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架構師李哲 - 最佳實踐丨讓蘇東坡"復活"！我用Qwen3-8B實現了與千古文豪的跨時空對話

"你是誰？" "我是一個多才多藝的文學家、書法家和畫家，生活在北宋時期。我是蘇東坡，我……" 這不是穿越劇的台詞，而是藉助大模型技術實現的真實對話。在人工智能的賦能下，千年前的文豪蘇東坡以“數字分身”的形式“復活”，與今人吟詩作對、暢談人生，展開一場跨越時空的交流。 這是微調前大模型的回答。此時的模型如同一個精準的“知識庫”，回答客觀

AIGC二三事 , 數據集 , 數據 , 大模型微調 , 人工智能 , 深度學習

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mob64ca13fe9c58 - Transformer架構詳解

Transformer架構概述 Transformer架構主要的功能是高效地完成某些自然語言分析任務，比如英語到德語和英語到法語的翻譯任務，這裏要注意的是，大語言模型（LLM）不等於Transformer，我個人認為Transformer可以算是一種從預訓練數據中更好提取信息的方式，因此當我們在瞭解Transformer架構時，其中一個重要關注點是

AI , 系統架構 , 人工智能 , transformer , 深度學習

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u_16099316 頭像

數據探索先鋒 - 深度學習特徵維數參數的設置

特徵向量：設A是n階方陣，如果有常數λ和n維非零列向量α的關係式Aα=λα成立，則稱λ為方陣A的特徵值，非零向量α稱為方陣A的對應於特徵值λ的特徵向量。 特徵值分解： 在python中使用numpy工具就可以實現。 降維 定義：將數據的特徵數量從高維轉換為低維。 作用：解決高維數據的維度災難問題的一種手段；能夠作為一種特徵抽

數據集 , 數據 , 深度學習特徵維數參數的設置 , 人工智能 , 方差 , 深度學習

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mob64ca140e76c8 - 深度學習 水位尺識別 yolo

1、應保持儀表垂直安裝。在安裝超聲波液位計時，要保證換能器的發射面和被測的平面平行，這樣可以保證垂直髮射到被測物體表面的聲波以最大的能量返回。 2、實際安裝時，如果現場工況有蒸汽，易有水珠附着在探頭表面，並且探頭的量程比實際要測量的距離大很多，這時可以傾斜3°左右，以避免水珠結水的影響。 3、在安裝時，應注意超聲波液

深度學習 水位尺識別 yolo , 人工智能 , 深度學習

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u_16970152 頭像

求知上進 - 深入學習 Python 函數：非局部變量

第一章：非局部變量的誕生史——Python 閉包的“補完計劃” 1.1 Python 2 的悲情時代：沒有 nonlocal 的閉包殘缺之痛 # Python 2 時代開發者內心的吶喊 def counter(): count = 0 def inc(): count += 1 # UnboundLocalErr

狀態機 , 人工智能 , 深度學習 , 局部變量 , Python

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瘦瘦的企鵝 - 《如何建立知識圖譜？這些資源和工具助你一臂之力》

知識圖譜：解鎖高效學習與成長的密碼 []() 在信息爆炸的時代，我們每天都會接觸到海量的知識。從書本、網絡文章到各類課程，知識的獲取變得前所未有的容易。但你是否有過這樣的困擾：學了很多知識，卻感覺它們雜亂無章，在需要的時候無法快速調用？這時候，構建個人知識圖譜就顯得尤為重要。它就像一個私人知識管家，幫你將零散的知識整理得井井有條，讓知識真正為你所用，助力你在學習和成長的道路上一路開掛 。接下來，就

MySQL , mariadb , 深度學習

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u_17398435 頭像

zhanghada - 免費薅國產旗艦 LLM！GLM-4.7+MiniMax-M2.1

引言：國產大模型的“工程落地元年”已至 在大語言模型（LLM）落地應用中，“AI Ping” 早已不是單純的網絡連通性檢測 —— 而是衡量模型響應效率、內容質量、資源消耗的綜合探測體系！現在 AI Ping 平台重磅上新兩款國產旗艦模型，全程免費調用，無任何隱藏限制：智譜 AI GLM-4.7 與 MiniMax-M2.1！ 不用跨平台註冊、不用反覆申請密鑰，僅需在

API , Max , 人工智能 , 深度學習 , Json

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openkylin 頭像

openKylin - 攜手共建中國操作系統根社區，openKylin單位會員破百家！

開放、協作、共享的開源模式已成為全球軟件技術和產業創新的主導，也為信息技術國產自主化提供了強大助力。據不完全統計，超過90%的廠商在使用開源軟件。2021年,開源首次寫入“十四五”規劃，在軟件定義未來世界，開源決定軟件未來的當下，開源理念在國內已被足夠重視。6月24日，中國首個桌面操作系統開源根社區openKylin正式發佈，以聚焦桌面操作系統根技術為核心、以孵化相關領域關鍵項目為目標、以佈道開源

emacs , github , 人工智能 , 深度學習 , Git

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u_14587 頭像

bugouhen - service如何配置流量權重

一，配置報表查看權限 　　方法一：使用dynamic365添加用户組管理 　　　　參考教程：https://www.pianshen.com/article/25031937531/ 　　方法二：配置訪問目錄和用户角色 　方法三：如果數據源是SQL，通過SQL AS實現人員或者部門級的權限控制 　　方法

數據集 , 數據 , 用户權限 , 人工智能 , 深度學習 , service如何配置流量權重

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deephub 頭像

deephub - Lux 上手指南：讓 AI 直接操作你的電腦

Lux 要是一個專門用於計算機操作的基礎模型。和那些只會生成文字的 AI 不同，Lux 能看懂屏幕內容並理解自然語言描述的任務目標，然後實時操控計算機完成工作。 比如説你對電腦説"打開瀏覽器，訪問 xxx"，然後它就真的執行了：鼠標移動、圖標點擊、網址輸入、頁面滾動，整個過程和真人操作沒什麼區別。 Lux 的技術實現 Lux 不依賴 API 接口所以能在任何應用中工作：瀏覽器、編輯器、郵件

llm , agent , 神經網絡 , 人工智能 , 深度學習

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u_16459925 頭像

wx6583a3b0b06d1 - LocalAI Docker 容器化部署指南

概述 LocalAI 是一款免費開源的OpenAI替代方案，作為兼容OpenAI API規範的REST API服務，它允許用户在本地或企業內部環境中運行大型語言模型（LLMs）、生成圖像和音頻等AI功能。該項目無需GPU支持，可在消費級硬件上運行，支持多種模型家族，為開發者和企業提供了本地化AI推理的靈活解決方案。 LocalAI 的核心優勢在於其兼容性和部署靈活性：

LocalAI部署 , LocalAI , API , openai , 人工智能 , 深度學習 , Docker

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JavaEdge - 微軟 Copilot 秋季更新發布：新增協作與個性化功能

微軟在最新的 Copilot 秋季版本更新 中推出了一系列圍繞生產力、協作和個性化的新功能。本次更新同時改進了 Edge 和 Windows 中的 Copilot 功能，並進一步整合了微軟自研的 AI 模型。 微軟 AI 部門 CEO Mustafa Suleyman 在其 博文 中介紹了此次更新的 12 項新功能，稱其為一個“重要的里程碑”。其中一些功能（如 Groups

ico , yyds乾貨盤點 , 新功能 , 人工智能 , 深度學習 , memory

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youqingyouyidejidan 頭像

底層邏輯探索 - 高兼容性、聯動閉環、規模化：醫療行業數據分類分級管理系統解決方案

一、概要 提示：本文旨在系統闡述醫療機構在數據分類分級方面的核心挑戰與智能化解決方案。隨着醫療數字化轉型的深入，數據已成為醫院運營與科研創新的核心資產，其安全與合規管理日益嚴峻。“知源-AI數據分類分級系統”，以高兼容性、聯動閉環與規模化為核心特性，幫助醫療機構實現數據資產的全鏈路智能治理。該系統已在多家醫院落地，顯著提升了數據識別效率與分類準確率，推動醫療數據在合規基礎上實現安全共享與價值

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u_16213580 頭像

雲端行者 - [Arxiv | 論文簡讀] 稀疏混合專家融合是領域泛化的學習者 -

文章目錄 模塊結構與功能解析 分佈式處理機制 關鍵計算流程 設計意義分析 class MoE(nn.Module): """ Mixture-of-Experts (MoE) module. Attribute

開發語言 , pytorch , 後端開發 , 人工智能 , 深度學習 , harmonyos , Python

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wx65bc375171f34 - 從圖靈之問到大模型時代：人工智能的“三生三世”

1950年，英國數學家艾倫·圖靈在《心智》雜誌發表了一篇題為《計算機器與智能》的論文，提出了一個看似簡單卻震撼世界的問題：“機器能思考嗎？”這個後來被稱為“圖靈之問”的問題，如同一顆投入平靜湖面的石子，激起了持續至今的漣漪。而圖靈設計的“模仿遊戲”——後來廣為人知的“圖靈測試”，為人工智能領域樹立了第一個里程碑。七十餘年來，人工智能經歷了從實驗室概念到日常生活無處不在的演變，其發

神經網絡 , 人工智能 , 深度學習 , Css , 前端開發 , HTML

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mob64ca1400bfa8 - vsoce GitHub Copilot 安裝

1、官網下載vs安裝包，打開安裝，看是否有自動添加環境變量如果沒有在安裝完後自己設置，環境變量一般是bin文件的絕對路徑並且，千萬記住路徑中！！不能有中文和空格！！（一般默認安裝時文件命名會自帶空格，刪除它或者用下劃線代替） 2、並在網上找到mingw文件（一定要帶有bin的）下載後隨便安裝在沒有中文和空格路徑的地方。添加環境變量。 3、測試，打開cmd輸入gcc -

環境變量 , c++ , 人工智能 , 深度學習 , Json

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mob64ca12d52440 - AIgc那個網站

AIgc是一個以人工智能生成內容為主題的網站，旨在為用户提供生成文本、圖像和其他多媒體內容的工具。隨着人工智能技術的不斷髮展，AIgc正在吸引越來越多的人關注和使用。 背景定位 在2000年代初期，生成內容的技術主要依賴於基於規則的系統，而到了2010年代，深度學習的興起顯著提升了自然語言處理（NLP）和計算機視覺領域的能力。特別是2015年後，以GAN（生成對抗網絡）和Tran

aigc , 深度學習 , memory , 代碼示例

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ziwupython 頭像

子午 - 【農作物穀物識別系統】Python+TensorFlow+Django+人工智能+深度學習+卷積神經網絡算法

一、介紹 農作物穀物識別系統，基於TensorFlow搭建卷積神經網絡算法，通過對11種常見的穀物圖片數據集（'大米', '小米', '燕麥', '玉米渣', '紅豆', '綠豆', '花生仁', '蕎麥', '黃豆', '黑米', '黑豆'）進行訓練，最後得到一個識別精度較高的模型，然後搭建Web可視化操作平台。 技術棧： 項目前端使用Html、CSS、BootStrap搭建界面。 後端基

圖像識別 , 深度學習

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gujiachun 頭像

老顧聊技術 - A2A vs MCP：AI架構的協議革命

在AI技術快速發展的今天，兩個關鍵協議正在重塑我們構建智能系統的方式：Google的Agent-to-Agent協議(A2A)和Model Context Protocol(MCP)。這兩個協議代表了AI架構發展的不同維度，但它們共同指向一個未來：我們正從確定性編程轉向自主協作系統。 協議的本質區別：工具vs代理 MCP（Model Context Protocol）

軟件開發 , API , 人工智能 , 深度學習 , 智能系統

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chaoshenjinghyperai 頭像

超神經HyperAI - 入選ICML 2025，Meta/劍橋/MIT提出全原子擴散Transformer框架，首次實現週期性與非週期性原子系統統一生成

在當今科學研究與工業應用的前沿領域，原子系統三維結構的生成建模正展現出顛覆性潛力，有望徹底重塑新型分子和材料的逆向設計版圖。從精準的結構預測到靈活的條件生成，當前最先進的擴散模型及流匹配模型已在生物分子解析、新材料研發及基於結構的藥物設計等關鍵任務中嶄露頭角，成為科研人員突破技術瓶頸的核心工具。 然而，在這一蓬勃發展的領域背後，一個關鍵難題始終制約着技術躍遷——現有模型缺乏跨系統的通用性。 儘管所

機器學習 , 資訊 , tensorflow , 人工智能 , 深度學習

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編程藝術大師 - t5模型需要下載哪些權重文件

關聯模型三類 1.一對於 hasOne 2.一對多 hasMany 3.屬於 belongsTo 4.對對多 belongsToMany 三種關聯的時候。 1.按從屬結構，分兩種，父子結構。同級結構。 2.記住這兩個結構。會可以很方便的記憶，三個函數的參數。 父hasOne(子子父)

t5模型需要下載哪些權重文件 , 類名 , 外鍵 , 人工智能 , 深度學習 , 主鍵

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編程夢想編織者 - faster whisper引擎下載

前言 在Flutter連續大版本的迭代下，發現2年前的項目bladeofgod/tank_combat (github.com)已經沒法跑了，為此進行了適配和代碼的重構。 相較於老項目，重構後的項目在代碼、設計以及註釋上更為規範、合理及詳盡，藉此，希望初學者能有所收穫。此外，由於是學習類demo，所以未經過審慎思考，如有設計不合理或不嚴謹的地

swift , Android , 人工智能 , flutter , 深度學習 , faster whisper引擎下載 , 前端

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wx6906fb3f9b17a - 智能機器人(AGV/AMR/機器狗)自主乘梯控制系統方案。系統採用獨立傳感器網絡實時監測電梯運行狀態，通過無源節點安全控制電梯，支持MQTT/Modbus/TCP/MQTT/HTTP等多種協議交互

機器人（狗）AGV\AMR乘梯控制系統方案設計書 本方案設計了一套完整的智能機器人（AGV/AMR/機器狗）自主乘梯控制系統。系統通過獨立傳感器網絡實時監測電梯運行狀態（樓層/門狀態/轎廂環境），採用無源節點安全控制電梯運行，支持MQTT/Modbus等多種協議與機器人交互。核心功能包括：精準樓層定位、安全門狀態檢測、活物識別、網絡化遠程控制等，實

梯控 , 機器人 , AMR , 機器狗 , 人工智能 , 深度學習 , AGV

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瀾極美顏SDK - 探索第三方美顏SDK：美顏插件api的技術原理與實現

在視頻社交、直播帶貨等場景中，用户輕點屏幕即可實現膚色優化、瑕疵淡化等效果，這一便捷體驗的背後，是第三方美顏SDK通過標準化API接口構建的技術橋樑。美顏插件API作為連接社交平台與底層美顏算法的核心載體，不僅簡化了功能集成流程，更通過精準的技術設計，讓複雜的計算機視覺技術轉化為“開箱即用”的產品能力。本文將深入拆解美顏插件API的技術架構、核心原理與實現路徑，揭開其高效

API , 應用程序 , 人工智能 , 開發人員 , 深度學習

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