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u_16099277 頭像

架構領航員 - fpga圖像處理 中值濾波器ip核

提示：基於Altera的FIR數字濾波器設計 2021 文章目錄 前言 一、FIR濾波器 二、Altera FPGA實現過程 1.抽頭係數 2.IP核配置 3.代碼 4.關於數據截斷問題

sed , 數據 , fpga圖像處理 中值濾波器ip核 , ip , 人工智能 , fpga開發 , 計算機視覺

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u_16459925 頭像

wx6583a3b0b06d1 - DIFY-WEB Docker 容器化部署指南

概述 DIFY-WEB是Dify.AI的前端應用Docker鏡像，Dify是一款LLM應用開發平台，目前已支持超過10萬款應用的構建。該平台集成了Backend as a Service (BaaS)和LLMOps的核心概念，覆蓋了構建生成式AI原生應用所需的核心技術棧，包括內置的RAG引擎。通過DIFY，用户可以基於任何LLM模型自助部署類似Assistants API和

生產環境 , 數據可視化 , dify部署 , 人工智能 , dify , Docker

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u_15641375 頭像

芯動大師 - ROS機器視覺入門：從基礎到人臉識別與目標檢測

前言 從本文開始，我們將開始學習ROS機器視覺處理，剛開始先學習一部分外圍的知識，為後續的人臉識別、目標跟蹤和YOLOV5目標檢測做準備工作。我採用的筆記本是聯想拯救者遊戲本，系統採用Ubuntu20.04，ROS採用noetic。 顏色編碼格式，圖像格式和視頻壓縮格式 （1）RGB和BGR：這是兩種常見的顏色編碼格式，分別代表了紅、綠、藍三原色。不同之處在於，

sed , yyds乾貨盤點 , 數據 , 人工智能 , 數據結構與算法 , ide

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u_17512334 頭像

疆鴻智能研發中心 - 老產線的新靈魂：疆鴻智能PROFIBUS轉RS485，讓扎染精度飛躍

老產線的新靈魂：疆鴻智能PROFIBUS轉RS485，讓扎染精度飛躍 1 項目背景 去年夏天，我所在的團隊接到某紡織廠扎染車間設備改造項目。該車間原有的西門子PLC系統通過PROFIBUS總線控制部分設備，而新增的六台高精度伺服驅動器僅支持RS485接口。生產主管向我們反映，兩種協議不兼容導致染布張力控制不同步，次品率上升了15%。 在扎染工藝中，染料侵染均勻

profibus , 協議轉換網關 , 工業通訊 , RS485 , 人工智能 , 深度學習 , 工業自動化

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baihai 頭像

baihai - 剖析大模型產生幻覺的三大根源

編者按： 為什麼大語言模型總是“一本正經地胡説八道”？它們是在故意欺騙，還是被訓練機制“逼”成了這樣？ 我們今天為大家帶來的這篇文章指出：幻覺並非模型的故障，而是當前訓練與評估機制下的一種理性選擇 —— 當模型因進行猜測獲得獎勵、因坦白“我不知道”而被懲罰時，編造答案就成了最優策略。 文章系統剖析了幻覺的三大根源：預訓練階段以統計預測替代事實判斷、後訓練

llm , AI , 人工智能 , 深度學習 , 大模型幻覺

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deephub 頭像

deephub - Scikit-Learn 1.8引入 Array API，支持 PyTorch 與 CuPy 張量的原生 GPU 加速

Scikit-Learn 1.8.0 更新引入了實驗性的 Array API 支持。這意味着 CuPy 數組或 PyTorch 張量現在可以直接在 Scikit-Learn 的部分組件中直接使用了，且計算過程能保留在 GPU 上。 1.8.0 到底更新了什麼？ Scikit-Learn 開始正式支持Python Array API 標準。這是一個由 NumPy、CuPy、PyTorch、J

神經網絡 , pytorch , 人工智能 , 深度學習 , sklearn-pandas

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cloudwego 頭像

CloudWeGo - 當 ABCoder 遇上 Deep Code Research

在軟件開發之中，高效、精準地理解代碼是至關重要的環節，尤其當面對一個包含幾十萬行代碼、上千個文件 的龐大項目時，這一挑戰尤為嚴峻。一個典型且棘手的場景是：從一個龐雜的代碼庫中，快速識別並提取出 300 多個對外暴露的 API 及其詳細定義。傳統的代碼分析方法面對這個場景往往力不從心。 本文根據字節跳動服務框架團隊研發工程師尹旭然在 CloudWeGo 四週年技術沙龍上的演講內容整理，詳細介紹如何通

資訊 , 知識 , 人工智能

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u_16099333 頭像

煙雨江南的秋 - sqlalchemy異步更新語句

一、SQL在數據庫中的執行過程 二、執行計劃 1. ACID 原子性：一個事務（transaction）中的所有操作，要麼全部完成，要麼全部不完成，不會結束在中間某個環節。事務在執行過程中發生錯誤，會被恢復（Rollback）到事務開始前的狀態，就像這個事務從來沒有執行過一樣。 一致性：在事務開始之前和事務結束以後，數據庫的完整

機器學習 , 字段 , 子查詢 , sqlalchemy異步更新語句 , 人工智能 , SQL

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pannideniupai 頭像

雨大王 - 製造業數字化服務商如何助力企業轉型？

製造業數字化服務商：轉型的催化劑與企業夥伴 在當前全球製造業加速向數字化和智能化邁進的時代背景下，數字化服務商已成為推動企業變革的關鍵力量。回想一下，製造業的數字化轉型不僅僅是跟上技術的步伐，更是企業從傳統模式中解脱出來、實現可持續發展的必經之路。這些服務商像一位經驗豐富的顧問，幫助企業橋接現實與數字世界，但他們的價值遠不止於此；它們不僅僅是提供軟件或硬件的供應商，而是通過整合資源、化解痛點

人工智能 , 深度學習

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u_17061379 頭像

AI編程社區 - 藉助 Qoder 3 天吃透 LDR 源碼

大家好，我是阿里雲公共雲技術服務部的徐劍寒。日常工作中，我們會與 SA 和商務團隊協同，共同為客户提供服務支持。今天我要分享的主題是《藉助 Qoder 3 天吃透 LDR 源碼》。 一、LDR 技術介紹 LDR 是"Local Deep Research"的縮寫，可能有些朋友對這個概念還不熟悉。需要説明的是，Deep Research 技術本身並不算新，但也不是過時的

機器學習 , 數據結構 , 搜索 , 源碼分析 , 人工智能

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abai_649946e81ca72 頭像

uiuihaoAICG - OpenAI API Key 獲取太難？用國內中轉+20分鐘搭建私有版 NotebookLM (Open Notebook)

1. 痛點：好用的工具，難搞的門檻 最近 AI 圈子裏，Google 的 NotebookLM 絕對是頂流。扔幾篇 PDF 進去，它不僅能精準回答，還能生成一段像模像樣的雙人播客，簡直是科研和學習的神器。 但對於國內開發者來説，想在生產環境用上類似的工具，有兩個巨大的攔路虎： 數據安全：把公司合同或未公開的論文傳給 Google？很多老闆直接 Say No。 基礎設施門檻：想搞個私有版替代品

教程 , 知識 , 人工智能

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u_16827017 頭像

全棧技術開發者 - 如何解釋「線性迴歸」的含義？在實際數據中，異常值對迴歸係數估計有何影響？誤差項有異方差時，最小二乘估計的標準誤差如何調整才合理？

在現代科學研究與數據分析領域，理解變量之間的關係是一項核心任務。無論是在經濟預測、工程實驗還是生物統計分析中，研究者都面臨着大量複雜數據的挑戰。這些數據不僅維度多、噪聲強，而且變量之間的相互依賴往往難以直觀判斷。線性迴歸作為一種基礎而系統的量化工具，為這一問題提供了嚴謹的方法框架。通過數學模型，它將因變量與一個或多個自變量之間的關係形式化為線性函數，使研究者能夠定量評估自變量對因

機器學習 , 線性迴歸 , 擬合 , yyds乾貨盤點 , 數據 , 人工智能 , 線性代數

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u_16213694 頭像

mob64ca1412b28c - stm32cubemx配置tim8

概述 這次是STM32中定時器部分的介紹，他與51系統的不同是定時器數量的增加以及寄存器的調用，説白了，庫函數還是基於寄存器的。 STM32F103系列的單片機一共有11個定時器： 2個高級定時器、4個通用定時器、2個基本定時器、2個看門狗定時器、1個系統滴答定時器、除去看門狗定時器和滴答定時器，其他8個定時器列表：

機器學習 , 優先級 , 初始化 , 中斷優先級 , 人工智能 , stm32cubemx配置tim8

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u_15591470 頭像

ceshiren2022 - Playwright MCP：AI驅動自動化測試，輕鬆告別傳統腳本編寫

2025年初，某知名電商公司在引入Playwright MCP後，UI自動化測試腳本編寫時間從原來的3天減少到2小時，測試覆蓋率提升了40%，而這一切，測試人員幾乎沒有編寫一行傳統腳本。 在傳統的UI自動化測試中，測試人員需要編寫大量腳本和選擇器來模擬用户操作。然而，隨着人工智能技術的快速發展，對話式自動化正在改變這一格局。 Playwright作為微軟開源的現代化We

選擇器 , 服務器 , 人工智能 , 深度學習 , 自動化測試

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lvxingdekaishuiping 頭像

率性的開水瓶 - 企業服務全流程數字化能力橫評：10款CRM/ERP品牌的服務力對決

在消費升級與數字化轉型背景下，服務全流程的精細化管理已成為企業差異化競爭的核心——從客户諮詢到售後維修，從外勤任務到工單閉環，企業需要的不僅是“客户關係管理”，更是“服務全生命週期的數字化協同”。 本文選取超兔一體雲、Microsoft Dynamics 365 CRM 、Oracle CX 、Zoho CRM、HubSpot CRM、Nimble、金蝶、有贊、探跡、Pipedrive10款主流品

框架 , 人工智能 , 後端

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u_17061379 頭像

AI編程社區 - 基於Qoder實現AI漫劇生成Agent搭建

項目背景 行業痛點 漫劇/短視頻內容生產成本高、週期長（腳本→分鏡→美術→動畫→配音） 初創漫劇企業/教育機構缺乏專業動漫製作能力，但有高頻輕量級視頻需求（如營銷廣告、兒童英語啓蒙） 現有AIGC工具鏈割裂，依賴人工，缺乏“一致性控制”與“用户干預閉環” 項目定位 打造一個端到端、可交互、風格一致的漫劇生成智能體 Demo

機器學習 , 工具鏈 , 生成器 , 人工智能 , 動漫

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u_16099278 頭像

代碼工匠傳奇 - Linux權限管理（umask、粘滯位）_linux umask

前言： 在 Linux 系統中，權限管理是保障資源安全、控制用户訪問的核心機制。從新文件創建時的默認權限分配（umask），到文件類型識別（file）、權限分配（sudo），再到目錄權限的特殊邏輯（粘滯位），每一個環節都暗藏系統設計的精妙。本文將沿着這條邏輯鏈，逐一拆解這些知識點，幫你構建完整的 Linux 權限認知體系。 一. 核心

服務器 , 運維 , Centos , Linux , 人工智能 , 前端開發 , Javascript

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JavaEdge - LinkedIn 的遷移之路：從批處理到實時推薦，服務數十億用户

——Nishant Lakshmikanth 於 QCon San Francisco 2025 分享 在 2025 年的 QCon San Francisco 大會上，LinkedIn 工程經理 Nishant Lakshmikanth 深入講述了 LinkedIn 如何系統性地拆解其傳統的批處理式推薦系統，逐步實現實時個性化推薦，並顯著提升運算效率。 舊的推薦架構

批處理 , yyds乾貨盤點 , 離線 , 個性化推薦 , 人工智能 , 深度學習

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cuicui_623c4b541e91e 頭像

Datenlord - 實現一個 RDMA 用户態驅動程序

寫在前面 隨着DeepSeek的火爆，當眾人將目光集中到模型優化時，底層網絡通信基礎設施的重要性往往容易被忽略。實際上，高性能、易維護、易定製的網絡基礎設施對於提升AI訓練、推理的效率是至關重要的一環。目前，主流的高性能網絡通信方案基本被幾家頭部公司壟斷，其提供的標準API接口也已經被精心封裝，絕大多數開發者無需關心底層實現細節。達坦科技始終致力於國產高性能網絡基礎設施解決方案的研發，深知網絡通信

程序 , rust , deepseek , 人工智能

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u_17420180 頭像

合合信息解決方案 - 醫療票據識別技術如何實現

在醫療數字化轉型的浪潮中，票據處理一直是困擾醫保審核、商業保險理賠、醫院財務管理的“老大難”。全國各地醫療機構出具的票據版式千差萬別，複雜的表格結構、低質量的圖像採集，讓傳統人工錄入效率低下、錯誤頻發。合合信息TextIn平台重磅推出的醫療票據識別產品，通過深度學習與OCR技術的深度融合，為這一行業痛點提供了精準高效的解決方案。 OCR技術奠定識別基礎 醫療票據識別的

預處理 , 機器學習 , 人工智能 , 深度學習 , 圖像質量

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u_16213627 頭像

mob64ca1402d47a - emwin項目圖片

I.導語 。用户在經歷了EMM案例1中的初始附着流程後，在EMM-Registered狀態下使用LTE業務。用户在使用服務後，在ECM/RRC-Connected或ECM/RRC-Idle狀態下，用户可能會被網絡或UE去附着。在任何情況下，一旦去附着流程完成後，用户的EPS承載被釋放，其狀態被清除。 本文是關於LTE網絡中的detach流程的介紹，具體內容如下。第II

機器學習 , 顯式 , 信令 , 刪除用户 , 人工智能 , emwin項目圖片

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疆鴻智能研發中心 - EtherCAT轉MODBUS RTU網關：賦能注塑模具廠“智”造升級

EtherCAT轉MODBUS RTU網關：賦能注塑模具廠“智”造升級 在智能化浪潮席捲製造業的今天，位於長三角的一家大型注塑模具廠卻面臨着“新舊設備協同”的難題。作為生產核心的倍福（Beckhoff）PLC憑藉其高性能的EtherCAT總線，高效地控制着伺服驅動器、I/O模塊等現代設備，構成了工廠的“高速神經中樞”。然而，車間內大量仍在穩定運行的“老功臣”——如注塑機輔機

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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小白獅ww - 單卡 4090 即可啓動，一鍵部署 QwQ-32B-AWQ 教程

QwQ 是 Qwen 系列的推理模型，相比傳統指令調優模型，QwQ 具備思考和推理能力，在下游任務尤其是難題上能取得顯著性能提升。QwQ-32B 是中型推理模型，能夠與 DeepSeek-R1、o1-mini 等最先進的推理模型取得競爭性性能。\ 教程鏈接：https://go.openbayes.com/d6USh 使用雲平台：OpenBayes\ http://openbayes.

tensorflow , 自然語言處理 , 數據庫 , 人工智能 , 深度學習

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u_17562481 頭像

思考的袋鼠 - AI加持下的數據流轉安全，打造高效可溯源的API風險防護體系

概要： （提示：在數字世界中，數據不再靜止，而是不斷流動；因此，安全防護的焦點，也應從“靜態防護”轉向“流轉安全”。） 當外賣訂單在幾秒內完成支付、銀行轉賬在瞬息之間到賬、短視頻平台精準推送你喜愛的內容時，數據正在通過成千上萬條API通道高速流轉。API作為數字世界的“數據動脈”，承載着企業業務邏輯、交易指令和用户隱私，是現代數字體系中最關鍵的連接層。 然而，數

數據 , API , 數據安全 , 人工智能 , 深度學習

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