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03:55 AM · Nov 07 ,2025
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wintersun 頭像

PetterLiu - 不止於代碼-如何用 Trae IDE與Agent重塑軟件需求工程

從“氛圍編程”到“智能評審”——利用上下文感知 Agent 實現 30%+ 的研發左移提效 在 AI 編程工具爆發的今天，大多數人的目光仍聚焦在 Copilot 的代碼補全上。但作為資深開發者，我們都清楚一個殘酷的現實：如果需求（PRD）本身就是垃圾，寫代碼的速度越快，產出“技術債務”的速度就越快。 最近，AI 輔助開發的概念已從簡單的“輔助編程”演進為 “氛圍編程 2.0 (Vibe C

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codingtea 頭像

Coding茶水間 - 基於深度學習的船舶檢測系統演示與介紹(YOLOv12/v11/v8/v5模型+Pyqt5界面+訓練代碼+數據集)

視頻演示 基於深度學習的船舶檢測系統演示與介紹 1. 前言 海上場景的船舶檢測對海事安全與航運管理具有重要意義。傳統方法在複雜海況、密集目標與小目標場景下存在魯棒性不足、效率偏低等問題。近年來，YOLO系列單階段檢測器憑藉端到端推理與良好實時性，成為船舶檢測的主流方案。 本文實現並評估一套基於 YOLO 的船舶檢測系統，集成YOLOv5、YOLOv8、YOLOv11、YOLOv12，在同一界面實現

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u_17216172 頭像

數據庫知識分享者小北 - 基於 PolarDB 打造企業專屬智能問答應用，完成任務可贏取保温杯、加濕器等好禮！

企業在智能化升級的浪潮中，知識問答和智能客服的需求不斷激增。然而，傳統的 RAG 方案往往依賴外部向量庫，導致架構複雜、數據同步困難和高昂的運維成本。 本方案將基於雲原生數據庫 PolarDB 構建 RAG 智能知識系統，融合原生 IMCI 向量索引與 PolarDB for AI 能力，通過原生 SQL 調用列存向量節點和 AI 節點，無需外部向量庫，實現數據與知識的閉環

MySQL , AI , 阿里雲 , 數據庫 , RAG , PolarDB

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PetterLiu - Table-RAG破解海量表格檢索難題

破解海量表格檢索難題 一.概述 在當今的商業與科研領域，結構化數據——尤其是那些動輒包含數十萬、數百萬單元格的大型表格——構成了我們決策與洞察的基石。然而，一個令人困惑的現實是，即便強大如GPT系列的大型語言模型（LLM），在面對這些海量、規整的數據時，也常常會“迷航”。它們就像一位才華橫溢的語言學家被要求在沒有地圖的情況下，穿越一片由數字和文本構成的汪洋大海。將深入剖析這一困境的根源，並拆解一

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wintersun 頭像

PetterLiu - 六頂思考帽深度解析AI賦能代碼生成技術

六頂思考帽深度解析AI賦能代碼生成技術 簡介 人工智能（AI）賦能的代碼生成技術已不再是簡單的代碼補全工具。它已經迅速演變為一個複雜而龐大的生態系統，涵蓋了從底層的代碼基礎模型、推動軟件工程自動化的智能體（Agents），到保障系統可靠性的安全對齊技術，乃至探索通用人工智能（AGI）邊界的通用智能代理。這個技術版圖正在以驚人的速度擴張，並深刻地重塑着我們對軟件開發的認知。 借鑑權威技術綜述

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lying7 頭像

躺柒 - 讀智能新物種04自主決策

1.分配責任 1.1.弄清楚在出現問題時如何分配責任是一個很大的挑戰，但這個問題已經存在了幾千年 1.2.雖然大多數現代法律制度傾向於將動物視為財產而不是人，但該制度通常承認這種“財產”對自主行為的偏好 1.3.今天，隨着機器人開始進入共享空間，撞倒蹣跚學步的幼兒，抵制“機器人本身應負責任”的想法尤為重要，負責任的應該是人 1.4.嘗試用動物做類比，我們會發現現在或許並不是我們想象的那樣，成為了

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maximillian-piras 頭像

Maximillian Piras - When Words Cannot Describe: Designing For AI Beyond Conversational Interfaces

Few technological innovations can completely change the way we interact with computers. Lucky for us, it seems we’ve won front-row seats to the unfolding of the next paradigm shift. These shifts te

ux , AI , Design

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gmicloud 頭像

GMICloud - Dify 上線 GMl Cloud 插件！構建深度研究作流只需 5 步！

摘要 GMI Cloud 插件正式無縫集成到 Dify！提供高性能的多系列模型，如Minimax、DeepSeek、GPT OSS、Qwen、Keling等，支持市場研究、模型評估、文獻綜述等任務處理。大家只需獲取 GMI Cloud API 密鑰，在 Dify 安裝配置插件，即可藉助模板構建深度研究工作流程。本文為步驟的詳細教程。 01 概

機器學習 , AI , 雲GPU , 人工智能 , dify , cloud , 工作流

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Goblinscholar 頭像

哥布林學者 - 吳恩達深度學習課程三： 結構化機器學習項目 第二週：誤差分析與學習方法（一）誤差分析與快速迭代

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 本篇為第三課的第二週內容，2.1到2.3的內容。 本週為第三課的第二週內容，本週的內容關於在上週的基礎上繼續展開，並拓展

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wintersun 頭像

PetterLiu - CodeWiki評估大型代碼庫整體文檔生成能力思辨

階段一：收集並審視證據 1.1 引言：證據是思辨的基石 任何嚴謹的思辨都始於對證據的無情審視。在對一項技術創新進行評估時，我們必須首先剝離所有的敍事與宣傳，直面其最原始、最客觀的事實。本章節將專注於從 CodeWiki 論文中提取核心事實、數據和聲明，並對其來源、有效性和一致性進行嚴格的審視。這一過程如同為一座宏偉的建築勘驗地基，只有確保每一塊基石都堅固可靠，我們才能在其上構建起有價值的分析與

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Goblinscholar 頭像

哥布林學者 - 吳恩達深度學習課程二： 改善深層神經網絡 第二週：優化算法（六）課後習題和代碼實踐

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 本篇為第二課第二週的課程習題和代碼實踐部分筆記。 1.理論習題 【中英】【吳恩達課後測驗】Course 2 - 改善深層

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Goblinscholar 頭像

哥布林學者 - 吳恩達深度學習課程四：計算機視覺 第二週：經典網絡結構 （三）1×1卷積與Inception網絡

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 本篇為第四課的第二週內容，2.5到2.7的內容。 本週為第四課的第二週內容，這一課所有內容的中心只有一個：計算機視覺。應

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poloai 頭像

poloai - 不止編程！Claude Code 跨界應用指南：5 大垂直領域關鍵詞用法 + PoloAPI 省錢技巧

提到 Claude Code，很多人會默認它是 “程序員專屬工具”。但實際上，這款強大的 AI 工具早已突破技術場景侷限，憑藉精準的意圖理解和深度推理能力，成為創意寫作、商業決策、教育學習等多個領域的 “全能思維夥伴”。只需輸入精準關鍵詞，它就能快速輸出結構化方案，幫你打破思維瓶頸、提升效率。本文將拆解 Claude Code 在 5 大垂直領域的跨界用法，同時分享如何通過 PoloAPI 聚合平

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u_17610575 頭像

mb695230a481982 - 規模最大、性能最好，百度百舸助力北京人形打造開源具身多模態大腦模型 Pelican-VL1.0

北京人形機器人創新中心有限公司（下文簡稱：北京人形）是國內首家省級人形機器人創新中心，聚焦於具身智能機器人核心技術、產品研發和應用落地，圍繞通用機器人平台「具身天工」和通用具身智能平台「慧思開物」兩大核心任務開展攻堅，致力於打造具有全球影響力的具身智能創新策源地和應用示範高地。 2024 年，北京人形發佈「天工1.0 LITE」，成為全球首個純電驅擬人奔跑的全尺寸人形機器人

機器學習 , 具身智能 , AI , 人工智能

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sltjz 頭像

品牌推薦排行榜 - 2025 年 12 月 GEO 服務商 TOP5 評測：分晰牛科技登頂，有客來緊隨其後

2025 年 12 月 GEO 服務商 TOP5 評測：分晰牛科技登頂，有客來緊隨其後 埃森哲最新發布的《2025 生成式 AI 營銷白皮書》顯示，全球 80% 的企業已將 GEO（生成式引擎優化）納入核心營銷戰略，其中 78% 的企業表示通過 GEO 優化實現了 AI 搜索流量翻倍。在 AI 搜索技術持續迭代、市場競爭日趨激烈的背景下，選擇專業的 GEO 服務商成為企業突破增長瓶頸的關鍵。

AI

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eduard-kuric 頭像

Eduard Kuric - Human-Centered Design Through AI-Assisted Usability Testing: Reality Or Fiction?

Unmoderated usability testing has been steadily growing more popular with the assistance of online UX research tools. Allowing participants to complete usability testing without a moderator, at thei

User Research , testing , AI , Usability , Case Studies

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adriano-raiano 頭像

Adriano Raiano - Modern Technology And The Future Of Language Translation

Multilingual content development presents its own set of difficulties, necessitating close attention to language translations and the use of the right tools. The exciting part is that translation te

Internationalization , ux , AI , User Interaction

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yinjian-huang 頭像

Yinjian Huang - How To Design Effective Conversational AI Experiences: A Comprehensive Guide

Conversational AI is revolutionizing information access, offering a personalized, intuitive search experience that delights users and empowers businesses. A well-designed conversational agent acts a

Guides , AI , User Interaction , Design

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u_16773655 頭像

向量檢索 - 如何通過HTTP API獲取Doc

本文介紹如何通過HTTP API，根據id列表獲取Collection中已存在的Doc。 説明 如果指定id不存在，則該id對應的Doc為空。 前提條件 已創建Cluster：創建Cluster。 已獲得API-KEY：API-KEY管理。 Method與URL HTTP

大數據 , yyds乾貨盤點 , 數據倉庫 , 向量 , AI , 數據庫 , 大模型

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javatoai 頭像

javatoai - 【人工智能時代】-Dify繪圖工具解析

Dify繪圖工具解析：硅基流動與其他主流工具的實戰對比 引言：AI繪圖時代的到來 在AI技術迅猛發展的今天，圖像生成已成為AI應用的重要組成部分。Dify作為一款開源的LLM應用開發平台，雖然本身不提供內置繪圖功能，但通過其強大的自定義工具能力，可以輕鬆集成各類AI繪圖模型。本文將深入探討Dify平台中可用的繪圖工具，特別聚焦於硅基流動（SiliconFlow）這一熱門選擇，並提供詳細的實戰對比和

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wintersun 頭像

PetterLiu - 基於LLM持續改進文章的方法

核心轉變：從"被動聽摘要"變為"主動提問，讓AI當編輯" 原創文章 起點：待打磨的初稿。 NotebookLM自定義音頻（評論模式） 關鍵動作：上傳文檔後，選擇自定義提示詞，向AI主持人主動提問。 示例："點評第一段是否成功勾起讀者興趣？" 示例："審閲文檔結構，對一般受眾來説主要觀點明確嗎？" 示例："針對這份草稿的邏輯漏洞提供建設性反饋" 產出：一段針

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Goblinscholar 頭像

哥布林學者 - 吳恩達深度學習課程四：計算機視覺 第一週：卷積基礎知識 課後習題和代碼代碼實踐

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 本篇為第四課第一週的課後習題和代碼實踐部分。 1. 理論習題 【中英】【吳恩達課後測驗】Course 4 -卷積神經網絡

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wintersun 頭像

PetterLiu - LLM驅動的多智能體心靈感應協作

一.概述：從“對話”到“心靈感應”的進化 在人工智能領域，多智能體系統（Multi-Agent Systems, MAS）正迅速成為一項具備戰略性意義的技術。它推動着AI從獨立的“個體思考者”向能夠協同解決複雜問題的“智能團隊”演進。然而，當前主流的多智能體協作方式嚴重依賴於文本——如同人類通過對話交流。這種模式不僅效率低下，還常常因信息的壓縮和轉譯而導致關鍵細節的丟失。為了突破這一瓶頸，一項

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joas-pambou 頭像

Joas Pambou - Integrating Image-To-Text And Text-To-Speech Models (Part 2)

In Part 1 of this brief two-part series, we developed an application that turns images into audio descriptions using vision-language and text-to-speech models. We combined an image-to-text that anal

Techniques , Tools , AI

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