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chaoshenjinghyperai 頭像

超神經HyperAI - 【TVM 教程】在 NVIDIA GPU 上調優高性能卷積

Apache TVM 是一個端到端的深度學習編譯框架，適用於 CPU、GPU 和各種機器學習加速芯片。更多 TVM 中文文檔可訪問 →https://tvm.hyper.ai/ 作者：Lianmin Zheng 本教程介紹如何為 NVIDIA GPU 編寫高性能可調模板。通過在此模板上運行自動調優器，可在許多情況下勝過供應商提供的 cuDNN 庫。 注意，本教程不會在 Windows 或最新版本的

機器學習 , gpu , 人工智能 , 編譯器 , 深度學習

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u_16213722 頭像

mob64ca1419a401 - mmap_kmem 和 mmap_mem 的區別

功能描述 mmap(memory map) 將一個文件或其他對象映射進內存。 文件被映射到多個page上, 若文件的大小不是所有page的大小之和, 最後一個page不被使用的空間將會被清零。 mummap(memory unmap) 刪除特定地址區域的對象映射。

機器學習 , 頁表 , 內存不足 , 打開文件 , 人工智能

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u_14125 頭像

jacksky - emqx如何配置mqtt topic

想要向服務器發送請求並獲得響應？直接使用 HTTP 吧！非常簡單。但是當需要通過持久的雙向連接來通信時，如 WebSockets，當然你也有其它的選擇。 這篇文章會簡單扼要的解釋 MQTT，XMPP，STOMP，AMQP，WAMP和其它替代品。這裏常被引用的 XKCD 漫畫[1]之一： 等等，其實沒有“實時協議”這種東西！

機器學習 , 濾鏡 , emqx如何配置mqtt topic , 客户端 , 人工智能 , JAVA

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u_16213694 頭像

mob64ca1412b28c - 絕地求生 機器學習

1946 年 2 月 14 日，ENIAC 在美國賓夕法尼亞大學出現。71 年過去了，計算機經歷了無數次的更新迭代，成為了我們現在使用的樣子。 筆記本基本都是由各個廠商直接搭配好固定配置出售，常人不會去對筆記本進行過多的 DIY。 所以今天我們討論的主題就是，組裝台式機。組裝的台式電腦每個部件都可以由你自己進行 DIY，從外到內。 我的

機器學習 , 固態硬盤 , 絕地求生 機器學習 , 後綴 , 閃存 , 人工智能

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u_16970152 頭像

求知上進 - 深入學習Python函數：靜態方法

第一章：靜態方法的基礎原理 1.1 靜態方法的起源與Python演進 靜態方法的根源可追溯到1970年代的C++語言，這是OOP的早期實踐者，它引入靜態成員函數以實現類級工具邏輯。Python的靜態方法由Guido van Rossum在Python 2.2中通過新式類和描述符協議正式引入，當時旨在簡化類內純函數的組織。到Python 3起，一切類均為新式，靜態方法統

sed , 靜態方法 , 生成器 , 人工智能 , 深度學習

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danxiaodeyanjing 頭像

MemTensor - 零代碼｜基於釦子（Coze）使用 MemOS 插件

MemOS 已正式上線 釦子（coze）插件商店，現在大家可以基於釦子創建的智能體，一鍵啓用 MemOS 的記憶能力，讓你的智能體記得更好、更快、更準！ 快速開始 Find Us 開發者僅需在釦子（coze）搜索 “MemOS”或“記憶”即可快速找到我們！🎉 釦子插件商店：https://www.coze.cn/store/plugin/7569918012912893995?from=pl

agent , 人工智能 , 開源 , 大模型

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u_16099262 頭像

信息流星 - sigmoid核函數 支持向量機 支持向量機的核函數

2.2、核函數Kernel 2.2.1、特徵空間的隱式映射：核函數 咱們首先給出核函數的來頭：在上文中，我們已經瞭解到了SVM處理線性可分的情況，而對於非線性的情況，SVM 的處理方法是選擇一個核函數 κ(⋅,⋅) ，通過將數據映射到高維空間，來解決在原始空間中線性不可分的問題。 此外，因為訓練樣例一般是不會獨立出現的，

機器學習 , 核函數 , 數據 , sigmoid核函數 支持向量機 , 特徵空間 , 人工智能

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huikaichedemianbao 頭像

合合技術團隊 - 【技術白皮書】第五章：信息抽取技術的未來發展趨勢和麪臨的挑戰

5.信息抽取技術的未來發展趨勢和麪臨的挑戰 5.1 NER技術的未來發展趨勢和麪臨的挑戰 論文《 Survey on Deep Learning for Named Entity Recognition》總結了NER技術面臨的挑戰和未來發展方向。隨着建模語言的進步和實際應用的需求，NER會得到研究人員更多的關注。另一方面，NER通常被視為下游應用程序的預處理組件。這意味着特定的NER任務

事件 , 自然語言處理 , 人工智能 , 深度學習

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u_12902 頭像

jiecho - 偏差類型和公差等級的區別

互換性與機械加工誤差概述 互換性 互換性：同一規格的零(部)件 ，不需要任何挑選、調整或修配，就能裝到機器(或部件)上去，並完全符合規定的性能要求。 加工誤差與公差的區別：公差是實際參數值所允許的最大變動量，兩者區別是誤差在加工過程中產生的，而公差由設計人員確定。 為了實現互換性，必須對公差制進行標準化，不能各行其是，標準化是實現

產品質量 , 互換性 , 視頻教程 , 偏差類型和公差等級的區別 , 互換性與技術測量電子版 , 人工智能 , 深度學習

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pannideniupai 頭像

雨大王 - 智能體模型如何革新汽車製造？解析應用場景與典型案例

在汽車製造業加速智能化轉型的背景下，智能體模型正逐漸成為推動行業變革的重要技術力量。面對日益複雜的生產流程和更高的定製化需求，傳統制造模式顯得有些力不從心，而智能體模型憑藉其自主決策和實時響應的能力，為汽車製造帶來了全新的解決方案。它不僅能夠提升單一環節的效率，更可以實現全鏈路的協同優化，幫助車企在激烈的市場競爭中保持優勢。本文將首先探討智能體模型的核心價值，隨後分析其技術實現方式，最後結合企業的

人工智能

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阿里雲大數據AI - 阿里雲 EMR Serverless Spark： 面向 Data+AI 的高性能 Lakehouse 產品

作者：玄橙 - 阿里雲 EMR Serverless Spark 產品專家 EMR Serverless Spark 是一款面向 Data+AI 的高性能 Lakehouse 產品。它為企業提供了一站式的數據平台服務，包括任務開發、調試、調度和運維等，極大地簡化了數據處理和模型訓練的全流程。同時，它100%兼容開源 Spark 生態，能夠無縫集成到客户現有的數據平台。使用 EMR Serverle

spark , 大數據 , 人工智能 , serverless , 數據處理

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deephub - Pandas中選擇和過濾數據的終極指南

Python pandas庫提供了幾種選擇和過濾數據的方法，如loc、iloc、[]括號操作符、query、isin、between等等 本文將介紹使用pandas進行數據選擇和過濾的基本技術和函數。無論是需要提取特定的行或列，還是需要應用條件過濾，pandas都可以滿足需求。 選擇列 loc[]:根據標籤選擇行和列。df.row_label loc, column_label] 也可以使用lo

機器學習 , 人工智能 , pandas , 數據分析 , Python

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u_16213588 頭像

mob64ca13f96cda - HttpRequest 發送get請求demo

1. HTTP HTTP即超文本傳輸協議(Hyper Text Transfer Protocol)，是因特網上應用最廣的一種協議。 設計目的：保證客户端與服務器之間的通信（發佈和接受HTML頁面）； 工作方式：客户端-服務器端的請求-應答協議 例如： 響

機器學習 , 服務器 , php , HTTP , 客户端 , 人工智能

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u_16099252 頭像

架構領航博主 - winserver emqx 攜帶的erlang 啓動不起來

gen_server 概要： 　　通用服務器行為 描述： 　　行為模塊實現服務器的客户端-服務器關係。一個通用的服務器進程使用這個模塊將實現一組標準的接口功能,包括跟蹤和錯誤報告功能。它也符合OTP進程監控樹。瞭解更多信息參考OTP設計原則。 　　gen_server假定所有特定部分位於一個回調模塊，它導

機器學習 , hibernate , 人工智能 , Reason , 函數返回

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螳螂觀察 - 貨拉拉再闖港交所，周勝馥的第六次“賭局”

文 | 螳螂觀察 作者 | 史浩 人生如牌局，上市如賭桌。 貨拉拉第六次將招股書推上港交所的牌桌，周勝馥又帶着650億元估值、上半年淨利潤2.45億美元的籌碼，來到港股IPO的牌桌上，賭注是整個企業的未來。 這已是他自2023年3月以來，平均每半年一次的規律性“下注”，見證了對手們相繼“亮牌”成功，也親歷了自己五次“棄牌”的落寞。 01 豪賭

變現 , 後端開發 , 人工智能 , 估值 , harmonyos

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huzilachadeyuechikou 頭像

晨曦鑰匙扣 - 借力 CRM“客户生命週期管理 + 復購挖掘工具”，激活中小企業客户資產價值

中小企業客户資產激活能力橫評：五大CRM品牌的“客户生命週期+復購挖掘”核心戰力對比 在流量紅利消退、獲客成本高企的當下，激活存量客户資產成為中小企業可持續增長的關鍵——通過“客户生命週期管理（CLM）+復購挖掘工具”，將“一次性交易”轉化為“長期價值貢獻”，已成為企業的核心競爭力。 本文基於超兔 CRM 、Salesforce、釘釘、Microsoft Dynamics 365 CRM、銷售易五

人工智能 , 前端

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u_16099203 頭像

網絡安全守衞 - openCV 單目測距demo

量子位 吃完的螃蟹殼是幹垃圾還是濕垃圾？ 或者，裹上一層黑科技，讓它變身「火星車」，饞哭隔壁家小孩。 更硬核的是，這樣一台螃蟹火星車，並非只是一個模型。 它支持 WiFi 無線圖傳、控制，手指在手機上移向哪裏，車就跟着往哪裏走。 能實現激光測距，限定目標距離： 還有慣性傳感單元： 甚至還有 AI 功

機器學習 , 單目測距代碼 , openCV 單目測距demo , 目標跟蹤 , 人工智能 , 閉環控制 , 公眾號

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袋鼠 - 袋鼠數據庫工具 7.99.1 版已上線

袋鼠數據庫工具 是一款 AI 驅動的熱門數據庫系統客户端(MariaDB / MySQL / Oracle / PostgreSQL / Redis / SQLite / SQL Server / ...) ，支持建表、查詢、模型、同步、導入導出等功能，支持 Windows / Mac / Linux 等操作系統，致力於打造一款好用、好玩、開發友好的開發者工具。 重點特性介紹 這個版本繼續完善 R

redis , 數據庫 , postgresql , 人工智能 , sqlite

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u_16213643 頭像

mob64ca14068b0b - linux如何安裝32位opencv

剛在台式機上安裝配置好了qt和qtcreator，爆開心！！記下過程。 開發環境神馬的見第一篇 主系統：windows XP virtualbox版本：4.3.8 guest系統：ubuntu12.04.4 第一步，linux下編譯安裝qt 仍然是用的ok6410提供的qt

安裝配置 , Linux , 人工智能 , 計算機視覺 , 文件拷貝 , linux如何安裝32位opencv

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u_17580222 頭像

mb691327edb400f - AI 重構招聘：從效率到精準決策

AI 重構招聘：從效率到精準決策 AI破局招聘“海底撈針”困境：從效率困境到精準決策的轉型 當下企業招聘正陷入“流程冗餘卻結果不佳”的怪圈——HR每天面對海量簡歷，卻要在匹配度不足5%的信息中篩選；組織對“選對人”的需求愈發迫切，可人工面試的主觀性、候選人表現的“套路化”，讓每一次判斷都充滿不確定性；更關鍵的是，HR超七成精力被回覆消息、核對信息等事務性工作佔據，真正

鏈路 , 人工智能 , 高精度 , 深度學習 , 迭代

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u_16213661 頭像

mob64ca140b0bc8 - pacemarker 主備備是否可以單獨配置優先級切換

目錄 部署環境 部署規劃 主庫 備庫 守護進程規劃 數據準備 初始化實例 主庫 備庫 註冊服務 主庫 備庫 啓動主庫 配置歸檔 備份還原

sed , 機器學習 , 數據庫 , 人工智能 , SQL

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lab4ai 頭像

Lab4AI - 【論文復現上新】NeurIPS 2023! 經典論文！ DPO：你的語言模型，其實就是個獎勵模型 | 強化學習 | 微調策略

01 論文概述 論文名稱： Direct Preference Optimization: Your Language Model is Secretly a Reward Model —— DPO：你的語言模型，其實就是個獎勵模型 論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2305.18290 👉Lab4AI 鏈接： https://www.lab4ai.cn/paper/det

機器學習 , 神經網絡 , 教程 , 人工智能 , 深度學習

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美狐美顏SDK小金 - 2026年直播美顏sdk行業前瞻：美顏sdk與美型功能開發的新方向

過去幾年，直播行業完成了從“能播”到“好看”的躍遷。從秀場直播、電商帶貨，到社交直播、在線教育、虛擬人互動，美顏早已不再是“加分項”，而是用户留存和轉化的基礎設施。 站在2026年的時間節點回看，美顏sdk行業正在發生一場安靜卻深刻的變化： 從簡單濾鏡疊加，走向智能化、場景化、精細化的美顏與美型能力重構。 這篇文章，試着從行業趨勢與技術演進的角度，聊

視頻美顏sdk , 美顏api , 人工智能 , 直播美顏sdk , 深度學習 , 第三方美顏SDK , 在51CTO的第一篇博文 , 美顏SDK

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芯動大師 - 打造兩輪差速機器人fishbot：從零開始構建移動機器人

大家好，我是夢筆生花，我們一起來動手創建一個兩輪差速的移動機器人fishbot。 機器人除了雷達之外，還需要IMU加速度傳感器以及可以驅動的輪子，我們曾介紹過機器人學部分，曾對兩差速模型進行過介紹，所以我們還需要再創建兩個差速驅動輪和一個支撐輪。 所以接下來夢筆生花將帶你一起給機器人添加如下部件和關節： IMU傳感器部件與關節 左輪子部件與關節

滑動條 , yyds乾貨盤點 , 人工智能 , 運行測試 , 數據結構與算法 , fish

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