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05:25 PM · Oct 25 ,2025
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yinuo112 頭像

程序員一諾python - 【深度學習】嘿馬深度學習目標檢測教程第5篇：數據集處理,2.2 目標數據集標記【附代碼文檔】

🏆🏆🏆教程全知識點簡介：涵蓋圖像識別背景、目標檢測定義和應用場景。核心算法原理包括R-CNN系列算法（R-CNN、SPPNet、Faster R-CNN、RPN原理）、YOLO算法（單次檢測、候選框機制、單元格概念）以及SSD算法（單次多框檢測器、多個Detector classifier、訓練與測試流程）。數據處理模塊包含目標數據集標記、數據集格式轉換（TFRecords文件、VOC2

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deephub - AutoGen框架入門:5個核心概念搭建智能體協作系統

AutoGen 是微軟研究院開源的多智能體 AI 系統框架。這個框架的設計思路很簡單——讓多個 AI 智能體（加上人類參與）在對話中完成複雜任務的協作和推理。 你甚至可以把它理解成一個團隊聊天室，智能體們在裏面討論、爭論、協作，最終得出解決方案。 AutoGen 通過創建多個專門化智能體，為每個智能體設定自己的角色、目標，來達到上面説的聊天能力，並且還能通過配置工具來獲得代碼執行能力。智能

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星星上的柳樹 - 高效驗證：ACE VIP 實踐指南

在當代多核SoC設計中，ACE VIP（Advanced Coherency Extensions Verification IP）是確保系統一致性與性能穩定的重要驗證工具。本文將圍繞協議驗證、UVM整合、功耗性能分析與仿真加速四大應用展開，結合實際案例，帶你快速理解ACE VIP的實用價值。 1、緩存一致性協議驗證：ACE VIP的核心能力 ACE VIP支持全面的協議一致性驗證，包

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rivers_chaitin 頭像

百川雲開發者 - 2025年這五款AI Wiki神器，讓你的知識管理效率翻倍！

在這個信息爆炸的時代，知識管理已經成為每個企業和團隊都必須面對的挑戰。傳統的文檔管理方式不僅效率低下，而且查找困難，協作不便。幸運的是，隨着AI技術的快速發展，一批智能化的Wiki軟件應運而生，它們不僅能夠幫助我們高效地組織和管理知識，還能通過人工智能技術實現智能搜索、自動問答甚至內容創作。 今天，就讓我們一起來看看2025年最值得關注的五款AI Wiki軟件，看看它們是如何重新定義知識管理的！

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deephub - vLLM 性能優化實戰：批處理、量化與緩存配置方案

很多團隊把它vLLM 當 demo 跑，但是其實這沒把它系統能力發揮出來。這篇文章將介紹怎麼讓 vLLM 真正幹活——持續輸出高令牌/秒，哪些參數真正有用，以及怎麼在延遲和成本之間做取捨。 先説 vLLM 到底好在哪 vLLM 提供 OpenAI 兼容的 API，核心是 continuous batching 加上 PagedAttention。PagedAttention 用分頁管理 K

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容智信息 - 智能體最佳實踐的方法論（二）：實施

當企業智能體建設進入「第二階段實施環節」，如何將“規劃藍圖”轉化為“業務實效”成為核心命題。這一階段的成敗，直接決定智能體是“淪為技術試驗品”還是“成為業務增長極”。對於技術決策者和企業領導層而言，把握實施階段的四個關鍵步驟，並選對“業務能深度參與”的工具，是破局的關鍵。 智能體實施，是從“概念設計”到“價值交付”的實戰環節，可拆解為四個環環相扣的步驟，每一步都直指“落地效率

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chenzhuodeyagao 頭像

沉着的牙膏 - 醫療行業數據安全管理方案 ——低誤差 · 場景化 · AI驅動 · 高效合規的醫療數據安全建設新路徑

概要：醫療行業的數據安全管理，已成為數字化醫療高質量發展的關鍵基石。隨着醫療信息化、智能化進程的加快，從電子病歷、互聯網診療到醫保數據共享，數據已成為醫療機構最核心的生產要素。如何在保證數據可用的同時，確保安全、合規與高效，是當前醫療行業共同面臨的挑戰。本方案以“低誤差識別、場景化落地、AI驅動智能決策、高效合規治理”為核心特徵，構建了一套覆蓋醫療數據全生命週期的安全管理體系。通過非侵入式採集、智

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OpenBayes - 教程上新丨MIT等推出BindCraft，直接調用AF2，實現蛋白質結合體的智能化設計

在生命體系中，蛋白質很少單獨發揮其生物學功能，而是依賴於蛋白質-蛋白質相互作用（PPI）來執行復雜的生物學過程。因此，設計能夠特異性靶向和調控 PPI 的蛋白質結合物具有巨大的治療和生物技術潛力。 然而，傳統的蛋白質結合物生成方法，例如免疫接種、抗體庫篩選或定向進化，通常費力費時，並且對靶位的控制有限。 計算蛋白質設計提供了一種強大的替代方案，能夠根據特定靶標和結合位點定製結合物。而早期計算方法（

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星星上的柳樹 - 總線死鎖驗證方法

在複雜SoC 設計中，總線死鎖是一類嚴重影響系統可靠性的問題：多個模塊因相互等待資源而陷入永不響應的“僵局”。本文介紹先進的驗證策略，結合具體案例，幫你係統掌握如何早期發現並避免總線死鎖。 1、什麼是總線死鎖？ 當多個組件互相等待彼此持有的總線資源，形成循環等待，導致系統無法繼續操作，這就是總線死鎖。尤其在多核、多請求源的環境中，檢測並解決死鎖至關重要。 2、驗證技術詳解

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星星上的柳樹 - 緩存一致性驗證秘笈

在多核 SoC 設計中，緩存一致性（Cache Coherence）驗證 是保障數據一致性與系統性能的基石。本文深入解析高級驗證策略，結合實戰案例，系統講解如何在設計早期高效捕捉潛在一致性問題。 1、形式驗證 — 數學級確保一致性 形式驗證通過數學模型與狀態空間窮舉來驗證緩存協議，各種邊界場景都不放過。 實踐案例：某半導體廠商採用 Cadence JasperGold，對多核處理器的緩

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deephub - 大模型強化學習的熵控制：CE-GPPO、EPO與AsyPPO技術方案對比詳解

LLM的強化學習訓練最近進展很快，SOTA模型在各種推理benchmark上的表現確實亮眼。但更值得關注的其實是另一條信息——從Rutgers到Alibaba再到HKUST，這些研究團隊正在攻克的是RL領域的一個老大難：怎麼控制好熵，同時避免模型退化成毫無用處的確定性輸出。 三篇新論文給出了不同角度的解法：CE-GPPO、EPO和AsyPPO。雖然切入點各有不同，但合在一起就能發現它們正在重塑大規

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MIAOYUN - MIAOYUN | 每週AI新鮮事兒（10.17-10.24）

本週AI領域動態頻出，百度、阿里、DeepSeek推出高效OCR與視覺語言模型，提升文檔解析與多模態能力；騰訊、字節跳動分別開源世界模型與3D生成模型，推動3D內容生成；Anthropic、OpenAI、Google升級AI工具，聚焦生命科學、瀏覽器集成與開發體驗；華為鴻蒙6、宇樹機器人H2及多項評測基準發佈，推動AI向終端與實體場景加速落地，一起來回顧本週發生的AI新鮮事兒吧！ AI 大模型 百

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百川雲開發者 - 告別信息混亂！用 PandaWiki 打造企業專屬 AI 知識庫，效率提升的秘密武器

你有沒有遇到過這樣的情況： 新員工入職第一天，HR 發了一堆文檔鏈接，結果打開全是"404 Not Found"； 技術同事想找某個項目的部署説明，翻遍了各個文件夾也沒找到； 客户諮詢產品參數，銷售只能一邊百度一邊磕磕絆絆地回答... 這些問題的背後，其實都指向同一個痛點：企業缺乏一個統一、智能、易用的知識管理體系。 今天，我們就來聊聊如何用 PandaWiki 搭建一套真正能解決問題

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華明視訊科技 - 鐵路車號識別裝置：賦能鐵路貨運智能化的核心

在現代化鐵路貨運管理中，效率與準確性是衡量運營水平的關鍵尺度。傳統依賴人工抄錄車號的方式，不僅效率低下、成本高昂，更因人為因素導致數據不準，已成為制約礦區、編組站、貨運站等場景智能化升級的瓶頸。鐵路車號識別裝置，正是為解決這一核心痛點而生的智能化解決方案。 什麼是鐵路車號識別裝置？ 鐵路車號識別裝置是一套基於前沿人工智能深度學習技術的自動化識別系統。它通過高清圖像捕捉與智能分析，對貨運

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星星上的柳樹 - 高效掌握 RTL 合成，助力 IC 設計提速

在現代IC 設計流程中，RTL 合成扮演着至關重要的橋樑角色：將程序員或設計者編寫的RTL 描述（多用Verilog/VHDL 編寫）轉化為符合工藝庫的門級netlist，從而實現後續的物理實現和驗證。 1、RTL 合成關鍵流程解析 合成階段 説明 Technology Mapping（技術映射） 選擇目標工藝庫中的標準單元（如與門、觸發器、多路選擇器等）來實現RTL 中

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拓端tecdat - Python企業投標策略優化研究:Monte Carlo、貝葉斯決策、遺傳算法、層次分析法AHP動態評分系統構建應用

全文鏈接：https://tecdat.cn/?p=44146 原文出處：拓端數據部落公眾號 分析師：Dandan Cao 在市場經濟中，招投標是企業獲取項目資源的核心環節，但傳統投標決策常受限於主觀經驗——要麼依賴專家評分導致公平性存疑，要麼因缺乏量化工具難以平衡風險與收益。作為數據科學家，我們團隊在服務某建築集團投標優化諮詢項目時發現，僅靠人工分析的投標方案，中標率比行業均值低1

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拓端tecdat - 專題：2025中國汽車行業Data+AI數智化轉型與全球化白皮書|附340+份報告PDF、數據儀表盤彙總下載

原文鏈接：https://tecdat.cn/?p=44154 原文出處：拓端抖音號@拓端tecdat 2025年中國汽車行業正處於“技術攻堅+成本承壓+全球化擴張”的關鍵期，從車端安全到供應鏈成本，從核心技術到研發模式，從後市場效率到海外佈局，每個環節都面臨“破局”需求。安全芯片作為車聯網安全的核心，需適配多場景需求；關税擾動推高進口成本，企業亟需本地化降本；液冷散熱技術成為高温、振動工

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Lab4AI - 【每日Arxiv熱文】北大新框架 Edit-R1 炸場！破解圖像編輯 3 大難題，雙榜刷 SOTA

【01 論文概述】 論文標題： Uniworld-V2:ReinforceImageEditingwithDiffusionNegative-awareFinetuningandMLLMImplicitFeedback 作者團隊：北京大學 發佈時間：2025 年 10 月 21 日 論文鏈接：uhttps://arxiv.org/pdf/2510.16888/u Lab4AI 大模型實

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超神經HyperAI - 黃仁勳最新演講：10億美元投資諾基亞，Rubin明年量產，AI工廠推進落地……

美國東部時間 10 月 28 日下午 12:00，英偉達 CEO 黃仁勳在華盛頓舉行的 GTC 大會上發表主題演講。這是繼今年 3 月聖何塞主會後的又一場區域性 GTC，地點首次來到美國政治中心華盛頓， 會議包含 70 多場，涵蓋 Agentic AI、機器人技術、量子計算和 AI 原生電信（AI-native telecom networks）等議題，一度被外界視為英偉達從「AI 領域引領者」向

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青否Ai - 雙十一視頻號數字人直播帶貨，數字人提供全套解決方案!

數字人直播14個平台，一個數字人可同時登陸抖音、淘寶、快手等十餘平台，形成矩陣式流量覆蓋。某服飾品牌通過這一功能，觸達用户量突破百萬，實現 “一處開播，全域引流”。 青否支持多語言實時切換，支持20種語言，無論是中文、英文還是小語種，數字人都能精準適配口音與表達習慣。能夠隨時加小語種，這一功能讓跨境商家輕鬆實現 “一場直播，全球賣貨”，某家居品牌藉此在 618 期間打開東南亞市場，海外訂單量激增

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星星上的柳樹 - IC 設計終極籤核，確保安全流片無憂

在IC 設計流程中，Signoff（籤核）是流片前必須完成的最後關卡，它確保設計在功能、時序、功耗、物理規則等方面全面達標，為後續送片生產提供堅實保障。 1、Signoff 的核心意義 Signoff 是芯片送往晶圓廠的“准入許可證”。通過多項嚴密的檢查，包括功能驗證、時序收斂、電源完整性及物理實現規則等，Signoff 的完整性直接關聯設計質量與流片成功率。 2、Sig

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憂鬱的吐司 - 抖音防封搭建方案，青否數字人提供全套的防封方案，能夠進行穩定直播帶貨！

抖音：強調節奏、互動與內容創意 抖音以其快節奏、娛樂化的內容生態著稱。在規則上，抖音對直播內容的創新性和趣味性要求極高，鼓勵數字人主播在短時間內抓住觀眾眼球。直播畫面需清晰流暢，數字人動作表情要自然生動，契合抖音用户追求新鮮、刺激的瀏覽習慣。 同時，抖音十分看重實時互動，要求數字人能及時響應觀眾彈幕，發起如抽獎、問答等互動環節，提升直播間活躍度。在內容合規方面，嚴格禁止出現低俗、虛假宣

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拓端tecdat - Matlab古代玻璃製品化學成分數據鑑別：K近鄰迴歸、聚類、決策樹、隨機森林、卡方檢驗、相關性分析

全文鏈接：https://tecdat.cn/?p=44165 原文出處：拓端數據部落公眾號 分析師：Yizhou Huang 一、專題引言 古代玻璃是解讀絲綢之路中外文化交流的關鍵實物證據，不同時期的玻璃在成分體系、製作工藝上存在顯著差異。但古代玻璃易受環境影響發生風化，導致內部化學成分比例改變，這給玻璃類型的準確鑑別帶來了極大挑戰——外觀相似的玻璃可能屬於不同類別，而風化後的成分

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超神經HyperAI - 【TVM 教程】自定義優化

TVM 先已更新到 0.21.0 版本，TVM 中文文檔已經和新版本對齊。 Apache TVM 是一個深度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 →Apache TVM Apache TVM 的一個主要設計目標是便於自定義優化流程，無論是用於科研探索還是工程開發，都可以靈活迭代優化過程。本教程將涵蓋以下內容： 目錄 審查整體流程 可

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