可視化部署的完整項目 一、項目背景：為什麼要做“亂停放識別”？ 隨着共享單車在城市中的高密度投放，“最後一公里”出行問題得到了極大緩解，但隨之而來的隨意停放、佔道堆積、盲道阻塞等問題，也成為城市治理中的一大痛點。 在實際城市管理中，傳統處理方式主要依賴以下手段： 人工巡查（成本高、效率低） 羣眾舉報（滯後、不可控） 簡單規則

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u_15316473 頭像

阿里雲大數據AI技術 - 面向 Interleaved Thinking 的大模型 Agent 蒸餾實踐

前言 大語言模型Agent在複雜任務中展現出卓越能力。相比傳統線性推理鏈(Chain-of-Thought)，“交錯思維”(Interleaved Thinking)通過"思考→行動→觀察→再思考"的閉環機制，有效解決了狀態漂移和上下文遺忘問題，顯著提升多輪交互的連貫性與策略調整能力。 阿里雲 PAI 團隊結合交錯思維的推理機制，構建了涵蓋多輪交互的訓練數據集，訓練更

阿里雲 , 人工智能 , 深度學習

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u_17241003 頭像

瀾極美顏SDK - 2025 年直播美顏 SDK 技術：AI 驅動下的磨皮算法功能革新

在直播行業 “顏值經濟” 的競爭中，磨皮作為美顏功能的核心基礎，始終面臨 “自然度” 與 “實時性” 的平衡難題。早期算法依賴簡單模糊處理，常導致 “假面感”“細節丟失” 等問題；2023 年的 AI 磨皮雖實現初步優化，但在複雜光線、動態場景下仍顯不足。進入 2025 年，隨着深度學習與計算機視覺技術的深度融合，直播美顏 SDK 中的磨皮算法迎來質的飛躍 ——AI 不再

自適應 , 終端設備 , 人工智能 , 深度學習 , 模態

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chenzhuodeyagao 頭像

沉着的牙膏 - 全景視圖、簡單、高效的教育行業數據分類分級管理系統

一、概要 （提示：教育數據分類分級，正在從“合規任務”升級為“支撐教育數字化運行的基礎能力”。） 在教育數字化持續深化的背景下，數據已成為支撐教學運行、管理決策與服務創新的關鍵生產要素。但伴隨數據規模快速增長與業務場景複雜化，教育行業普遍面臨“數據資產不清、敏感邊界模糊、治理效率低下”的現實挑戰。尤其在學生數據高度集中、業務系統多源並存的情況下，傳統依賴人工經驗的數據分類分級方式，已難

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u_15082365 頭像

u_15082365 - 項目級效能提升一站式交付最佳實踐

導讀 面對研發交付中Feature級項目複雜度攀升、信息分散及跨端協作低效等痛點，傳統的Story級管理模式已顯乏力。本文詳細闡述了一套“項目級效能提升一站式交付最佳實踐”，通過構建三大核心體系重塑研發流程：一是通過AI側邊欄與風險管控打造“AI項目管理”，實現信息聚合與決策提效；二是推動“一站式Feature交付”，利用AI自動生成測試方案與搭建環境，實現端到端閉環；三是

側邊欄 , 數字化度量 , AI項目管理 , 智能化測試 , 人工智能 , 一站式交付 , 深度學習

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deephub 頭像

deephub - Anthropic 開源 Bloom：基於 LLM 的自動化行為評估框架

Anthropic 最近放出了一個叫 Bloom 的開源框架，專門用來測試大語言模型會不會出現某些特定行為。比如模型是不是會阿諛奉承用户、有沒有政治傾向、會不會為了自保撒謊或者試圖繞過監督機制這類問題。 這個框架跟常規的評估基準不太一樣。傳統基準都是固定的測試集而 Bloom 會根據你的配置“長”出不同的評估內容，這也是為什麼叫這麼個植物學的名字。 工作流程：四個階段搞定評估 Bloom 的整個流

llm , 人工智能 , 深度學習

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GMICloud - GMI Cloud@AI週報｜OpenAI發佈GPT5.2；智譜AI GLM-4.6V開源

關鍵詞：GPT5.2；智譜AI GLM-4.6V； Giants |蘋果高管動盪；Meta公開抄阿里Qwen作業還閉源 蘋果芯片主管離職，庫克健康問題引關注 近日，蘋果芯片部門主管宣佈離職，這一高管變動發生在公司 AI 戰略關鍵時期。據外媒報道，蘋果 CEO 庫克也被曝出現健康問題，引發市場對公司未來發展方向的擔憂。此次人事變動正值蘋果在 AI 芯片領域加大投入

AI資訊 , AI , 雲服務 , 人工智能 , 深度學習 , cloud , 大模型

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chaoshenjinghyperai 頭像

超神經HyperAI - 【vLLM 學習】Rlhf

vLLM 是一款專為大語言模型推理加速而設計的框架，實現了KV 緩存內存幾乎零浪費，解決了內存管理瓶頸問題。 更多 vLLM 中文文檔及教程可訪問 →vllm.hyper.ai/ *在線運行 vLLM 入門教程：零基礎分步指南 源碼examples/offline_inference/rlhf.py # SPDX-License-Identifier: Apache-2.0 """ 一個基於 v

機器學習 , 教程 , 知識 , 人工智能 , 深度學習

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u_17512334 頭像

疆鴻智能研發中心 - 一“網”無前，MODBUS轉PROFIBUS網關巧解冰棍生產線“混搭”難題

一“網”無前，MODBUS轉PROFIBUS網關巧解冰棍生產線“混搭”難題 在炎炎夏日，一根絲滑細膩、奶香濃郁的冰棍，是許多人瞬間降温的慰藉。然而，在這份清涼美味的背後，卻隱藏着一場現代工業自動化的精密協奏。今天，就讓我們走進一家大型冰棍生產廠，探秘一個名為PROFIBUS轉MODBUS協議轉換網關的小設備，如何成為保障攪拌工藝完美的“關鍵先生”，化解了生產線上的核心控制難

profibus , 伺服電機 , 協議轉換 , 人工智能 , 深度學習 , 工業自動化 , Modbus

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學技術贏未來 - prometheus組件介紹 運維工程師教程

這個圖展示的是Prometheus監控系統的核心架構，各組件功能如下： 1. 數據採集相關組件 Short-lived jobs（短生命週期任務）： 臨時運行的任務（如定時腳本），無法被Prometheus主動拉取數據，會在任務結束時通過push metrics將指標推送到Pushgateway。 Pushgateway： 接收短生命週期任務推送的指標，作為“中轉站

數據 , API , 推送 , 人工智能 , 深度學習

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mob64ca12dc54c5 - windows ollama gpu運行

在高性能計算及機器學習模型的推理過程中，利用GPU加速是一項至關重要的技術。以“Windows Ollama GPU運行”為主題，我們將深入探討如何在Windows環境下成功部署和運行Ollama框架，以充分發揮GPU的計算潛力。 背景描述 當前的深度學習框架對計算資源的要求越來越高，尤其是在模型推理階段。GPU的並行計算能力讓其成為深度學習流程中不可或缺的部件。Ollama是一

機器學習 , 自然語言處理 , aigc , 深度學習

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chaoshenjinghyperai 頭像

超神經HyperAI - TVM 中文站正式上線！最全機器學習模型部署「參考書」它來了

內容一覽： 近日，由 MLC 社區志願者共同翻譯校對的 TVM 中文文檔正式發佈，現已託管至超神經官網 Hyper.AI。 關鍵詞： TVM 開源 機器學習編譯器 本文首發自微信公眾號：HyperAI超神經 面世5年，TVM成備受追捧的深度學習編譯棧 2017 年 8 月，時任華盛頓大學博士生的陳天奇及其團隊成員，正式發佈 TVM。 這是一個開源的模型編譯框架，全稱 Tensor Vir

機器學習 , 算法 , 人工智能 , 深度學習 , 學習資料

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weixiaodexiaodao 頭像

微笑的小刀 - Go開發疑難雜症終結者通關指南【完結】

Go 語言以其強大的原生併發模型——Goroutine👇🏻ke程：xingkeit點top/10181/ 和 Channel——風靡全球，被譽為“雲時代的 C 語言”。然而，正是其“簡單易用”的併發特性，如同一柄雙刃劍，在帶來極高開發效率的同時，也為一些極其隱蔽、難以追蹤的“疑難雜症”埋下了伏筆。其中，併發數據競爭 與 Goroutine 內存泄漏 堪稱 Go 開發者進階之路上的兩大終極 Bo

觀點 , 教程 , 知識 , 深度學習 , go

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思考的袋鼠 - 數據分類分級系統：以自動化、全景視圖與技術突破重塑運營商數據治理新範式

一、概要 （提示：本節旨在從總體層面概述知源-AI數據分類分級系統在運營商行業的部署背景、關鍵能力與量化成效，幫助讀者快速理解系統的核心價值與行業意義。） 隨着5G、大數據與雲網融合的持續深化，運營商正面臨數據資產規模指數級增長、跨系統流轉複雜化、數據治理壓力不斷攀升的現實困境。知源-AI數據分類分級系統依託自動化處理引擎、全景視圖監控體系與突破性智能算法，在某大型運

運營商 , 數據 , 數據安全 , 人工智能 , 深度學習

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巨浪888 - 使用 AI 編程工具開發郵件插件MailMind Assistant

你每天要花多少時間處理郵件？對着空白編輯框反覆修改措辭，在幾十封未讀郵件裏翻找關鍵信息，熬夜讀完長篇郵件卻漏看核心需求 —— 這是大多數職場人的日常。作為曾經的 “郵件工具人”，我發現市面上的郵件輔助工具要麼收費昂貴，要麼操作複雜，要麼適配性差。於是我想做一款插件，不用下載 APP，不用付訂閲費，在 Gmail 和 Outlook 裏直接能用，10 秒生成專業郵件，2

AIGC二三事 , AI編程 , 人工智能 , 深度學習 , 開發者 , Outlook

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luohenyueji - [機器學習] 類別變量編碼庫category_encoders使用指南

category_encoders是一個Python庫，專門用於將分類變量（如文字、標籤）轉換為機器學習模型可以處理的數值形式。它是 scikit-learn-contrib 項目的一部分，完全兼容Scikit-learn的API，可以無縫集成到機器學習流程中。本文將圍繞該庫的核心用法展開詳細講解。 category_encoders的github官方倉庫見：category_

編碼方法 , 編碼器 , 數據 , 人工智能 , 深度學習

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疆鴻智能研發中心 - PROFINET轉DEVICENET網關：物流AGV新舊系統集成難題

PROFINET轉DEVICENET網關：物流AGV新舊系統集成難題 案例背景與項目痛點 某區域物流樞紐中心的自動化分揀系統面臨升級瓶頸：新建的西門子S7-1500PLC控制系統採用PROFINET工業以太網協議，而原有的15台關鍵AGV搬運設備均採用DEVICENET現場總線通訊。這種協議不兼容導致新建控制系統無法直接調度AGV集羣，形成了“信息孤島”。 項目

協議轉換 , 人工智能 , DEVICENET , 深度學習 , 網關 , 工業自動化 , PROFINET

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ceshiren2022 - 從失業到逆襲：我如何拿下3份大廠Offer（附面試真題）

01 起點：一場猝不及防的裁員 我的第一段實習生涯，僅僅持續了4個月。公司的一紙裁員通知，讓我的計劃全盤打亂。還沒正式起飛，就被迫降落，那種迷茫和自我懷疑，懂的都懂。 02 覺醒：為什麼我必須報班學習？ 這段短暫的“失業空窗期”，反而成了我最清醒的時刻。我徹底認清了一個現實：沒有硬核技能護體，在職場風雨裏，我永遠是最先被拍倒的那一個。改變，迫在眉睫。 03 選擇：在眾多機

人工智能 , 深度學習 , 自動化測試 , 面試經驗

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qingfouai 頭像

青否Ai - 電商平台數字人主播直播間激增，虛擬主播如何重塑電商生態？

直播間裏，主播“羅永浩”連續激情澎湃地解説了6個小時，依然精神飽滿、對答如流，而這一切背後，竟無一人真人蔘與。（青否數字人源頭v：zhibo175） 當直播時長逼近6個小時、大多數電商主播顯露疲態時，百度直播間裏的主播“羅永浩”和搭檔“朱蕭木”仍然情緒飽滿地回答觀眾提問，時不時還能講兩句“段子”吸引觀眾下單。 這並非真人主播的超常發揮，而是百度藉助劇本驅動多模協同數字人技術打造的數字人主播。

機器學習 , 算法 , 人工智能 , 深度學習

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百川雲開發者 - 2025年最值得擁有的AI知識庫神器，讓團隊協作效率翻倍！

你是不是也遇到過這樣的困擾：團隊文檔散落在各個角落，找一份資料要翻遍十幾個文件夾；新員工入職培訓資料零零散散，老員工離職帶走一堆寶貴經驗；產品文檔更新不及時，客服和銷售還在用着過時的信息…… 別擔心，今天我要給大家推薦幾款超好用的AI Wiki軟件，它們不僅能幫你解決這些痛點，還能讓你的團隊協作效率直接起飛！ 什麼是Wiki軟件？它為什麼這麼重要？ 先給大家科普一下，Wiki軟件其實就是個內容協作

人工智能 , 深度學習

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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

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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

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