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哥布林学者

吴恩达深度学习课程四：计算机视觉第三周：检测算法（一）目标定位与特征点检测此分类用于记录吴恩达深度学习课程的学习笔记。课程相关信息链接如下：本篇为第四课的第三周内容，3.1到3.2的内容。

Elastic 中国社区官方博客

让我们把这个 expense 工具从 n8n 迁移到 Elastic One Workflow作者：来自 Elastic Vladimir_Filonov不久前，我偶然看到 Som 的一篇非常棒的实战指南（昨天发布）：

AI解码千年甲骨文，指尖触碰的文明觉醒！当安阳师范学院的张展教授轻点鼠标，AI系统仅用三小时就完成了人工需要两三天才能搞定的1万片甲骨文比对时，这个曾让学者们皓首穷经的冷门学科，正迎来科技赋予的第二次生命。如今，连小学生都能通过微信小程序，像玩拼图游戏般拆解"车""马"等甲骨文字——三千年前刻在龟甲兽骨上的古老符号，正在算法加持下褪去神秘外衣，走进当代人的生活现场。

【论文速递】2025年第40周(Sep-28-Oct-04)(Robotics/Embodied AI/LLM)中文使用 googletrans 翻译，翻译不对的地方以英文为准标题: The Dragon Hatchling: The Missing Link between the Transformer and Models of the Brain

路由：Agent能够根据条件动态决定工作流的下一步我们实际做Agent开发的时候，并不是像之前那样提示词链进行顺序处理执行线性工作流。现实环境往往更复杂，我们有很多Agent子系统，需要动态决策，到底当前使用哪个Agent子系统，用哪个工具函数、工具或者子流程。这种动态决策是通过路由实现的。

视觉&物联智能

【杂谈】-人工智能：助力护士回归人文关怀，而非取而代之人工智能的引入，不仅深刻改变了患者的就医体验，也重塑了人们对新一代护士的期望。如今，护士们无需再像过去那样，频繁地在患者床边和电脑之间来回奔波，以完成繁琐的记录工作。取而代之的是，他们拥有了贴心的人工智能助手，能够高效处理诸如患者护理记录以及工作流程简化等一系列任务。具体而言，人工智能可以将医生的就诊记录转化为完整详实的患者报告，为患者出院时精心撰写指导建议和总结内容，能够在患者病情出现哪怕极其细微的变化时，及时提醒护士关注，还能仔细检查药物是否存在过敏或重复用药等潜在风险，从而有效避免医疗差错的发生。

n8n 重构镜像，开启无限可能🚀 打造一个功能完备的 n8n 自动化平台，集成 ffmpeg、yt-dlp、Chromium、完整中文字体，支持分布式队列架构

声音克隆与情感合成:Dify接入IndexTTS2《声音克隆与情感合成:IndexTTS2让AI语音会“演戏”》中，已经在本地部署了模型，可以通过它提供的web页面使用语音合成。

【论文速递】2025年第37周(Sep-07-13)(Robotics/Embodied AI/LLM)中文使用 googletrans 翻译，翻译不对的地方以英文为准Post-training language models (LMs) with reinforcement learning (RL) can enhance their complex reasoning capabilities without supervised fine-tuning, as demonstrated by DeepSeek-R1-Zero. However, effectively utilizing RL fo

AI核心知识61——大语言模型之Embedding （简洁且通俗易懂版）Embedding (词向量) 是大语言模型把“人类语言”翻译成“计算机能懂的数学语言” 的那个关键步骤。

【论文速递】2025年第42周(Oct-12-18)(Robotics/Embodied AI/LLM)中文使用 googletrans 翻译，翻译不对的地方以英文为准We propose QeRL, a Quantization-enhanced Reinforcement Learning framework for large language models (LLMs). While RL is essential for LLMs’ reasoning capabilities, it is resource-intensive, requiring substantial GPU memory

Java小生不才

阿里百炼平台使用官网添加链接描述登录模型广场中供应商选中通义千问找到通义千问-Plus 点进去找到模型code 往下滑找到查看API示例找到base_url

Linux：版本控制器Git(第一章)|历史|理解Git|相关git操作|提交冲突解决上篇文章：Linux：第一个程序--进度条|区分回车与换行|行缓冲区|进度条代码两个版本|代码测试与优化

爱笑的眼睛11

JAX 函数变换：超越传统自动微分的编程范式革命在深度学习框架林立的今天，每个新的框架都宣称自己在某些方面具有优势。然而，JAX（Just After eXecution）的出现，真正从底层改变了我们思考数值计算和机器学习的方式。与TensorFlow的静态计算图和PyTorch的动态计算图不同，JAX引入了函数变换作为其核心设计哲学，这一理念使得它能够在自动微分、并行计算和硬件加速之间建立优雅的统一。

爱笑的眼睛11

TensorFlow Hub：解锁预训练模型的无限可能，超越基础分类任务在人工智能快速发展的大潮中，模型开发正面临一个核心矛盾：一方面是越来越复杂的模型架构和庞大的数据需求，另一方面是快速交付的业务压力。TensorFlow Hub作为谷歌官方推出的预训练模型库，正是为解决这一矛盾而生。与简单地重复实现经典网络不同，TF Hub提供了一个经过精心策划、标准化接口的模型生态系统，让开发者能够像搭积木一样构建AI应用。

巴塞罗那的风

从蓝图到执行：智能体中的“战略家思维如果说 ReAct 智能体是身手敏捷、临场应变的探险家，那么规划架构智能体就是深思熟虑、蓝图在握的总工程师。它拒绝“走一步看一步”，而是在动工前就绘制出完整的施工图纸。这种 “先谋定而后动” 的范式，为处理复杂、结构化任务提供了截然不同的解决方案。

感谢地心引力

【AI】加入AI绘图的视频封面快速编辑器在图片或者视频目录下，我通常使用大图标或者超大图标来显示，这样看一眼就直到图片或者视频的大体内容了。但是很多视频可能没有专门的封面，我们看到的“封面”是视频的第一帧，但第一帧很有可能是黑色的或者什么warning之类的🫣，这无法直观展示这个视频的最精彩之处。

爱笑的眼睛11

Flask上下文API：从并发陷阱到架构原理解析在Flask的日常使用中，开发者常常将request、session、g等全局变量的直接访问视为理所当然。然而，当你的应用需要处理并发请求、实现后台任务队列或集成异步框架时，这种"理所当然"就会变成难以调试的幽灵问题。Flask上下文机制正是解决这些并发问题的关键设计，也是许多高级Flask扩展得以实现的基础。

AI核心知识60——大语言模型之NLP（简洁且通俗易懂版）自然语言处理 (Natural Language Processing，简称 NLP) 是人工智能（AI）皇冠上最璀璨的一颗明珠。

【超分辨率专题】SeedVR2 ：基于对抗训练的单步扩散视频复原（SeedVR加速版）本文将对《SeedVR2: One-Step Video Restoration via Diffusion Adversarial Post-Training》这篇文章进行解读，该文提出了SeedVR2，在SeedVR的基础上实现了加速，将多步扩散变成了单步扩散。SeedVR2的核心设计在于采用了自适应窗口注意力机制和零依赖教师模型的对抗后训练（APT）。参考资料如下：参考资料如下： [1]. 论文地址 [2]. 代码地址