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06:37 AM · Oct 27 ,2025
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u_17037082 頭像

王校長的熱狗 - 航拍山體滑坡數據集3452張VOC+YOLO格式

航拍山體滑坡數據集3452張VOC+YOLO格式 數據集格式：VOC格式+YOLO格式 壓縮包內含：3個文件夾，分別存儲圖片、xml、txt文件 JPEGImages文件夾中jpg圖片總計：3452 Annotations文件夾中xml文件總計：3452 labels文件夾中txt文件總計：3452 標籤種類數：1 標籤名稱:["land

數據集 , 後端開發 , txt文件 , 航拍山體滑坡數據集 , ide , Python

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u_14125 頭像

jacksky - 人工智能的現狀及未來發展 - wyx129140的個人空間 -

Ai元人文：新的期待——基於現狀的共情協同架構 核心論點：在真正的“情感計算”成熟之前，Ai元人文倡導一種 “結構化共情”——通過制度設計、交互規則和價值原語框架，在缺乏直接情感感知的技術條件下，系統性地模擬和達成共情的結果，即：對個體與社羣福祉的深度尊重與促進。 一、 現狀下的“共情協同”：何以可能？ 沒有情感模擬技術，我們如何實現“共情協同”？答案是：將“共

數據 , 後端開發 , 原語 , 結構化 , Python

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moshuying 頭像

墨抒穎 - RAG技術演進：從外部知識庫到智能體核心記憶系統

技術演進全景圖 檢索增強生成技術自2020年提出以來，經歷了明確的範式演進。以下時間軸概括了各核心範式出現的時間點與演進關係： timeline title RAG技術演進時間軸 2020 : 樸素RAG奠基 : 檢索-生成基礎架構 2022 : 語義增強RAG興起 : 向量檢索與多跳查詢 2023 : 多模態與圖RAG發展

人工智能 , Python

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zhangxueliang 頭像

a772304419 - 開源規則引擎框架推薦：Drools、Easy Rules、RuleBook（工廠手部動作AI檢測場景）

基於上述工廠手部動作檢測場景，我來為您推薦幾個合適的開源規則引擎框架，並提供詳細的使用示例。 推薦的開源規則引擎框架 1. Drools - 企業級首選 特點：功能全面、性能強大、文檔豐富，適合複雜的生產規則管理。 2. Easy Rules - 輕量級簡易框架 特點：學習曲線低、API簡潔，適合規則數量不多、邏輯相對簡單的

List , MySQL , API , 開發語言 , 數據庫 , 開源 , Python

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u_16099330 頭像

網絡小墨 - 為什麼國內很多人都在説Python好，真正招聘的時候不需要呢？

今天咱聊聊Python後端的現狀——為什麼在國外大火的Python後端開發，在國內卻少有人問津呢？作為一個寫了多年的程序員，我經常聽到這個問題，尤其是當你跟人聊到Python後端時，許多人就開始搖頭嘆氣：“哎，Python寫爬蟲可以，搞後端嘛，就算了吧。” 我覺得這個問題不是沒有道理，但也有點偏激。今天咱就來深挖一下背後的原因和現狀。

開發效率 , 開發語言 , 後端開發 , aigc , bard , Python

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u_15214399 頭像

u_15214399 - 【案例共創】基於華為雲開發環境桌面版的人臉顏值打分

最新案例動態，請查閲【案例共創】基於華為雲開發環境桌面版的人臉顏值打分。小夥伴們快來領取華為開發者空間進行實操吧！ 本案例由開發者：南航金城學院-孫福清教師提供 一、概述 1. 案例介紹 本案例是基於華為雲主機的python開發環境，引導開發者學習和實踐人工智能計算機視覺的一個應用案例—基於計算機視覺python開源模塊opencv以及meidiapipe

機器學習 , 雲主機 , 人工智能 , 開發者 , Python

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u_16213655 頭像

mob64ca1409970a - RPC框架實現原理

動手實現一個簡易的 RPC 輪子真的很難嗎？no no no，很簡單的，不信你把文章看完（doge）。 動動手 RPC 框架典型的架構 典型的 RPC 架構大致可以分為三個部分： （1）服務提供者（RPC Server）：運行在服務器端，提供服務接口定義與服務實現類。 （2）註冊中心（Registry）：運行在服務器

架構 , 後端開發 , rpc , JAVA , 後端 , Python

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u_15894377 頭像

wx638422bd63072 - js day07 時間對象 獲取本地時間 秒殺倒計時 字符串方法

一, 時間對象和字符串方法 1, 時間對象 使用時間對象，在不寫入參數的情況下，可以獲取電腦當前這1秒鐘的本地時間 時間對象是一個內置函數,可以直接拿過來使用，是在js底層已經定義好的 Number() 數值 String() 字符串 Boolean() 布爾 Object() 對象 Array() 數組 Function(){} 函數

數組 , 字符串 , 後端開發 , bc , Python

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u_17037082 頭像

王校長的熱狗 - 航拍地面多目標檢測數據集1713張16類標籤VOC+YOLO格式

航拍地面多目標檢測數據集1713張16類標籤VOC+YOLO格式 數據集格式：VOC格式+YOLO格式 壓縮包內含：3個文件夾，分別存儲圖片、xml、txt文件 JPEGImages文件夾中jpg圖片總計：1713 Annotations文件夾中xml文件總計：1713 labels文件夾中txt文件總

數據集 , 後端開發 , 航拍地面多目標檢測數據集1713張1 , txt文件 , 目標檢測 , Python

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yanpeng 頭像

燕鵬01 - 用 Python 打造一個圖形化局域網掃描器：實戰網絡設備發現工具

用 Python 打造一個圖形化局域網掃描器：實戰網絡設備發現工具 在日常的網絡管理、安全測試或家庭網絡排查中，我們常常需要快速瞭解當前局域網中有哪些設備在線。雖然命令行工具（如 nmap、arp-scan）功能強大，但對於非技術人員來説門檻較高。本文將帶你從零開始，使用 Python + Tkinter + 多線程 + 系統命令調用 構建一個圖形化局域網掃描器，具備 IP 掃描、主

主機名 , ip , 響應時間 , 後端開發 , Python

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u_16213574 頭像

數據分析家 - 學習筆記-Matlab算法篇-方程求解_matlab exp(-j)

MATLAB實現牧羊人算法，整合路徑規劃、動態編隊控制和多智能體協同 一、算法架構設計 二、核心模塊實現 1. 環境建模與角色分配 %% 參數設置 numAgents = 10; % 總智能體數量 dt = 0.1; % 時間步長 T = 50; % 總時間 steps = T/dt; % 隨機初始化位置 pos = 1

參數設置 , 碰撞檢測 , 後端開發 , 路徑規劃 , Python

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jieduanxingdebugger 頭像

階段性debugger - 日本股票 API 對接，接入東京證券交易所（TSE）實現 K 線 MACD 指標

如何通過股票 API 接入東京證券交易所（TSE）的日本股市行情，實現股票行情的實時監控和歷史數據分析。利用股票API、高頻股票實時報價 API 和股票行情 API，我們可以輕鬆獲取日本金融行情數據 API 提供的股票實時行情、股票實時報價 API 等信息，並結合 MACD 指標進行技術分析。這不僅適用於金融 API 的開發，還能幫助投資者更好地理解市場動態。 本文將首先橫向對比幾款支持日本市場的

金融 , api文檔 , 知識 , Python

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u_16213583 頭像

mob64ca13f83523 - python中ruamel.yaml模塊是什麼？

文章目錄 安裝 基本使用 1. 讀取 YAML 2. 寫入 YAML 3. 讀取 → 修改 → 保留格式寫回（典型用例） 配置選項 與 PyYAML 的對比 高級用法：Round-trip 模式（推薦用於配置編輯） 示例：帶註釋的 YAML 文

yaml , 後端開發 , 縮進 , Python

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fulade 頭像

弗拉德 - 【Python 1-1】Windows 10 安裝Python3環境

Windows 10 安裝Python3環境 1. 首先打開Python 官網 2. 在官網的主頁找到 Downloads選項並點擊 !--more-- 3. 找到 Windows選項 並點擊 Python3.8.5即可下載Python3安裝包 由於官方在不斷更新和維護，所以這裏不一定是恰好是Python3.8.5，選擇自己想安裝的版本即可 然後等待安裝文件下載完成 4. 開

python3.x , python3.5 , visual-studio-code , 後端 , Python

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u_16213422 頭像

mob64ca12ee2ba5 - langchain_chroma加載本地collection

langchain_chroma加載本地collection是一項需要進行細緻配置與調試的任務。在這篇博文中，我將以覆盤的方式記錄下整個解決過程，以便後續參考和學習。 環境準備 首先，我們需要確保環境準備就緒。這包括安裝必要的依賴項以及配置集成的環境。 前置依賴安裝 確保你的環境中安裝了以下依賴： Python 3.8+ LangChain Chr

加載 , aigc , 環境搭建 , Python

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u_16099274 頭像

墨香四溢 - 華為雲的研究成果又雙叒叕被MICCAI收錄了！ - 華為雲開發者社區的個人空間 -

本文總結 MaybeAI 團隊在 MCP（Model Context Protocol） 框架下構建生產級 AI 工作流系統的經驗。 從最初的“讓模型在運行時直接生成代碼”到後來的“規劃期驗證 + 組件化執行”，我們在失敗與重構中逐步建立起一個可擴展、可複用、可驗證的工作流體系。 一、背景：為什麼“自動化更強”，卻不代表“更可靠” 過去

工作流自動化 , AI自動化 , AI , 後端開發 , 無代碼工作流 , 工作流 , Python

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u_16213669 頭像

mob64ca140ce312 - python教學專題

你是否也曾面對海量文本數據卻無從下手？當客服評論、社交媒體留言或學術論文堆積如山，傳統關鍵詞搜索只能觸及表面，而人工編碼不僅耗時（平均每千字需30分鐘），還常因主觀偏差導致結論失真。如何穿透文字表象，快速捕捉潛藏的情感傾向與認知模式？ 核心價值：讓LIWC字典成為文本分析的"洞察工具" liwc-python的出現，正是為解決這一痛點而生。這個輕量級Python庫就像

數據 , Css , 前端開發 , HTML , Git , Python

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jieduanxingdebugger 頭像

階段性debugger - 如何獲取美股實時行情：Python 量化交易指南

在量化交易領域，美股實時行情數據是構建高效交易策略的核心要素。通過實時 Tick、實時報價、美股歷史 K 線、美股歷史數據等信息，交易者可以實現精準的市場分析和決策。本文將介紹如何利用股票數據 API、股票數據接口、金融 API、金融行情數據 API 以及股指期貨 API 等工具，在 Python 環境中獲取這些數據，幫助初學者快速上手量化交易實踐。 為什麼需要美股實時行情數據？ 量化交易依賴於高

量化交易 , websocket , 股票接口 , 金融 , Python

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u_16213675 頭像

mob64ca140e4022 - Adam 優化算法詳解_51CTO博客

一.算法背景 Adam(Adaptive Moment Estimation)是一種廣泛應用於深度學習模型訓練的自適應優化算法，由Diederik P. Kingma和Jimmy Lei Ba於2014年提出，旨在解決傳統優化算法在深度學習中的侷限性。它融合了Momentum動量優化器和RMSProp動態自適應學習率優化器兩種主流優化技術的優勢。 二.數學公式

自適應 , 初始化 , 後端開發 , 迭代 , Python

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u_16213653 頭像

mob64ca14092155 - vue框架集成cesium“黑科技”

上一篇我們成功讓3D地球在Vue裏“站穩了腳跟”，但光禿禿的地球顯然滿足不了開發需求——實際項目中，我們常需要在地球表面標記位置、繪製運動軌跡，甚至加載建築物、車輛等3D模型。這一篇，咱們就給地球“加點料”，讓它從“靜態背景”變成“交互載體”，所有代碼都能直接套用上一篇的項目框架，新手也能輕鬆跟進！ 一、核心邏輯：Cesium的“實體Entity”

vue.js , 加載 , 3d , 後端開發 , 前端 , Python

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u_16213314 頭像

mob64ca12d3dbd9 - llama_cpp_python使用gpu

在使用 llama_cpp_python 庫時，如何有效利用 GPU 進行加速是許多開發者都關心的問題。由於我們對於大規模模型推理的需求日益增加，使用 GPU 來提高效率顯得尤為重要。本文將詳細記錄如何解決 llama_cpp_python 使用 GPU 的過程中遇到的問題，為後續的項目提供借鑑。 問題背景 在最近的項目中，我們決定使用 llama_cpp_python 來處理大

aigc , ci , CUDA , Python

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u_16099297 頭像

mob6454cc7416d1 - 18種常用AE表達式解析-

-本篇導航-- 如何使用表達式（打開刪除，查看圖形，錯誤） 表達式的數組、賦值 輸入表達式、優先級 一些常用的表達式（value，time，index，wiggle，random，loopOut，Math，if…else） 表達式控制 一些現成的表達式（可以直接粘貼使用） 如何使用表達式 AE中的

關鍵幀 , Math , 後端開發 , 滑塊 , Python

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u_16099199 頭像

數據俠客行 - google-api-python-client (googleapiclient) 設置proxy

google-api-python-client監控與告警：實時跟蹤API調用狀態 你是否曾因API調用失敗導致服務中斷卻無法及時察覺？是否在排查問題時苦於沒有完整的調用日誌？本文將帶你從零開始構建API調用監控體系，通過google-api-python-client內置工具與自定義告警機制，實現API調用狀態的實時跟蹤與異常響應。

API , HTTP , Css , 前端開發 , HTML , Python

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