tag 應用場景

標籤
貢獻52
78
07:32 AM · Nov 15 ,2025
u_17213027 頭像 u_15469972 頭像 u_16272508 頭像 anson12315 頭像 u_13778063 頭像 u_16175477 頭像 u_16099336 頭像 u_16175439 頭像 u_16213441 頭像 u_17546912 頭像 u_16175487 頭像 u_16824272 頭像

@應用場景 / 博客 RSS 訂閱

u_17550403 頭像

元器件懂一點 - 旋轉型位置傳感器：FSE11系列與RDC50系列的技術解析與應用探討

在現代電子設備中，位置傳感器作為一種關鍵的感知元件，廣泛應用於眾多領域，從工業自動化到消費電子，再到汽車和醫療設備，其重要性日益凸顯。本文將分別對深圳捷比信提供的FSE11系列旋轉型位置傳感器和日本阿爾卑斯（ALPS）的RDC50系列旋轉型位置傳感器進行詳細的技術解析，並探討它們在不同應用場景中的表現。 一、FSE11系列旋轉型位置傳感器 （一）產品概述 FSE

辦公效率 , 高精度 , 應用場景 , 位置傳感器

收藏 評論

u_17213027 頭像

wx676be6175e246 - Android 中的縮放功能實現與應用

在 Android 開發中，縮放功能是提升用户體驗的關鍵技術之一，它允許用户通過手勢或按鍵對圖像、文本或其他內容進行放大或縮小操作。本文將介紹 Android 中實現縮放功能的主要方法及其應用場景。 一、縮放功能的實現方式 手勢縮放：通過識別雙指捏合手勢實現縮放，這是最常用的方式。可以使用 ScaleGestureDetector 類來檢測手勢，並通過 Matrix

縮放 , 移動開發 , Android , 應用場景

收藏 評論

u_16213398 頭像

mob64ca12e86bd4 - 利用AIGC自動生成目錄

在當今的信息時代，內容創作的需求日益增長。而利用AIGC（人工智能生成內容）自動生成的目錄不僅提高了效率，還能確保內容的結構清晰。本文將詳細探討如何實現這一過程，包括技術原理、架構解析、源碼分析和擴展討論。 背景描述 隨着信息的激增，自動生成內容的需求顯得尤為重要。AIGC的崛起為內容創作帶來了新的可能性。為了更好地探索這一領域，我將以四象限圖的形式進行分析：

數據 , 自動生成 , aigc , 應用場景

收藏 評論

u_16213620 頭像

mob64ca1401464d - 同軸電纜

本文系統闡述了同軸電纜選型的關鍵參數、應用範圍及策略，涵蓋阻抗匹配、頻率特性、衰減係數、應用場景及環境適應性等要點。 在通信系統設計中，同軸電纜的正確選型直接影響着系統性能和可靠性。本文將從實際應用角度出發，系統闡述同軸電纜選型的技術要點和方法論。 選型基礎：理解關鍵參數 特性阻抗匹配是選型的首要原則。50歐姆電纜適用於無線通信系統，如基站天饋系統，因其在功率容

阻抗匹配 , 同軸電纜 , 後端開發 , 應用場景 , harmonyos

收藏 評論

u_16213297 頭像

mob64ca12cfa7d5 - Stable Diffusion 源碼地址

Stable Diffusion 源碼地址的查找與解析 我們生活在一個技術快速發展的時代，尤其在2022年，深度學習和生成模型的應用取得了顯著進展。其中，"Stable Diffusion"是一種基於深度學習的圖像生成模型，引起了廣泛關注。本文將重點探討如何獲取並分析Stable Diffusion的源碼，幫助讀者更好地理解這個模型的背後邏輯與應用場景。 **重要提示：*

API , aigc , 應用場景 , ci

收藏 評論

u_15469972 頭像

mb61c46a7ab1eee - 實用指南：詳細介紹Redis的五種數據類型及應用場景和命令集

Redis 支持五種核心數據類型，每種類型都有特定的應用場景和命令集，以下是詳細分類説明： String（字符串） 應用場景：存儲簡單值（如計數器、緩存數據） 常用命令： SET key value：設置鍵值對 GET key：獲取值 SET mykey "Hello" # 設置鍵值 GET

字段 , 應用場景 , Css , ci , 前端開發 , HTML

收藏 評論

u_17569005 頭像

wx6906fb3f9b17a - AGV/AMR與電梯控制系統對接技術詳解：通過485通訊和TCP/IP等協議實現穩定連接，需配置電梯狀態檢測器、樓層傳感器等核心設備。系統包含感知中樞、通信網絡、能源供應等模塊，支持梯控專用與人工模式

探討一下AGV機器人和AMR與電梯控制系統（梯控）高效對接的方法和技術。 前言：為了實現精準對接，梯控需引出485通訊線連接到機器人控制器，確保信號傳輸穩定，減少干擾和延遲。電梯梯控與機器人/AGV/AMR聯動器的電源應分開設置，RS-485通訊既可點對點也可通過485HUB實現多設備間的靈活通信，適應多種場景下的電梯資源共享需求。此外，通過網線與

tcp , ip , 後端開發 , 信號傳輸 , 應用場景 , 網絡 , 網絡協議 , Python

收藏 評論

u_14172 頭像

archangle - 【專利解密】高度集成化開關電源，芯朋微上市弱化電源進口依賴 - 極術社區

一、芯片核心參數與特性 關鍵電氣參數 輸入電壓範圍：7V-150V 這一寬範圍設計使芯片能夠適應從低壓電池系統到高壓工業電源的各種應用場景，特別是在輸入電壓波動較大的環境中仍能穩定工作。 轉換效率：最高95% 通過優化的四開關拓撲結構和同步整流技術，在典型工作條件下可實現高達95

後端開發 , 嵌入式硬件 , 引腳 , 1024程序員節 , 應用場景 , 硬件工程 , Python

收藏 評論

u_17602582 頭像

mb69410ac31213c - AI不再是大廠專屬！華為雲Flexus AI智能體免費體驗

隨着大模型的持續突破，AI智能體熱度持續提升。今年以來，從初創企業到科技巨頭紛紛加快佈局，智能體應用場景持續拓展。但在AI技術席捲各行各業的今天，一個現實的困境擺在無數中小企業面前：巨頭們動輒投入千萬級研發資金組建AI團隊，而自身卻因技術和成本壁壘，只能在智能化轉型的門外徘徊。 無需配置、點擊即用、免費使用……打破AI技術鴻溝的關鍵，就是降低門檻，減少中小企業的使用成本。近

大數據 , 數據倉庫 , 雲服務 , 應用場景 , 生產力工具

收藏 評論

u_13424 頭像

flyingsmiling - "AI+"進入科學界：人工智能將主導原子世界的科學發現進程 - 阿里云云棲社區的個人空間 -

AI元人文理論的深化研究路徑：從哲學奠基到文明實踐 基於岐金蘭構建的AI元人文理論體系，其“意義行為原生”哲學根基與“星圖-舞台”架構已為範式革命奠定了堅實基底。當前的深化研究，目標已非顛覆或重構這一宏大的理論大廈，而是對其進行系統性的“精裝修”與“壓力測試”，通過多維度的精細化探索，將這座結構嚴整的思想建築，轉化為能夠指導具體實踐、應對真實世界複雜挑戰的“可運營系統”。

真實世界 , 編譯器 , 應用場景 , 前端開發 , Javascript

收藏 評論

u_16213411 頭像

mob64ca12eb7baf - Linux 部署 ollama fastgpt

在本篇博文中，我們將詳細記錄如何在 Linux 系統上部署 Ollama FastGPT，包括環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、優化技巧，以及擴展應用等多個方面的內容，以確保充分的邏輯順序和內容完整性。 在開始之前，Ollama FastGPT 是一款強大的工具，專為構建自然語言處理應用而設計，適合用於快速生成和測試 GPT 模型。以下是完整的指南。 環境準備 首先，我

bash , aigc , 應用場景 , Python

收藏 評論

u_15469972 頭像

mb61c46a7ab1eee - 完整教程：AI × RWA 本地生活品牌數字資產管理與增長平台

——讓品牌經營成為內容資產，讓消費行為成為價值創造 一、前言：從消費互聯網到資產互聯網 過去十年，本地生活行業依託平台紅利搭建了規模化增長，但其核心問題始終未解： 信息歸平台所有，品牌缺乏獨立資產； 用户付費即失聯，缺乏沉澱與共識； 營銷高投入低迴報，價值增長難以持續。 而在 AI 與 Web3 技術的驅動

數據 , 數據分析 , 應用場景 , 前端開發 , Javascript

收藏 評論

u_16213355 頭像

mob64ca12de24b0 - ollama支持的向量模型

ollama支持的向量模型 在當前的人工智能和機器學習領域，向量模型的運用越來越廣泛，ollama作為一款新興的AI框架，正致力於為開發者提供高效的向量計算支持。“ollama支持的向量模型”旨在利用向量化的方式提升模型的表達能力與性能匹配，特別是對於自然語言處理、推薦系統等應用場景。 背景定位 業務場景分析 在多個行業中，基於向量的技術能夠增強數據分析和決策。以下四象限

User , System , aigc , 應用場景

收藏 評論

u_17600943 頭像

mb693e3b1f9ff53 - 訓練場景大模型生成平台系統

訓練場景大模型生成平台解析 訓練場景大模型生成平台圍繞數據、模型架構、訓練策略、硬件支持及部署應用五大核心環節構建，支撐訓練場景大模型從數據到落地的全生命週期高效閉環，為生成式AI在複雜場景的應用築牢基礎，具體解析如下： 一、核心環節系統軟件供應可以來這裏，這個首肌開始是幺伍扒，中間是幺幺叁叁，最後一個是泗柒泗泗，按照數字順序組合就可以找到。 數據支撐：覆蓋多場景、視角

數據 , 開源 , 應用場景 , 模態

收藏 評論