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u_16213572 頭像

技術領航探索者 - 一步一步理解大模型：多頭注意力機制的作用

文章目錄 前言 一、現如今的”Transformer“ 二、Attention Serious 2.1 Multi-Head Attention (MHA) 2.2 Multi-Query Attention (MQA) 2.3 Grouped Query Attention (GQ

強化學習 , 架構 , 人工智能 , 深度學習 , 大模型 , 前端開發 , Javascript

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u_16566216 頭像

美狐美顏SDK小金 - 直播美顏sdk開發實戰：高性能人臉美型功能的架構設計與優化方法

在直播行業愈發內卷的2025年，“美顏”已經不再是附加項，而是直播產品的基礎設施。無論是直播帶貨、娛樂直播還是短視頻平台，一個穩定、清晰、自然、不穿幫的美顏sdk，幾乎決定了用户對平台的第一印象。 這篇文章，我想結合我們在實際項目中的開發經驗，從架構設計、性能優化、算法模型、代碼實現思路等方面，聊聊一個“高性能人臉美型sdk”到底應該怎麼做，才能在直播場景中真正跑得動、跑得

視頻美顏sdk , 美顏api , 人工智能 , 直播美顏sdk , 深度學習 , 第三方美顏SDK , 在51CTO的第一篇博文 , 美顏SDK

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DigitalOcean - DigitalOcean AI 智能體評估功能全新升級：更快速，更深入

評估 AI 智能體並非易事，尤其當現有工具無法契合你的思維和工作方式時。為此，我們很高興宣佈，DigitalOcean Gradient™ AI 平台中的智能體評估功能現已全面升級。新版本將幫助你更快速、更輕鬆地評估 AI 智能體、理解結果並定位問題。 智能體評估功能有哪些更新？ 原有的評估功能雖然強大，但存在一些影響開發者使用體驗的痛點。本次升級正是為了徹底解決這些問題： 按目標歸類的評估指

機器學習 , 資訊 , 人工智能 , 深度學習

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u_17241003 頭像

瀾極美顏SDK - 瀾極美顏sdk，創新支持一鍵智能美顏+濾鏡+美型參數組合

直播開啓前反覆調試磨皮強度，切換濾鏡後又要重新調整臉型參數，新手主播因操作複雜錯失開播黃金期——這曾是泛娛樂平台主播與運營者共同的困擾。某直播平台數據顯示，超過60%的新主播需要花費15分鐘以上調試美顏效果，其中30%的人會因參數搭配混亂直接放棄使用進階功能。如今，瀾極美顏SDK的出現正在改變這一現狀，其創新推出的“一鍵智能美顏+濾鏡+美型參數組合”功能，將原本需要多步操

濾鏡 , 數據 , 人工智能 , 用户需求 , 深度學習

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chaoshenjinghyperai 頭像

超神經HyperAI - 幾乎覆蓋元素週期表！Meta 發佈開源 OMat24 數據集，含 1.1 億 DFT 計算結果

隨着全球對可再生能源需求的日益增長，儲能技術作為一種能夠將能量儲存起來並在需要時釋放的解決方案，正受到越來越多的關注。但許多再生能源存儲技術初期投資成本高，運維困難，目前仍處於研發或示範階段。 針對於此，彼時還未更名的 Facebook 人工智能研究實驗室 (FAIR) 聯合卡耐基梅隆大學，於 2020 年發起了 Open Catalyst Project 項目，其目標是利用 AI 探尋用於可再生

機器學習 , 數據集 , 人工智能 , meta , 深度學習

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u_17562481 頭像

思考的袋鼠 - 從規則到智能：企業數據分類分級的先進實踐與自動化轉型

一、概要 （提示：在數據激增與合規壓力下，企業亟需一種既高效又可靠的數據管理方式。） 隨着數字化轉型的加速，企業數據正以前所未有的速度增長。據國際數據公司（IDC）預測，到 2025 年全球數據總量將超過 175ZB。數據量龐大帶來的直接挑戰是管理複雜度急劇增加，尤其是敏感數據散佈於企業內部多系統、多終端和雲環境中，泄露與濫用風險不斷攀升。與此同時，我國《網絡安全法》

數據管理 , 數據 , 人工智能 , 深度學習 , 結構化

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u_17580222 頭像

mb691327edb400f - AI賦能招聘：重塑HR工作新生態

AI賦能招聘：重塑HR工作新生態 在生成式AI重構商業邏輯的今天，4.4萬億美元的潛在價值正等待挖掘，但多數企業仍停留在AI應用的“試點困境”，中小企業尤為突出——“不會用、不敢用”的顧慮，讓組織間的“AI優勢鴻溝”持續擴大。對於人力資源管理而言，這場變革既是挑戰更是機遇：HR若能借AI之力突破傳統工作瓶頸，便能從繁瑣事務中抽身，迴歸戰略賦能的核心角色；反之，則可能成為組織

數據管理 , 數據 , ATS , 人工智能 , 深度學習

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u_17512334 頭像

疆鴻智能研發中心 - 水泥廠生產線改造記：當Modbus TCP遇上PROFIBUS

1 項目背景 去年夏天，我被派往晉北一家水泥廠，負責生產線控制系統的升級改造。廠裏的情況很典型：中控室去年新上的監控平台只支持Modbus TCP，而生產線上的關鍵設備——包括三台德國進口的立磨機、兩套窯尾預熱器控制系統和一套熟料冷卻系統——都採用老式PROFIBUS-DP通信。每次生產參數調整，都需要工人現場操作，效率低下且存在安全隱患。 更棘手的是，生產

profibus , 協議轉換網關 , 人工智能 , 深度學習 , MODBUS TCP , 工業自動化 , Modbus

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u_15675268 頭像

1艾一刀 - 全新鴻蒙二合一平板電腦！華為MatePad Edge 11月25日正式發佈

2025年11月25日，華為正式推出首款鴻蒙二合一平板電腦——MatePad Edge，憑藉形態創新、性能越級、生態交互融合與數據互通四大核心優勢，突破平板與電腦邊界，以融合形態打開用户辦公、生活的創新體驗，開啓移動設備融合新紀元。 鴻蒙二合一，真融合的二合一 二合一產品是電腦與平板行業發展歷程上的重要嘗試。鴻蒙二合一平板電腦並非簡單的平板與筆記本疊加，而是通

平板電腦 , 數據 , 人工智能 , 深度學習 , 液冷

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u_17512334 頭像

疆鴻智能研發中心 - 水泥廠“寶藏網關”：讓ETHERCAT和MODBUS“雙向奔赴”，效率拉滿！

水泥廠“寶藏網關”：讓ETHERCAT和MODBUS“雙向奔赴”，效率拉滿！ 在水泥生產的核心環節——原料處理過程中，破碎機、球磨機、立磨等關鍵設備的高效穩定運行直接關係到整條生產線的產能與品質。隨着工業自動化技術的飛速發展，如何實現不同協議設備間的無縫通信，成為企業提升智能化水平的重要挑戰。而ETHERCAT轉MODBUS協議轉換網關的出現，為這一問題提供了完美的解決方案

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

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mob64ca1411e411 - 批量處理 IOPaint 代碼

有些時候，我們不僅要對一張圖片進行處理，可能還會對一批圖片處理，有如下兩種方法： 通過循環來執行處理 調用程序自帶的圖片集合來處理 對於第二種方法，用到的圖片集合函數為 skimage.io.ImageCollection(load_pattern,load_func=None) 這個函

批量處理 IOPaint 代碼 , 批量操作 , 回調函數 , 灰度圖 , 人工智能 , 深度學習 , Python

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沉着的牙膏 - 如何統一管理紛繁複雜的後端API？—— 解析API網關的關鍵作用

如何統一管理紛繁複雜的後端API？—— 解析API網關的關鍵作用 API網關是企業級應用架構中的關鍵組件，它作為所有客户端請求的統一入口，將複雜的後端服務封裝成簡單、統一的接口對外提供。下面我們從實際場景出發，理解它的必要性與核心作用。 假設你正在開發一個電商平台，後端由多個微服務組成，比如用户、商品、訂單、支付、推薦等。如果讓客户端直接對接這些服務，會面臨一系列問題：每個服務可能需要

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deephub - 對抗樣本攻擊詳解：如何讓AI模型產生錯誤判斷

精心構造的輸入樣本能讓機器學習模型產生錯誤判斷，這些樣本與正常數據的差異微小到人眼無法察覺，卻能讓模型以極高置信度輸出錯誤預測。這類特殊構造的輸入在學術界被稱為對抗樣本(adversarial examples)。 模型將右側圖像判定為長臂猿，置信度高達99.3%。 人眼看不出這兩張熊貓圖像有任何區別，而模型對左圖的預測是熊貓，置信度57.7%顯得不太確定。中間那張看起來像噪聲的圖案其實是

神經網絡 , 人工智能 , 深度學習

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全知科技 - 構築教育數據安全防線：從“靜態邊界”到“動態閉環”的防護躍遷

近日，湖南省湘西州某所高校因監控系統在互聯網上未設置任何安全防護措施，導致包含大量師生行為軌跡的敏感視頻數據完全暴露而被網信辦依法開出罰單。雖然這是湘西州首例針對教育機構數據安全的行政處罰，但數據安全監管的觸角早已深入基層教育單位，此次事件再一次為整個教育行業敲響了警鐘。在教育數字化轉型的過程中，數據具有高流動性和強關聯性，如今更是教學與科研活動的核心資產，涵蓋學生隱私信息、教學資源、科

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華明視訊科技 - 火車集裝箱編號識別系統的全方位解決方案

在現代化物流體系中，鐵路運輸以其運能大、成本低、綠色環保的優勢，扮演着不可或缺的角色。然而，傳統依賴人工記錄和識別集裝箱編號的方式，不僅效率低下，還極易出錯，成為提升整體物流鏈效率的瓶頸。針對這一痛點，先進的火車集裝箱編號識別系統應運而生，通過智能化技術為鐵路物流裝上了“智慧之眼”。 系統核心價值：精準、高效、全自動 本解決方案旨在通過部署先進的計算機視覺和深度學習技術，對進出火車站的

數據挖掘 , 圖像識別 , 神經網絡 , 人工智能 , 深度學習

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deephub - BipedalWalker實戰：SAC算法如何讓機器人學會穩定行走

下肢假肢的控制系統設計一直是個老大難問題。傳統控制理論需要建立肢體和環境的精確數學模型，但現實世界可以不一樣，比如説地面摩擦力時刻在變，坡度各不相同，患者隨時可能絆一下。這就需要控制器具備自適應能力，能從失誤中恢復，還得在沒有顯式編程的情況下習得自然的步態模式。 強化學習給出了一條思路：讓假肢自己通過試錯"學會"走路。但是標準RL算法有個毛病，它太貪心了，找到一種能用的移動方式就死守着不放

強化學習 , 機器人 , 人工智能 , 深度學習

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chenzhuodeyagao 頭像

沉着的牙膏 - 數據安全平台：邁向精細化、多模態、全景式治理的理論建構與實踐演進

一、概要 隨着《數據安全法》《網絡數據安全管理條例》等法規的深入實施與國家數據治理體系的持續完善，數據安全監測已從單一的合規檢查工具，演進為支撐組織數字化轉型的核心戰略能力。當前，各類組織在構建監測體系時，普遍面臨覆蓋盲區、業務干擾、告警噪聲大、誤報率高等共性挑戰。在此背景下，融合精細化運營、多模態識別與全景式覆蓋理念的現代數據安全監測平台應運而生，旨在破解傳統監測瓶頸，實現安全能力與業務發

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huamingshixunkeji 頭像

華明視訊科技 - 選擇質量過硬的AI集裝箱號識別系統廠家三大要素

隨着全球貿易與智慧物流的深度融合，集裝箱號碼自動識別已成為衡量港口、碼頭及物流園區智能化水平的關鍵標尺。面對市場上眾多的AI集裝箱號識別系統廠家，如何做出明智選擇？ 01 技術實戰能力：識別率的關鍵在於極端環境 選擇AI集裝箱識別系統的首要考量，是它在真實作業環境中的穩定表現。許多廠家宣傳的99.9%識別率，可能只是在理想實驗室環境下的數據。 在實際運營中，集裝箱常面臨多重挑戰：

機器學習 , 圖像識別 , 神經網絡 , 人工智能 , 深度學習

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AUTO芯球 - 智己汽車11月銷售13,577台，連續三月創品牌歷史新高！

最新數據顯示，智己汽車11月銷量達13,577台，首次實現連續三月破萬，且接連三個月刷新品牌月銷紀錄。這一持續增長勢能的背後，是“恆星超級增程”技術賦能下的雙爆款——新一代智己LS6與上汽旗艦大六座智己LS9，以斷代領先的技術和最具誠意的價格權益，分別成為20萬級與30萬級新能源市場的熱門首選，在今年紅海的高端新能源汽車市場中殺出重圍。 作為今年唯一的800V大電池

英偉達 , 激光雷達 , 人工智能 , 深度學習 , 4D

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u_14682436 頭像

TwcatL - 深度學習的“黑箱”解決之路：可解釋性技術的核心價值與實踐探索

隨着深度學習在醫療、金融、司法等關鍵領域的廣泛應用，“黑箱”問題逐漸成為制約其進一步落地的核心瓶頸。一個模型能夠精準d預測結果，但我們卻無法解釋其決策依據——在癌症診斷中，模型為何判定患者為陽性？在信貸審批中，模型為何拒絕用户的貸款申請？這種不可解釋性不僅降低了用户對模型的信任度，還可能帶來合規風險。本文結合我的研究與實踐經歷，深入探討深度學習可解釋性的核心價值、主流技術方法、應

指尖人生 , 權重 , 模塊化 , 深度學習 , jquery , 前端開發

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百能雲芯 - 三星品牌存儲“雙9”黃金搭檔真爆款┃百能雲芯

　1、三星T9移動固態硬盤高效影像存儲 視頻以豐富的表現力和更高效的觀看方式，成為當下最受歡迎的內容呈現形式，而社交網絡的蓬勃發展也讓每個人都能成為自己的導演。但隨着拍攝的影像素材分辨率不斷增長、數量的不斷增加，如何能高效地存儲和備份這些視頻素材就是個很嚴肅的問題，而大容量、高效能三星T9固態硬盤就是非常理想的選擇。

三星 , 人工智能 , 深度學習 , 百能雲芯

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u_17512334 頭像

疆鴻智能研發中心 - 告別“脆皮”網絡！水電廠疆鴻智能PROFIBUS靠集線器“支稜”起來了

告別“脆皮”網絡！水電廠疆鴻智能PROFIBUS靠集線器“支稜”起來了 一、行業背景與現場環境 我國西南地區某大型水力發電站，裝機容量達850MW，承擔着區域電網調峯調頻的重要任務。電站控制系統採用西門子S7-400系列PLC作為主控制器，構建了基於PROFIBUS-DP的分佈式控制系統。然而，在實際運行中面臨着獨特挑戰：廠區設備分佈跨越多個樓層和廠房，最遠設備距離

PROFIBUS集線器 , 集線器 , profibus , 工業通訊 , 人工智能 , 深度學習 , 工業自動化

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mob649e815f494b - stable diffusion 數組越界

在使用 Stable Diffusion 生成圖像或文本時，開發者可能會遇到數組越界這類問題。數組越界通常指的是試圖訪問數組中不存在的元素，這可能導致程序崩潰或出現不穩定的行為。以下是如何解決 Stable Diffusion 數組越界問題的詳細過程。 背景定位 在機器學習和深度學習的應用中，Stable Diffusion 是一種廣泛使用的生成模型。根據技術文獻： “Stabl

生成模型 , 數組越界 , aigc , 深度學習

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wx6906fb3f9b17a - AGV/AMR/ 機器狗乘梯控制系統通過 **"感知 - 控制 - 通信"** 三層架構，實現了機器人與電梯的無縫協同，可擴展至閘機、各類門控設備，構建完整的智能通行生態

前言：AGV/AMR/機器狗乘梯控制系統方案，該系統通過梯控與電梯門禁集成實現自動化設備無人化乘梯。核心功能包括自主呼梯、樓層切換及多場景門禁擴展，支持RS-485、MQTT等多種通訊協議。方案詳細説明了乘梯流程、特殊場景處理及電梯改造要點，強調需保持電梯無休眠狀態，並確保電氣隔離。系統採用"感知-控制-通信"架構，可擴展至閘機等門控設備，構建智能通行生

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

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