tag 人工智能

標籤
貢獻930
1099
06:37 AM · Oct 27 ,2025
deephub 頭像 u_13357275 頭像 pannideniupai 頭像 elhix0bg 頭像 xingxingshangdeliushu 頭像 u_17579295 頭像 rtedevcomm 頭像 u_15591470 頭像 lab4ai 頭像 u_17512334 頭像 tecdat 頭像 qingfouai 頭像

@人工智能 / 博客 RSS 訂閱

haixiudezhusun 頭像

高德開放平台 - 智能手錶地圖新體驗，RTOS系統助力全球行

高德開放平台智能手錶解決方案上線！RTOS系統來襲，卓越性能開啓智能手錶地圖新體驗！6大服務優勢，海量數據直達腕間。融合多品類地圖服務，全面滿足運動出行、智能守護等場景的用户需求，適配各類智能手錶、智能手環，打造智能穿戴生態。

地圖開發 , 數據挖掘 , 地圖api , 人工智能

收藏 評論

u_16099183 頭像

數據科學家 - F12 elements 修改內容後如何運行

1.需求： -- 在培訓班管理的時候，目前後台沒有提供作業提交的情況統計清單，而且無法查看作業，只有點開統計，能看到作業提交的清單 但是這個頁面是個彈窗，只有關閉按鈕，中間是10個人的作業記錄，然後下面一排是頁碼按鈕 ，這次戰略百問的頁碼是173頁 目的是要把每頁的表格內容複製出來，粘貼到一個表裏面。 如何快速的一次性獲得所有的，哪怕是txt後

機器學習 , 換頁 , 賦值 , 人工智能 , HTML

收藏 評論

fannaodeliushu 頭像

程序員阿偉 - 《獨立遊戲社區支持的生態構建與共創賦能指南》

獨立遊戲的突圍之路，從來不是閉門造車式的研發深耕，更在於能否搭建起與玩家深度綁定的情感橋樑，而自有網站正是這座橋樑的核心支柱—它絕非傳統認知中單純的遊戲展示窗口，而是集互動、共創、沉澱於一體的社區生態樞紐，是讓玩家從“被動體驗者”轉變為“主動共建者”的價值載體。當下許多獨立開發者陷入“平台流量依賴症”，將大量精力投入到各大遊戲平台的曝光運營中，卻忽視了自有陣地的長效價值：平台流量受算法波動影響極大

遊戲 , 人工智能

收藏 評論

u_17580222 頭像

mb691327edb400f - 招聘決勝起跑線：AI重構決策級招聘新範式

招聘決勝起跑線：AI重構決策級招聘新範式 HR們正面臨一個隱性危機：招聘已從“流程執行”變成“高風險決策”。候選人數量爆炸、崗位要求細分、業務週期壓縮，可面試仍依賴個人經驗與主觀判斷——一旦選錯人，代價遠非“再招一次”，而是業務延誤、團隊失衡，甚至錯失市場窗口期。全球調研機構Gartner早已預判：2025年，超60%的大型企業將採用AI面試技術。這不是“要不要用”的選擇題

鏈路 , 一對一 , 人工智能 , 深度學習 , 解決方案

收藏 評論

u_16213669 頭像

mob64ca140ce312 - Windows Management Instrumentation總莫名佔用CPU

OWSTIMER.EXE causes a high CPU usage 自從安裝WSS3之後，不定時會發現OWSTIMER.EXE Process的CPU使用量忽然衝高，同時HD聲不斷閃爍的狀況。前後不定時發生過好幾次，今天終於忍不住用Process Monitor追了一下，發現有個寫入C:Program FilesCommon Files

機器學習 , SharePoint , google , 人工智能 , 關鍵程度

收藏 評論

vipstone 頭像

Java中文社羣 - 別再付費生圖了！N8N+即夢4.5無限免費用！

兄弟們，發現沒？即夢（Jimeng）的4.5圖片生成大模型悄悄上線了！ 這波更新可不是小打小鬧，不僅模型能力大幅提升，更關鍵的是，我又給大家挖到了一條免費在工作流中調用它的路子。 今天這篇文章，咱們就來聊聊即夢 4.5 到底強在哪，以及如何不花一分錢 API 費用，把這波羊毛薅到手！ 🎥 視頻展示 www.bilibili.com/video/B

API , 普通用户 , 後端開發 , 人工智能 , Docker , harmonyos

收藏 評論

chiqingdechouti 頭像

codigger - Codigger 的 AI 哲學：不僅是“生成”，更是“理解”

當市面上大多數 AI 編程工具仍停留在“根據提示詞生成一段代碼”的淺層輔助階段時，Codigger 已提出一套更為深刻的 AI 賦能邏輯。這張架構圖貫穿上下的“AI 大模型賦能”路徑，揭示了其獨特的“雙向驅動”機制。 向下紮根：如同架構師般深度思考 Codigger 的 AI 並非僅限於表層交互，而是通過特定的擴展點，深度嵌入底層的基礎架構層、語言層（ObjectSense）

編輯器 , 算法 , 人工智能 , JAVA

收藏 評論

deephub 頭像

deephub - 從零開始訓練推理模型：GRPO+Unsloth改造Qwen實戰指南

推理型大語言模型現在確實火了。這類模型的特點是會先對問題做充分思考，然後再給出答案，而不是直接回復。 雖然早期訓練推理型 LLM 的方法多半被各家公司當作核心機密，但最近的DeepSeek-R1、DeepSeekMath、Kimi-k1.5 和 DAPO 這些項目都公開了相關流程。 這些方法讓 LLM 在推理過程中生成更長的思維鏈（Chain-of-Thought，CoT）輸出，推理效果因此得到提

llm , 神經網絡 , 教程 , 人工智能 , 深度學習

收藏 評論

u_16213596 頭像

mob64ca13fb6939 - memtester linux命令 失敗

關於ROS Why is ROS not a real-time operating system? ROS isn't even an operating system, it's a framework and it's usually built on top of Ubuntu. First and foremost,

機器學習 , 優先級 , 任務調度 , 人工智能 , Ubuntu

收藏 評論

xingxingshangdeliushu 頭像

星星上的柳樹 - 功耗網路籤核工具大盤點

“功耗/IR/EM 分析是芯片籤核不可或缺的一環。” 隨着製程節點縮減、堆棧 3D-IC 與片上系統（SoC）複雜度提升，芯片設計中功耗送配網絡 (PDN ) 的 IR 壓降、 EM 風險與熱耦合效應成為性能與可靠性籤核的瓶頸。早期忽視這些因素可能導致後段 tape-out 失敗或壽命衰減。為此，業界推出了多款專用於功耗／IR／EM 籤核的工具，幫助設計團隊在流片前完成全片分析、根因定位與閉

資訊 , 教程 , 知識 , 人工智能 , 深度學習

收藏 評論

u_16827017 頭像

全棧技術開發者 - 如何理解CNN在CV與NLP領域運用的聯繫與區別？跨領域任務中如何協調卷積核設計、特徵匯聚和序列全局信息提取以提升整體模型性能？

在人工智能研究的發展歷程中，卷積神經網絡（CNN）因其在模式識別與特徵提取中的卓越表現，成為深度學習的重要基礎工具。CNN最初主要面向二維圖像數據，通過卷積核在局部區域提取空間模式，使得網絡能夠自動構建從低級到高級的特徵表示。然而，隨着自然語言處理技術的不斷進步，研究者發現CNN在文本序列建模中同樣具有顯著作用，能夠識別局部詞組模式、捕捉短語語義信息，並在文本分類、情感分析等任務

卷積 , 卷積核 , yyds乾貨盤點 , 人工智能 , 深度學習 , 池化

收藏 評論

danxiaodezixingche 頭像

老紀的技術嘮嗑局 - 向量檢索技術優化步驟詳解——遊戲公司智能客服與推薦系統落地OceanBase

作者：周強，卡牌遊戲公司高級開發工程師 向量數據庫的獨特優勢與選型經驗 向量數據庫 是專門為存儲、索引和查詢高維向量數據而設計的數據庫系統，能夠高效處理由機器學習模型生成的嵌入向量，並支持基於相似性的快速檢索。 相較於#傳統數據庫，向量數據庫在多方面顯示出其獨有的特性，可在前者涉及的領域之外發揮優勢。如圖1所示，傳統數據庫主要用於存儲結構化數據，基於精準匹配進行查詢，適用於業務數據管理，而向量數據

遊戲 , oceanbase , 人工智能

收藏 評論

duoqingdeqingwa 頭像

多情的青蛙 - DeepSeek V3.2發佈：AI進入“效率革命”新時代

一邊是達到GPT-5水平的性能，一邊是大幅降低的計算開銷，DeepSeek V3.2正式版正在重新定義AI模型的性價比標準。 2025年12月1日，深度求索公司宣佈推出DeepSeek-V3.2和DeepSeek-V3.2-Speciale兩個正式版模型。與以往單純追求性能突破不同，此次發佈凸顯了AI產業的重要轉向：從“唯參數論”到“效率至上”的戰略轉型。 標準版V3.2在公開推理測試中達到GPT

觀點 , 資訊 , 人工智能

收藏 評論

u_13357275 頭像

上海拔俗網絡 - AI旅遊助手：不是“機器人導遊”，而是你的“智能旅行大腦”

你有沒有發現—— 出門旅遊，查攻略、比價格、訂酒店、排路線……光是準備工作就能耗掉半天？ 到了目的地，問路靠地圖、找吃靠點評、改行程靠運氣，一不小心就踩坑？ 更別提帶老人孩子、語言不通、突發狀況……整個旅程像在“打怪升級”。 別擔心，這不是你不會玩，而是傳統旅遊方式太“被動”、太“碎片”、太“靠運氣”。現在，一個叫“AI旅遊助手”的技術產品，正悄悄改變這一切——它不取代人，而是幫

對話系統 , 數據 , NLP , 語言模型 , 人工智能

收藏 評論

u_16213577 頭像

信息小飛俠 - windows 7安裝mariadb

首先 開啓win7系統下載Administrator 用户 刪除其他用户!這個應該都會吧!(不過這可做，也可不做) 1.“以管理員身份運行,所有程序→附件→命令提示符”，右擊選擇“以管理員身份運行”， 進入命令提示符後，手工輸入“powercfg -h off” 。。 2.刪除備份，關閉系統保護(計算機右鍵屬性--高級管理設置

windows , 搜索 , 人工智能 , 計算機視覺 , 右鍵 , windows 7安裝mariadb

收藏 評論

elhix0bg 頭像

阿里雲大數據AI - DataWorks千萬級任務調度與全鏈路集成開發治理賦能智能駕駛技術突破

一、智能駕駛數據預處理的行業挑戰 隨着智能駕駛技術的逐級演進，數據驅動的模型訓練範式對數據預處理環節提出三大挑戰： 數據孤島化：需整合攝像頭、LiDAR、毫米波雷達、V2X通信等多模態數據，傳統ETL工具難以實現高效集成。 任務爆炸式增長：單輛測試車每日產生可達50TB 數據，需支持百萬甚至千萬級任務併發調度與彈性擴容。 開發運維一體化需求：要求數據流水線具備高可用性（99.99% SLA

大數據處理 , 大數據 , 自動駕駛 , 數據庫 , 人工智能

收藏 評論

u_16213628 頭像

mob64ca14031c97 - STM32 ymodem IAP傳輸文件的大小和什麼有關係

1.時鐘振盪器：產生時鐘信號送給單片機內部各電路，並且控制這些電路，使它們有節拍的工作。 2.ROM是一種具有存儲功能的電路，斷電後信息不回丟失。RAM也是一種存儲電路，斷電後信息丟失。 3.串行通信口是單片機和外部設備進行串行通信的接口。串行傳遞數據是一位一位的進行傳遞，同時傳輸多位數據的方式成為並行通信。 4.電子電路圖：是指按照統一

機器學習 , 觸發器 , 單片機 , 人工智能 , 寄存器

收藏 評論

u_16099287 頭像

數據科學探索者 - 計算機視覺 - Attention機制（附代碼）_51CTO博客

Softmax函數 Softmax函數用於將值變成一個概率分佈（和為1）。 softmax 的核心作用可以概括為三個方面： 1. 把一組實數轉換成概率分佈 softmax 會把任意向量轉成非負且總和為 1 的結果，常用來表示概率。 這樣模型輸出可以被解釋為不同類別的概率。 2. 放大差異

pytorch , 權重 , 人工智能 , 深度學習 , jquery , 前端開發 , 概率分佈

收藏 評論

u_17611446 頭像

wx6953b3319ffb2 - 計算機導論學習：在基礎中窺見學科的深邃

接觸《計算機科學導論》這門課程前，我對計算機的認知僅停留在“會用軟件、能上網”的淺層階段，總覺得這門學科只是冰冷的代碼和複雜的機器。但經過一學期的系統學習，我不僅搭建起計算機學科的基礎框架，更在一個個知識點的探索中，體會到這門學科背後的邏輯之美與創新之力，也對“如何學習計算機”有了全新的感悟。 課程的開篇從計算機的發展歷程講起，從圖靈提出的抽象計算

大數據 , 數據倉庫 , 人工智能 , 計算機科學 , Python

收藏 評論

u_106065 頭像

laokugonggao - qemu複製粘貼文本

有時候，複製文本（尤其是代碼）到 Vim，會出現格式錯亂的問題。看樣子，應該是自動縮進惹得禍。本文不去深究原因，直接給出解決方法。 1. paste 模式 運行如下命令，進入 paste 模式： :set paste 進入 paste 模式後，按 i 鍵進入插入模式，然後再粘帖，文本格式不會錯亂了。但粘帖後還需要按 ESC 進入普

機器學習 , 快捷鍵 , 剪切板 , 人工智能 , vim , qemu複製粘貼文本

收藏 評論

u_16459925 頭像

wx6583a3b0b06d1 - TRENDRADAR Docker 容器化部署指南

概述 TRENDRADAR（中文名稱：趨勢雷達）是一款專注於多平台熱點聚合與智能推送的容器化應用。該工具以輕量部署、高效聚合為核心目標，支持從知乎、抖音、B站、微博等11個主流平台實時抓取熱點內容，並通過企業微信、飛書、釘釘、Telegram、郵件、ntfy等多渠道推送。其核心特性包括智能內容篩選、熱點趨勢分析、個性化算法排序及AI深度分析功能，幫助用户從海量信息中精準獲取

TRENDRADAR , 趨勢雷達 , 配置文件 , 數據可視化 , 推送 , 人工智能 , Docker

收藏 評論

u_16655836 頭像

wx6603b05eb93d0 - Labubu二手市場崩盤黃牛恐慌拋售，這場造富遊戲沒撐過2025……

2025年就要結束了，又到了媒體們一年一度的大盤點節點，如果要盤點2025年的現象級事件，柴油們能想到什麼呢？ 按照時間線，小柴想到的有DeepSeek、電影《哪吒2》、一夜爆火的AI智能體Manus、Labubu全球搶購潮、機器人馬拉松、理想汽車撞大卡、羅永浩炮轟西貝、美國斬殺線…… 而在這些現象級事件中，除了羅永浩大戰西貝，小柴印象最深刻的就是Labubu

普通用户 , 人工智能 , 數據分析 , 社交媒體

收藏 評論

u_13521 頭像

cnolnic - arm V7支持的dock版mariadb

本文檔描述如何對rsyslog進行交叉編譯，使其可以工作在zynq設備（armv7）上。研發人員可以根據該文檔將相關源碼包及編譯過程加入到自動編譯環境中。 armv7交叉編譯rsyslog 目錄 armv7交叉編譯rsyslog 範圍 依賴庫列表 編譯libestr 獲取源碼 編譯

Linux , 人工智能 , 計算機視覺 , .net , Json

收藏 評論