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老IT人 - 在 DGX Spark 上使用 Ollama 打開 WebUI

Open WebUI 是一個可擴展的、自託管的 AI 界面，完全離線運行。本期我們將展示如何在 DGX Spark 設備上部署集成 Ollama 服務器的 Open WebUI，然後通過本地瀏覽器訪問 Web 界面，同時模型在 DGX Spark 上運行。 1. 配置 Docker 權限 從 NVIDIA Sync 打開終端應用程序，啓動交互式 SSH 會話並測試 Docker 訪問權限，在終端

教程 , 知識 , 人工智能

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華明視訊科技 - 什麼是鐵路車號識別裝置？

在現代化鐵路貨運管理中，效率與準確性是衡量運營水平的關鍵尺度。傳統依賴人工抄錄車號的方式，不僅效率低下、成本高昂，更因人為因素導致數據不準，已成為制約礦區、編組站、貨運站等場景智能化升級的瓶頸。鐵路車號識別裝置，正是為解決這一核心痛點而生的智能化解決方案。 什麼是鐵路車號識別裝置？ 鐵路車號識別裝置是一套基於前沿人工智能深度學習技術的自動化識別系統。它通過高清圖像捕捉與智能分析，對貨運

機器學習 , 圖像識別 , 算法 , 人工智能 , 深度學習

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MIAOYUN - MIAOYUN | 每週AI新鮮事兒（10.31-11.07）

本週AI領域動態密集，美團、360、銀河通用、字節、騰訊、Kimi與科大訊飛等分別發佈多模態、圖文、導航及視頻推理模型；工具層面，寒武紀、百度、崑崙萬維、騰訊均推出新平台或功能。技術方面，在長序列處理、多智能體協同及代碼執行效率上取得突破。市場方面，OpenAI與AWS達成鉅額合作，小鵬發佈人形機器人「IRON」。整體呈現高效化、多模態與實用化趨勢，一起來回顧本週發生的AI新鮮事兒吧！ AI 大模

資訊 , 機器人 , 自然語言處理 , 人工智能 , 深度學習

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一點人工一點智能 - 《控制與建模的經典與現代優化技術》

書籍：Classical and Modern Optimization Techniques Applied to Control and Modeling 作者：Radu-Emil Precup，Raul-Cristian Roman，Elena-Lorena Hedrea等 出版：CRC Press 編輯：陳萍萍的公主@一點人工一點智能 下載：書籍下載-《控制

機器學習 , 控制器 , 人工智能 , 優化

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求知上進 - 使用 Python 打造細胞結構探索遊戲：細胞探秘

技術準備 在開始編碼之前，我們需要準備開發環境和相關工具。以下是開發 細胞探秘 所需的技術棧和資源。 1. 技術棧 編程語言：Python 3.x（推薦 3.8 或更高版本）。 核心庫： random：生成隨機事件，如細胞突變或任務生成。 time：控制遊戲節奏和實驗時間。 json：保存和加載遊戲狀態。

遊戲開發 , 初始化 , Nu , Json

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容智信息 - AI賦能職場：個體即團隊，效能倍增新範式

近期多項行業實踐顯示，AI工具已深度滲透職場場景：銀行合同審查AI系統可自動識別合規風險點並標註，智能協作平台3分鐘即可完成原需3小時的信貸初審文書，行政領域的AI應用亦實現日程聯動、會議室預訂及考勤統計的自動化。這一趨勢引發部分職場人士對“崗位替代”的擔憂，但本質上，AI並非職場競爭者，而是推動效率升級與價值重構的核心助力。如同20年前Excel工具作為辦公神器，當前AI工具的核心價值在

資訊 , 機器人 , 自然語言處理 , 知識 , 人工智能

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短短同學 - “哈希”機制是什麼?

一文讀懂哈希機制：從原理到實戰的全面解析 在編程與數據處理中，“哈希（Hash）” 是一個高頻出現卻易被混淆的概念 —— 它既是快速查找數據的 “加速器”，也是分佈式系統中數據分片的 “導航儀”，甚至在密碼存儲、數據校驗等場景中扮演關鍵角色。那麼，哈希機制究竟是什麼？它如何通過簡單邏輯實現高效功能？本文將從基礎原理到實際應用，徹底拆解哈希機制的核心邏輯。 一、哈希機制

code , 數組 , 人工智能 , 鏈表 , 深度學習

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疆鴻智能研發中心 - 智能焊接新突破：CC-Link IE轉EtherNet/IP網關如何重塑航空航天製造

智能焊接新突破：CC-Link IE轉EtherNet/IP網關如何重塑航空航天製造 在航空航天製造領域，攪拌摩擦焊接技術正成為鋁合金結構件焊接的首選工藝。然而，當三菱PLC控制的焊接機器人與採用EtherNet/IP協議的視覺系統相遇時，協議不兼容成為制約生產效率的關鍵瓶頸。 某航空航天部件製造商就曾面臨這樣的困境：他們的攪拌摩擦焊接

ETHERNET , CC LINK IE , ip , 協議轉換 , 人工智能 , 深度學習 , 網關 , 工業自動化

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沉着的牙膏 - 醫療行業數據安全管理方案 ——低誤差 · 場景化 · AI驅動 · 高效合規的醫療數據安全建設新路徑

概要：醫療行業的數據安全管理，已成為數字化醫療高質量發展的關鍵基石。隨着醫療信息化、智能化進程的加快，從電子病歷、互聯網診療到醫保數據共享，數據已成為醫療機構最核心的生產要素。如何在保證數據可用的同時，確保安全、合規與高效，是當前醫療行業共同面臨的挑戰。本方案以“低誤差識別、場景化落地、AI驅動智能決策、高效合規治理”為核心特徵，構建了一套覆蓋醫療數據全生命週期的安全管理體系。通過非侵入式採集、智

API , 深度學習

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mb691327edb400f - AI人工智能

在數字化轉型加速與人才競爭白熱化的當下，企業招聘正陷入前所未有的多重困局。一方面，經濟下行壓力下企業招聘預算普遍收緊，但業務擴張、人才迭代帶來的崗位需求卻愈發迫切，人才市場中核心崗位的薪酬成本持續攀升，HR團隊卻往往面臨人手不足、技術工具匱乏的資源困境；另一方面，海量簡歷如同“信息海洋”，HR僅依靠人工逐一審閲不僅耗時耗力，還易因主觀判斷出現疏漏，即便經過多輪面試，仍常出現候選人

數據 , 人工智能 , 深度學習 , 迭代

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全棧技術開發者 - 如何理解「128倍更少數據，卻能獲得更強智能體行為」？如何直觀地理解「少即是多（Less is More）」在智能體訓練中意義？

在人工智能尤其是智能體訓練領域，數據量的需求長期被認為是提升模型行為表現的核心驅動力。傳統強化學習方法和深度學習策略普遍依賴大量訓練數據，以期覆蓋智能體在複雜環境中可能遇到的各種狀態和動作組合。這種大規模數據驅動的訓練模式在某種程度上保證了智能體策略的穩健性和泛化能力，但同時也帶來了顯著的資源消耗、計算壓力以及訓練效率低下的問題。尤其在高維環境和複雜任務下，數據量呈指數級增長，訓

yyds乾貨盤點 , 數據 , 模塊化 , 人工智能 , 深度學習 , 子任務 , 大模型

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天潤融通科技 - AI替代人工：車企如何用天潤融通ZENAVA重塑試駕邀約流程

在競爭白熱化的汽車市場裏，試駕已經成了成交的入口。數據顯示，超過70%的客户在完成試駕後才會做出購車決定。換句話説，錯過試駕，就等於錯過大部分成交機會。 然而現實卻殘酷：一線銷售每天要撥打成百上千通電話，往往是上百次撥號，換不來幾次有效邀約。人力消耗巨大，結果卻參差不齊。更雪上加霜的是，客户對“騷擾電話”的反感與日俱增，傳統邀約方式正在快速失靈，寶貴的銷售線索不斷流失。

人工智能 , 深度學習

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fangpin - 從0到1：揭秘LLM預訓練前的海量數據清洗全流程

讀完這篇文章，你將用監督微調（SFT）把一個 1.5B 規模的數學模型在 GSM8K 上的零樣本推理正確率從 1.56% → 62.9%，同時把輸出格式遵循率從 18.9% → 100%。我們將完整走通數據集下載、Prompt 架構、訓練配置和評估方法，所有代碼均來自本倉庫 alignment 文件夾，保證可復現與透明。 本文將深入剖析 llm-from-scratch

lua , 人工智能 , 深度學習 , Json , Python

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超神經HyperAI - 效率至高提升20倍！加州大學開發OmniCast，解決自迴歸天氣預報模型誤差累計問題

次季節至季節（Subseasonal-to-seasonal, S2S）尺度天氣預報介於短期天氣預報與長期氣候預測之間，聚焦未來 2 周至 6 周的天氣演變，精準填補了中遠期氣象預測空白，為農業規劃、災害防禦等提供關鍵依據。但 S2S 天氣預測既難依託快速衰減的大氣初始信息（中短期預報條件），又難捕捉尚未充分顯現的慢變邊界信號（氣候預測條件），在混沌的大氣系統與複雜的海陸氣相互作用下，預報難度顯著

機器學習 , 資訊 , openai , 人工智能 , 深度學習

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wx6906fb3f9b17a - 全協議讀卡模塊廣泛應用於門禁、梯控、消費系統，支持1K起訂的OEM定製及二次開發，可集成掌靜脈/人臉等多模態識別技術，是智能安防系統的理想解決方案

DAIC-MJ-QRW全協議讀卡模塊技術摘要：該模塊採用47×27×5mm緊湊設計，支持DC5V/3.3V/12V寬電壓輸入，功耗100mA。支持13.56MHz/125KHz雙頻段，兼容ISO14443A/B/C等20餘種協議，可讀取二代證(3cm)、Mifare(5cm)及15693標準卡(8cm)。提供Wiegand/UART/USB多接口，支持TCP/IP/MQTT等網絡

門禁讀卡器 , ID卡讀卡器 , CPU卡讀卡器 , 人工智能 , 深度學習 , 梯控讀卡器

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未聞花名AI - 構建AI智能體：十二、給詞語繪製地圖：Embedding如何構建機器的認知空間

我們理解“蘋果”這個詞，能聯想到一種水果、一個公司、或者牛頓的故事。但對計算機而言，“蘋果”最初只是一個冰冷的符號或一串二進制代碼。傳統的“One-Hot”編碼方式（如“蘋果”是[1,0,0,...]，“香蕉”是是[0,1,0,...]）無法表達任何語義，所有詞之間的關係都是相等且無關的。 如何讓機器真正“理解”含義？這就需要一種新的表示方法——Embedding。它就像一

中心詞 , NLP , 加載 , 人工智能 , 詞向量

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美狐美顏SDK開放平台 - 從0到1構建抖動特效功能：直播美顏SDK開發全指南（含架構＋實戰）

在短視頻與直播業務高速發展的今天，“抖動特效”已經從一個“錦上添花”的視覺效果，變成提高直播互動、增強內容節奏的重要能力。無論是直播帶貨的“爆點動效提醒”，還是短視頻的節奏卡點展示，抖動特效背後都離不開美顏SDK、實時渲染、圖像處理算法的協作。 對於正在研發直播應用的團隊來説，從0到1打造一個“可複用、性能穩定、兼容性高”的抖動特效模塊，看似簡單，其實涉及圖像幀處理、濾鏡渲

視頻美顏sdk , 美顏api , 人工智能 , 直播美顏sdk , 計算機視覺 , 第三方美顏SDK , 在51CTO的第一篇博文 , 美顏SDK