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老IT人 - 交通類 AI 項目預演階段，本地化部署的一些新思路

交通行業的 AI 應用場景目前主要涵蓋交通公共服務體驗優化、汽車等交通工具的智能化升級和物流的智能化轉型。大部分應用場景仍在項目實驗階段。此階段需要有效地平衡項目需求、成本和開發效率。 在項目預演階段中，通常小規模算力就可以滿足需求。此階段主要是對模型的可行性、架構設計的合理性以及算法的有效性進行初步驗證，此時模型規模相對較小，參數數量和複雜度都處於較低水平。 例如，在構建一個簡單的文本分類預演模

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華明視訊科技 - 2025年國內口碑不錯的智能閘口系統廠家推薦

隨着智慧物流、智慧口岸建設的不斷深入，智能閘口作為物流鏈的關鍵節點，其效率和準確性直接關係到整個作業流程的順暢。2025年，面對市場上眾多的智能閘口系統供應商，企業該如何選擇一家既靠譜又專業的合作伙伴？今天，我們就為大家推薦兩家在業內擁有極佳口碑和深厚技術底藴的深圳企業。 一、孚為智能科技 如果您追求的是一家技術紮實、深耕垂直領域的高科技企業，那麼深圳市孚為智能科技有限公司絕對是一個值

機器學習 , 圖像識別 , 神經網絡 , 人工智能 , 深度學習

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一點人工一點智能 - 書籍-《優化與最優控制簡明教程》

書籍：Optimization and Optimal Control in a Nutshell 作者：Sudath Rohan Munasinghe 出版：Springer​ 編輯：陳萍萍的公主@一點人工一點智能 下載：書籍下載-《優化與最優控制簡明教程》 01 書籍介紹 本書簡潔地介紹了優化過程和最優控制過程，並通過實例和仿真幫助自學和更好地理解。首先從函數優

算法 , 人工智能 , 深度學習 , 優化

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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

自動駕駛 , 機器人 , 自然語言處理 , 人工智能 , 深度學習

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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

機器學習 , 機器人 , 自然語言處理 , 人工智能 , 深度學習

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求知上進 - 使用 Python 打造物流運輸規劃遊戲：物流大師

技術準備 在開始編碼之前，我們需要準備開發環境和相關工具。以下是開發 物流大師 所需的技術棧和資源。 1. 技術棧 編程語言：Python 3.x（推薦 3.8 或更高版本）。 核心庫： random：生成隨機事件，如交通堵塞或客户訂單。 time：控制遊戲節奏和模擬時間流逝。 heapq：實現 Dijk

遊戲開發 , 初始化 , ci , 維護費用

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短短同學 - 對象住哪裏?——深入剖析JVM內存結構與對象分配機制

對象住哪裏？—— 深入剖析 JVM 內存結構與對象分配機制 在 Java 程序運行時，我們創建的每一個對象（如new User()）都需要佔用 JVM 內存，但這些對象究竟 “居住” 在哪個內存區域？為何有的對象很快被回收，有的卻能長期存活？要解答這些問題，必須先理清 JVM 的內存結構劃分，再深入對象從創建到銷燬的全生命週期分配邏輯 —— 這不僅是面試高頻考點，更是理解

User , jvm , 人工智能 , 深度學習 , 常量池

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mb691327edb400f - AI 智能體

AI重塑人才選拔：效率與精準的雙重革新 人才選拔賽道的競爭日趨激烈，招聘官深陷堆積如山的簡歷與密集的面試流程，卻仍面臨核心人才難尋、面試主觀性強、招聘成本高企的困境。當HR團隊疲於應對初篩與基礎面試時，企業正為這些低效流程承擔高昂代價。 艾瑞諮詢數據顯示，AI技術已貢獻HR SaaS市場60%的價值，其中個性化評估是核心應用場景。這場技術革命正從培訓領

上傳 , 人工智能 , 深度學習 , 應用場景 , 解決方案

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fangpin - 深入解析：使用 Triton 實現 Flash Attention2 - 讓大模型訓練飛起來

引言 你是否曾經在訓練大型語言模型時，眼睜睜地看着 GPU 內存不斷飆升，最終因為 OOM（Out of Memory）錯誤而前功盡棄？或者在處理長序列時，發現注意力機制的計算時間呈平方級增長，讓人望而卻步？ 如果你有過這樣的經歷，那麼今天這篇文章將為你帶來一個革命性的解決方案：Flash Attention2。更令人興奮的是，我們將通過 Triton 這個強大的 GPU 編程框

歸一化 , 人工智能 , 深度學習 , ide , Python

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全棧技術開發者 - 怎樣通俗地理解線性相關與線性無關？判斷線性相關性的常用方法有哪些？為什麼線性無關向量是向量空間基構建的核心？

在現代科學與工程的研究中，向量空間理論是分析和建模的基礎工具。從量子力學中的態矢量到信號處理中的特徵提取，再到機器學習中的高維數據表示，向量的結構關係直接決定了系統的複雜性和可分析性。理解向量之間的線性相關性和線性獨立性，不僅是掌握線性代數的關鍵，更是把握信息獨立性和系統完整性的前提。 表面上，線性相關與線性無關似乎只是簡單的數學定義：一組向量能否通過其他向量的線性組合表示

機器學習 , yyds乾貨盤點 , 數據 , 向量空間 , 人工智能 , 數據分析 , 線性代數

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沉着的牙膏 - 領先的安全可靠的數據分類分級廠商推薦

概要：隨着《數據安全法》《個人信息保護法》以及《數據安全技術數據分類分級規則（2024版）》的實施，數據分類分級已從企業可選能力升級為合規運營的必備能力。在海量數據環境下，智能化的數據分類分級不僅能幫助企業梳理核心數據資產，更是數據安全治理體系的基礎支撐。IDC《2024年度中國數據安全市場報告》顯示，中國數據安全市場規模達402億元，同比增長19.7%，其中數據分類分級相關產品年增幅超過35%，

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天潤融通科技 - 天潤融通ZENAVA讓家居售後進入全自動時代

在家居行業，售後服務往往決定着用户的最終體驗，直接影響品牌口碑和復購率。過去，許多企業為了讓服務更細緻周到，不得不投入大量人力，但高成本背後依然難以兼顧效率與體驗。 如今，隨着對話式AI的普及，情況正在發生改變。 以天潤融通的 ZENAVA 為例，已經在多個家居品牌的售後環節全面落地。數據顯示，ZENAVA每天能夠獨立完成超過5000通客户回訪電話，並處理3000+

人工智能 , 深度學習

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超神經HyperAI - 僅用1年成為DeepMind頂樑柱，John Jumper博士畢業7年拿諾獎，開啓蛋白摺疊新時代

「我以為我只有 10% 的機會獲得諾貝爾化學獎」，得知獲獎消息後，John Jumper 在電話採訪中笑着説道。他的語氣中帶着謙遜與感慨，而這份殊榮的背後，則是 AlphaFold2 帶來的科學革命，徹底改變了蛋白質結構預測的方式。 截至目前，已有來自 190 個國家的 200 多萬人使用這一工具，它不僅加速了新藥研發和疾病研究，也為基礎科學探索提供了前所未有的支持，深刻影響了生命科學的未來發展。

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wx6906fb3f9b17a - 智能門禁系統是集計算機技術、微控制技術、智能卡技術與機電一體化技術於一體的現代化出入口管理控制系統，通過權限設置、實時監控與異常報警實現安全管理，支持生物識別、射頻卡、密碼及NFC等多種技術，滿足不同

智能門禁系統通過集成多種先進技術，實現了從傳統機械鎖具到現代智能化管理的轉變，不僅提高了安全性，還大大提升了管理效率。隨着技術的不斷髮展，智能門禁系統將在更多領域發揮重要作用，為人們的生活和工作提供更加安全、便捷的保障。 關於智能門禁系統的方案確定。用户需要了解門禁系統的組成結構、硬件安裝配置、軟件安裝設置及日常維護操作，同時需要補充門禁系統的技術原理、通訊協議和應用場景等

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