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u_13270164 頭像

數據與後端架構提升之路 - TeleTron項目技術優化原理之上下文並行技術

前言 TeleTron是基於Megatron-LM二開的項目主要對視頻訓練做了大量優化 1.Ulysses Context Parallel （上下文並行）原理 下面的例子主要展示的是 Image Tokens（最複雜的部分）。 TeleTron 中 DiT 模型處理長序列的核心機制：如何通過 SeqAllToA

機器學習 , 訓練平台 , 數據 , MySQL , 表數據 , 數據庫 , 人工智能

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u_15214399 - 【案例共創】開發者空間配合華為AskO3構建造數小程序​​

最新案例動態，請查閲【案例共創】開發者空間配合華為AskO3構建造數小程序。小夥伴們快來領取華為開發者空間進行實操吧！ 本案例由開發者：banjin提供 1 概述 1.1 案例介紹 華為開發者空間是華為云為全球開發者打造的專屬開發空間，匯聚昇騰、鴻蒙、鯤鵬、GaussDB、歐拉等各項根技術的開發資源及工具，致力於讓每一位開發者擁有一台雲主機，基於華為根生態

機器學習 , 雲主機 , 數據庫 , 人工智能 , 開發者

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u_12190 頭像

藍月亮 - 如何實現快遞物流軌跡展示 demo

隨着公司的發展，越來越多的文件和物品都要來回郵寄，整理大量的快遞單又成為我們的一大噩夢。如果您的公司是電商企業，那就更不用説痛苦的程度了。對於這些問題，傳統的excel表格記錄+網頁查詢的方法已經不能滿足業務展開。 電商企業需要發送大量的快遞。這些快遞不出問題還好，一旦一個訂單出現問題客服可能就要逐張找到對應的快遞單號，然後在查詢快遞信息。加大了工

機器學習 , saas , 超級表格 , 人工智能 , 在線表格 , 多人協作 , 如何實現快遞物流軌跡展示 demo

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u_16213721 頭像

mob64ca14196783 - MemTotal 和 SwapTotal 含義

make-to-stock, 為庫存進行的生產，生產的成品或者半成品在系統中建有BOM,開工單生產後記入庫存，銷售是直接減少庫存。這樣的情況對於每一個要生產銷售的物料都必須有自己的BOM, 即使兩個物料之間差別很少。 make-to-order,為訂單進行的生產，首先產生銷售訂單，要銷售的物料會建成Configurable的類型，在銷售訂單創建時選擇此次該料號的

機器學習 , 字段 , 主數據 , sap , 人工智能

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u_15996251 頭像

明日cto - 機器學習——降維算法

降維算法是機器學習中用於減少數據特徵數量的技術，目的是在保留重要信息的同時，簡化數據結構，提高計算效率，降低模型複雜度，並有助於可視化和避免過擬合 一、降維的基本概念 1.降維的定義 降維（Dimensionality Reduction）是從高維數據中提取出低維表示，同時保留儘可能多的信息。 降維分為線性降維和非線性降維。

機器學習 , yyds乾貨盤點 , 數據 , 人工智能 , 降維算法

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u_15641375 頭像

芯動大師 - 基礎的點雲轉換

對於點雲處理而言，最簡單也逃不過的就是點雲轉換了，我們就從點雲轉換開始，來一步步完成點雲加速的學習。點雲基礎轉換是3D點雲處理中的一個重要步驟。它的主要目的是將點雲從一個座標系轉換到另一個座標系中，通常是為了方便後續處理或者顯示。在實際應用中，點雲基礎轉換通常包括平移、旋轉、縮放等操作。這裏對應了pcl::transformPointCloud這種方法 1. CUDA與Th

機器學習 , yyds乾貨盤點 , 數據 , 點雲 , include , 人工智能

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u_15690955 頭像

出手吧Glen - AI免費無限換臉！FaceFusion最新3.5炸了！

作為常年玩AI換臉的老玩家，我對FaceFusion的期待從來沒落空過——從3.4.1的HyperSwap模型解決側臉、遮擋問題，到這次3.5.0直接把“換臉+修圖”打包整合。 親測完只想説：以後做創意視頻再也不用換三四款軟件了！關鍵是，離線懶人包已經備好，解壓點兩下就啓動，小白也能直接拿捏。 最香的3個新功能，直接解決老痛點 之前用換臉

機器學習 , 換臉 , 批量處理 , Source , 離線 , 人工智能

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u_17061379 頭像

AI編程社區 - Qoder CLI 終端裏的智能夥伴

凌晨兩點，你在遠程服務器上調試一個緊急 Bug，開發環境無法連通線上環境，Web IDE 操作卡頓。 此時你只需要一行命令——qodercli，1 秒內一個輕量級 AI 編程助手已在終端就位。 它能讀代碼、寫邏輯、Review 提交、自動拆解任務，甚至主動問你：“這個需求是不是要加權限校驗？”。 這是Qoder CLI——一個完全自研、僅百兆內存、啓動快過泡麪的命令行

機器學習 , 自然語言 , 企業級 , 人工智能 , 開發者

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u_16213610 頭像

mob64ca13feda16 - windows qt uvc xu 擴展協議demo

1.VTK庫在三維可視化顯示方面（醫學圖像、地質、氣象等領域）具有廣泛的應用，調用該庫的傳統方式是通過VS，結合Cmake文件進行編譯。 2.Qt在界面設計、編譯方面具有良好的優勢，如果能使用Qt進行VTK庫的調用，這既利於發揮VTK的優勢進行算法的研究，又利於發揮Qt的優勢進行工程的進展。 3.然而，目前這方面的參考教程較少或不詳細（之所以這樣説是因為 目前網上的教

機器學習 , 下載文件 , qt , 人工智能 , 下載地址

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gexia_com 頭像

閣下AI - 閣下AI平台：工具生成效率的實際觀察

\# 閣下AI平台：工具生成效率的實際觀察 在我們實際使用閣下AI平台的過程中，其工具生成效率確實給我們留下了深刻印象。它能夠將傳統需要數週甚至數月的手工開發工作，壓縮到以分鐘或小時計算，並且生成結果的成功率和質量都保持在線。以下是我們結合真實使用情況整理的一些數據與觀察。 \## 一、生成需要多長時間？ | 任務類型 | 閣下AI平台大致耗時 | 補充説明 | | 簡單工具 （例如文案生

機器學習 , 人工智能

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u_15214399 頭像

u_15214399 - 【案例共創】在開發者空間快速開發MQTT客户端實現硬件仿真上雲

最新案例動態，請查閲【案例共創】在開發者空間快速開發MQTT客户端實現硬件仿真上雲。小夥伴們快來領取華為開發者空間進行實操吧！ 本案例由開發者：DS小龍哥提供 1 概述 1.1 背景介紹 隨着物聯網技術的不斷髮展，越來越多的設備和應用依賴於實時數據交換和遠程控制。在物聯網生態系統中，設備與雲平台之間的通信是核心環節之一，然而對於許多開發者來説，進行

機器學習 , 客户端 , 人工智能 , 開發者 , Layout

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u_12196 頭像

footballboy - vue2 自定義指令中使用createElement

在 Vue 中，自定義指令可以讓你在模板中使用 v-directiveName 這樣的語法來調用自己定義的指令。自定義指令可以用來操作 DOM 元素，給元素綁定事件監聽器，或者進行其他自定義操作。 Vue.directive 函數來註冊一個指令。該函數接受兩個參數，第一個參數是指令的名稱，第二個參數是一個對象，用來定義指令的行為。 下面是一個自定義指令的例子：

鈎子函數 , 機器學習 , vue.js , 自定義指令 , 人工智能 , 前端 , Javascript

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Lab4AI - 【Github熱門項目】DeepSeek-OCR項目上線即突破7k+星！突破10倍無損壓縮，重新定義文本-視覺信息處理

當“8000 行代碼手搓 ChatGPT”的熱度還未褪去，大模型領域又迎來新驚喜——DeepSeek 團隊於 10 月 20 日開源的DeepSeek-OCR，以“上下文光學壓縮”為核心突破，重新定義了 OCR（光學字符識別）的效率邊界。這款僅 30 億參數量的模型，不僅能以 100 個視覺 token 超越傳統模型 256 個 token 的性能，更在單張 A100-40G 顯卡上實現每日 20

機器學習 , 圖像識別 , 自然語言處理 , 人工智能 , 深度學習

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level - KNN 方法構建圖模型中計算節點之間距離

樹模型 樹模型在機器學習中至關重要，它不僅本身具有較好的性能，也可以用於優化其他的算法。 我們在本節將要介紹優化算法的樹模型以及決策樹。 一、的數據結構 在KNN算法中我們要找到測試點的最近的K個鄰居，但是這需要我們求解所有點與測試點之間的距離（我們稱這個過程為線性掃描），在數據集很大時這顯然是不合理的，為此我們需要在

機器學習 , 數據集 , 決策樹 , 算法 , 座標軸 , 人工智能

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u_17061379 頭像

AI編程社區 - 我為什麼從眾多 AI 編程工具裏選擇 Qoder JetBrains插件？

個人一直在使用各種AI工具，因為使用習慣的原因，即便使用Cursor等工具，還是會回到IDE中進行代碼編寫和Review。 在有AI之前，很多人都問過VS Code和JetBrains IDE的區別，主要如下： 1、出色的開發語言支持：目前來説，雖然VS Code有眾多的插件，但是諸如Java/Kotlin/Python等語言的支持，還是不如JetBrains IDE

code , 機器學習 , 人工智能 , 開發者 , jetbrains , ui

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u_14230 頭像

爛漫樹林 - go theme語法

一，變量 var：聲明變： 　　var 變量名 數據類型 ：同時還需要指定數據的類型 var 變量名 = 值 ： 聲明變量，根據變量值判斷變量類型 := ：省略var，直接可以（變量名:= 值），注意：不能和其他的變量名重複，否則導致編譯的錯誤 package main var a = "Hello word" var b s

機器學習 , 標識符 , main函數 , 人工智能 , go theme語法 , go

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u_17583736 頭像

AI智能助理 - 咱聊聊人工智能現在到底啥水平？

早上被智能音箱叫醒的時候，你有沒有順手問了句“今天穿啥”？它不光報了温度，還提醒你樓下在修路記得繞路——擱十年前，這場景怕不是得算“科幻片片段”。現在呢？AI早跟咱的柴米油鹽綁一塊兒了，今兒就隨便嘮嘮，它現在到底能耐到啥地步。 先説説最接地氣的——家裏那堆“會琢磨事兒”的家電。以前下班回家，得先摸黑找燈開關，再去擰熱水器，等飯煮好都快餓過頭了。現在不一樣了，咱在地鐵上掏出手

機器學習 , AI創意工具 , 智能家居 , AI工作輔助 , AI日常應用 , 人工智能

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u_13416 頭像

detailtoo - bp算法matlab線性迴歸結果分析

斯坦福大學公開課 ：機器學習課程[第2集]監督學習應用.梯度下降 http://v.163.com/movie/2008/1/B/O/M6SGF6VB4_M6SGHJ9BO.html Matlab實現線性迴歸和邏輯迴歸: Linear Regression Logistic Regression octave

機器學習 , 線性迴歸 , 擬合 , bp算法matlab線性迴歸結果分析 , 人工智能 , 迭代

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gexia_com 頭像

閣下AI - 閣下 AI 的應用場景部分解析

閣下 AI 的應用場景部分解析 創意內容創作 文案創作：一鍵生成營銷文案、產品描述、社交媒體內容，風格可定製，產能提升 5-10 倍 圖文創作：文生圖、AI 動漫轉真人、老照片修復上色，系統自動串聯圖像識別、修復、上色模型 視頻製作：小説推文一鍵成片（自動生成畫面 + 配音 + 背景音樂），支持多模態協同 設計輔助：Logo 設計、海報排版，輸入需求即可獲得多種方案 辦公效率提升 文檔處理：

機器學習 , 人工智能

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mob6454cc7416d1 - mremoteng的連接 提示登錄密碼

打開編輯器，依次點擊 Tools-Deloyment-Configuration，進入連接服務器的配置頁面 2.點擊左上角的 + ，配置一個新的服務器 3.填寫添加之後服務器的名稱，並選擇類型（一般都是選擇 FTP，對FTP不瞭解的，自行baidu）,點擊OK 4.依次填寫正確的參數 ，

機器學習 , Test , 服務器 , ip , 人工智能 , mremoteng的連接 提示登錄密碼

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拓端tecdat - 專題：2025半導體行業核心趨勢與市場動態報告：AI驅動、先進封裝|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=44426 原文出處：拓端抖音號@拓端tecdat 引言 全球半導體行業正站在“技術突破與地緣博弈”的十字路口：AI驅動的算力需求催生指數級增長，而產業鏈分工重構與技術壁壘形成雙重約束，行業正從規模擴張向“高質量突圍”轉型。從材料器件的國產替代攻堅，到資本支出的全球分化，從企業盈利的結構性增長，到產業鏈環節的協同爆發，每個維度都暗藏“增長

機器學習 , 數據挖掘 , 人工智能 , 深度學習

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編程小達 - 微信小程序類似於elementui的組件

下面給大家介紹小程序7個開源框架,大家更具自己喜歡選擇, 7個都很好,各有各的優勢(mpvue,Tina.js,Taro,wepy,weweb,touchwx, uni-app) 1、 mpvue mpvue 是美團點評開源的一個使用 Vue.js 開發小程序的前端框架。框架基於 Vue.js 核心，mpvue 修改了 Vue.js 的 ru

機器學習 , github , 移動開發 , 前端框架 , Vue , 人工智能 , ui

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mob64ca1413c518 - CefViewQuery和invokeMethod的區別

前面我們説過了 控制器(controller) 和方法(action) 本次要説的就是 View以及和控制器(controller)、方法(action)之間的關係； 大家都知道 MVC中的 V 就是View 的意思，就是 呈現給用户的界面，以往的asp.net項目中叫 webform，以前做asp.net的時候就是在工具箱裏面拖控件出來， 然後簡單的排

控件 , 服務端 , 機器學習 , 構造函數 , 人工智能

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技術領航舵手 - linux 網絡 emac

　　team是個啥玩意？ 　　team實現的功能跟bond相似，team本質上也是一個虛擬的網卡驅動（networkdevicedriver），只不過並沒有真實的物理網卡與之對應，而是由這個虛擬網卡去“管轄”一系列的真實的物理網卡，它的代碼結構和一般網卡驅動的代碼結構非常類似。 　　team的四種模式 　　主備模式:activebackup 只有一個網卡處於活躍

機器學習 , 字段 , 初始化 , linux 網絡 emac , 人工智能 , 用户態

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