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06:37 AM · Oct 27 ,2025
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u_16213651 頭像

mob64ca14089531 - ad直接使用自己搭建的ldap

AIDL背景 在Android平台上，一個進程通常無法訪問另一個進程的內存，所以想要跨進程訪問的話，需要將要傳遞的數據分解為系統可以支持和識別的基本單元，有序的經過進程的邊界。因為這個操作十分繁瑣，所以Android使用AIDL來解決這個問題。AIDL就是用於生成兩個進程間進行進程間通信的（IPC）代碼，面向開發簡化這個過程。 注：

機器學習 , 通信 , ad直接使用自己搭建的ldap , Android , 人工智能 , aidl

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lu952450497 頭像

lu952450497 - 近鄰類算法

一、什麼是最近鄰類算法 最近鄰類算法（Nearest Neighbor, NN） 的核心問題是： 在給定空間中，找到與目標樣本“距離最近”的一個或多個樣本。 形式化描述： 已知數據集：( D = {x_1, x_2, ..., x_n} ) 給定查詢點：( q ) 定義距離函數：( dist(x, q) ) 目標：

複雜度 , 搜索 , 人工智能 , 數據結構與算法 , 暴力法

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zengjingaiguodekaomianbao 頭像

曾經愛過的烤麪包 - 2025刷屏事件背後：一場正在席捲每個人的“能力革命”

當AI一夜之間撼動美股，機器人登上春晚舞台，你我的未來，其實早已被重新書寫。 時光飛逝，2025年僅餘最後一月。回望這一年，從DeepSeek的技術突破到《哪吒2》的文化出圈，從春晚機器人扭秧歌到神舟凱旋的家國自豪——每一次刷屏，都是時代車輪滾過的深深印跡。 這些瞬間不只停留在熱搜，它們共同拼貼出一個正在加速運轉的世界。而在所有宏大敍事的背後，一場關乎每個人職業生涯的“能力革命”，已悄然拉開序幕。

pytorch , 機器人 , 人工智能 , 深度學習 , 後端

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u_13446 頭像

imking - emphasis echarts 正常值

node/使用命令： https://nodejs.org/zh-cn/ npm install -g @vue/cli npm install ts-node -g npm init -y npm install @types/node -D npm install express -S npm install @types/

機器學習 , 數據 , 人工智能 , 配置項 , ios

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mianlengxincidehongjiu 頭像

中煙創新 - 中煙創新連續兩年被認定為國家級科技型中小企業

在科技創新深度重構產業競爭格局、驅動轉型升級的當下，權威的國家級資質認定已成為客觀評判企業研發體系成熟度、核心技術儲備與可持續成長潛力的關鍵性標尺與系統性評估框架。北京中煙創新科技有限公司（簡稱：中煙創新）憑藉其在技術研發與創新實踐方面的紮實積累與持續投入，連續兩年被認定為國家級科技型中小企業。其創新能力再獲官方權威認定，這一成績不僅是對企業自身創新實力的高度認可，也是其積極響應國家創新驅動發展戰

人工智能

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可愛的籃球 - 全面掌握AI視頻

國風AI視頻即將起飛？👇🏻ke程：shanxueit點com/11587/技術突破與創作風口雙重解析 凌晨三點的北京出租屋，屏幕藍光映照着90後創作者“貓大人”疲憊卻專注的臉。他剛用AI調試完《燕赤霞》的第37版打鬥鏡頭，水墨氤氲間，道袍翻飛的弧度終於趨於自然。這個場景並非個例——當《花木蘭》《貓將軍》等國風水墨AI短片接連引爆全網，單作播放量破千萬，業內開始真切感知：國風AI視頻的時代

人工智能

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huikaichedemianbao 頭像

合合技術團隊 - 【論文解讀】transformer小目標檢測綜述

一、簡要介紹 Transformer在計算機視覺領域迅速普及，特別是在目標識別和檢測領域。在檢查最先進的目標檢測方法的結果時，我們注意到，在幾乎每個視頻或圖像數據集中，transformer始終優於完善的基於cnn的檢測器。雖然基於transformer的方法仍然處於小目標檢測（SOD）技術的前沿，但本文旨在探索如此廣泛的網絡所提供的性能效益，並確定其SOD優勢的潛在原因。小目標由於其低可見性，

人工智能 , transform , 深度學習

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JavaEdge 頭像

JavaEdge - TornadoVM 2.0 為 Java 帶來自動 GPU 加速與LLM支持

TornadoVM 2.0 為 Java 帶來自動 GPU 加速與大語言模型（LLM）支持 TornadoVM 項目近日發佈了 2.0 版本，這是這個 開源項目 的一個重要里程碑。該項目旨在為 Java 提供一個可在異構硬件上運行的執行環境，這次更新對在 JVM 上開發大語言模型（LLM）解決方案的團隊尤其有吸引力。 TornadoVM 可以讓 Java 程序自動在多

yyds乾貨盤點 , OpenCL , API , 人工智能 , JAVA , 深度學習

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u_14120 頭像

温柔一刀 - metal tile memory 用於 compute

如果單從初衷和預想的價值來看，還是很誘人的。在馮諾依曼體系中，cpu計算和memory存儲是分離的，而兩者之間的data movement會造成高延遲和高耗能。 關於PIM類似的思想在50年前曾有人提出過，比如1969年WILLIAM H. KAUTZ發表的論文Cellular Logic-in-Memory Arrays和1970年在斯坦

機器學習 , google , 人工智能 , memory , 浮點數

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pannideniupai 頭像

雨大王 - 工業PaaS如何推動製造業數字化轉型？

在當今全球製造業競爭日益激烈的背景下，數字化轉型已成為企業提升競爭力的必由之路。工業PaaS（Platform as a Service）平台作為工業互聯網的核心組成部分，正逐步展現出其在製造業轉型升級中的關鍵作用。通過提供統一的開發環境、數據管理工具和工業微服務組件，工業PaaS幫助企業打破信息孤島，實現生產全流程的數字化、智能化管理。 工業PaaS平台的核心優勢在於其能夠將工業技術、知識

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u_16213346 頭像

mob64ca12dba5b0 - AIGC測試數據集

AIGC測試數據集是指用於評估和優化人工智能生成內容（AIGC）模型性能的專用數據集。隨着人工智能技術的迅速發展，如何建立高質量的測試數據集已成為衡量AI模型效果的關鍵。有了這些數據集，開發者可以更有效地調試和優化模型，確保其在真實環境中的表現。以下將詳細講述如何解決“AIGC測試數據集”相關的問題。 背景定位 自2021年底，AIGC逐漸成為行業熱點。2022年，多個企業投入大

數據集 , 測試數據 , aigc , 人工智能

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pannideniupai 頭像

雨大王 - 工業互聯網賦能裝備製造智能化：企業如何抓住機遇規避風險

在製造業快速向智能化演進的今天，工業互聯網已成為推動裝備製造行業變革的核心力量，卻也像一把雙刃劍，既帶來無限可能，又考驗企業的應對能力。裝備製造企業，無論大中小規模，都置身於這場技術風暴中，不得不面對從傳統生產線到數字化轉型的陣痛與收穫。回想工業互聯網的本質，它並不是簡單的網絡連接，而是將物理設備、數據流和智能決策系統融合成一個動態網絡，這在裝備製造領域尤其關鍵，因為從設計到生產的每一個環節都依賴

人工智能

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u_14844 頭像

definitely - TVFEMD算法 具體步驟

TVM介紹 為解決深度學習框架和硬件後端適配問題，華盛頓大學的陳天奇等人提出了TVM. TVM是一個端到端的全棧編譯器，包括統一的IR堆棧和自動代碼生成方法，其主要功能是優化在CPU、GPU和其他定製AI芯片上執行的AI模型，通過自動轉換計算圖，實現計算模式的融合和內存利用率最大化，並優化數據佈局，完成從計算圖到算子級別的優化，提供從前端框架到AI芯片、端

機器學習 , 手機端 , TVFEMD算法 具體步驟 , 深度神經網絡 , 人工智能 , 深度學習

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求知上進 - Python 數據結構：序列通用操作

在 Python 編程中，序列是一種重要的數據結構，它用於存儲一系列的元素。Python 中的序列類型包括列表（list）、元組（tuple）、字符串（str）以及範圍（range）等。理解序列的通用操作能夠幫助開發者更高效地處理數據，提高編程的靈活性和可讀性。本文將深入探討 Python 中的序列通用操作，內容涵蓋基本概念、常見方法、應用場景以及最佳實踐，力求為讀者提供全面且深

字符串 , 人工智能 , 深度學習 , 元組 , Python

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u_15641375 頭像

芯動大師 - 對深度學習概念的基礎理解與認識

一、神經網絡的組成 人工神經網絡（Artificial Neural Networks，簡寫為ANNs）是一種模仿動物神經網絡行為特徵，進行分佈式並行信息處理的算法數學模型。 這種網絡依靠系統的複雜程度，通過調整內部大量節點之間相互連接的關係，從而達到處理信息的目的，並具有自學習和自適應的能力。神經網絡類型眾多，其中最為重要的是多層感知機。為了詳細地描述神經網絡，我們

機器學習 , yyds乾貨盤點 , 神經網絡 , 人工智能 , 深度學習 , 數據結構與算法

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u_15444 頭像

gulaotou - 【Pytorch學習筆記2】Pytorch的主要組成模塊_pytorch模塊介紹

PyTorch 2.x 引入的 torch.compile 是核心優化工具，旨在解決 PyTorch 中圖形捕獲準確性問題，通過底層技術棧將 PyTorch 程序加速，同時標誌着 PyTorch 從依賴 C++ 向 Python 主導的編譯架構過渡。 一、核心定位 torch.compile 並非獨立工具，而是隸屬於 torch.compil

pytorch , 後端開發 , 人工智能 , 機器碼 , Python

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最多選5個技能 - 電子商務設計師軟考備戰：第五篇 - 電子商務前沿技術與實踐應用

1. 新興技術賦能電子商務 1.1 人工智能與機器學習應用 智能客服系統 自然語言處理（NLP）實現自動問答 情感分析識別用户情緒並優化服務 多輪對話管理處理複雜諮詢場景 知識圖譜構建提升問答準確性 個性化推薦升級 深度學習模型提升推薦精度 實時推薦系統響應速度優化

web安全 , 鏈路 , MySQL , 新技術 , 數據庫 , 人工智能

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elhix0bg 頭像

阿里雲大數據AI - 【新模型速遞】PAI-Model Gallery雲上一鍵部署MiniMax-M1模型

MiniMax-M1 模型是由 MiniMax 公司6月17日全新推出的大語言模型，使用hybrid Mixture-of-Experts (MoE) 架構，並使用了 lightning attention 機制。 MiniMax 公司稱其為世界上第一個開源的大規模混合架構的推理模型。 MiniMax-M1 模型原生支持 1 百萬個 token 的上下文長度， 並且 lightning atten

llm , 大數據處理 , 雲計算 , 人工智能 , 模型

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shiluodepaomian 頭像

失落的泡麪 - 標書智能體（一）——AI解析招標文件代碼+提示詞

用Python+React打造一個開源的AI寫標書智能體~ 今天是第一期，招標文件解析： 招標文件動輒幾萬字，雖然現在各主流大模型的上下文窗口都越來越大，但也只能代表AI“可以處理幾十萬字的上下文”，並不代表你隨便扔給AI幾十萬字，它就能“處理得好幾十萬字的上下文”。 我們在寫投標文件之前，一定要先把招標文件通讀一遍，標註出需要注意的點，然後再有針對性的撰寫招標文件。 AI寫標書也是一樣，第一步

react , 人工智能 , prompt , Python

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u_16213712 頭像

mob64ca14173efa - blazemeter官網在哪下載

不少介紹Blazor網站包括微軟自己的文檔網站，對Blazor採用的認證/授權機制有詳細的介紹，但是往往給出的是Identity Server的例子。搜索引擎可以找到的如： https://chrissainty.com/securing-your-blazor-apps-introduction-to-authentication-with-blazor/ http

服務端 , 機器學習 , 客户端 , 人工智能 , blazemeter官網在哪下載 , ide

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快手技術 - 快手&南大發布代碼智能“指南針”，重新定義AI編程能力評估體系

“這款模型在 Python 錯誤修復上表現驚豔，但在 Java 功能實現上卻慘不忍睹”，“同一個模型在 Web 開發場景遊刃有餘，面對基礎設 施代碼卻束手無策”——這些開發者社區的常見吐槽，折射出現有代碼大模型評估體系的嚴重侷限。關於“誰是最強的代碼大模型？”這一問題，答案眾説紛紜，對於同一款大模型，對於不同的編程場景、不同編程任務、不同編程語言甚至不同智能體框架其風評都可能大相徑庭。 然而，現有

教程 , 知識 , 人工智能

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u_14172 頭像

archangle - 自然語言處理涉及的技術棧 自然語言處理最新技術

伴隨着近幾年的機器學習的熱潮，自然語言處理成為了目前炙手可熱的研究方向，同時也是 Google、Microsoft、Facebook、Baidu、Alibaba 等各大公司投入鉅額資金和高端人力努力爭奪的下一個互聯網流量入口（智能助手、智能音箱等）。 近日，雷鋒網研習社公開課邀請了孔曉泉來介紹自然語言處理技術的一些基本知識、行業的發展現狀和基於深度

中心詞 , 自然語言處理涉及的技術棧 , NLP , 自然語言處理 , 人工智能 , 深度學習

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