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05:25 PM · Oct 25 ,2025
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子午 - 【魚類識別系統】Python+TensorFlow+Django+人工智能+深度學習+卷積神經網絡算法

一、介紹 魚類識別系統，基於TensorFlow搭建Resnet50卷積神經網絡算法，通過對30種常見的魚類圖片數據集（‘墨魚’、‘多寶魚’、‘帶魚’、‘石斑魚’等）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。 後端基於Django處理邏輯請求 基於Ajax實現前後端數據通信 選題背景與意義

圖像識別 , 人工智能 , 深度學習 , Python

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mob649e8169ec5f - ollama 2b 7b

在這篇博文中，我將詳細記錄“ollama 2b 7b”問題的解決過程，通過各個模塊對比、遷移、兼容性、實戰案例、排錯和性能優化等方面的解析，幫助大家更好地理解和應對這一問題。 “ollama 2b 7b”是在處理深度學習模型方面的一個重要議題，尤其是在資源管理和模型優化的過程中，版本的更新與遷移顯得至關重要。 版本對比 在處理“ollama 2b 7b”問題時，我首先進行了版

適配層 , 新版本 , aigc , 深度學習

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u_16489298 頭像

8181大拿 - Zigbee與LoRaWAN物聯網協議深度對比與技術選型指南

在物聯網設備通信領域，Zigbee和LoRaWAN作為兩種主流的低功耗廣域網絡(LPWAN)技術，各自擁有獨特的優勢和應用場景。本文將全面解析這兩種協議的技術特點，並提供實際項目中的選型決策框架。 協議棧架構對比 Zigbee協議棧結構 應用層(APS) ↓ 網絡層(NWK) → 支持Mesh網絡拓撲 ↓ MAC層(802.15.4) ↓ 物理層(2.4GHz/915M

低功耗 , 網絡拓撲 , 協議棧 , 人工智能 , 深度學習

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u_13539 頭像

jowvid - 【深度學習之Transformer】

文章目錄 Week 22: 深度學習補遺：Transformer Encoder構建 摘要 Abstract 1. Positional Encoding 位置編碼 1.1 概要 1.2 代碼實現 1.3 效果簡析 2. LayerNo

人工智能 , transformer , 深度學習 , Css , 代碼實現 , 前端開發 , HTML

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南瓜 - 從人工目檢到 AI 質檢-YOLOv8 驅動的 PCB 缺陷檢測系統【完整源碼】

從人工目檢到 AI 質檢-YOLOv8 驅動的 PCB 缺陷檢測系統【完整源碼】 一、項目背景與研究意義 在電子製造領域，PCB（Printed Circuit Board，印製電路板）缺陷檢測是保障產品質量的核心環節之一。傳統的人工目檢或規則算法存在以下問題： ❌ 效率低：人工檢測難以滿足大規模流水線需求 ❌ 一致性差：不同檢測人員經驗差異明顯 ❌ 規則泛化能力弱：傳統圖像算法難以應對

機器學習 , 人工智能 , 深度學習

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u_17569005 頭像

wx6906fb3f9b17a - 智能掃碼刷卡或臉梯控系統集成RFID、QR與AI，適用於智慧社區和辦公樓，具備高效安全的門禁管理功能

智能QR二維碼刷IC卡人臉AI識別梯控系統設備清單及詳情，整合了關鍵信息並補充了部分功能説明，使其更清晰和完整。 系統模塊 設備名稱

智能梯控 , 梯控 , 智能派梯 , IC卡電梯 , 人工智能 , 深度學習 , 電梯門禁

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超神經HyperAI - 【TVM教程】為 Mobile GPU 自動調優卷積網絡

Apache TVM 是一個深度的深度學習編譯框架，適用於 CPU、GPU 和各種機器學習加速芯片。更多 TVM 中文文檔可訪問 →https://tvm.hyper.ai/ 作者：Lianmin Zheng, Eddie Yan 針對特定設備的自動調優對於獲得最佳性能至關重要。本文介紹如何調優整個卷積網絡。 TVM 中 Mobile GPU 的算子實現是以 template 形式編寫的。該 te

編程 , 機器學習 , 人工智能 , 編譯器 , 深度學習

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deephub - Mosaic：面向超長序列的多GPU注意力分片方案

Transformer的"二次方注意力瓶頸"的問題是老生常談了。這個瓶頸到底卡在哪實際工程裏怎麼繞過去？本文從一個具體問題出發，介紹Mosaic這套多軸注意力分片方案的設計思路。 注意力的內存困境 注意力機制的計算公式： Attention(Q, K, V) = softmax(QKᵀ / √d) × V 問題出在 QKᵀ 這個矩陣上，它的形狀是 (序列長度 × 序列長度) 。 拿150

注意力 , 神經網絡 , 人工智能 , transformer , 深度學習

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mb691327edb400f - 不懂AI的招聘官，正在被時代淘汰

不懂AI的招聘官，正在被時代淘汰 根據Deloitte《HR Reimagined: Agentic AI for HR》研究，60%以上的HR正在通過智能體AI優化全流程，16項核心HR能力與67個具體活動正在被AI重新定義。從招聘到績效管理，從員工體驗到流程優化，AI正從輔助工具升級為HR戰略的核心執行引擎。 然而現實是：傳統招聘仍存在三大痛點——篩選簡歷耗時長、

執行引擎 , 沉浸式 , 人工智能 , 輔助工具 , 深度學習

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小小小趙02 - 智能體來了：拒絕當 AI 搬運工！手把手教你零基礎搭建 Coze 工作流，讓效率翻倍的終極秘籍！

在 AI 圈子裏，如果你只會和機器人“聊天”，那隻能算入門;但如果你學會了搭建 Coze 工作流（Workflow），你就相當於擁有了一支 24 小時待命的“數字特種部隊”。 很多新手一聽“工作流”就頭大，覺得那是程序員才懂的邏輯。其實，它就像樂高積木，只要你會連線，就能做出強大的 AI 插件。今天，我就把這套“保姆級”學習路徑分享給你！ 一、 什麼是工作流？（大白話版） 想象

邏輯判斷 , 搜索 , 生成器 , 人工智能 , 深度學習

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KlipC小助手 - 英偉達Q3超預期財報，能否擊破“AI泡沫論”？

KlipC報道：當地時間11月19日，市場高度期待的英偉達三季度財報如期公佈，公司再度交出遠超預期的成績單。 財報顯示，英偉達三季度營收達到570億美元，同比增長62%；淨利潤319億美元，同比暴增65%；調整後每股收益（EPS）為 1.30美元，全面超出市場預估。同時，給出了超預期的四季度指引，預計營收將達到650億美元，上下浮動2%。 值得注意的是，英偉達最重要的業務板塊數據中心表現

英偉達 , 數據中心 , 人工智能 , 深度學習

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mob64ca140c3859 - 深度學習中如何確定缺陷面積

軟件或程序中存在的各種問題及錯誤 一、軟件缺陷的定義 二、軟件缺陷的判定標準 三、軟件缺陷產生的原因 四、軟件缺陷產生的根源 五、軟件缺陷信息 1、 缺陷的基本內容 2、缺陷的狀態 3、缺陷的嚴重程度 4、缺陷的優先級 一、軟件缺陷的定義

軟件測試 , 優先級 , 管理工具 , 軟件缺陷 , 人工智能 , 深度學習中如何確定缺陷面積 , 深度學習

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短短同學 - 一文吃透HTTP協議:從基礎原理到深度細節

一文吃透 HTTP 協議：從基礎原理到深度細節 HTTP（HyperText Transfer Protocol，超文本傳輸協議）是支撐萬維網運行的核心協議，所有瀏覽器與服務器的交互、App 的接口請求、靜態資源加載，本質都是 HTTP 協議的通信過程。掌握 HTTP 不僅是開發者排查接口問題、優化性能的基礎，更是理解 Web 架構的關鍵。本文從 “基礎定義→核心組成→進階

服務器 , HTTP , 緩存 , 人工智能 , 深度學習

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拓端tecdat - 專題：2025全球遊戲產業趨勢洞察報告 | 附130+份報告PDF、數據、可視化模板彙總下載

原文鏈接：https://tecdat.cn/?p=44307 原文出處：拓端抖音號 @拓端 tecdat 1983年任天堂FC紅白機把遊戲搬進家庭客廳，2016年《Pokémon GO》用AR讓玩家走出家門，2025年AI能自動生成30%的遊戲場景、雲平台支撐全球千萬玩家同步聯機——三十多年裏，遊戲產業從“小眾娛樂”長成了規模1890億美元的數字娛樂支柱。這背後不只是設備的升級，更是玩家需求從

數據挖掘 , 算法 , 人工智能 , 深度學習

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容智信息 - 錨定GCAO核心原則，讓企業智能體建設精準落地、高效產出

不少B端企業在智能體建設中陷入困局：投入了技術資源，落地的智能體卻要麼偏離業務核心目標，要麼決策脱離實際場景，最終淪為“演示工具”而非“生產力引擎”。問題的核心，在於缺乏一套系統、可落地的構建原則——而容智信息提出的GCAO框架，為破解這一困局提供了一套專業方法論，讓智能體建設從“盲目試錯”轉向“價值導向”。 智能體建設的首要誤區，是將“自動化”等同於“價值化”，導致工具落

資訊 , 機器人 , 自然語言處理 , 人工智能 , 深度學習

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超神經HyperAI - 【TVM 教程】用 TEDD 進行可視化

Apache TVM 是一個端到端的深度學習編譯框架，適用於 CPU、GPU 和各種機器學習加速芯片。更多 TVM 中文文檔可訪問 → https://tvm.hyper.ai/ 作者：Yongfeng Gu 本文介紹使用 TEDD（Tensor Expression Debug Display）對張量表達式進行可視化。 張量表達式使用原語進行調度，單個原語容易理解，但組合在一起時，就會變得複雜。

編程 , 機器學習 , 人工智能 , 編譯器 , 深度學習

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冰淇淋紅茶Q - 十月第一篇【AI落地應用實戰】基於 Amazon Bedrock、Agents、Rekognition 構建家庭智慧安防方案

一、引言 近年來，人工智能（AI）技術的飛速發展為智能家居和安全防護領域帶來了前所未有的機遇。隨着人們對居住環境安全性和智能化水平需求的不斷提升，如何利用AI的強大能力，豐富家居攝像頭、智能門鎖、智能安防監控等產品的核心功能，並顯著提升其智能化和自動化水平，已成為業界關注的焦點和創新的前沿。 基於這一背景，本方案主要由兩大場景構成：家庭環境智能監控和人臉檢測及校驗。

數據 , 智能家居 , amazon , 人工智能 , 深度學習

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HyperAI超神經 - 重塑無序蛋白集合預測能力，英偉達/MIT/牛津大學/哥本哈根大學/Peptone等發佈生成式模型及新評測基準

在結構生物學的發展歷史中，「結構決定功能」一度被視為近乎不可動搖的基本法則。無論是胰島素的經典螺旋構象，還是血紅蛋白的四聚體架構，都強化了一個共識：蛋白質要發揮生物學作用，必須擁有穩定的三維結構。 然而，內在無序蛋白（IDPs）及其內在無序區域（IDRs）的發現， 正不斷重塑這一傳統認知。它們在生理條件下並不形成固定結構，卻深度參與信號轉導、基因轉錄調控等核心過程，並與癌症、神經退行

生成模型 , 生物醫學 , AI , 人工智能 , 深度學習 , 蛋白質

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老艾的AI世界 - AI證件照製作神器！任意尺寸和類型，兩秒出圖（附下載鏈接）

在日常生活與工作中，證件照的需求無處不在，無論是製作求職簡歷、畢業證還是參加考試，常常需要不同尺寸、不同底色的證件照。但是，拍攝一張符合規範的證件照往往需要前往照相館，專業攝影費用高，不僅耗時耗力，還可能需要長時間排隊等候，如果下次要用到其他類型證件照，還得再跑一趟 IDLyst是一款基於AI技術的專業證件照製作工具，支持批量生成不同尺寸的各類標準證件照，包括排版照

證件照製作軟件 , 證件照製作 , yyds乾貨盤點 , AI證件照製作 , AI , 人工智能 , 深度學習

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wx694bc8b9eaf99 - 從“幻覺”到“執行”：深度覆盤 Coze 插件生態如何重塑 Agent 的業務邊界

引言 在 AIGC 的上半場，業界沉浸在大語言模型（LLM）“吟詩作賦”的驚豔中;但步入下半場，企業級應用的核心考量已轉向Agent 的“辦事能力”。作為架構師，我們必須意識到：如果説 Prompt 是靈魂的指令，那麼插件（Plugin）就是 Agent 觸達物理世界的末梢神經。 一、 生產力範式轉移：從“信息諮詢”到“邏輯交付” 原生 LLM 無論參數多大，本質上仍

code , API , 人工智能 , 深度學習 , 架構師

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mb691327edb400f - AI 招聘系統重塑招聘行業

AI 招聘系統重塑招聘行業 招聘領域的靜默革命：AI重構人才選拔的底層邏輯 招聘失誤帶來的成本損耗，遠比企業想象中更為沉重。一次不當的僱傭決策，可能讓企業承擔該職位年薪30%-50%的直接成本，還會引發團隊士氣低落、培訓資源閒置等連鎖問題。在傳統面試模式裏，HR僅憑主觀判斷和有限的簡歷信息做決策，極易讓優質人才與企業失之交臂。而AI技術的深度應用，正從評估精度、體驗優

交互設計 , 上傳 , ATS , 人工智能 , 深度學習

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子午 - 【車型識別系統】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度學習+卷積網絡+resnet50算法

一、介紹 車型識別系統，基於TensorFlow搭建卷積神經網絡算法，通過對6種常見的車型車輛圖片數據集（'SUV', '吉普車', '家用轎車', '巴士', '貨車', '麪包車'）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。 前端: Vue3、Element Plus 後端：Django 算法：TensorFlow、卷積神經網絡算法 具體功能： 系統分為管理員

圖像識別 , 人工智能 , 深度學習

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沉着的牙膏 - 低代碼配置、可落地、業務賦能：數據分類分級系統引領政務數據治理新實踐

一、概要 提示：政務數據分類分級不僅是政策要求，更是數字政府建設的基礎工程，直接關係到數據安全與服務效能。在數字化轉型加速的背景下，政務數據呈現“多源異構、跨域流轉”特徵，數據孤島與安全風險並存。為破解“數據不通、安全不保、合規不足”的困局，知源-AI數據分類分級系統，以“低代碼配置、可落地、業務賦能”為核心特性，助力政府實現數據資產的精準識別、智能分級與合規復用。知源-AI數據分類分級系統

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拓端tecdat - 專題：2025年遊戲市場洞察報告：市場規模、用户行為、投資趨勢|附320+份報告PDF、數據、可視化模板彙總下載

原文鏈接：https://tecdat.cn/?p=44531 原文出處：拓端抖音號@拓端tecdat 引言 當遊戲行業告別“躺贏式增長”，項目延期、成本高企的挑戰與雲遊戲、生成式AI的機遇碰撞時，從業者該如何錨定方向？玩家圈層從Z世代向銀髮羣體延伸，又該如何適配全人羣需求？投資者面對紛繁賽道，怎樣捕捉真正的增長紅利？ 遊戲早已不是“小眾娛樂”，而是覆蓋30億+玩家、融合技術與文化的

機器學習 , 數據挖掘 , 算法 , 人工智能 , 深度學習

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