ai

企业资产管理系统练习本系统为个人锻炼所用，仅作参考。本系统运用到ai技术，借由Cursor帮助完成，Cursor编写代码，Intellij IDEA运行后端，vs code运行前端。

哥布林学者

深度学习进阶（十七）高效通道注意力 ECA上一篇我们介绍了 CBAM，它在 SE 的基础上加入了空间注意力，形成了"通道 + 空间"的混合注意力机制。我们发现，无论是 SE 还是 CBAM，它们的通道注意力子模块都采用了一个 bottleneck 结构的 MLP，即先将通道维度从 \(C\) 压缩到 \(C/r\)，再升维回 \(C\)。这种设计合理且常见：降维可以控制参数量，同时低维空间迫使网络保留最重要的信息。

算法与双吉汉堡

【Nanobot项目笔记】项目架构最近找工作真实感受到了后端已死。。。遂打算转向Agent开发方向，准备多学习一些Agent相关的内容，今天准备从Nanobot的源码开始阅读，借助AI阅读项目，更好的理解Agent的流程。

菜鸟分享录

OpenClaw Docker一键部署（轻松实现多容器隔离）环境信息本文为纯傻瓜式教程，全程复制粘贴即可完成部署。如果你还未安装 Docker 与 Docker Compose，请先参考这篇文章安装： 👉 Ubuntu 系统安装 Docker 与 Docker Compose（镜像加速）

quantizer 学习三We developed two VQ algorithms, each tailored to a specific objective. The first algorithm is designed to minimize the MSE between the original and reconstructed vectors after quantization. The second algorithm is optimized for unbiased inner product esti

E等于MC平方

AI 辅助物理课堂实验如何用「内置实验模板 + AI 路由」模式，在不生成任意代码的前提下，让 AI 辅助物理课堂实验？传统方案要么找一个通用物理模拟器（功能复杂、上手成本高），要么直接用静态图片讲解（缺乏交互感），要么让 AI 现场生成一段物理模拟代码（危险：生成代码的行为无法预测、无法测试）。

【AI入门篇-02】深入理解ChatGPT发展流程上一篇讲解了AI从感知智能到认知智能的发展流程，接下来这篇，就以比较有代表性的chatgpt为例子，来讲解一下整个AI的发展流程，所以这篇文章不会只讲 ChatGPT 本身，而是会以 GPT 系列的发展为主线，把背后的 Transformer、预训练、微调、指令微调、RLHF、多模态、RAG、Agent 等关键概念串起来。至于为什么选chatgpt也显而易见，因为chatgpt是将大语言模型推向大众视野的标志性产品

ollama搭建本地模型框架官网:ollama 可以直接下载Windows版本提示：本教程按实际搭建过程整理，包含环境准备、模型下载、麦克风调试、Whisper 问题修复、GUI 开发和后续优化方向。

【AI核心概念讲解】一口气搞懂 Agent：干翻传统后端！自主循环决策的秘密，ReAct 与 Plan-and-Execute 范式最近点开大厂的暑期实习 JD，可能会发现一个明显的信号：一类全新的岗位要求正急剧攀升——AI Agent开发。

大侠区块链

Hermes Agent 安全架构深度拆解：47 条危险命令规则 + 半个月新增的 14 条这是 Hermes Agent 深度系列第 3 篇，单独读也完整。前两篇分别讲了整体架构和记忆系统的源码细节，本篇专门拆解 tools/approval.py 的 47 条危险命令检测规则。

研究点啥好呢

快手多模态算法工程师面试题精选：10道高频考题+答案解析这是快手一面必问题，可以说多模态方向的人人能答但想拿高分要看细节。CLIP的核心思路很简单：用对比学习拉近配对的图文对、推远不配对的。具体来说，CLIP用了双塔结构——一个图像编码器（ViT或者ResNet）和一个文本编码器（Transformer），分别把图像和文本映射到同一个向量空间。训练的时候，一个batch里有N个图文对，你会得到一个N×N的相似度矩阵，对角线是正样本，其他都是负样本。损失函数用的是InfoNCE，本质上是让正样本对的余弦相似度尽可能大，负样本对的尽可能小。

面向前端自测的智能 Mock 系统架构设计与全流程落地当前前端自测耗时偏高，无需 QA 介入场景下，前端开发需投入大量时间造数据、写用例、调场景，严重影响交付效率。本文提出基于 MCP 协议与 AI 知识库的智能 Mock 系统，通过积累团队测试经验、AI 生成用例、一键 Mock 接口数据，解决前端自测痛点，同时提升交付质量。文中详细阐述系统架构、核心实现、技术选型及落地效果，为前端自测提效提供可复用方案。

java1234_小锋

Spring AI 2.0 开发Java Agent智能体 - Advisors —— 拦截器模式增强AI能力大家好，我是Java1234_小锋老师，最近更新《2027版本 Spring AI 2.0 开发Java Agent智能体视频教程》专辑，感谢大家支持。

OpenAI Codex 国内使用完全指南：Windows/macOS/Linux 三平台详细安装配置教程（现在最新的有gpt-5.3-codex和gpt-5.4）摘要：本文是国内开发者使用 OpenAI Codex 的终极配置指南，涵盖 Windows、macOS、Linux 三大主流操作系统的完整安装流程。通过 API独立站解决网络访问难题，手把手教你完成从环境准备到实战使用的全部步骤，让你无需复杂操作即可体验 AI 编程的强大能力。如果你更多是学习编程语法，使用对话服务也是不错选择。

【AI Agent通识九课】05 · AI 的红绿灯 — 长任务怎么管AI Agent 通识课 · 第 5 篇 / 共 9 篇一句话记住：长任务要能暂停、让控、恢复。上周我让 Claude Code 跑一个任务：

薛定谔的猫369

深入浅出 Model Context Protocol (MCP)：连接 AI 与外部数据的桥梁随着大语言模型（LLM）能力的提升，如何让模型安全、高效地访问外部工具和数据成为了 AI Agent 开发的核心痛点。Model Context Protocol (MCP) 作为一个开放标准，为这种连接提供了统一的***

CAD图纸气泡图（CAD Drawing Balloon）自动识别与检验计划生成指南在 2026 年的数字化工厂环境中，CAD 图纸气泡图（CAD drawing balloon）的生成已从繁琐的手动标注转向高效的自动化识别。作为质量工程师（QE）和工艺工程师（PE）在首件检验（FAI）和生产件批准程序（PPAP）中的核心环节，气泡图的准确性直接决定了后续检验计划（Inspection Plan）的有效性。

大模型基础（五）：RAG入门-让大模型学会"开卷考试"大模型最头疼的问题是什么？"幻觉"——一本正经地胡说八道。RAG（检索增强生成）是如何解决这个问题的？这篇文章带你从零理解RAG技术。

1931年的大模型能写代码？GPT之父的"穿越"实验，撕开了AI界最大的谎言摘要：GPT之父Alec Radford团队用百年前的数据训练了一个130亿参数的"古董"大模型talkie-1930-13b。这个从未见过计算机的模型，仅用250个样本微调后就能为现代Python库打补丁，在SWE-bench基准达到4.5%通过率，与"吃下整个互联网"的现代模型仅差1个百分点。这场"穿越"实验揭示了一个惊人真相：大模型的能力，或许根本不是来自海量数据，而是来自某种更深层的东西。

星朗智能语音——声音设计本来想试试声音克隆功能，但我上哪去找杀手和熊孩子的干音原声去克隆啊？！直到昨天，群里的视频剪辑大佬甩给我一个宝藏网站的隐藏功能——声音设计。体验了十分钟后，我直接惊掉下巴！它居然完全不需要你提供任何录音，只要你像玩捏脸游戏一样，用文字描述出你想要的声音特征（比如：25岁冷酷男青年，语速缓慢，带点沙哑），它就能凭空给你“捏”出一个绝无仅有、感情丰沛的专属音色！