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05:25 PM · Oct 25 ,2025
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deephub - PyTorch推理擴展實戰：用Ray Data輕鬆實現多機多卡並行

單機 PyTorch 模型跑推理沒什麼問題，但數據量一旦上到萬級、百萬級，瓶頸就暴露出來了：內存不夠、GPU 利用率低、I/O 拖後腿，更別説還要考慮容錯和多機擴展。 傳統做法是自己寫多線程 DataLoader、管理批次隊列、手動調度 GPU 資源，這哥工程量可不小，調試起來也麻煩。Ray Data 提供了一個更輕量的方案：在幾乎不改動原有 PyTorch 代碼的前提下，把單機推理擴展成分佈式

pytorch , 人工智能 , 深度學習

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u_12205 頭像

小魚兒 - 深度學習 分類標籤噪聲比較大 分類標籤的作用

“分類”與“標籤”的使用 始 在使用博客的時候，常常看到分類和標籤，容易產生困惑的是，我們用什麼方式可以很好的使用分類和標籤呢？ 查 分類屬於先前框定內容的“界門綱目科屬種”，標籤是屬於文章關鍵字的提煉，可以説是兩種收納方式。 分類 分類是一個將思想或事物進行識別、差異化和理性化的過程。也通常是出於某一目的，進

數據 , 深度學習 分類標籤噪聲比較大 , 概念思考 , 人工智能 , 深度學習 , 參考資料 , 標籤的使用

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u_17512334 頭像

疆鴻智能研發中心 - 疆鴻智能PROFIBUS集線器：讓鋰電生產線網絡“遙遙領先”

疆鴻智能PROFIBUS集線器：讓鋰電生產線網絡“遙遙領先” 在新能源汽車產業高速發展的浪潮下，某大型汽車鋰電池製造廠的電極車間，正面臨着產能爬坡的關鍵挑戰。車間內，塗布、輥壓、分切等精密設備高速運轉，其控制核心是一套規模龐大的西門子S7-400 PLC系統。然而，維繫整個生產線“感知”與“動作”的PROFIBUS-DP網絡，卻因早期星型拓撲結構改造困難、單點故障易導致整線

PROFIBUS集線器 , profibus , 網絡架構 , 工業通訊 , 人工智能 , 深度學習 , 工業自動化

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u_16099355 頭像

數據挖掘者 - 真無線藍牙耳機盤點，2020新款遊戲低延遲高續航藍牙耳機_momo1996

憑實力出圈，頭戴耳機的六邊形戰士！性價比拉滿的iKF Mars實測 哈嘍小夥伴們好，我是Stark-C~ 最近天氣逐漸轉涼，有朋友讓我推薦一款適合通勤的頭戴式耳機。一個是讓自己的耳朵能暖和一些，另外還能在上下班路上享受音樂，隔絕外界嘈雜。看似簡單的描述，其實包含了多種需求。 首先可以肯定的是，頭戴式耳機絕對是冬季通勤的“加分項

自適應 , 編解碼 , 人工智能 , 無線連接 , 深度學習

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u_16099279 頭像

夜行者3號 - 吳恩達【深度學習工程師】 04.卷積神經網絡 第三週目標檢測 （1）基本的對象檢測算法

本週為第四課的第三週內容，這一課所有內容的中心只有一個：計算機視覺。應用在深度學習裏，就是專門用來進行圖學習的模型和技術，是在之前全連接基礎上的“特化”，也是相關專業裏的一個重要研究大類。 這一整節課都存在大量需要反覆理解的內容和機器學習、數學基礎。 因此我會盡可能的補足基礎，用比喻和實例來演示每個部分，從而幫助理解。 第三週的內容將從圖像分類

後端開發 , 特徵點檢測 , 深度學習 , 目標檢測 , Python

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子午 - 【寵物識別系統】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度學習+卷積神經網絡算法

一、介紹 寵物識別系統，本系統基於TensorFlow框架，採用卷積神經網絡（CNN）算法，構建了一個能夠識別37種常見寵物品種的智能識別系統。所使用的數據集涵蓋了多個貓犬品種，例如阿比西尼亞貓、布偶貓、柴犬、哈士奇等。經過多輪迭代訓練，最終得到了識別準確率較高的預測模型，並部署於Web端實現可視化交互。 前端: Vue3、Element Plus 後端：Django 算法：TensorFlow、

圖像識別 , 人工智能 , 深度學習

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u_14306318 頭像

咚咚王哲 - 人工智能之數據分析 Matplotlib：第三章 基本屬性

人工智能之數據分析 Matplotlib 第三章 基本屬性 (文章目錄) 前言 本文主要介紹如何設置繪圖標記、線條樣式、軸標籤、標題、網格線以及如何在同一窗口中繪製多個圖表。 一. 繪圖標記 你可以通過 plt.plot() 函數中的參數 marker 來指定數據點的標記樣式。例如： plt.plot([1, 2, 3, 4], [1

機器學習 , yyds乾貨盤點 , 人工智能 , 數據分析 , 深度學習 , Python

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百川雲開發者 - 2025年最值得入手的5款AI Wiki工具：告別信息混亂，讓知識管理更智能

大家好，我是老王，一個在互聯網行業摸爬滾打了10年的老IT。今天想和大家聊聊一個讓我又愛又恨的話題——知識管理。 從"信息黑洞"到"知識中樞"的蜕變 記得去年我們團隊接手了一個大項目，各種文檔、會議記錄、代碼説明滿天飛。剛開始大家還興致勃勃地在Confluence上寫文檔，結果三個月後，連項目負責人自己都找不到關鍵文檔在哪了。更可怕的是，新來的同事要花整整兩週才能搞清楚項目全貌——這哪是知識庫啊，

人工智能 , 深度學習

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u_17590470 頭像

今晚加個牛腿吃 - PyTorch 全面介紹

和靈活的定製化能力為核心優勢，已成為深度學習領域最主流的框架之一，廣泛應用於科研、工業界的模型研發與落地，尤其在計算機視覺、自然語言處理、強化學習等方向佔據核心地位。 核心優勢 1. 動態計算圖（Dynamic Computational Graph） PyTorch 採用「即時執行」（Eager Execution）模式，計算圖隨代碼運行動態構建，支持在運行時

數據集 , 數據 , pytorch , 人工智能 , 深度學習

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u_16970152 頭像

求知上進 - 深入學習Python函數：類定義

第一章：類定義的基礎概念 1.1 類定義的起源與演變 類定義的概念源於Simula語言，但Python的實現深受Smalltalk和C++影響。Guido van Rossum在Python 0.9中引入類，作為動態語言的輕量級OOP實現。早期，Python 2區分“舊式類”（經典繼承）和“新式類”（現代繼承），後者引入了super()和描述符協議。從Python 3

類定義 , 人工智能 , 深度學習 , 類變量 , Python

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疆鴻智能研發中心 - 協議不通？CC-Link IE轉Ethernet/IP網關來當“端水大師”

協議不通？CC-Link IE轉Ethernet/IP網關來當“端水大師” 在製藥車間錯綜複雜的管線與設備之間，總有一些無形的“橋樑”在悄然運作，它們雖不顯眼，卻是整個生產流程順暢運行的命脈。今天，就讓我們走進一座特殊的通信橋樑——CC-Link IE轉Ethernet/IP協議轉換網關，看看它如何在一家大型製藥企業的生產線中扮演着關鍵角色。

ETHERNET , ip , CCLINKIE , 協議轉換 , 人工智能 , 深度學習 , 網關 , 工業自動化

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Fabarta - 喜報｜楓清科技榮登ADD數據應用場景大會「2025值得關注的數據應用創新榜單」

12月11日，“AI推動進化，數據定義未來”第二屆ADD數據應用場景大會在北京通州區圓滿舉辦，“2025值得關注的數據應用創新榜單”在會議期間隆重揭曉。 楓清科技（Fabarta）憑藉其在多模態數據智能與知識引擎領域的技術積累，以及面向實體經濟場景的應用實踐，成功入選“2025值得關注的數據應用創新榜單”（下稱“創新榜單”），其創新落地實力獲權威認可。 本屆大會由北京

微信 , 數據 , 人工智能 , 深度學習 , 應用場景

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沉着的牙膏 - 2025數據安全管理平台Top榜：自定義·合規治理·AI優化能力評測

隨着《數據安全法》《個人信息保護法》《網絡數據安全管理條例》等法規體系持續完善，數據安全平台正在從工具型產品邁向企業數字安全體系的戰略基礎設施。2025年的市場競爭不再只關注單點審計或局部監測，而是全面轉向“平台化整合、AI智能治理、全鏈路防護”三大核心方向。本文結合行業標準、技術趨勢與文檔內容，對國內主流數據安全管理平台進行排名式分析，並圍繞“自定義、合規治理、AI優化”三個關鍵能力進行綜合評價

深度學習

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mb62eb6607e51d5 - 迅為瑞芯微RK3576開發板可裝外殼

迅為RK3576開發板可組裝外殼雙路以太網多路攝像頭4G通信PCIE 典型應用領域-ARM平台開發 處理器架構類型-ARM CPU-Rockchip RK3576 架構-4核A72+ 4核A53 本文包

4G , 開發板 , 多路 , 人工智能 , 深度學習

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Lab4AI - NeurlPS 2024! 擴散模型用於世界建模：視覺細節在Atari環境中至關重要| 計算機視覺 | 強化學習

01 論文概述 論文名稱：Diffusion for World Modeling: Visual Details Matter in Atari ——擴散模型用於世界建模：視覺細節在 Atari 環境中至關重要 👉一鍵直達論文 [👉Lab4AI大模型實驗室論文]( https://www.lab4ai.cn/paper/detail?utm_source=lab4ai_jssq_sf

機器學習 , 神經網絡 , 算法 , 人工智能 , 深度學習

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u_17501217 頭像

wx68a5717fe5665 - 管道做陰極保護防腐的好處

管道採用陰極保護防腐技術，是目前工業領域（如石油、天然氣、給排水、化工等）解決金屬管道腐蝕問題的核心方案之一，好處是： 一、從根源阻斷腐蝕，大幅延長管道壽命 金屬管道的腐蝕本質是電化學腐蝕：管道外壁與土壤、水、空氣等電解質接觸時，會形成無數微小 “原電池”，管道金屬作為 “陽極” 不斷失去電子被氧化。陰極保護的原理是通過外部手段（犧牲陽極或外加電流）使管道整體成為電化

陰極保護 , 人工智能 , 深度學習

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mob649e8166179a - ollama 跑雙顯卡的原因不跑GPU

ollama 跑雙顯卡的原因不跑GPU 在當今的深度學習和人工智能應用中，使用雙顯卡的配置可以極大地提升模型訓練和推理的性能。然而，許多用户在使用 ollama 時，發現儘管配置了雙顯卡，卻仍然無法有效利用 GPU。本文將深入探討這個問題的背後原因，並提供解決方案。 背景定位 適用場景分析，人們希望在高性能計算任務中充分利用硬件資源，尤其是在進行深度學習模型訓練時，雙顯卡的配

性能需求 , aigc , 深度學習 , CUDA

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u_16213645 頭像

mob64ca1407216b - 濾波器權重的L1範數計算實例

濾波器模型的建立 卡爾曼濾波器包括兩個主要過程：預估與校正。預估過程 主要是利用時間更新方程建立對當前狀態的先驗估計，及時向 前推算當前狀態變量和誤差協方差估計的值，以便為下一個時 間狀態構造先驗估計值；校正過程負責反饋，利用測量更新方 程在預估過程的先驗估計值及當

協方差矩陣 , 算法 , 人工智能 , 深度學習 , zk , 卡爾曼濾波 , 濾波器權重的L1範數計算實例

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deephub - 從另一個視角看Transformer：注意力機制就是可微分的k-NN算法

注意力機制聽起來很玄乎，但我們可以把它看作一個軟k-NN算法。查詢向量問："誰跟我最像？"，softmax投票，相似的鄰居們返回一個加權平均值。這就是注意力頭的另外一種解釋： 一個可微分的軟k-NN：計算相似度 → softmax轉換為權重 → 對鄰居值求加權平均。 通過 1/sqrt(d) 縮放防止softmax在高維時飽和，掩碼決定哪些位置可以互相"看見"（處理因果關係、填充等問題）。

注意力 , 神經網絡 , transformer-model , 人工智能 , 深度學習

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JavaEdge - 不止於智能：GPT-5.1 發佈，更温暖、更好聊的 ChatGPT 來啦！

本文已收錄在Github，關注我，緊跟本系列專欄文章，咱們下篇再續！ 🚀 魔都架構師 | 全網30W技術追隨者 🔧 大廠分佈式系統/數據中台實戰專家 🏆 主導交易系統百萬級流量調優 車聯網平台架構 🧠 AIGC應用開發先行者 | 區塊鏈落地實踐者 🌍 以技術驅動創新，我們的征途是改變世界！ 👉 實戰乾貨：編程嚴

sed , yyds乾貨盤點 , 人工智能 , 深度學習 , ci , ide

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deephub - 深度解析 Google JAX 全棧：帶你上手開發，從零構建神經網絡

目前來看Google 是唯一一家在 AI 價值鏈上實現端到端垂直整合的公司。從基礎模型 (Gemini)、應用層 (ImageFX, Search with Gemini, NotebookLM)，到雲架構 (Google Cloud, Vertex AI) 以及硬件 (TPUs)，幾乎全都有所佈局。 長期以來Google 一直在通過提升自身能力來減少對 NVIDIA GPU 的依賴。這種

jax , 人工智能 , 深度學習 , Python

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1艾一刀 - 樂奇Rokid拉開智能眼鏡“微米級”戰爭的序幕

當智能眼鏡行業從“有沒有”的技術炫技階段，悄然進入“好不好”的體驗競爭深水區，一場看不見的戰爭正在製造端悄然打響。衡量勝負的標準不再是那些宏大的技術名詞，而是以毫米甚至微米為單位的工藝精度。 之所以這麼説，是因為前不久智能眼鏡品牌樂奇Rokid與其製造商藍思科技，共同舉辦了一場針對智能眼鏡產品的小範圍媒體開放活動，透過藍思的生產線，見證的不僅是AI眼鏡的製造過程，更

數據 , 可穿戴設備 , 人工智能 , 好用 , 深度學習

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青否Ai - 數字人帶貨狂攬 23 億！數字人主播成電商新寵，直播帶貨迎來全新時代？

2025 年雙十一，數字人帶貨交出了震撼行業的成績單：京東平台數字人直播總成交額突破 23 億元，1.7 萬商家通過虛擬主播實現 24 小時不間斷開播，帶動平台整體轉化率提升 30%。（青否數字人源頭v：zhibo175） !從凌晨三點仍在滔滔不絕的國貨彩妝虛擬主播，到創下 5500 萬單場 GMV 的羅永浩 AI 分身，數字人正從直播帶貨的 “補充角色” 躍升為 “核心生產力”，引發行業對 “無

機器學習 , 算法 , 人工智能 , 深度學習

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架構設計師之光 - ASP.Net之筆記11-05（Repeater 分頁）

: positional encoding : triplet encoding : subject encoding : object encoding Relation Transformer (RelTR), to directly predict a fixed-size set of − −

歸一化 , 三元組 , 人工智能 , transformer , 深度學習 , 前端開發 , Javascript

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