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06:37 AM · Oct 27 ,2025
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u_16677229 頭像

數科星球視頻號 - 輕啓未來 李未可AI眼鏡亮相中國國際時裝週 定義“鈦輕盈”時尚科技新標杆

近日，在2025中國國際時裝週（秋季）的T台上，科技與時尚的交匯點亮了無數閃光燈。本土科技時尚品牌李未可以其全新AI眼鏡系列產品，完美呼應本季“行山見畫”主題，憑藉輕盈、高智、優雅的特質，成為本屆時裝週上卓爾不羣的科技時尚標杆。 中國國際時裝週T台合影 本次重點展示的李未可AI音頻眼鏡Air系列，採用創新鈦架結構，推出半框與無框兩種設

羣體智能 , 後端開發 , 人工智能 , 可穿戴 , Python

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子午 - 【植物識別系統】Python+TensorFlow+Django+人工智能+深度學習+卷積神經網絡算法

一、介紹 植物識別系統，基於TensorFlow搭建Resnet50卷積神經網絡算法，通過對6種常見的植物樹葉圖片數據集（廣玉蘭、杜鵑、梧桐、樟葉、芭蕉、銀杏）進行訓練，最後得到一個識別精度較高的模型，然後搭建Web可視化操作平台。 技術棧： 項目前端使用Html、CSS、BootStrap搭建界面。 後端基於Django處理邏輯請求 基於Ajax實現前後端數據通信 選題背景與意義：

圖像識別 , 人工智能 , 深度學習 , Python

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u_12897 頭像

jordana - 深度學習 矩陣逐元素相乘

矩陣運算、求導、激活函數、梯度下降算法、反向傳播算法等 1、矩陣運算 如果矩陣${{\mathop{\rm A}\nolimits} = {\left( {{a_{ij}}} \right)_{m \times n}}}$，其轉置矩陣${{\mathop{\rm B}\nolimits} = {\left( {{b_{ji}}} \right)_{n \times m

梯度下降算法 , 反向傳播算法 , 人工智能 , 深度學習 , 深度學習 矩陣逐元素相乘 , 迭代

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pannideniupai 頭像

雨大王 - 工業互聯網助力汽車零部件行業實現智能製造

一、工業互聯網的定義與汽車行業融合必要性 工業互聯網作為新一代信息技術與製造業深度融合的產物，不僅僅是簡單的設備連接，更是一個集數據採集、傳輸、分析、決策於一體的生態系統。在傳統汽車零部件製造模式下，企業往往依賴分散的設備、孤立的管理系統和經驗驅動的生產決策，導致效率低下、成本居高不下、質量波動等問題。隨着全球汽車產業鏈向智能化、數字化方向演進，工業互聯網的出現為解決這些痛點提供了全新的技術

人工智能

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u_16099186 頭像

技術極客領袖 - 為什麼實際圖像的主點座標與理想狀態下主點的座標會產生偏差

虛數i 虛數是什麼？ 為什麼要承認虛數？ 虛數怎麼就表示旋轉了？ 其實，人們建立複數理論，並不是因為人們有時需要處理根號裏是負數的情況，而是因為下面這個不可抗拒的理由：如果承認虛數，那麼 n 次多項式就會有恰好 n 個根，數系一下子就如同水晶球一般的完美了。 但複數並不能形象地反映在數軸上，這不僅是因為實數在數軸上已經完備了，還有另外一個原因：沒有什

多項式 , 線性變換 , 人工智能 , 深度學習 , 線性代數

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pannideniupai 頭像

雨大王 - 工業數字化服務商哪家強？廣域銘島的實戰經驗告訴你答案

隨着數字化浪潮席捲全球製造業，工業數字化服務商正成為企業轉型升級的關鍵角色。尤其在2025年這個AI技術快速落地的節點，越來越多的製造企業開始意識到，數字化不再是信息化的延續，而是催生全新生產力的必要路徑。那麼，在這場變革中，工業數字化服務商究竟扮演什麼角色？它們又如何幫助傳統制造企業跨過轉型的“死亡之谷”？ 從企業需求來看，製造業數字化轉型的核心痛點往往集中在三方面：一是數據壁壘，不同系統

機器學習 , 算法 , 人工智能

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u_16213669 頭像

mob64ca140ce312 - 生成對抗網絡判別器輸入

生成對抗網絡(Generative Adversarial Networks, GAN)是一種深度學習模型，是近年來複雜分佈上無監督學習最具前景的學習方法之一。 GAN 主要包括了兩個部分，即生成器 generator 與判別器 discriminator。生成器主要用來學習真實圖像分佈從而讓自身

tensorflow , 生成對抗網絡判別器輸入 , 損失函數 , 生成器 , 人工智能 , 深度學習

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u_16099164 頭像

碼海舵手 - 極智AI | 變形金剛大家族 Transformer ViT CLIP BLIP BERT 模型結構_51CTO博客

文章目錄 轉載 以下是博客原文 以合理的規模訓練 ViT 自蒸餾 DeiT 模型概覽 Pyramid 視覺 Transformer（PVT）的總體架構 視覺 Transformer 的自監督訓練：DINO DINO 多注意力頭可視化 MLP-Mixer 架構 多尺度視

卷積 , 數據 , MySQL , 數據庫 , 人工智能 , transformer , 深度學習

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u_16213682 頭像

mob64ca140fd7c1 - derby 數據可視化

第一篇：Power BI數據可視化概述 閲讀目錄 •前言 •Power BI的主要功能 •Power BI的主要特點 •Power BI Vs 其他同類產品 •Power BI可視化思想 •獲取方法

數據可視化 , derby 數據可視化 , 數據庫 , 人工智能 , Power , R語言 , Python

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u_13303 頭像

colddawn - linux將vncserver製作成systemd

第三課：Linux的基本操作 一般都會建立一個linux服務器，然後windows通過小軟件vnc遠程登陸linux服務器，登陸方式就是：”服務器ID:端口號“，此處的冒號為英文冒號； 一個賬户可以打開多個vnc端口，開啓：vncserver ，太多了則會佔用較多資源，可以手動關閉； 若vnc遠程屏幕分辨率與本地

機器學習 , 當前目錄 , 文件名 , Linux , 人工智能 , 根目錄 , 後端

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u_16213645 頭像

mob64ca1407216b - Chrome Memory工具鏈Performance Monitor

如果你知道我在使用多少個Google工具，你就不會對Google成為世界第一的互聯網企業而感到奇怪了。 Google Analytics http://www.google.com/analytics/Google Analytics（分析）向您顯示人們如何找到和瀏覽您的網站以及您能如何改善訪問者的體驗。提高您的網站投資回報率、增

機器學習 , 資訊 , 工具 , RSS , google , Tools , 人工智能

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u_17609497 頭像

小小小趙02 - 智能體來了：AI運營總監親授價值月薪3W的智能體Prompt底層邏輯

我是某AI智能體公司的運營（打工人版）👩🏻‍💻。 最近面試了很多想轉行做AI運營的小夥伴，發現大家有一個超級大的誤區： 以為寫智能體（Agent）的提示詞，就是在跟ChatGPT聊天。 ❌ 大錯特錯！ 👉 做Agent，本質上是在用自然語言給AI“寫SOP（標準作業程序）”！ 在Coze/釦子平台上捏了幾百個Bot後，我總結了一套“HR招聘法”，直接把大模型當員工

工作流程 , 人工智能 , 深度學習 , 輸出格式 , Markdown

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u_14306318 頭像

咚咚王哲 - 人工智能之數據分析 Matplotlib：第四章 圖形類型

人工智能之數據分析 Matplotlib 第四章 圖形類型 (文章目錄) 前言 Matplotlib 支持多種圖表類型。本文將詳細介紹 散點圖、柱形圖、餅圖、直方圖 以及其他常見圖表（如箱線圖、熱力圖、面積圖、3D 圖等）的繪製方法、參數説明和典型應用場景。 一、散點圖（Scatter Plot） 用途 顯示兩個變量之間的關係，

子圖 , yyds乾貨盤點 , 人工智能 , 數據分析 , 直方圖 , Python

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疆鴻智能研發中心 - 這網關太“寶藏”！ETHERCAT轉Modbus，穩定生產是“穩穩的幸福”

這網關太“寶藏”！ETHERCAT轉Modbus，穩定生產是“穩穩的幸福” 在機械製造與加工領域，高速連續化生產已成為企業提升競爭力的關鍵。拉絲機、輥道、皮帶機等設備對運動控制的穩定性和精度要求極高，而不同設備間的協議差異往往成為技術集成的瓶頸。ETHERCAT轉MODBUS協議轉換網關的出現，為這一問題提供了高效解決方案。 案例解析

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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u_17583606 頭像

視頻孿生 - 智匯雲舟亮相中國工業論壇，入選中國工信企業新紀錄

近日，第十八屆中國工業論壇在北京盛大啓幕。本次論壇以“融合創新工業當強”為主題，匯聚了院士專家、國家部委相關領導、一線企業高管及行業領軍者等眾多嘉賓。論壇緊扣兩化融合深化趨勢，聚焦人工智能等技術與產業的深度賦能，為我國工業發展搭建了高端交流與合作平台。在論壇的“工信企業新紀錄發佈會”環節，智匯雲舟憑藉在數字孿生領域的卓越創新成果，成功入選中國工信企業新紀錄，成為全場焦點。

中國工信企業新紀錄 , 數據可視化 , 人工智能 , 智匯雲舟 , 空間智能先行者 , 視頻孿生技術

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商業快訊 - 2025年降Ai率工具測評： 7個爆款降AI率工具的優缺點總結，降AI不踩坑！

市場上的降AI率工具良莠不齊，如何科學判斷降AI率效果是很多學生、老師最關心的問題，擔心降不來AI率，耽誤時間還花不少錢。 本文將從以下五個維度系統，分析2025年主流的8個降AI工具，教大家如何選擇適合自己的降AIGC工具，快速去AI痕跡，還省錢。 一、選擇降Ai率工具的5個標準： 1、能否免費試用效果 好不好，用過才知道。沒有一個降Ai平台會説自己的效

上傳 , 有道 , 人工智能 , Standard , 數據分析

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u_12968 頭像

davisl - emqx 登錄密碼重置

Shiro自定義realm實現密碼驗證及登錄、密碼加密註冊、修改密碼的驗證 一：先從登錄開始，直接看代碼 @RequestMapping(value="dologin",method = {RequestMethod.GET, RequestMethod.POST},produces="text/html;charset=UTF-8") @Respo

機器學習 , ViewUI , 數據庫 , 人工智能 , JAVA , emqx 登錄密碼重置 , Javascript

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u_16163442 頭像

datian1234 - 一文搞懂大模型標準配置RoPE位置編碼原理與實現！

簡介 RoPE（Rotary Positional Embedding）是當前大語言模型中最主流的位置編碼方式，通過旋轉矩陣操作將位置信息引入Q、K向量角度，實現相對位置建模。它支持長序列泛化、計算高效且保留週期信息，被LLaMA、GPT-NeoX等主流大模型採用。相比傳統位置編碼，RoPE能更好地處理序列順序信息，提升模型對相對距離的感知能力。

github , 算法 , 知識圖譜 , 後端開發 , 人工智能 , 大模型入門 , Python

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mob64ca14106f2f - pid的偏差

其實要用PID調節的話，最好是使用帶有編碼器的比較高端一點的直流減速電機，但是因為它價格有點貴，所以我們一般做智能小車就會選用普通的直流電機，但是普通的直流電機也是可以使用PID調節的，雖然它的效果沒有帶編碼器得到直流減速電機的好，但是我們也可以在調節的過程中慢慢地深刻的理解PID調節的含義。今天先來分享一下我剛剛涉及的PID中的P調節。 P就是比

串口 , 數據 , 人工智能 , 深度學習 , pid的偏差 , 系統對

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deephub - 一份寫給數據工程師的 Polars 遷移指南：將 Pandas 速度提升 20 倍代碼重構實踐

在大數據處理領域，性能和效率始終是核心問題。 polars 作為新一代數據處理框架，通過利用Rust語言的底層實現和現代化的並行計算架構，在處理大規模數據集時展現出顯著的性能優勢。根據性能測試文章的數據顯示，在CSV文件讀取操作中， polars 的處理速度可達 pandas 的20倍。這種性能提升主要得益於其優化的內存管理機制和並行計算能力。 本文將系統地介紹如何從 pandas 遷移到 po

機器學習 , 人工智能 , pandas , Python

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RTE開發者社區 - Meta 挖角蘋果設計師，重塑 AI 硬件交互；健康追蹤應用 Healthify 升級 AI 助手：實時語音與攝像頭交互丨日報

開發者朋友們大家好： 這裏是 「RTE 開發者日報」，每天和大家一起看新聞、聊八卦。我們的社區編輯團隊會整理分享 RTE（Real-Time Engagement） 領域內「有話題的技術」、「有亮點的產品」、「有思考的文章」、「有態度的觀點」、「有看點的活動」，但內容僅代表編輯的個人觀點，歡迎大家留言、跟帖、討論。 本期編輯：@瓚an、@鮑勃 01 有話題的技術 1、亞馬遜公佈新款自研 AI 芯

人工智能

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mob64ca140d2323 - AIGC與多模態AI區別 多模態算法

本週論文包括Meta AI提出了一種名為 data2vec 的自監督學習新架構，在多種模態的基準測試中超越了現有 SOTA 方法；谷歌、MIT 等提出分類器可視化解釋方法 StylEx等。 目錄 data2vec: A General Framework for Self-supervised Learning in Speech,

sed , 算法 , pytorch , AIGC與多模態AI區別 , 人工智能 , 深度學習

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u_14344 頭像

冷月星 - 前端結合SpeechRecognition實現語音識別文字功能

一、與潛在客户實時聊天的神奇-zopim 　　Zopim是一款高效的可嵌入網頁中去的即使通訊與網站訪客信息追蹤的的Web軟件。知道誰在訪問您的網站嗎？想和他們實時交流嗎？想更有效的把握商機嗎？使用Zopim這款嵌入即時通訊軟件，能讓你達到如下目的：網站訪客只需點擊網頁中的對話圖標，無需安裝或者下載任何軟件，就能直接和網站客服人員進行即時交流。Zop

數據 , ip , NLP , ViewUI , 人工智能 , 前端 , Web

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