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03:55 AM · Nov 07 ,2025
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codingtea 頭像

Coding茶水間 - 基於深度學習的反光衣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 基於深度學習的反光衣檢測系統演示 1. 前言​ 基於YOLO算法的反光衣檢測系統 在工業安全、交通管理等領域，工作人員是否規範穿戴反光衣直接關係到作業安全。傳統人工檢查方式效率低、覆蓋範圍有限，難以實現全天候監管。為此，本研究基於YOLO目標檢測算法，開發了一套反光衣智能檢測系統。 該系統能夠自動檢測圖像或視頻中的人員，並識別其是否穿着反光衣。系統支持多種輸入方式，包括圖片、視頻、批量文

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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 第一週：機器學習策略（二）數據集設置

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 本篇為第三課的第一週內容，1.5到1.7的內容。 本週為第三課的第一週內容，本週的內容關於在實際項目進行中的一些基本策略

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joas-pambou 頭像

Joas Pambou - Generating Real-Time Audio Sentiment Analysis With AI

In the previous article, we developed a sentiment analysis tool that could detect and score emotions hidden within audio files. We’re taking it to the next level in this article by integrating real-

Techniques , API , Tools , AI

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lyndon-cerejo 頭像

Lyndon Cerejo - Beyond Algorithms: Skills Of Designers That AI Can’t Replicate

At the start of the Coronavirus pandemic, I led the redesign of a tablet app used by sales representatives of the world’s largest food beverage company. Never having been a sales representative, no

UX Design , AI , Opinion Column

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joas-pambou 頭像

Joas Pambou - Using AI To Detect Sentiment In Audio Files

I don’t know if you’ve ever used Grammarly’s service for writing and editing content. But if you have, then you no doubt have seen the feature that detects the tone of your writing. It’s an extreme

Tools , Apps , AI , User Experience

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u_15316473 頭像

阿里雲大數據AI技術 - MaxCompute SQL AI：讓 SQL 成為你的 AI 語言

MaxCompute SQL AI 全新上線，一句SQL就能用上大模型，零門檻讓數據分析師秒變AI高手。 在大模型能力飛速進化、推理成本持續下降的今天，AI 正從“可選項”變為大數據處理流水線中的“必選項”。越來越多的場景——無論是文本摘要、實體抽取，還是多模態的圖像識別、金融風控中的行為分析——都開始用模型推理替代傳統的規則邏輯，實現更智能、更精準的數據

MaxCompute , 大數據 , 數據倉庫 , AI , 阿里雲 , SQL

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lwh-note 頭像

vin_howe - 大模型基礎（一）核心概念規整

基礎概念梳理 名詞/概念詞 專業解釋 非專業舉例説明 參數​ 模型內部可調整的數值，通過在大量數據上訓練學習而得。它們是模型知識的載體，決定了模型如何處理輸入併產生輸出。 好比一個超級大腦的神經元連接強度和數量。參數越多，這個“大腦”的結構越複雜，能記住和理解的知識就越多（比如GPT-3有1750億個參

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u_14457 頭像

clghxq - Google DeepMind 要逆天，能為 AI 賦予記憶不斷學習_weixin

Google最新發布的《AI與學習的未來》報告，為我們描繪了一幅AI技術如何支持教師、實現個性化學習，並最終釋放全球學習者潛力的藍圖。 AI讓個性化學習規模化成為可能 傳統教育面臨的最大挑戰之一，是在有限的資源下滿足每個學生獨特的學習需求。AI為此提供瞭解決方案： 個性化學習路徑：AI可以根據每個學生的知識水平、學習進

科技 , 學習 , 語言模型 , AI , 人工智能 , 數據結構與算法

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u_17586993 頭像

u_17586993 - 時代週刊致敬“AI建築師”，Anthropic 豪擲210億買算力，螞蟻開源 LLaDA 2.0，谷歌 NotebookLM 升級

2025 年的尾聲比想象中來得更熱鬧一些。 科技圈，既有象徵意義極強的“年度人物”定調，也有真金白銀的百億級算力豪賭。從國外的 Anthropic、Mistral 到國內的螞蟻技術研究院，大家似乎都在趕着交出一份年度答卷。 🏆 《時代》週刊：致敬“AI 建築師” 歷史總是驚人的相似。繼當年“個人電腦”登上封面後，《時代》週刊宣佈將 “人工智能的建築師”（The Architec

資訊 , 時代 , AI , 人工智能 , 代碼人生 , 建築師

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u_16060192 頭像

HyperAI超神經 - 重塑無序蛋白集合預測能力，英偉達/MIT/牛津大學/哥本哈根大學/Peptone等發佈生成式模型及新評測基準

在結構生物學的發展歷史中，「結構決定功能」一度被視為近乎不可動搖的基本法則。無論是胰島素的經典螺旋構象，還是血紅蛋白的四聚體架構，都強化了一個共識：蛋白質要發揮生物學作用，必須擁有穩定的三維結構。 然而，內在無序蛋白（IDPs）及其內在無序區域（IDRs）的發現， 正不斷重塑這一傳統認知。它們在生理條件下並不形成固定結構，卻深度參與信號轉導、基因轉錄調控等核心過程，並與癌症、神經退行

生成模型 , 生物醫學 , AI , 人工智能 , 深度學習 , 蛋白質

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lf109 頭像

Nickey103 - Claude Code MCP 快速高效使用指南

Claude Code MCP 快速高效使用指南 概述 Model Context Protocol (MCP) 是一個開放協議，使大型語言模型能夠訪問外部工具和數據源。在 Claude Code 中，MCP 提供了標準化的方式來擴展 Claude 的功能，連接外部工具和服務。 基本配置命令 添加 MCP 服務器 基本語法： claude mcp add name command [args...

AI , mcp

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lying7 頭像

躺柒 - 讀浪潮將至04生命技術

1.生命技術 1.1.生命，這項宇宙中最古老的“技術”​，已經存在了至少37億年 1.2.在無盡的歲月裏，生命以緩慢、自主、無序的方式悄然進化 1.3.生命系統擁有自我組裝和自我修復的能力，如同利用能量的高手，能在各種環境中複製、生存和繁衍，其高超的技巧、精確的運作和快速的信息處理能力讓人歎為觀止 1.4.與人工智能的迅猛發展類似，合成生物學也正處於成本不斷降低、能力持續提升的快速發展階段 1.

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XY-Heruo 頭像

花酒鋤作田 - [MCP][07]logging和progress等功能説明

前言 截至目前（2025年9月19日），除了基礎的Prompt、Resource和Tool概念，FastMCP還提供了以下功能：Sampling、Elicitation、Roots、Logging、Progress、Proxy、Middleware、Composition和Authentication等功能 Sampling，採樣，在server端調用client的llm，實現功能解耦 El

AI , mcp

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XY-Heruo 頭像

花酒鋤作田 - [MCP][06]持久化記憶

前言 在之前的案例中，會話歷史都保存在內存中，一旦程序重啓，會話歷史就會丟失，導致AI沒法根據會話歷史推測用户當前意圖。這就像一個人記性特別差，每次見面都忘了之前聊過什麼，讓人感覺很不專業。 如果你之前使用過LangGraph，那應該知道LangGraph提供了checkpointer功能來管理歷史會話，可以把歷史會話保存到關係型數據庫或內存中。雖然LangGraph有這個功能，但是MCP官方文檔

AI , mcp

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XY-Heruo 頭像

花酒鋤作田 - [MCP][05]Elicitation示例

前言 如果你之前接觸過LangGraph的"Human in the loop"概念，那麼理解MCP的Elicitation機制就會容易很多。這兩個功能非常相似，都是讓AI在需要時停下來，禮貌地向人類尋求幫助或確認。 想象一下，當你正在和朋友聊天，突然他問你："嘿，我該穿哪件襯衫去參加明天的聚會？"這時候你就會停下來思考，然後給出建議。Elicitation就是讓AI具備這種"求助"的能力。它允許

AI , mcp

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XY-Heruo 頭像

花酒鋤作田 - [MCP][04]Sampling示例

前言 在第一篇MCP文章中我們簡單介紹了Sampling： 採樣是工具與LLM交互以生成文本的機制。通過採樣，工具可以請求LLM生成文本內容，例如生成詩歌、文章或其他文本內容。採樣允許工具利用LLM的能力來創建內容，而不僅限於執行預定義的操作。 為什麼我們要在MCP Server通過Sampling方式調用Client的LLM，而不是MCP Server直接調用LLM呢？這背後其實有一套巧妙

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XY-Heruo 頭像

花酒鋤作田 - [MCP][03]使用FastMCP開發MCP應用

前言 之前的示例用的都是MCP的官方SDK（版本 1.14.0），簡單使用還是沒問題的，但對於Sampling、Elicitation這些相對高級的功能，官方沒有提供Demo，而且因為比較新，網上也沒搜到能用的案例。以我自己的水平折騰了一天也沒搗鼓出來。在翻mcp源碼時意外發現了其內置的FastMCP，順藤摸瓜找到了FastMCP的官網，在官方文檔中找到了相關用法。這裏我們就用FastMCP來實現

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XY-Heruo 頭像

花酒鋤作田 - [MCP][02]快速入門MCP開發

前言 很多文檔和博客都只介紹如何開發MCP Server，然後集成到VS Code或者Cursor等程序，很少涉及如何開發MCP Host和MCP Client。如果你想要在自己的服務中集成完整的MCP功能，光看這些是遠遠不夠的。所以本文及後續的MCP系列文章都會帶你深入瞭解如何開發MCP Client，讓你真正掌握這項技術。 準備開發環境 MCP官方SDK主要支持Python和TypeScrip

AI , mcp

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XY-Heruo 頭像

花酒鋤作田 - [MCP][01]簡介與概念

簡介 MCP（全稱為Model Context Protocol，模型上下文協議）是一種面向大模型交互過程的通用上下文協議標準。其核心目標在於為模型構建一個結構化、可控、可擴展的語義執行環境，使語言模型能夠在統一的上下文管理體系下進行任務調度、工具調用、資源協作與狀態保持，從而突破傳統Prompt Engineering在多輪交互、指令組合與行為穩定性方面的瓶頸。 在傳統的大模型應用中，模型本身只

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gogoSandy 頭像

風雨中的小七 - 解密prompt系列58. MCP - 工具演變 & MCP基礎

作為結構化推理的堅定支持者，我一度對MCP感到困惑：Agent和工具調用的概念早已普及，為何還需要MCP這樣的額外設計呢？本文就來深入探討MCP，看看它究竟解決了什麼問題。 我們將分幾章解析MCP：本章理清基礎概念和邏輯，後面我們直接以一個Agent為例演示全MCP接入的實現方案。 工具調用方式的演進 大模型調用工具的概念從ChatGPT亮相後就被提出，其表達形式經歷了三個階段演變： 1.

AI , mcp

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weizwz 頭像

唯知為之 - 如何快速無縫的從 vscode 轉向AI編輯器 cursor、kiro、trae 等

如果你之前經常使用 vscode 的話，這篇文章會幫助你開始使用 AI 編輯器 kiro、cursor、trae 等，因為後者的配置和插件等都和 vscode 是共通的。甚至 kiro、cursor 等都是基於開源 vscode 的變種開發而來。 如果你是第一次使用類似 vscode 的編輯器，這篇文章也會幫到你，更快了解如何去安裝插件和修改配置。 以下教程都是以 kiro 為例，其他編輯器類似

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lying7 頭像

躺柒 - 讀共生：4_0時代的人機關係04前景展望

1.顛覆式技術變革 1.1.通常會歷時數十年 1.1.1.從磁帶、光盤、MP3播放器、智能手機到流媒體播放服務的演變 1.1.2.從大哥大、翻蓋手機、配備鍵盤的手機、配備觸摸屏的智能手機到最近配備語音界面的智能手機 1.1.3.每十年都會發生一輪全新變革 1.2.每十年都會發生一輪全新變革。過去五十年中，每個十年的特點都是圍繞一代技術對上一代技術的取代（或

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u_16018702 頭像

架構師李哲 - 大模型微調「數據集構建」保姆級教程（超全）

經驗之談：實踐表明，近80%的大模型微調失敗案例，根源都可追溯至數據集問題。 2024年堪稱“行業大模型元年”，金融、醫療、教育等各行各業都在積極佈局專屬AI助手。然而，許多企業在投入重金進行模型微調後，卻常常面臨“模型表現不及預期”的困境。 實踐中常見的三大困境： ● 災難性遺忘：模型在學習了新的專業知識後，原有的通用對話與理解能力顯著衰退。 ● 泛化能

數據 , AI , 大模型微調 , aigc , 人工智能 , 深度學習

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keima-kai 頭像

keima-kai - The Future Of Design: Human-Powered Or AI-Driven?

This article has been kindly supported by our dear friends at STUDIO, a web design app supercharged with AI for unparalleled design freedom. Thank you! For years, reports have been warning

ux , AI , Design

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