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06:37 AM · Oct 27 ,2025
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u_17263375 頭像

騰飛開源 - 入選 51CTO學堂【AI人工智能】新課榜 第2名，銷量榜 第4名

AI 智能體實戰開發教程（從 0 到企業級項目落地），在 51CTO 學堂繼續霸榜 高質量 5星好評 AI智能體實戰開發教程，採用企業級開發的解決方案，從0到企業級項目落地實戰共62節。從零開始，到企業級項目落地，這套課程將為你提供最完整的學習路徑。採用：視頻 + 文檔 + 源碼 的教學模式，給到你沉浸式的學習體驗，降低AI智能體的學習門檻。 不管你是初學者還是有一

軟件研發 , 開發教程 , yyds乾貨盤點 , 好課秒殺 , 企業級 , 人工智能 , 好課榜單

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u_16213702 頭像

mob64ca1414c613 - 計算機視覺與遙感圖像處理課程

開發工具 VS2008+Qt4.8.0+GDAL1.9 要點 接口要獨立，軟件平台與算法模塊獨立，平台中各接口設計靈活，修改時容易。 設計軟件時一步步來，每個功能逐一實現，某個功能當比較獨立時可以做一個測試程序，測試無誤後將功能添加到工程中。此外，在軟件設計過程中，自身會想到一些功能，為了測試功能方案的可行性，可以單獨做一個測試示例，測試方案是否可行，

成員變量 , 數據 , 人工智能 , 拖拽 , 計算機視覺 , 計算機視覺與遙感圖像處理課程

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u_13357275 頭像

上海拔俗網絡 - AI考評系統：告別“憑感覺”，數據讓評價精準又高效

提到“考評”，不管是學生考試、職場考核，大家都怕“不公平”“不精準”——主觀題憑老師/考官心情打分，客觀題批改費時間，考完只給個分數卻不知道問題在哪。而AI考評系統，就是用技術打破這些“老毛病”，讓考評從“靠經驗”變成“靠數據”，既省時間又保公平，還能真正幫大家找對改進方向。 傳統考評的核心痛點就三個：慢、偏、淺。批改幾十份卷子要熬夜，這是“慢”；作文、面試打分有主觀偏差，這是“偏”

圖像識別 , 數據 , NLP , 自然語言處理 , 人工智能

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u_17512334 頭像

疆鴻智能研發中心 - 水泥廠“寶藏網關”：讓ETHERCAT和MODBUS“雙向奔赴”，效率拉滿！

水泥廠“寶藏網關”：讓ETHERCAT和MODBUS“雙向奔赴”，效率拉滿！ 在水泥生產的核心環節——原料處理過程中，破碎機、球磨機、立磨等關鍵設備的高效穩定運行直接關係到整條生產線的產能與品質。隨着工業自動化技術的飛速發展，如何實現不同協議設備間的無縫通信，成為企業提升智能化水平的重要挑戰。而ETHERCAT轉MODBUS協議轉換網關的出現，為這一問題提供了完美的解決方案

協議轉換 , 人工智能 , 深度學習 , ETHERCAT , 網關 , 工業自動化 , Modbus

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wenzhibinbinderiguangdeng 頭像

北京宏哥 - 🔥全程不用寫代碼，我用 AI 程序員寫了一個飛機大戰

前言 還在為寫代碼薅頭髮嗎？還在為給出的需求無處下手而發愁嗎？今天宏哥分享一款開發工具的插件，讓你以後的編程變得簡單起來。 作為一個遊戲編程小白，能完成自己工作就不錯了，還能玩別的，這在以前想都不敢想，現在就可以輕鬆實現了。來跟隨宏觀的腳步，通過簡單幾步成功開發出了一款飛機大戰小遊戲！ 是的，你沒聽錯，就是那種你可以控制一架小飛機，在屏幕上閃躲子彈，擊敗敵人的遊戲。聽起來是不是很酷呢！ 1.環境準

機器學習 , 遊戲開發 , pycharm , 人工智能 , Python

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lab4ai 頭像

Lab4AI - NeurIPS 2025！電子科大同濟等提出Table2LaTeX-RL：表格轉 LaTeX 精準度再突破

論文標題：Table2LaTeX-RL: High-Fidelity LaTeX Code Generation from Table Images via Reinforced Multimodal Language Models 作者團隊：電子科技大學、浙江實驗室科學數據樞紐研究中心、同濟大學 發佈時間：2025年9月22日 👉一鍵直達論文 👉Lab4AI大模型實驗室論文閲讀 ✅Lab

機器學習 , llm , 人工智能

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u_15677700 頭像

EasyV數字孿生可視化 - 數字孿生園區：以某景區會展中心數字孿生園區建設為例

1.建設背景 會展中心作為城市經濟的重要載體，是衡量一個城市活力、開放度和發展潛力的重要 標誌之一，涉及到城市產業鏈的多環資源，同時傳統會展行業普遍面臨資源分散、管理滯 後、服務單一等問題。某市作為該省的重點發展區域，積極響應國家政策，將該市一 5A 景點的會展中心作為城市產業升級的示範場景，要求通過高新技術實現會展資源的高效整 合。力求推進現代信息技術與會展產業深度融合，

數據 , 異構 , 數據可視化 , 人工智能 , 信息技術

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u_16213690 頭像

mob64ca1411e411 - 批量處理 IOPaint 代碼

有些時候，我們不僅要對一張圖片進行處理，可能還會對一批圖片處理，有如下兩種方法： 通過循環來執行處理 調用程序自帶的圖片集合來處理 對於第二種方法，用到的圖片集合函數為 skimage.io.ImageCollection(load_pattern,load_func=None) 這個函

批量處理 IOPaint 代碼 , 批量操作 , 回調函數 , 灰度圖 , 人工智能 , 深度學習 , Python

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u_17061379 頭像

AI編程社區 - Qoder 官方答疑時間 | Qoder CLI 專場

在 Qoder CLI 推出後，我們也收到了許多用户的反饋。我們整理了最高頻的問題，在本期內容中為大家逐一解答。 Q：Qoder CLI 和 Qoder IDE 怎麼選？ A：Qoder CLI 和 Qoder IDE 是 Qoder 的兩款重點產品，都是Agentic平台的一部分，未來Qoder還會發布更多的產品形態來滿足開發者的需求。Qoder CLI 可

code , 機器學習 , 答疑活動 , cli , 人工智能 , 開發者

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u_17579295 頭像

mb6911caa73d1d1 - 數字孿生如何讓城市治理更智能？一位技術總監的實戰心得

作為一名在智慧城市領域深耕多年的技術總監，我見證了太多項目從概念到落地的全過程。記得去年我們接手一個智慧園區項目時，客户要求在兩週內完成從數據接入到可視化展示的全流程。傳統方式下，這幾乎是不可能完成的任務。但藉助數字孿生技術，我們不僅按時交付，還實現了超出預期的效果。今天，我想分享幾個在實際項目中驗證過的使用技巧，希望能給同行們帶來啓發。 技巧一：

數據 , 智慧城市 , 物聯網 , 數據可視化 , 人工智能 , 數字孿生

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xixiaoyao 頭像

夕小瑤談人工智能 - 快手用生成式重做了搜索，都藏在這兩篇論文裏

上週一個在快手做搜索的前同事發消息給我，説他們前段時間搞了一個收益非常大的上線，發了兩篇論文，能不能幫忙宣傳一下。 這個朋友去年還跟我吐槽，感覺自己馬上要失業了，做搜索已經不知道該優化啥了。 ChatGPT 要替代搜索引擎，這個論調炒了兩年，作為一個做了五年搜索算法的老兵，過去兩年我一直在思考一個問題：搜索系統還能做點什麼。 BERT

倒排索引 , 搜索 , 後端開發 , 人工智能 , 生成式 , harmonyos

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rivers_chaitin 頭像

百川雲開發者 - 我們為什麼沒用 Apache Answer，而是選擇了 KoalaQA

搭問答論壇這事，其實我們也走了不少彎路。 一開始團隊的想法很樸素：找個成熟的開源 QA，類似 Stack Overflow，那種能發問、能回答、能搜索的就行。 Apache Answer 當時就是名單上的第一候選。 真開始調研、試部署之後，問題一點點冒出來。 01 紙面上沒寫清楚的需求：團隊要“各有一塊地兒” 我們當時內部有幾個場景： 售後同事想要一個只給客服看的區域，裏面全是工單、故障、敏感

問答系統 , 人工智能 , 開源 , 知識庫

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mob64ca1414c613 - stm32cubemx變量

一、最近在玩stm32，用庫（V3.5.0）開發，被 stm32的變量定義搞的暈頭轉向，決心將其弄清楚。 在 stdint.h 文件裏，我們可以清楚的看到： typedef signed char int8_t; typedef signedshort int int16_t; typedef

機器學習 , 寫訪問 , stm32cubemx變量 , 固件庫 , 人工智能 , define

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u_17420180 頭像

合合信息解決方案 - 文檔分塊時，如何避免把表格或關鍵段落割裂？

在 RAG 知識庫構建、大模型文檔問答等場景中，文檔分塊是影響信息檢索準確性與回答質量的關鍵環節，而表格與關鍵段落的割裂問題，已成為行業普遍面臨的核心痛點，其難點集中體現在三方面： ● 複雜元素結構識別難：真實場景中的文檔往往包含雙欄表格、無線圖表、跨行合併表格、嵌套表格等非標準化元素，傳統 OCR 工具無法精準判斷這些複雜元素的結構邏輯與內容順序，分塊時易將完

機器學習 , 分塊 , 上傳 , 人工智能 , 嵌套

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huamingshixunkeji 頭像

華明視訊科技 - 火車集裝箱編號識別系統的全方位解決方案

在現代化物流體系中，鐵路運輸以其運能大、成本低、綠色環保的優勢，扮演着不可或缺的角色。然而，傳統依賴人工記錄和識別集裝箱編號的方式，不僅效率低下，還極易出錯，成為提升整體物流鏈效率的瓶頸。針對這一痛點，先進的火車集裝箱編號識別系統應運而生，通過智能化技術為鐵路物流裝上了“智慧之眼”。 系統核心價值：精準、高效、全自動 本解決方案旨在通過部署先進的計算機視覺和深度學習技術，對進出火車站的

數據挖掘 , 圖像識別 , 神經網絡 , 人工智能 , 深度學習

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u_16099245 頭像

遊俠小影 - CLS在NLP中是什麼意思

CLS（公共語言運行時）：主要作用是為我們定位、加載和管理.NET類型，同時也負責大量底層細節的工作，如內存管理、安全檢查等。 CTS（公共類型系統）：規範完整地描述了.NET運行時所支持的所有可能的數據類型和編程結構，指定了這些實體間如何交互，也規定了它們在.NET元數據格式中的表示。 CLS（公共語言規範）：是一個相關的規範，定義了一個讓所有的.NET語言都

圖形繪製 , 數據類型 , NLP , CLS在NLP中是什麼意思 , 人工智能 , 公共語言規範

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lab4ai 頭像

Lab4AI - NeurIPS2025公佈最佳論文獎

NeurIPS2025公佈最佳論文獎 2025 年 11 月 26 日，NeurIPS（神經信息處理系統大會） 正式公佈了 2025 年度最佳論文獎獲獎名單。此次獎項由最佳論文評選委員會從會議主賽道及數據集與基準賽道中遴選產生，委員會成員經程序主席、數據集與基準賽道主席提名，由大會主席、下一代與可及性主席批准，均為機器學習各領域頂尖研究者。最終共有7 篇突破性論文獲獎， 包括 4 篇最佳論文 （含

人工智能

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AI智行者 - emby 連不上

隨着現在新內核的EasyGBS、EasyNVR以及EasyCVR的使用場景越來越廣泛，這些平台也被運用在大小不同的很多實際項目中。在功能上，基本都能滿足大部分用户的需求，也有少部分項目需要進行功能的定製。 有的時候有用户可能會遇到EasyGBS在正常運行，但是密碼輸入正確卻無法登錄頁面的情況。這種情況我們之前進行過簡單的分析，一般會有兩個原因，這裏我們把兩個原因總結和大家講

機器學習 , emby 連不上 , windows , 服務器存儲 , 人工智能 , ios

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deephub - Python離羣值檢測實戰：使用distfit庫實現基於分佈擬合的異常檢測

傳感器監控、安全運營、欺詐檢測——這些場景都需要及時發現異常狀況。但是問題在於，異常樣本出現頻率低導致標註數據稀缺，監督學習模型難以構建。雖然異常(anomaly)和新穎性(novelty)這兩個概念經常混用，但它們在建模假設和處理流程上存在本質差異。 本文會先講清楚異常檢測的核心概念，分析anomaly和novelty的區別，然後通過實際案例演示如何用概率密度擬合方法構建單變量數據集的無監督異常

機器學習 , 人工智能 , 異常處理 , Python

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CloudImagine - 雲棲發佈深度解讀｜以邊緣原生定義 AI 時代的開發與交付

AI無界，全棧隨行。 在今年的雲棲大會上，阿里雲邊緣安全加速 ESA 宣佈發佈邊緣開發平台“ 函數和Pages ”。這是國內首個邊緣開發平台的一次重大升級，對標國際同類產品的同時，更以“邊緣原生、企業級安全、全球可達”的標準，系統性重塑從開發到部署、從運維到安全的全鏈路體驗與效率邊界，為中國開發者提供與國際同類產品對標且更貼近本土實踐的落地路徑。阿里雲 ESA “ 函數和 Pages ”以統

雲棲大會 , 雲計算 , 邊緣計算 , 人工智能 , cdn

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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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deephub - BipedalWalker實戰：SAC算法如何讓機器人學會穩定行走

下肢假肢的控制系統設計一直是個老大難問題。傳統控制理論需要建立肢體和環境的精確數學模型，但現實世界可以不一樣，比如説地面摩擦力時刻在變，坡度各不相同，患者隨時可能絆一下。這就需要控制器具備自適應能力，能從失誤中恢復，還得在沒有顯式編程的情況下習得自然的步態模式。 強化學習給出了一條思路：讓假肢自己通過試錯"學會"走路。但是標準RL算法有個毛病，它太貪心了，找到一種能用的移動方式就死守着不放

強化學習 , 機器人 , 人工智能 , 深度學習

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上海拔俗網絡 - AI校園科學文化互動雲平台：讓知識“活”在指尖

提到校園裏的科學文化學習，不少人會想到枯燥的課本、單向的講座。而AI校園科學文化互動雲平台的出現，正用接地氣的技術，把知識變成可玩、可互動、可分享的體驗，讓學生從“被動聽”變成“主動探”。 這個平台的核心技術邏輯，其實是“AI+互動+資源整合”的三重賦能。首先，它像一個“智能資源管家”，通過大數據技術整合全球優質科學文化內容——從宇宙星空的科普視頻，到傳統非遺的手工教程，再到趣味化學

雲平台 , NLP , 人工智能 , 界面設計 , 數據加密

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u_13479 頭像

jkfox - freemarker ftl文件加css樣式

如今的XML，在文檔生成方面可謂大紅大紫。使用XML + XSLT可以動態生成HTML文檔和表單。而XML + XSL +FO更可以動態生成PDF/RTF文檔。 所謂動態生成，就是在運行，才將數據放到具有指定DTD/schema的XML文檔中，使用預定義的XSL文檔生成可供瀏覽或打印的文檔。 一般來説，生成HTML和PDF的XSLT要分別定義

機器學習 , xml , firefox , 人工智能 , XSL , HTML , ie

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