ai

AI智能探索者

揭秘大数据领域特征工程的核心要点关键词：特征工程、大数据、数据预处理、特征提取、特征变换、特征选择、机器学习性能摘要：如果把机器学习模型比作“厨师”，那数据就是“原料”，而特征工程就是“预处理食材”的过程——选新鲜番茄、去皮切块、调味去腥、去掉碎蛋壳……这些步骤直接决定了最终“菜品”（模型预测结果）的口感。本文将用“做饭”的类比拆解特征工程的核心逻辑，从生活例子到代码实战，帮你彻底搞懂：为什么特征工程是大数据的“隐形胜负手”？如何一步步把 raw data 变成模型能“吃”的好特征？

2.31 机器学习神器项目实战：如何在真实项目中应用XGBoost等算法本文通过真实项目案例，演示如何在项目中应用XGBoost等机器学习神器。从数据准备、特征工程、模型训练到部署上线，提供完整的实战流程。

ModelEngine 就像搭积木：技术原理是零件，选型案例是说明书ModelEngine 是一款聚焦模型生命周期管理（Model Lifecycle Management, MLM）的工具/平台，核心价值在于解决 AI 模型从训练、部署、监控到迭代的全流程管理难题，尤其适配 Java 后端技术栈与云原生环境，是连接算法团队与业务系统的“桥梁”。本文将从技术本质、应用场景、选型技巧到实操案例，全方位拆解 ModelEngine。

AI与MES的融合——从“执行记录”到“智能决策”传统MES的核心功能是“承上启下”：接收上层ERP的生产计划，管理车间的生产资源，收集生产数据，控制生产流程，并向上反馈执行结果。其价值主要体现在流程信息化和数据可视化。

土星云SaturnCloud

液冷技术的未来：相变冷却、喷淋冷却等前沿技术探索随着人工智能、大数据和云计算技术的迅猛发展，全球算力需求呈指数级增长。芯片性能提升伴随功耗急剧攀升，传统风冷技术已无法满足高功率密度服务器的散热需求。在这一背景下，液冷技术正从边缘走向主流，成为数据中心散热的新标准。从初代冷板式液冷到如今的相变浸没液冷，技术迭代不断加快，为绿色算力发展提供了坚实支撑。

【时间之外】创业踩坑指南（16）-科技手段目录一、“无感通行”二、跨地域协同三、双重价值四、“去人为化”结语：科技是“放大器”而非“替代品”在IT行业高速发展的今天，企业管理正经历从“人工经验驱动”到“科技智能驱动”的深刻变革。传统管理方式不仅效率低下，还容易因人为因素引发偏差。本文通过真实案例，结合行业实践，解析科技如何重塑企业管理的核心环节。

效率客栈老秦

Python Trae提示词开发实战（12）：AI实现API自动化批量调用与数据处理让效率提升10倍做API开发的朋友都知道，批量调用API是最耗时的环节之一。前几年我做过一个数据聚合项目，要从几十个不同的API获取数据，然后整合到一起。那时候不懂自动化，每天早上打开终端，一个API一个API地调，解析返回的数据，整理格式，一上午就过去了。

记录一次复杂的 ONNX 到 TensorRT 动态 Shape 转换排错过程我在将 encoder 的 ONNX 模型转换成 TensorRT 格式时遇到了错误：“shape tensor must have build-time extent”。从报错信息看，ONNX 的 Range 算子在转换时被视为 shape tensor，而 TensorRT 要求 shape tensor 在 build 时维度必须是已知常量。

Decentralized Autoregressive GenerationAuthors: Stepan Maschan, Haoxuan Qu, Jun LiuDeep-Dive Summary: 以下是论文部分的中文摘要：

FIT2CLOUD飞致云

应用升级为智能体，模板中心上线，MaxKB开源企业级智能体平台v2.5.0版本发布2026年1月8日，MaxKB开源企业级智能体平台正式发布v2.5.0版本。在MaxKB v2.5.0社区版本中，模块构成方面，原“应用”模块升级为“智能体”模块，支持大语言模型自主执行流程（自主调用工具、MCP和智能体）；支持通过模板中心模板创建智能体；高级智能体中所有AI能力节点新增异常分支输出，强化流程容错性。知识库方面，工作流知识库新增导入/导出工作流功能，支持跨环境复用。资源管理方面，知识库、工具、模型列表新增“查看关联资源”功能，可直观展示各资源的关联关系，便于资源管理与依赖追溯，提升运维效率

程序员欣宸

LangChain4j实战之十二：结构化输出之三，json模式这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos

Scaling Trends for Multi-Hop Contextual Reasoning in Mid-Scale Language ModelsAuthors: Brady Steele, Micah KatzDeep-Dive Summary:

新一代大模型范式: Inner Tools作者: peirongyan | 公司: 腾讯开头直接说重点，本文提出一种称之为inner tools的大模型范式，核心思想是将部分无需网络调用的通用工具在模型基座中直接实现并使用，预计可以解决大模型超长上下文理解以及大模型实际应用中消耗资源多，耗时长的问题。

次元工程师！

Ubuntu部署DDSP-SVC 6.3音色克隆大模型和使用（基于SVC Fusion整合包）目录说在前面的话下载代码到服务器本地整体流程环境安装一、数据预处理1.上传训练文件2.批量转wav格式

周周爱喝粥呀

LLM 中的自回归模型与非自回归模型：GPT 和 BERT 的区别自回归模型（Autoregressive Model）是一种“基于已经生成的内容，逐步预测下一个 token”的模型。

什么是functioncall，mcp，skills？一文作简单解析（随手记）本文参考作者 Erlich 对于目前AI技术演进的视频解说，通过Get笔记整理而来。意在梳理目前有关于大模型演进史，从对话到function call，再到mcp，agent sdk，直至如今skills的基础认知。

Trae 智能编程工具入门指南：安装流程 + 贪吃蛇实操目录1. 什么是 Trae1.1. 支持的操作系统2. Trae 的安装2.1. 选择主题和语言2.2. 从 VS Code 或 Cursor 中导入配置

视觉&物联智能

【杂谈】-多智能体系统的效能悖论：协作优势的认知边界多智能体架构的设计灵感源于人类社会分工协作机制。面对复杂问题时，工作流被拆解为若干子任务，由专业化单元并行处理后再整合输出。初期验证实验显示，在数学解题、代码生成等封闭域任务中，采用讨论协商或投票表决的多智能体方案普遍优于单模型表现。

中国信通院发布《人工智能安全治理研究报告(2025年)》，AI安全攻防为何“易攻难守“？路边一块贴了贴纸的停车标志，足以让自动驾驶汽车直接撞向护栏；训练数据里掺0.1%的“毒药样本”，就能让价值上亿的智能系统沦为“人工智障”——这不是科幻情节，而是AI安全专家每天在实验室复现的真实风险。中国信通院最新报告捅破了AI安全的核心困境：黑客攻击只需改动几个像素，防御者却要重建整个训练模型，这种悬殊的非对称对抗，正将全球拖入技术安全的新战场。

【2026新体验】ChatPPT的AI智能路演评测：PPT总结和问答都变的易如反掌从单向陈述到双向对话，演示工具正在经历一场革命性变革在当今AI演示工具竞争日益激烈的市场环境中，ChatPPT的AI智能路演功能以其独特的智能问答特色，正重新定义着演示工具的能力边界。这一功能不仅解决了传统演示工具“重制作轻互动”的痛点，更将单向的信息传递转变为双向的智能对话，为演讲者与观众搭建起实时沟通的桥梁。