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高光視點 - 市面上主流六大結構光工業級三維掃描儀品牌對比

目前，工業應用結構光三維掃描儀，主流品牌主要有六個：蔡司、海克斯康、形創、先臨三維（先臨天遠）、思看、中觀（被海克斯康收購），現在我們就從行業地位、技術類型、產品線豐富程度、後端應用軟件、發展趨勢等方面對這幾大品牌進行對比分析，幫助您進行更好地瞭解這幾大品牌的區別，來進行更好的選購。 蔡司 行業地位：全球老牌計量品牌 技術類型：手持式激光和固定式藍光兩種主流技術

三維掃描儀 , 物聯網 , 發展趨勢 , 應用軟件

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jordana - 深度學習 矩陣逐元素相乘

矩陣運算、求導、激活函數、梯度下降算法、反向傳播算法等 1、矩陣運算 如果矩陣${{\mathop{\rm A}\nolimits} = {\left( {{a_{ij}}} \right)_{m \times n}}}$，其轉置矩陣${{\mathop{\rm B}\nolimits} = {\left( {{b_{ji}}} \right)_{n \times m

梯度下降算法 , 反向傳播算法 , 人工智能 , 深度學習 , 深度學習 矩陣逐元素相乘 , 迭代

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u_15316473 頭像

阿里雲大數據AI技術 - 【跨國數倉遷移最佳實踐 12】阿里雲 MaxCompute 實現 BigQuery 10 萬條 SQL 智能轉寫遷移

作者：曹霖 本系列文章將圍繞東南亞頭部科技集團的真實遷移歷程展開，逐步拆解BigQuery遷移至MaxCompute過程中的關鍵挑戰與技術創新。本篇為第十二篇，基於阿里雲MaxCompute實現BigQuery10萬條SQL智能轉寫遷移。 注：客户為東南亞頭部科技集團，文中用GoTerra表示。 一、項目背景 在全球化和數字化加速

MaxCompute , 大數據 , 數據倉庫 , 數據遷移 , 阿里雲 , SQL

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u_17372332 頭像

mb67ff5f258c5ba - 全面解析網絡抓包工具使用：Wireshark和TCPDUMP教程

簡介 網絡是移動應用生命線，網絡層面的各種問題會給移動應用帶來許多迷惑的行為和症狀。通過抓取網絡包數據，可以針對性地分析由網絡層面問題引起的各種症狀，包括連接中斷、TLS 握手失敗、DNS 解析失敗等錯誤。 抓取網絡包不再像 Charles/Fiddler 那樣可以通過“中間人”代理模式來捕獲報文，TCP 報文的抓取一般是非侵入式的，通過監聽網卡接口數據，直接進

yyds乾貨盤點 , 移動開發 , ios

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u_14902238 頭像

u_14902238 - 【本不該故障系列】從 runC 到 runD：SAE 如何化解安全泄露風險

對於大多數客户而言，使用 Serverless 容器服務時最核心的顧慮始終是安全性與租户隔離能力。確實，並非只要採用了容器技術、實現了資源共享，就天然具備穩定可靠的安全保障。容器本身只是隔離手段之一，其安全邊界高度依賴底層運行時模型。在非阿里雲 SAE 的環境中，客户在使用基於 runC 的「共享資源的產品」「且沒有使用安全容器的」的容器產品時，就曾因共享內核架構的固有侷限而遭遇嚴重故障

多租户 , 文件系統 , 雲計算 , 運維 , 雲原生

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天潤融通科技 - 人工佔比減少70%，天潤融通把家居品牌“安裝客服”做成了新優勢

在家居行業的售後服務中，“安裝”一直是最讓客户頭疼的環節。 根據行業調研數據顯示，超過60% 的售後投訴都與安裝環節相關，其中近一半的問題集中在“説明書難以理解”“配件使用錯誤”“安裝耗時過長”等方面。傳統客服方式下，一個安裝諮詢平均要佔用人工客服 30-60 分鐘，高峯時段甚至讓其他客户排隊等待。 而引入天潤融通的對話式AI產品 ZENAVA 後，這一局面正在被徹底

人工智能 , 深度學習

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u_17389659 頭像

ios技術狂人 - IPA 加密工具的工程化使用指南，從基礎防護到多層混淆的完整實踐流程

在 iOS 研發與安全交付場景中，“IPA 加密工具”是一個不斷被提起，卻經常被誤解的概念。 很多團隊把 IPA 加密理解成“找一個加固工具一鍵跑一下”，但在真實的生產環境裏，這樣的做法往往要麼無法通過測試，要麼無法支持版本回滾，要麼乾脆無法保證安全有效。 真正可靠的 IPA 加密方案，需要同時涵蓋： 二進制符號混淆 資源擾動與路徑重命名 JS/H5 文件保護

yyds乾貨盤點 , 移動開發 , ios

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天翼雲開發者社區 - 智算領航，榮譽+1！

近日，國際數據公司IDC發佈《IDC MarketScape: 中國混合雲AI智算平台2025年廠商評估》報告，從戰略和能力維度對雲服務商進行了綜合評估。報告顯示，中國電信天翼雲在該評估中位列領導者類別，充分彰顯了天翼雲作為雲服務國家隊在混合雲AI智算領域的核心地位。 立足行業發展趨勢與用户需求，天翼混合雲基於公有云同源技術棧，構建一體化全棧方式交付雲服務平台能力，可靈活滿足各行業混合雲場景下的

雲計算

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哥布林學者 - 吳恩達深度學習課程二： 改善深層神經網絡 第三週：超參數調整，批量標準化和編程框架（五）框架演示

此分類用於記錄吳恩達深度學習課程的學習筆記。 課程相關信息鏈接如下： 原課程視頻鏈接：[雙語字幕]吳恩達深度學習deeplearning.ai github課程資料，含課件與筆記:吳恩達深度學習教學資料 課程配套練習（中英）與答案：吳恩達深度學習課後習題與答案 本篇為第二課的第三週內容，3.11的內容，也是本週理論部分的最後一篇。 本週為第二課的第三週內容，你會發現這周的題目很長

AI

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天潤融通科技 - 效率被卡死、成本飆升？這家工業製造企業用天潤融通AI找到了出口

在過去兩年裏，我們在和大量工業設備企業交流時，幾乎都會聽到同一句話：售前諮詢越來越“忙不過來了”。 產品型號越來越多、方案越來越定製化、客户比較越來越細，一條諮詢背後可能是十幾個參數、多個工況判斷，但企業的售前體系依舊高度依賴人工。響應慢、判斷不穩、人員壓力大的情況每天都在發生。 正是在這樣的背景下，我們推出了 ZENAVA，一個面向客服和營銷場景的AI生產力平台。

人工智能 , 深度學習

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高效研發之旅 - sward實戰指南(4) - 如何快速分享文檔

知識管理工具的核心使命是讓知識被高效利用和創造價值，而文檔分享功能正是實現這一目標的關鍵。它打破了信息的訪問壁壘，使得知識能跨越團隊、部門進行流動。通過可控的分享既能保障知識安全，又能確保正確的信息在需要時能快速傳遞給正確的人，本文將詳細介紹在使用sward的過程中如何快速地分享你創作的文檔。 1、文檔分享 sward支持富文本文檔分享、markdown分享、上傳的本

軟件研發 , 語雀 , confluence , 開源知識管理工具

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yzy121403725 - gitlab+kubeflow+minio/oss對象存儲搭建MLOps

核心思路 我們將利用： • GitLab：作為代碼倉庫、CI/CD 流水線的編排者和觸發器。它負責監控代碼變更、運行自動化測試、構建鏡像並與 Kubeflow 交互。 • Kubeflow：作為運行在 Kubernetes 上的機器學習專用平台。它負責執行復雜的模型訓練（通過 Pipelines）和模型部署（通過 Serving）任務。 整個 MLOps

gitlab+kubeflow , MLOps , aigc , llama

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幹成 - Java初嘗試：電梯調度迭代開發

前言： 在本學期，我第一次接觸到Java這門面向對象的編程語言，此前我已經持續使用了兩年多的面向過程的C語言編程，並一直認為掌握好C語言這一門就能解決大部分的問題，但隨着這幾次從用Java語言實現的電梯調度程序再到每一次的迭代，我逐漸意識到Java這門編程語言確實有它的獨到之處，並且在一些複雜問題的實現上與C語言相比有更多的優勢。就比如在第一次的題目集中，從簡單的算法實現（如身份證校驗）和正則表達

後端

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高效研發之旅 - kanass實戰指南(5) - 測試團隊如何通過kanass管理跟蹤用例與缺陷

kanass一款開源且免費的項目管理工具，包含項目管理相關的多個模塊，該工具功能易用、頁面簡潔。本篇文章通過測試人員的視角，來介紹如何維護用例與缺陷。 1、編寫用例 1.1 用例模塊中編寫 登錄kanass-進入項目-測試模塊，點擊添加用例。

項目管理工具 , 軟件研發 , 禪道 , jira

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高效研發之旅 - kanass實戰指南(4) - 開發團隊如何通過kanass有效管控開發任務

kanass一款開源且免費的項目管理工具，功能易用且頁面簡潔。該工具包含項目管理相關的多個模塊，本篇文章通過開發人員的視角，來介紹如完成開發任務。 1、創建任務 1.1 添加任務 產品經理錄入需求並完成需求拆分之後，會召開需求會議，對需求進行評審。評審通過後，會根據需求創建任務。或者在開發過程中，開發負責人也會創建一些與研發有關的其他任務。 事項模塊-添加

軟件研發 , 開源項目管理工具 , 禪道 , jira

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ios技術狂人 - iOS 性能測試的深度實戰方法 構建從底層指標到真實場景回放的多工具測試體系

在移動應用的工程體系中，iOS 性能測試（iOS Performance Testing） 一直被視為質量保證最關鍵的環節之一。相比功能測試，性能測試要求更高的技術能力、更真實的場景模擬以及更復雜的數據分析方式。尤其是在 iOS 沙盒、高性能動畫體系、多線程架構和硬件差異的共同作用下，僅依賴單一工具往往無法覆蓋所有性能問題。 本文將從工程團隊的真實實踐出發，圍繞 Xcode Inst

yyds乾貨盤點 , 移動開發 , ios

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FunTester - 軟測的天花板在哪裏

軟件測試行業從瀑布模型時代一路演進到 DevOps 時代，角色形象和能力邊界也經歷了持續重塑。許多人都會問：軟件測試的天花板究竟在哪裏？今天，我們嘗試從行業趨勢、能力結構、角色進化和未來方向四個維度，給出一個更系統、也更現實的答案。 第一章：行業演進背後的能力重構 在軟件工程的發展歷程中，測試從來不是一個靜態的崗位。最早的測試工程師幾乎只負責執行用例；進入互聯

軟件測試 , 測試工程師 , 工具鏈

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mob64ca140ee96c - 容器啓停耗時怎麼看 啓停電池怎麼看

為了節省燃油，越來越多的新車搭載了自動啓停功能。搭載了這項功能的汽車，都會隨之搭配一塊獨立的自動啓停蓄電池，這塊電池只單獨為自動啓停系統工作。那麼同是蓄電池，自動啓停電池和普通蓄電池有什麼區別，為何又額外設置一塊電瓶呢？ 首先這裏先解答很多車主的一個疑問，就是自動啓停系統是否會影響發動機壽

正常運行 , 熱啓動 , 雲計算 , 容器啓停耗時怎麼看 , 雲原生 , 發動機冷啓動和熱啓動的區別 , 重新啓動

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u_15444077 - 智算領航，榮譽+1！

近日，國際數據公司IDC發佈《IDC MarketScape: 中國混合雲AI智算平台2025年廠商評估》報告，從戰略和能力維度對雲服務商進行了綜合評估。報告顯示，中國電信天翼雲在該評估中位列領導者類別，充分彰顯了天翼雲作為雲服務國家隊在混合雲AI智算領域的核心地位。 立足行業發展趨勢與用户需求，天翼混合雲基於公有云同源技術棧，構建一體化全棧方式交付雲服務平台能力，

雲計算 , 雲服務 , 混合雲

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mob64ca1401464d - Sigmoid函數參數極大似然matlab 參數的極大似然估計

極大似然估計，通俗理解來説，就是利用已知的樣本結果信息，反推最具有可能（最大概率）導致這些樣本結果出現的模型參數值！ 換句話説，極大似然估計提供了一種給定觀察數據來評估模型參數的方法，即：“模型已定，參數未知”。 可能有小夥伴就要説了，還是有點抽象呀。我們這樣想，一當模型滿足某個分佈，它的參數值我通過極大似然估計法求出來的話。比如正態分佈中公

極大似然估計 , 正態分佈 , 人工智能 , 最大似然估計 , 深度學習

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mob64ca14038b36 - 如何通過chrome下載域名的pem證書

本頁面將詳細演示如何在一台全新的Windows7電腦上架設起Chrome+XX_Net的上網渠道。 本文包含以下部分： 下載和安裝Chrome瀏覽器 獲取和運行XX-Net 設置代理 手動導入證書（備選） 下載和安裝Chrome瀏覽器 下載 Chrome官網下載地址：https://www.goog

機器學習 , 擴展程序 , chrome , 人工智能

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cuiws - H3C模擬器中DHCP中繼配置全攻略

目錄： 一、硬件需求 二、DHCP概念解釋 三、網絡拓撲圖 四、配置過程 五，相關查詢命令 六、總結 一、硬件需求： S5820交換機1台，PC客户端1台，路由器代替服務器1台 內網有專門的dhcp服務器（此處用華三路由器代替）連接到交換機，交換機做dhcp中繼，給下面用户分配ip。 二、DHC

服務器 , ip , DHCP , 集羣

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u_15434217 頭像

文傳商訊 - Aspect 將雲端人力資源體驗與開發者工具拓展至新區域，推出人工智能驅動的預測功能

丹佛--雲端人力資源管理解決方案領先供應商 Aspect 於今日宣佈舉行 2025 年第四季度產品發佈會，內容包含人工智能驅動的通話量預測分析、拓展加拿大、英國及歐洲區域業務，以及新的員工績效管理功能。這次發佈標誌著 Aspect 實現其使命的重要步伐：透過智能化、現代化的工具賦能人力資源，驅動營運效率與員工敬業度。 AI驅動的預測為人力資源規劃帶

大數據 , API , 數據倉庫 , 人力資源管理 , 開發人員

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