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03:55 AM · Nov 07 ,2025
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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 （四）CV 方法論

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，2.8到2.11的內容，同時也是本週理論部分的最後一篇。 本週為第四課的第二週內容，這一課所有

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OBCE666 頭像

OBCE666 - AI 時代，OceanBase 為什麼要開源一款 AI 原生數據庫 seekdb？

編者按： 11 月 18 日，2025 OceanBase 年度發佈會在北京舉行，現場發佈並開源了 OceanBase 首款 AI 原生混合搜索數據庫 seekdb（簡稱 seekdb ）。 OceanBase 開源生態總經理封仲淹（花名：紀君祥，就是這個公眾號 “老紀的技術嘮嗑局” 裏的話事人 —— 老紀）會在這篇文章中，為大家介紹 OceanBase 開源 seekdb 的初衷。 在 2025

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wintersun 頭像

PetterLiu - ConTextTab一個語義感知的表格情境學習模型

概要 ConTextTab的核心設計哲學在於“兩全其美”——它旨在將大語言模型級別的深度語義理解和世界知識，無縫注入到一個高效、為表格數據原生設計的ICL框架中。其目標是創造一個既能理解數據“説什麼”（語義），又能高效處理數據“長什麼樣”（結構）的模型。另一個名字是SAP-RPT1-OSS ConTextTab(2506.10707)的核心目標，是將表格原生模型的高效性與大型語言模型（LLM）

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HuggingFace - 用 AI Sheets 解鎖圖像的力量

🧭簡要概覽：Hugging Face AI Sheets 是一款開源工具，能夠用 AI 模型增強數據集的處理能力，無需編寫任何代碼。現在新增視覺功能：可以從圖像 (如收據、文檔) 中提取數據、根據文本生成圖像、甚至編輯圖片——一切都能在電子表格中完成。依託 Inference Providers，可調用數千個開放模型。 我們非常高興地發佈 Hugging Face AI Sheets 的

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七號樓 - AiStudio才是Gemini模型的編程真身！

在做編程方向測試的時候，先是在Gemini模型的對話中。 雖然效果算不上驚豔，但是質量和效率做了很大的平衡，很短的時間就能得到可用的代碼，呈現的功能也算完善。 後來使用AI Studio編程工具，相同的模型版本，但是效果有了質的提升，在社媒上很多亮眼的開發案例，實際都是基於AI Studio生成，只是Gemini的知名度高，帶這個標籤流量會好一點。 在編程測試領域，喜歡用的幾個場景：網頁製作，遊戲

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OBCE666 - 有獎徵文 | 專為AI而生：用OceanBase seekdb高效搭建你的Agent與AI系統架構

11月18日，OceanBase開源了其首款AI原生數據庫seekdb（詳見https://www.oceanbase.ai/）。 專注於為 AI 應用提供高效的混合搜索能力，支持向量、全文及多模數據的統一存儲與檢索。 seekdb繼承了OceanBase 高性能優勢與 MySQL 全面兼容的特性，卻更輕量，更貼近個人開發者與中小型企業，更適用於 AI 數據處理場景： RAG和知識檢索，如客户

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PetterLiu - PT-Mark主流擴散模型水印技術深度對比

PT-Mark主流擴散模型水印技術深度對比 一. 生成式AI時代的版權保護挑戰 隨着文本到圖像（Text-to-image）擴散模型的飛速發展，其在數字藝術創作、影視內容製作等領域的應用日益廣泛，深刻地改變了創意產業的格局。這些模型能夠根據用户精心設計的文本提示生成極具價值的視覺內容。然而，技術的普及也帶來了前所未有的挑戰，其中最突出的便是生成內容的版權歸屬與保護問題。如何有效證明生成作品的所有

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u_15353393 頭像

騰訊雲數據庫 - 首家！騰訊雲數據庫AI服務通過數據庫運維智能體技術要求測試

Agent 正在深入企業核心場景，加速推動智能化運營。 近日，中國信息通信研究院（信通院）公佈了上半年“可信數據庫”評估結果。騰訊雲自研的數據庫AI服務成功通過《數據庫運維智能體技術要求》專項測試，成為國內首個獲此認證的數據庫產品，標誌着國產數據庫在智能化運維領域實現突破。 (圖：中國信通院CAICT官方微信) 本次“可信

nosql , 運維 , AI , 數據庫 , SQL

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u_17182302 - 下一代AI心理產品，會長什麼樣？

下一代AI心理產品，會長什麼樣？ 本文共 1903 字，閲讀預計需要 3 分鐘。 你認為的下一代 AI 心理產品會是什麼樣？ 很多人會先想到：更會聊、更像人，然後按小時、按次數收費。 這條路能走，但不算**“下一代”。** 真正的分歧在於： 人類諮詢按小時計費，核心原因是稀缺；而 AI 不稀缺。 它的價值不該被鎖在“你開口説話的一小時”，

AIGC二三事 , AI產品 , AI , 心理學 , 人工智能 , 數據分析

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PetterLiu - 中國電動汽車充換電市場技術趨勢、核心挑戰與未來競爭格局

中國電動汽車充換電市場技術趨勢、核心挑戰與未來競爭格局 1. 市場概述：從基礎設施建設到服務生態演進 在中國電動汽車市場以前所未有的速度迅猛發展的宏大背景下，充換電基礎設施不僅是關鍵的配套支撐，更已上升為決定產業成敗的核心戰略環節。根據國家規劃，到“十四五”末期，中國的充電基礎設施體系需滿足超過2000萬輛電動汽車的充電需求，這清晰地勾勒出一個規模龐大且充滿潛力的市場。當前，行業正經歷一場深刻

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PetterLiu - SWE-smith規模化生成軟件工程訓練數據

1. 破解軟件工程領域AI的數據瓶頸 近年來，大型語言模型（LM）Agent在自動化軟件工程（Software Engineering, SE）任務方面取得了顯著進展。然而，在能力飛速提升的背後，開源社區與掌握海量私有數據的專有模型之間正形成一道日益擴大的鴻溝。其核心癥結在於：高質量、大規模訓練數據的嚴重稀缺已成為制約開源模型發展的根本瓶頸。為了確保開放研究在這一關鍵領域保持競爭力，我們必須建

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JUGG11 - 5分鐘從入門到精通！PandaWiki：零代碼小白的AI編程助手

還在為編程查資料抓狂？5 分鐘解鎖 PandaWiki，AI 幫你搞定 80% 編程難題 作為編程新手，是不是總被這些問題困住：想查 API 用法翻遍官網找不到重點，遇到報錯搜半天全是零散答案，寫技術文檔卡殼半天憋不出字？直到發現 PandaWiki 這款 “AI 編程神器”，不用懂複雜操作，5 分鐘就能上手，讓編程查資料、寫文檔的效率直接翻倍！ 第一步：3 分鐘搭建

github , 服務器 , AI , 人工智能 , 深度學習 , 解決方案

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poloai - Gemini 3.0 Pro 遷移避坑指南：OpenAI API 無縫兼容，多模型協同靠 PoloAPI 更高效

在 AI 模型迭代加速的當下，很多開發者都面臨這樣的困境：看中了 Gemini 3.0 Pro 的 100 萬 token 長上下文、3D 理解等強大特性，想將其集成到現有項目中，但項目代碼早已深度綁定 OpenAI API 格式 —— 重寫代碼耗時耗力，還可能引發線上故障；放棄遷移又錯失技術升級機會。其實，Gemini 3.0 Pro 的原生 OpenAI API 兼容功能，能讓遷移零壓力，而

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hannah-kuhne-madlaina-kalunder 頭像

Hannah Kühne & Madlaina Kalunder - How To Enable Collaboration In A Multiparty Setting

As Artificial Intelligence becomes more widespread and pervasive, the transition to a data-driven age poses a conundrum for many: Will AI replace me at my job? Can it become smarter than humans? Who

Voice , ux , AI , User Interaction

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OBCE666 - 餵飯級教程 —— 基於 OceanBase seekdb 構建 RAG 應用

本文又是一篇餵飯級教程，為大家展示通過 OceanBase seekdb 構建 RAG（檢索增強生成）系統的詳細步驟。 RAG 系統結合了檢索系統和生成模型，可根據給定提示生成新文本。系統首先使用 seekdb 的原生向量搜索功能從語料庫中檢索相關文檔，然後使用生成模型根據檢索到的文檔生成新文本。 前提條件 已安裝 Python 3.11 或以上版本 已安裝 uv 已準備好 LLM AP

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PetterLiu - HiAgent與BiSheng對比Dify選型

HiAgent 架構與戰略價值 1. 核心定義與證據 實質：HiAgent 不是一個單純的學術概念，而是火山引擎（Volcengine）推出的企業級 AI 應用開發框架（SDK）。 架構邏輯：它採用了“大一統（Unified）”的設計思路，試圖在底層將 LangChain 的靈活性、MCP（Model Context Protocol）的連接性、以及外部工具的異構性，統一抽象

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HyperAI超神經 - 跨學科創新遠超人類？AI科學家提假設/做實驗/發頂會開啓科學研究新範式

2024 年 8 月，由 Transformer 論文作者之一 Llion Jones 創立的 Sakana AI 公司宣佈推出全球首位「AI 科學家（AI Scientist）」， 通過自主生成研究想法、設計實驗、編寫代碼、執行實驗乃至撰寫論文，並藉助「AI 審稿人」對結果進行評審與改進，形成了完整閉環的科研生態系統。今年 3 月，該系統產出的一篇計算機科學論文通過了 ICLR 202

AI , 人工智能 , 深度學習

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HuggingFace - huggingface_hub 1.0 正式版現已發佈：開源機器學習基礎五週年回顧

簡要總結： 經過五年的持續開發，huggingface_hub 發佈 v1.0 正式版！這一里程碑標誌着這個庫的成熟與穩定。它已成為 Python 生態中支撐 20 萬個依賴庫 的核心組件，並提供訪問超過 200 萬公開模型、50 萬公開數據集 和 100 萬 Space 應用 的基礎能力。本次更新包含為支持未來十年開源機器學習生態而做出的重大變更，由近 300 位貢獻者和數百萬用户共同推動發展。

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Paul Boag - How UX Professionals Can Lead AI Strategy

Your senior management is excited about AI. They’ve read the articles, attended the webinars, and seen the demos. They’re convinced that AI will transform your organization, boost productivity, and

workflow , ux , AI

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u_15591470 頭像

ceshiren2022 - AI引領天貓測試流程變革：從人工操作到智能化的實踐經驗與落地案例

在AI時代，天貓技術質量團隊不斷探索如何在測試全流程中引入AI，提升效率、保障質量，並實現可管理化、可溯化的測試流程。本文將結合實踐經驗，分享AI在測試鏈路中的落地方案和技術架構思路。 1️⃣ 測試體系變革：從人工到AI自動化 傳統測試工作鏈條主要包括五大核心階段： 需求解析 → 用例生成 → 測試數據構造 → 執行驗證 → 對比校驗 AI的引入目標：通過自然語言理解和大模型驅動

AI , 測試數據 , 人工智能 , 深度學習 , 自動化測試

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u_16773655 頭像

向量檢索 - 如何通過HTTP API分組檢索Doc

本文介紹如何通過HTTP API在Collection中進行分組相似性檢索。 前提條件 已創建Cluster：創建Cluster。 已獲得API-KEY：API-KEY管理。 Method與URL HTTP POST https://{Endpoint}/v1/collection

向量檢索 , 大數據 , yyds乾貨盤點 , 數據倉庫 , AI , 數據庫 , 人工智能 , 大模型

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Coding茶水間 - 基於深度學習的無人機視角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 基於深度學習的無人機視角檢測系統 1. 前言​ 無人機憑藉其靈活性強、成本低、視角獨特等優勢，已成為環境監測、交通管理、農業勘測等領域的重要工具。然而，無人機航拍圖像中的目標往往尺寸較小、分佈密集，且常受到光照變化、複雜背景及運動模糊等因素干擾，導致檢測難度顯著增加。傳統的目標檢測算法在應對此類場景時，常出現漏檢、誤檢及實時性不足等問題。因此，開發一種高效、精準的無人機小目標檢測系統具有

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雲棧開源日記 - n8n-workflows：4300+ 自動化工作流的開源數據中台方案

從數據採集痛點説起 在搭建量化交易系統時，數據採集往往是最耗時的環節。對接交易所 API、爬取財報數據、監控輿情信息……這些重複性工作可能佔據團隊 80% 的開發時間。 最近我們發現了一個開源項目 n8n-workflows，它收錄了 4343 個生產級工作流模板，覆蓋 365 個主流 API 接口。雖然不是專門的量化系統，但在數據管道搭建上展現出了獨特價值。 項目核心能力 n8n-workflo

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