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06:37 AM · Oct 27 ,2025
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u_14987 頭像

attitude - 基於centernet3D目標檢測模型有哪些

介紹 Mobilenet是由Google公司創造的網絡系列，目前已經發布至V3版本，每一次版本更新都是在前一次網絡上的優化修改。Mobilenet主打的是輕量級網絡，也就説網絡參數量較少，執行速度較快，也更容易部署到終端設備上。在移動端和嵌入式設備上也有了很多的應用。 MobilenetV3對MobilenetV2進行了一系列小的修改

卷積 , 人工智能 , 計算機視覺 , paddle , 網絡 , ide

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u_16213686 頭像

mob64ca1410eb61 - 日常堅持記賬，簡單好用的記賬本分享給你_m0

功能説明 這是一個基於HarmonyOS ArkTS開發的簡易個人記賬本應用，主要功能包括： 核心功能 添加記賬記錄- 記錄收入/支出，包含金額、類別、日期、備註 查看記賬列表- 以卡片形式展示所有記賬記錄 編輯記錄- 修改已保存的記賬信息 刪除記錄- 刪除不需要的記賬記錄

List , text , 人工智能 , 數據結構與算法 , 標題欄

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u_16099241 頭像

技術領航博主 - 深度學習視覺定位與測量

目錄 基礎篇 要看的書 視覺傳感器類型 Visual Odometry任務 Visual Odometry方法 SLAM問題的數學方程描述 學習CMake的使用 基礎篇 要看的書 14講 機器人學的狀態估計 多視圖幾何

視覺SLAM之旅 一 , cmake , 人工智能 , 深度學習 , 特徵點 , Visual , 深度學習視覺定位與測量

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u_16776161 頭像

天潤融通科技 - 2026企業引入AI的邏輯不是“採購軟件”，而是“招聘員工”

2025 年，當國內企業還在糾結 AI 客服的語音識別率時，硅谷已經傳來了商業模式徹底重構的信號：“按人頭付費”的 SaaS 時代正在終結。 以 Sierra 為代表的新興獨角獸打破了這一行規，推行激進的“結果導向定價（Outcome-Based Pricing）”——企業僅為 AI 成功解決的工單付費；如果因為AI搞不定而轉人工，企業將不需要支付任何費用。

人工智能 , 深度學習

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puxiaoke6 頭像

一點人工一點智能 - 《機器人控制中的數學：理論與應用問題》-論文版

書籍：Mathematics in Robot Control for Theoretical and Applied Problems 作者：Paolo Mercorelli，Oleg Sergiyenko，Oleksandr Tsymbal 出版：Mdpi AG​ 編輯：陳萍萍的公主@一點人工一點智能 下載：書籍下載-《機器人控制中的數學：理論與應用問題》-論文

數學 , 機器人 , 人工智能

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grapecity 頭像

葡萄城技術團隊 - 微軟 AI 商業智能體將如何顛覆 SaaS？2030 年或成變革元年

近年來，人工智能技術的飛速發展正在重塑全球科技行業的格局。微軟作為 AI 領域的領軍者，近期提出了一項大膽預測：到 2030 年，AI 驅動的商業智能體（Business Agents）可能會顛覆傳統的 SaaS（軟件即服務）模式。這一觀點引發了業界廣泛討論，也為國內開發者提供了新的思考方向。本文將從國內開發者的視角出發，解讀這一趨勢，並探討其對技術生態和開發實踐的潛在影響。 AI 商業智能體是

microsoft , 人工智能

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u_12897 頭像

jordana - mem函數庫

MKL庫中基本線性代數子程序，BLAS(Basic Linear Algebra Subprograms)庫，是一個API標淮，用以規範發佈基礎線性代數操作的數值庫（如向量或矩陣乘法）。其中CBLAS是BLAS的C語言接口。 庫中前綴用來區分所支持處理的數據類型。

機器學習 , 矩陣乘法 , include , mem函數庫 , i++ , 人工智能

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u_16508055 頭像

卡梅德生物 - 科研必備：如何用“小鼠單克隆抗體”精準捕捉隱形病毒？

在生命科學研究的幕後，實驗小鼠的健康是數據可靠的基石。然而，一些“隱形”的病毒，如小鼠細小病毒（MVM），常常悄無聲息地侵擾動物羣體，干擾實驗結果。如何快速、準確地發現它們？今天，我們就來探討一種強大的檢測工具——基於小鼠單克隆抗體的ELISA檢測技術。 一、 看不見的威脅：為什麼需要監測小鼠細小病毒？ 根據國家《實驗動物微生物學等級及監測》標準，MVM是SPF級（無

ELISA檢測技術 , 抗體制備 , 人工智能 , 深度學習 , 小鼠單克隆抗體

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fannaodeshafa 頭像

煩惱的沙發 - 2026 年開發者必備的Vibe Coding工具

Vibe Coding 這個詞最近很火，它描述的不是某種具體的技術棧，而是如德芙般縱享絲滑的開發狀態。 在 2026 年，編程的核心競爭力在於如何讓靈感以最快的速度落地。這裏挑選了 9 款工具，它們存在的意義不是替代開發者，而是幫開發者剝離掉開發過程中那些枯燥的體力活，讓其專注於架構與核心邏輯。 Emergent：會自我糾錯的編程代理 核心特點：自主迭代、測試驅動、解放雙手 如果説傳統的 IDE

ai開發 , 人工智能 , 後端

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u_17569005 頭像

wx6906fb3f9b17a - 多奧方案通過智能梯控系統與機器人之間的緊密協作，實現了機器人自主乘梯的智能化、高效化，為智慧建築的發展提供了有力支持。我們期待與各方合作伙伴攜手共進，共同推動智能機器人乘梯控制技術的創新與應用。

機器人（狗）AGV\AMR乘梯控制系統方案設計書 前言 智能機器人乘梯控制系統是助力機器人（包括機器狗、AGV、AMR等）在複雜建築環境中實現自主垂直通行的核心技術。其核心功能在於幫助機器人精準獲取電梯的實時樓層信息、轎廂門開關狀態，並能自主完成呼叫電梯、登記目的樓層等操作，從而實現機器人在不同樓層間的無縫轉運與作業。 隨着人工智能與物

梯控 , 機器人 , AMR , 機器狗 , 人工智能 , 深度學習 , AGV

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whaosoft143 頭像

whao143 - 51c~視覺~紅外小目標檢測~合集1

一、PyIRSTDMetrics Infrared Small Target Detection, IRSTD 2025論文拷問紅外小目標檢測評估標準 今天我們不聊新模型，不説又刷了幾個點的SOTA，咱們來聊點更根本的：我們衡量SOTA的方式，真的對嗎？ 在計算機視覺裏，有個領域叫“紅外小目標檢測”（Infrared Small

紅外 , 視覺 , 人工智能 , 計算機視覺 , 目標檢測

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mangrandedanche 頭像

數據庫分享小北 - 告別碎片化運維！阿里雲DAS Agent助力10萬+用户邁入多雲數據庫AI-Native運維時代

導語 你的數據庫，是不是散落在阿里雲、本地IDC和他雲？ 阿里雲提供了各類數據庫產品，如PolarDB、RDS、Redis、MongoDB等，因引擎特性不同，監控與診斷邏輯各有側重；一旦在業務中進一步疊加本地 IDC 的 SQL Server、他雲等系統，監控平台五花八門、告警規則互不相通，運維變得像“拼圖”。 現在，有解了。 阿里雲數據庫自治服務DAS Agent，通過 AI 能力實現跨雲、跨引

觀點 , 資訊 , 數據庫 , 人工智能

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u_16099212 頭像

智慧編織者 - 在STM32Cubemx中開發STM32H750 RTC為什麼沒有配置日曆選項

目錄 一、RTC簡介 1、RTC含義 2、RTC特徵 3、RTC原理框圖 3、RTC具體流程 4、 RTC時鐘選擇 5、RTC復位過程 6、RTC中斷 二、STM32CubeMX配置RTC 1、配置RCC 2、配

機器學習 , data , 實時音視頻 , 單片機 , stm32 , 人工智能 , 2d

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u_16099227 頭像

雲端創新者 - 圖像識別兩條線有沒有搭接

  在家中擁有一份類似於下圖的定製黑白或彩色線條裝飾地圖，可以説是一件非常賞心悦目的事情；而這類定製裝飾地圖往往都具有比較高的價格，總是讓我們望而卻步。這時，我們可以嘗試自己獲取相關地圖素材，DIY一份屬於自己的定製地圖。   而自己製作這樣一份定製裝飾地圖最大的問題就是——如何獲取地圖中的道路、建築、水體等線條呢？本文就介紹幾種獲取地圖中

線條地圖 , 圖像識別兩條線有沒有搭接 , 線稿地圖 , 人工智能 , 計算機視覺 , 路網 , 地圖輪廓

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JavaEdge 頭像

JavaEdge - 推出 Google Antigravity —— AI 輔助軟件開發的新紀元

每一次編程智能模型的進步，都讓我們重新思考開發應當如何進行。如今的集成開發環境（IDE），已與幾年前的版本截然不同。我們的最先進模型 Gemini 3 標誌着“智能體式編程”（agentic coding）的重大跨越，也促使我們思考 IDE 的下一個躍遷應當是什麼樣。 今天，我們正式推出 Google Antigravity —— 全新的智能體開發平台。它的核心仍然是一個由

yyds乾貨盤點 , google , 人工智能 , 深度學習 , 代碼補全 , 開發者

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u_16163442 頭像

datian1234 - 必學收藏！大模型工程師必看：上下文工程2.0，從Prompt到AI Agent的完整指南！

前言 Context Engineering 2.0: The Context of Context Engineering 今天我們要探討一篇非常有前瞻性和系統性的論文：《上下文工程2.0：上下文工程的“上下文”》（Context Engineering 2.0: The Context of Context En

AI大模型 , 後端開發 , 人工智能 , 大模型入門 , prompt , harmonyos , 大模型學習

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u_16099326 頭像

編程小天才 - 一個vue項目配置rem 既能做移動端也能做PC端

目錄 第二篇完成度 Mock模擬數據 源碼: 折線圖 圖例 X軸 series配置數據 源碼 柱狀圖 template js mounted 餅圖 template js mounted 完整效果 第二篇完成度 接下來

機器學習 , 項目 , Vue , 開發技巧 , 人工智能 , 開源項目 , 前端

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rtedevcomm 頭像

RTE開發者社區 - 構建擁有記憶的端到端實時語音助手：TEN Framework + memU 教程丨社區來稿

實時語音模型讓我們可以輕鬆構建能即時響應的語音助手Agent。但如果想讓一個語音助手真的有“用”，僅僅能聽和説還不夠——它必須擁有記憶。 在本教程中，你將使用 TEN Framework + memU 構建一個具備實時語音能力與長期記憶的智能Agent，它可以記住和你發生的一切對話內容。 你將構建 基於本教程的實時語音 + 記憶 Pipeline，你可以將 Agent 擴展為： AI 夥伴

人工智能

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zhuifengdekaomianbao 頭像

張老師講數字孿生 - 古今對話！都江堰治水智慧借數字孿生實現現代化躍遷

2024年10月，中央紀委國家監委網站刊登 《全國水利數據底板基本建成》 一文，重點介紹了都江堰渠首數字孿生系統在防汛調度中的成功應用，標誌着我國數字孿生水利建設從先行先試進入全面深化新階段。 公元前256年，李冰父子修建都江堰，以 “深淘灘、低作堰”的治水智慧實現了人與自然的和諧共生。2200多年後的今天，都江堰灌區建成了覆蓋26.7平方公里的數字孿生系統，通過數字線程將千年治水經驗轉化

數字化轉型 , 觀點 , 知識 , 人工智能 , 前端

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u_16099279 頭像

夜行者3號 - jemeter 高併發測試 JSR223 Sampler 執行成功 為什麼沒有執行http請求呢

一，測試的url地址説明： 1,這是一個秒殺功能的url： http://127.0.0.1:8080/second/skusecond?actid=2020skuid=cpugreenbuynum=2userid=1peractlim=3perskulim=2 説明：這裏面有兩個參數需要我們設置成隨機選取值： buynum

機器學習 , 線程組 , 測試計劃 , 人工智能 , 右鍵菜單

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qeasy_cloud 頭像

大仲馬小茶花 - 史上最全各大AI模型對數據集成平台分析彙總

在數據驅動的時代，數據集成已從後台支撐角色躍升為企業數字化轉型的核心引擎。面對日益複雜的異構系統、爆炸式增長的數據量以及對實時性的嚴苛要求，傳統ETL工具逐漸力不從心，而融合AI能力的新一代數據集成平台正加速崛起。各大人工智能模型——從通義千問、文心一言到Kimi、DeepSeek、ChatGLM、豆包、騰訊元寶等——紛紛以自身技術視角切入這一領域，不僅對主流平台（如輕易雲、DataWorks、F

數據庫 , 人工智能 , 程序員

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u_12192 頭像

angel - mtd overlay 是什麼

20179214 2017-2018-2 《密碼與安全新技術》第三次作業 課程：《密碼與安全新技術》 班級： 201792 姓名： 劉勝楠 學號：20179214 上課教師：謝四江 上課日期：2018年3月29日 必修/選修： 選修 學習內容總結 網絡空間

mtd overlay 是什麼 , 數據 , 雲計算 , 人工智能 , 雲原生 , 模態

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jeecg 頭像

JEECG低代碼平台 - JeecgBoot 低代碼 v3.9.0 里程碑發佈：支持 MCP 與插件，AI 聊天式業務，POI 升級至 5 版

項目介紹 JeecgBoot是一款集成AI應用的，基於BPM流程的低代碼平台，旨在幫助開發者快速實現低代碼開發和構建、部署個性化的 AI 應用。 前後端分離架構Ant DesignVue3，SpringBoot，SpringCloud，Mybatis，Shiro，強大的代碼生成器讓前後端代碼一鍵生成，無需寫任何代碼！ 成套AI大模型功能: AI模型、AI應用、知識庫、AI流程編排、AI對話等； 引

jeecg-boot , 低代碼 , ai開發 , 人工智能 , 低代碼開發平台

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u_16213562 頭像

技術極客傳奇 - vue3 為什麼推薦script在前 template在後

1、vue3中的setup有什麼用? setup的設計是為了使用組合式api 2、為什麼不用之前的組件的選項 data、computed、methods、watch 組織邏輯在大多數情況下都有效。然而，當我們的組件變得更大時，邏輯關注點的列表也會增長。這可能會導致組件難以閲讀和理解，尤其是對於那些一開始就沒有編寫

機器學習 , 生命週期 , 優先級 , 數據 , Vue , 人工智能

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