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mb6911caa73d1d1 - 從“一張圖”到“一座城”：一個開發者的數字孿生實戰手記

作為一名在數字孿生領域摸爬滾打了快十年的應用開發者。這些年，我參與過不少“智慧城市”項目，從最初的二維GIS“一張圖”，到後來笨重的單體三維模型，再到如今追求實時、鮮活、可交互的數字孿生，我深知其中的挑戰與痛點。 今天，我想和你分享一個我們團隊最近交付的“城市運營管理中心”項目背後的故事。這不是一篇產品説明書，而是一個開發者視角的實戰覆盤，聊聊我們是如何用一套工具，把一座龐

數據 , API , 數據可視化 , 人工智能 , 數字孿生 , 開發者

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上海拔俗網絡 - AI人工智能輔助系統：技術驅動下的人機協同新範式

AI人工智能輔助系統絕非“AI主導、人類配合”的工具，而是以三大核心技術為支撐，實現“機器補位、人類決策”的智能協同體系。它通過技術承接重複性、高算力、強關聯的基礎工作，把創造力、價值判斷和複雜決策交還給人類，在醫療、辦公、工業等領域重構效率邊界，其核心能力始終紮根於技術的精準落地。 自然語言處理（NLP）是系統打通“人機對話”的核心橋樑。不同於簡單的文字識別，成熟的NLP技術能讀懂

強化學習 , NLP , 人工智能 , 關聯關係

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mob64ca13fe62db - stageMode模式 INSTALL_PARSE_FAILED_USESDK_ERROR stage setting

這章中使用的示例，會延續上一章創建的Rails應用chapter2，但是我們會創建一個新的controller。在終端下執行： script/generate controller chapter3 index get_time repeat reverse

機器學習 , xhtml , HTTP , ViewUI , 人工智能 , HTML , Javascript

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MIAOYUN - MIAOYUN | 每週AI新鮮事兒（11.21-11.28）

本週全球AI領域動態密集，多家公司發佈重磅模型與工具。騰訊、小米、AMD、Anthropic、DeepSeek、阿里、微軟等推出多款開源大模型，覆蓋視頻生成、具身智能、MoE架構等，性能與成本優化顯著。AI Agent、工具持續迭代，Elser.AI、Trae SOLO等落地。技術上，嵌套學習、3D資產生成等獲突破，市場端特朗普簽署AI戰略命令，原生AI雲廠商打破壟斷，推動行業加速發展，一起來回顧

機器學習 , 算法 , 自然語言處理 , 人工智能 , 深度學習

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u_16099230 頭像

歲月如歌甚好 - WPF 自定義 異形TabItem控件

在 WPF 中，如果想做一個背景透明的異形窗口，基本上都要設置WindowStyle="None"、AllowsTransparency="True"這兩個屬性。如果不想自定義窗口樣式，還需要設置Background="Transparent"。這樣的設置會讓窗口變成 Layered Window，WPF 在這種類型窗口上的渲染性能是非常糟糕的。本文介紹如何使用WindowChr

機器學習 , 背景透明 , wpf , WPF 自定義 異形TabItem控件 , 人工智能 , 標題欄

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chaoshenjinghyperai 頭像

超神經HyperAI - 匹配正確率提升187.9%！華中科技大學CGCL實驗室用自監督學習助力膠囊內窺鏡圖像拼接，「天眼」裏也可看腸胃健康

在全球範圍內，腸胃病正成為一個嚴峻的公共衞生挑戰。據世界衞生組織國際癌症研究機構統計，胃病在人羣中的發病率高達 80%，而在中國，腸胃病患者人數更是達到了 1.2 億之多，且呈現出明顯的年輕化趨勢，關注腸胃健康迫在眉睫。 在這種情況下，膠囊內窺鏡 (MCCE) 作為一種先進的診斷工具，因其非侵入性、無痛、無交叉感染的特點而被大家廣泛關注。具體而言，MCCE 在膠囊中內置了無線攝影機，患者只需吞下這

機器學習 , 圖片處理 , 人工智能 , 深度學習 , 醫療it

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u_16380863 頭像

未聞花名AI - 構建AI智能體：五十七、LangGraph + Gradio：構建可視化AI工作流的趣味指南

一、讓AI觸手可及 相信我們身邊或多或少總是聽到很多人在説大模型大模型，可大模型具體怎麼用還是一道很深的門檻，我們博文也寫了很多，但具體的用法和作用，使我們還面臨着一個有趣的矛盾：大模型的能力越來越強，但真正能讓普通用户直接使用的AI應用卻少之又少。今天，我想分享我們如何用LangGraph和Gradio構建一個可視化、可配置的AI工作流系統，讓非技術用户也能輕鬆組合各種A

AIGC二三事 , 智能工作流 , 流程編排 , pytorch , langgraph , 人工智能

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u_17569005 頭像

wx6906fb3f9b17a - 梯控系統是一種電梯智能化控制技術，需要了解其工作原理、技術實現方式、應用場景以及相關的法規和用户關注點，包括安全性、便利性和法律合規性等方面

梯控系統是一種智能電梯控制技術，通過權限管理提升安全性和效率。系統採用刷卡、人臉識別或掃碼等方式驗證用户身份，僅開放授權樓層。核心功能包括訪客管理、能源優化和無接觸乘梯，適用於辦公樓、小區等場景。選擇系統需考慮兼容性、穩定性和消防聯動等關鍵因素。雖然存在操作不便等缺點，但隨着生物識別技術的發展，系統正趨向更智能、安全的解決方案，成為智慧城市重要組成部分。合理應用需平衡安全與便利，

人臉識別 , 梯控 , 梯控一卡通 , 生物識別 , 人工智能 , 深度學習 , 電梯門禁

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袋鼠雲數棧 - DeepSeek-V3.1重磅發佈，袋鼠雲智能產品全家桶率先適配

近期，全球矚目的DeepSeek-V3.1全新發布。在推理效率、長上下文理解以及跨模態智能處理方面均實現了顯著提升，為企業級智能應用打開了新的想象空間。 袋鼠雲作為長期深耕 “Data+AI”的領先數據智能與空間智能廠商，袋鼠雲在DeepSeek-V3.1發佈的第一時間完成了全棧產品適配，推動產品能力的整體升級。 袋鼠雲智能業務架構 袋鼠雲數據智能：讓“數據生產力”觸手可及 在數據智能方向，袋鼠

全棧 , 數據管理 , deepseek , 人工智能 , 數據治理平台

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mob64ca1418e88d - hibernate與sqlite兼容性

目錄 概述： 1、查詢對象 查詢結果： 2、分⻚查詢 結果： 3、where 條件查詢 結果： 4、模糊查詢 結果： 5、order by 結果： 6、查詢實體對象的屬性 結果： 7、佔位符 結果： 8、級聯查詢 結果： 概述：

hibernate與sqlite兼容性 , hibernate , 數據庫 , 人工智能 , JAVA , 計算機視覺

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技術領航舵手 - crc xmodem校驗計算

CRC 簡介 循環冗餘校驗（Cyclic redundancy check） 通稱CRC。是一種根據網絡數據包或計算機文件等數據產生簡短固定位數校驗碼的一種散列函數，主要用來檢測或校驗數據傳輸或者保存後可能出現的錯誤。生成的數字在傳輸或者存儲之前計算出來並且附加到數據後面，然後接收方進行檢驗確定數據是否發生變化。一般來説，循環冗餘校驗的值都是32位的整數。由於

機器學習 , 多項式 , 數據 , 數據完整性 , crc xmodem校驗計算 , CRC , 人工智能

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冰淇淋紅茶Q - 移動端案例詳解：基於smardaten實現OA系統

一、需求背景 在當今快節奏的工作環境中，移動辦公已成為企業提升運營效率和響應能力的重要方式。傳統OA系統雖然能夠滿足基本的辦公需求，但其PC端導向的設計難以適應移動場景下即時性、便捷性的操作要求。員工需要隨時隨地處理考勤、審批、報銷等事務，管理者也期望能夠實時掌握工作流狀態並快速決策。然而，原生移動應用開發又面臨週期長、成本高、更新迭代慢的普遍難題，無法高效響應企業移動辦公

移動端 , 表單 , 無代碼 , 低代碼 , 人工智能 , 深度學習

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奇墨ITQM - 國際電機企業靠什麼在半年內跑通8大AI場景落地？

深夜十點，某國際電機企業南京辦公室的燈光依舊明亮。系統上顯示，國外總部發來的產品合規諮詢郵件，而法務、財務、售前等多個團隊也在同步等待來自六個內部知識庫的即時響應。 過去，這類需求意味着跨時區溝通、多系統切換與數日的等待。而今天，只在一個平台輸入問題，幾分鐘內，精準的答案帶着出處與條款躍然屏上。 這一切，正由該企業落地的Kymo AI生產平台支撐。 01.

it , 數據 , 企業版 , 人工智能 , 深度學習

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gmicloud 頭像

GMICloud - Dify 上線 GMl Cloud 插件！構建深度研究作流只需 5 步！

摘要 GMI Cloud 插件正式無縫集成到 Dify！提供高性能的多系列模型，如Minimax、DeepSeek、GPT OSS、Qwen、Keling等，支持市場研究、模型評估、文獻綜述等任務處理。大家只需獲取 GMI Cloud API 密鑰，在 Dify 安裝配置插件，即可藉助模板構建深度研究工作流程。本文為步驟的詳細教程。 01 概

機器學習 , AI , 雲GPU , 人工智能 , dify , cloud , 工作流

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deephub 頭像

deephub - dLLM：複用自迴歸模型權重快速訓練擴散語言模型

大語言模型的文本生成方式一直都是以自迴歸為主：一個token接一個token,從左往右,生成完就定了。 但現在有個不太一樣的思路開始在研究圈裏流行起來，那就是擴散語言模型(Diffusion LMs)。擴散模型在圖像生成領域已經證明了自己的可行性,但是問題是把這套東西用到文本上一直很麻煩——訓練難、評估難、更別提怎麼集成到現有的LLM工作流裏了。 dLLM是一個開源的Python庫,它把擴

llm , 人工智能 , 深度學習 , Python

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架構師李哲 - 大模型微調有必要做嗎？全參數微調、LoRA還是RAG？看完這篇你就懂了

在人工智能迅猛發展的今天，大型語言模型已成為解決各類問題的強大工具。但當您想要打造一個真正理解所在行業、掌握專業知識的大模型時，總會面臨一個關鍵問題：如何用最小的成本、最高的效率，讓通用模型變得"專業"？ 這就像把一位通才培養成領域專家——選對方法，事半功倍。這正是LLaMA-Factory Online要解決的核心問題——通過智能化的微調，讓每個團隊都能輕鬆駕馭大模型適配

實時更新 , 數據 , 人工智能 , 深度學習 , 迭代

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圍爐聊科技 - TRAE SOLO：使用初體驗

國內版TRAE SOLO之前就有預約，近期終於等到了，SOLO模式確實讓我大開眼界。它不再只是一個代碼補全工具，而是真正能從需求到上線全程陪跑的"編程夥伴"。 一、激活與界面切換：看似簡單，實則有門道 首先，獲取TRAE SOLO的途徑並不難。國內用户現在可以直接在TRAE國內版中免費使用SOLO模式。 切換SOLO模式的按鈕位於TRAE左上角，點擊後界面會從傳

機器學習 , 技術棧 , 代碼生成 , 人工智能

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mob64ca13f7ecc9 - element plus 日曆 預約

本章節要完成的功能為通過點擊日曆中的設置按鈕來設置對應日期的可預約人數。效果如下： 完善頁面 為設置按鈕綁定事件 為日曆中的設置按鈕綁定單擊事件，當前日期作為參數 button v-if="dayobject.day today" @click="handleOrderSet(dayobject.day)" class

機器學習 , 映射文件 , 當前日期 , Ajax , 人工智能 , element plus 日曆 預約

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CloudWeGo - 用 Eino ADK 構建你的第一個 AI 智能體：從 Excel Agent 實戰開始

本文將會向您介紹如何利用 Eino ADK (Agent Development Kit) 構建一個強大的多智能體系統。 以 Excel Agent 這個實際業務場景為基礎，Excel Agent 是一個能夠“聽懂你的話、看懂你的表格、寫出並執行代碼”的智能助手。它把複雜的 Excel 處理工作拆解為清晰的步驟，通過自動規劃、工具調用與結果校驗，穩定完成各項Excel數據處理任務。 接下來我們將從

agent , 微服務 , 教程 , excel , 人工智能

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lanhy - 迴歸任務中標籤值跨度較大怎麼解決

文章目錄 1. 垃圾回收的簡單回顧 2. 三色標記法 2.1 基本算法 2.2 多標-浮動垃圾 2.3 漏標-讀寫屏障 2.3.1 寫屏障（Store Barrier） (1) 寫屏障 + 增量更新 (2) 寫屏障 + SATB

機器學習 , 成員變量 , 記法 , 人工智能 , 增量更新 , 迴歸任務中標籤值跨度較大怎麼解決

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沃觀態勢感知 - 從數據到決策：海外社交媒體分析服務如何指引企業的市場戰略

在全球競爭迅速加劇的環境中，企業的市場戰略不再能依賴單一渠道或過往經驗來制定，而必須以海量數據為基礎，通過結構化的洞察模型去判斷趨勢、識別機會並預判風險。海外社交媒體作為用户意見、消費行為、文化趨勢最集中的場域，已經成為企業戰略規劃中最關鍵的前置數據源。海外社交媒體分析服務的價值，也因此從“輔助工具”升級為“戰略基礎設施”，決定了企業在海外能否看得更準、走得更穩。 市場戰略

數據 , 人工智能 , 數據分析 , 社交媒體 , 結構化

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bugyinyin - 【收藏必備】基於Qwen微調用户分類意圖模型，準確率碾壓DeepSeek V3，小白也能學會的大模型實戰

序言 大模型已經深入到我們的生活的方方面面，不知不覺中我們的手機電腦，電子設備、辦公需求都被大模型所顛覆，那麼擁抱AI大模型已經是不可阻擋的一個發展趨勢！微調大模型成為必須的一門技能！ 擁抱AI從大模型運行環部署開始 本片文章將會三篇文章來詳細描述大模型的環境部署、模型微調、實戰微調一個意圖分類小模型、實戰記錄下用户分類意圖模型是怎麼練

大模型教程 , AI大模型 , 後端開發 , 人工智能 , 大模型入門 , 大模型學習 , Python

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