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u_16099330 頭像

網絡小墨 - 拖拽控件elementplus

本期介紹一個前端拖拽插件interact.js，JavaScript拖放、調整大小和多點觸控手勢，適用於瀏覽器(以及IE9+). interact.js採用了一種與大多數拖放庫略有不同的方法。為了儘可能多地提供控制，它嘗試提供一個簡單、靈活的API，該API為您提供移動元素所需的所有拖拽api 安裝 npm install i

機器學習 , css3 , 拖拽控件elementplus , 人工智能 , HTML , html5 , Javascript

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u_16099237 頭像

編程夢想實現家 - 語音識別的基本原理是什麼，語音識別流程分為哪幾步？_語音識別的過程是什麼?語音識別的方法有哪幾種?

語音識別的信號處理流程涉及從原始聲波到可識別文本的轉換，其軟硬件分工明確，協同完成降噪、特徵提取、模型推理等任務。以下是詳細的信號處理流程及軟硬件職責劃分： 一、語音識別信號處理流程 1. 信號採集與預處理 步驟： 麥克風拾音：通過麥克風陣列（如6-8通道）採集環境聲音，轉換為模擬電信號。 模數

信號處理 , 硬件加速 , 人工智能 , Css , 前端開發 , 語音識別 , HTML

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u_17569005 頭像

wx6906fb3f9b17a - 智能一卡（碼、臉）通系統通過整合門禁、梯控、消費、訪客、停車場等多個子系統，實現了一卡一庫一平台的管理模式。系統支持多種識別方式，包括人臉、QR、刷卡、指紋、虹膜、靜脈等，確保系統的高安全性

多奧智能一卡通系統各組件的技術參數、接口協議及安裝配置要求 速通門、擺臂、三輥閘等出入口設備的控制邏輯與安全防護機制 梯控系統與電梯廠商的對接方案及防干擾技術實現 消費機繼電器輸出功能與門禁系統的聯動應用場景 車牌識別系統與停車場管理軟件的數據交互流程及支付集成方案

門禁一卡通 , 梯控一卡通 , 消費一卡通 , 人工智能 , 深度學習 , 智能一卡通 , 考勤一卡通

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u_16213584 頭像

mob64ca13f87273 - Geem引擎2201711

隨着webgl技術發展和計算機性能的提升，在二維、三維地圖的展示上，加上了不少良好的地圖效果，具有代表性的是echarts，不僅是做統計圖的類庫，在地圖渲染效果也有不少的樣例。 webgl是從opengl發展而來的，opengl主要是依賴桌面端實現相應的視覺效果，使用的也是偏專業的一些技術人員，目前web發展很火熱，對應webgl也跟着

機器學習 , 遊戲引擎 , 人工智能 , 官網 , vision , Geem引擎2201711 , gis

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mianlengxincidehongjiu 頭像

中煙創新 - 科技賦能煙草行業：AI全流程監督，驅動提質增效與合規治理

行政處罰案卷是執法行為的完整載體，體現程序合法與實體公正，關乎執法規範與公信，集中反映執法主體的專業能力與機關的法治理念。北京中煙創新科技有限公司（簡稱：中煙創新）深度融合執法實務與AI技術，自主研發的“煙草專賣執法案卷製作平台”，以智能化方案助力案卷製作標準化、規範化，切實提升執法質效，全面賦能煙草行業依法行政與治理能力升級。 平台可為煙草企業創造三大核心價值：實現製作週期的指數級壓縮、構建合規

人工智能

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u_16213672 頭像

mob64ca140d96d9 - python - 鳥類識別系統-tensorflow項目

一、介紹 鳥類識別系統，通過TensorFlow搭建卷積神經網絡算法，數據集使用經典的加利福尼亞大學CUB-200-2011鳥類數據集，對其進行多輪迭代訓練，最後得到了一個精度較高的模型，並搭建Web可視化操作平台。 前端: Vue3、Element Plus 後端：Django 算法：TensorFlow、卷積神經網絡算法

圖像識別 , 卷積神經網絡 , 後端開發 , 人工智能 , 深度學習 , Python

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u_17583606 頭像

視頻孿生 - 智慧工廠案例|基於視頻孿生與空間智能的數字孿生工廠管控平台

此視頻孿生透明工廠綜合管控平台，是綜合三維地理信息、視頻監控、空間智能及數字孿生等先進技術於一體的創新性綜合管控平台。作為空間智能應用的先行者與視頻孿生技術的首倡者智匯雲舟，打造的該平台以次世代高性能三維渲染引擎為核心，承載遙感影像、數字高程、矢量數據、三維模型等數據，構建出工廠室內外及周邊三維立體的實景數字孿生場景，同時接入監控視頻、智能分析、物聯感知等各業務系統應用數據，利用

智慧工廠建設方案案例 , 視頻監控 , 數據可視化 , 視頻孿生工廠管控平台 , 人工智能 , 數字孿生智慧工廠案例 , 空間智能應用分析

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pannideniupai 頭像

雨大王 - 高級排產系統如何提升汽車零部件生產效率？

在當今高度複雜且動態變化的製造業環境中，汽車零部件企業正面臨着前所未有的挑戰。隨着訂單多樣化、交期縮短以及全球供應鏈的不確定性加劇，傳統的生產計劃方式已經難以滿足現代製造業的需求。過去，許多企業依賴經驗判斷或基於無限產能假定的物料需求計劃（MRP）系統，但這種方式往往導致計劃脱離實際，生產效率低下，甚至頻繁出現庫存積壓或設備閒置的問題。高級計劃排程（APS）系統應運而生，成為解決這些問題的關鍵工具

人工智能

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u_16213559 頭像

時光機3號 - 下scrapy出現requirement already

Scrapy框架 settings.py 在settings.py文件中，可以設置關於scrapy爬蟲，比如反爬措施、提高性能等 一、反爬： 1、USER-AGENT設置： 　　創建一個USER-AGENT池，隨機從其中抽取一條作為request中的User-Agent； 　　demo： 1 USER_AGENT_LIST = [

機器學習 , windows , CLR , ip , 人工智能

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百川雲開發者 - 企業知識管理困局破局者：5分鐘搭建AI驅動的智能知識庫

每到季度末，我們公司的技術總監老王就要面臨一場噩夢。研發團隊的新版本技術文檔散落在Confluence、GitHub、騰訊文檔和無數個微信羣聊裏，新員工對着五份不同版本的操作手冊無所適從，客户支持團隊每天要回答幾十個重複的技術問題。更糟的是，上個月一位核心工程師離職，帶走了他腦子裏那些從未文檔化的關鍵技術細節。 這就是傳統知識管理的現狀——碎片化、低效、不安全。 企業知識管理的痛點，你中了幾個？

github , 人工智能

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u_17579295 頭像

mb6911caa73d1d1 - 數字孿生賦能園區運營

在當今數字化轉型的浪潮中，園區運營管理正面臨着前所未有的挑戰與機遇。傳統的園區管理模式往往依賴於二維圖紙、分散的監控系統和人工巡檢，難以應對日益複雜的設施管理、能源優化和應急響應需求。如何構建一個高效、直觀且可擴展的園區運營平台，成為許多大型信息系統集成商關注的焦點。圖觀流渲染開發工具套件，作為一款領先的數字孿生解決方案，正通過其強大的技術能力，為園區運營帶來革命性的變革。本文將

數據 , API , 開發工具 , 數據可視化 , 人工智能 , 數字孿生

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學技術贏未來 - 人工智能崗位面試題

人工智能崗位面試題 説明：本套面試題適用於人工智能相關崗位（算法工程師、AI開發工程師、機器學習工程師等），涵蓋基礎理論、技術實操、項目經驗、綜合素養四大模塊，可根據崗位側重點（如計算機視覺、自然語言處理、推薦系統等）調整提問深度與方向。 一、基礎理論模塊（考察核心知識儲備） 請解釋機器學習、深度學習、人工智能三者的關係與區別。 簡述監督

推薦系統 , 人工智能 , 深度學習

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u_16213660 頭像

mob64ca140ac564 - 深度學習框架拾遺：【Pytorch（二）】——Pytorch的層次結構_J

文章目錄 PyTorch 完整架構流程圖 關鍵組件詳解 完整執行流程示例 PyTorch 架構梳理 PyTorch 完整架構流程圖 關鍵組件詳解 Python Code 作用：用户編寫的模型定義、訓練腳本

pytorch , 架構 , 人工智能 , Css , CUDA , 前端開發 , HTML , Python

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u_17567677 頭像

沃觀態勢感知 - 核心技術解析：出海輿情監控網站如何實現全球多平台數據抓取？

出海輿情監控網站的本質是“以儘可能低的成本、儘可能高的速度、儘可能高的準確度，抓取全平台、跨語言、跨區域的輿論數據”。要做到這一點，技術難點極其複雜：全球各平台結構不同、數據權限政策差異巨大、多語言內容格式多樣、商家發佈頻率極高、用户表達碎片化嚴重，而出海輿情監控網站必須在最短時間內把這些信號轉化為統一結構的數據，為品牌提供可靠洞察。因此，理解出海輿情監控網站的數據抓取核心技術，

數據 , 人工智能 , 數據分析 , 數據抓取 , 結構化

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u_16099189 頭像

智能領航員 - 多文件存儲的工作原理 SQLite

1、關於extern 　　extern 是聲明此變量或者函數在此文件的外部定義，只是聲明作用。 　　　注意：ｃ語言中對於函數的聲明和定義區別明顯，但對於變量幾乎沒有區別定義和聲明 　　　深刻理解：從彙編的角度來説，變量或者函數定義就會佔用內存空間，也就生成的相應的段地址和偏移地址，如果想要在其他的地方調用時，需要聲明是EXTERN 外部定義的，這樣根據exter

重定義 , 函數定義 , 頭文件 , 人工智能 , 計算機視覺 , 多文件存儲的工作原理 SQLite

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pannideniupai 頭像

雨大王 - AI視覺檢測怎麼選？技術原理、行業應用與解決方案解析

最近在工業智能化的浪潮下，AI視覺檢測技術成了製造業轉型升級的熱門話題，尤其是對於那些對產品精度和質量要求越來越高的企業來説，它簡直成了救命稻草。説實話，這種技術並不是憑空冒出來的，而是深度學習和傳統機器視覺的結合體。舉個簡單的例子，電子製造業裏的PCB板檢測，過去全靠人工肉眼識別，效率低下不説，還容易出錯，現在用AI視覺檢測，精度和速度都上了一個台階。 AI視覺檢測的核心在於它的算法。深度

人工智能

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u_17562481 頭像

思考的袋鼠 - 數據庫風險監測系統:打造可審查、可調整、可溯源的教育數據庫安全底座

一、概要： （提示：在數字化規模迅速膨脹、數據安全風險加速演化的背景下，數據庫安全治理亟需更加智能化、體系化的技術體系來支撐，因此本章首先對知形-數據庫風險監測系統的定位、應用價值與行業意義進行總體闡述，為全文分析奠定基礎。） 在教育行業數字化建設全面提速的大背景下，數據庫已成為學生信息、科研數據、教學資源及管理業務的核心承載系統。然而，隨着業務系統數量的持續增長與數

數據庫 , 數據庫安全 , 數據安全 , 人工智能 , 深度學習

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ziwupython 頭像

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

一、介紹 岩石種類識別系統，基於TensorFlow搭建Resnet50卷積神經網絡算法，通過對7種常見的岩石圖片數據集（'玄武岩（Basalt）', '煤（Coal）', '花崗岩（Granite）', '石灰岩（Limestone）', '大理石（Marble）', '石英岩（Quartzite）', '砂岩（Sandstone）'）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

圖像識別 , 人工智能 , 深度學習

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瀾極美顏SDK - 2025 年直播美顏 SDK 技術：AI 驅動下的磨皮算法功能革新

在直播行業 “顏值經濟” 的競爭中，磨皮作為美顏功能的核心基礎，始終面臨 “自然度” 與 “實時性” 的平衡難題。早期算法依賴簡單模糊處理，常導致 “假面感”“細節丟失” 等問題；2023 年的 AI 磨皮雖實現初步優化，但在複雜光線、動態場景下仍顯不足。進入 2025 年，隨着深度學習與計算機視覺技術的深度融合，直播美顏 SDK 中的磨皮算法迎來質的飛躍 ——AI 不再

自適應 , 終端設備 , 人工智能 , 深度學習 , 模態

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微軟技術棧 - 從熱愛出發，用 Agent 構建未來：雙料得主的突圍之路

“我們一開始以為大家都是像我們一樣，靠興趣聚在一起的個人開發者。”站在微軟開發者挑戰賽總決賽的舞台上，ASAP 隊伍的幾位成員回憶起那一刻時，臉上仍帶着當時的錯愕與自豪。他們直到現場才意識到，原來與自己同台競技的其他團隊，都是以公司為單位參賽，而他們，是唯一的“純個人開發者隊伍”。 這種“業餘身份”反而成了他們的優勢——沒有 KPI 壓力。他們選擇了一個所有成員都深有痛點的方向：用 AI 對抗信息

microsoft , 人工智能

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u_16213629 頭像

mob64ca1403528a - 頭歌 機器學習 決策樹 信息熵與信息增益

決策樹的幾個常用算法：ID3, C4.5和CART算法 原理： 要對數據進行分類，涉及到通過選取什麼樣的特徵對數據進行分類，比如將柚子和西瓜進行分類，可以選取（大小、顏色、甜度等特徵） 決策樹的功能就是判斷使用哪個特徵，然後選取他認為最好的特徵對數據進行分類。 那麼他是如何選取最好的特徵呢？ 對於ID3（選取信息增益最大的特徵），C4.5（選擇信息增

機器學習 , 決策樹 , 數據 , 信息增益 , 人工智能

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思否編輯部 - AdventureX 2025 正式啓動：五天四夜，120小時極限創造！一起在杭州點燃青年創新之火！

隨着 Deepseek、宇樹科技的相繼誕生，杭州迅速成為“AI 之城”，而屬於這座城市的另一場科技嘉年華——AdventureX 2025，也正火熱開啓！ AdventureX 是中國最大、最具創造力的青年黑客鬆之一，由中國高中生與大學生自發創辦，面向全球青年創造者，致力於“讓更多中國年輕人為改變世界而活”。 我們相信，在這個世界上，從不缺有天賦、有衝勁的年輕人，缺的是一片能自由呼吸、自由創造的空

人工智能 , 黑客馬拉松

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合合信息解決方案 - 銀行票據人工審核痛點有哪些

醫療票據造假正在成為保險理賠領域的"灰色地帶"。2020年至2021年間，某醫藥代表陸某使用WPS軟件將三名患者的EGFR T790M基因突變檢測報告從"陰性"篡改為"陽性"，導致醫保基金損失。2024年，內蒙古烏蘭浩特市更是破獲兩起醫療領域虛開發票案，涉案金額合計高達110億元，涉及1.6萬張虛假髮票。面對日益專業化的造假手段，保險公司如何防止假髮票成為行業亟需解決的難題。合合

機器學習 , 數據 , 神經網絡模型 , 複製粘貼 , 人工智能

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