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【论文阅读笔记】多实例学习方法 Diverse Density（DD）：在特征空间中寻找正概念的坐标本文介绍1998年由Maron和Lozano-Pérez提出的多实例学习通用框架——Diverse Density。该框架解决一个特殊学习场景：训练数据以"包"（bag）为单位标记，正包包含至少一个正实例（但不知道具体是哪一个），负包仅含负实例。Diverse Density通过最大化"正包交集与负包并集之差"的概率密度来定位目标概念。

[Python]如何用uv套件建置python專案與虛擬環境?認識到python的uv套件得由當初學習Cline的MCP服務端(server)配置說起。Cline是一款VSCode的插件，可視為MCP客戶端(client)，同時可讓開發者快速且方便地在VSCode環境中配置MCP server，並藉由與AI大語言模型搭配來訪問各款MCP server，以完成開發者的需求。若要體驗和進一步了解MCP的功效，Cline是一款快速上手的入門插件，使用方式可參考官網資料。

【Nature Communications‘24‘06】预训练多模态大语言模型通过 SkinGPT-4 提升皮肤病学诊断能力Pre-trained multimodal large language model enhances dermatological diagnosis using SkinGPT-4 阿卜杜拉国王科技大学（King Abdullah University of Science and Technology, KAUST） Nature communications (Accepted: 26 June 2024) 补充材料：https://www.nature.com/articles/s41467-

天草二十六_简村人

docker安装index-tts，实现文本转语音的本地私有化部署ai编程场景里，文本转语音，可以使用第三方的云服务，需要收费。（天下没有免费的午餐）如果你想要自己做一些实验，而又不想付费，可以自己部署一套系统。推荐index-tts，原因是它有成熟的docker部署方案，其次它支持模仿真人的音色。很好地适用于听书等音频制作，不过想要免费部署，要求的配置高，特别是内存。

TDengine （老段）

优化 TDengine IDMP 面板编辑的几种方法每种 Panel 类型都有其适用的场景，根据业务场景或者数据特征来选择合适的 Panel 类型。Panel 类型

Java大模型后端开发全流程指南用 Java 做大模型后端，整体可以理解为两件事：把“模型能力”包装成一个可靠的服务（API）让业务方（Web/小程序/APP/内部系统）能安全、高效地调用它

高考志愿填报辅助系统高考志愿填报辅助系统是一个专为高考学生、教师和教育机构设计的综合性平台，旨在提供全面的高校招生信息查询、志愿填报分析、AI智能问答等功能，帮助学生科学合理地进行高考志愿填报决策。

努力的光头强

《智能体设计模式》从零基础入门到精通，看这一篇就够了！文章详细介绍了AI智能体设计模式中的规划模式，这是让AI"先思考再行动"的关键机制。通过目标理解、任务分解、步骤排序和执行调整四个阶段，AI能分解复杂任务、保持方向一致性并进行动态优化。文章还探讨了LangChain实现、思维树、Google ADK规划引擎等内容，强调规划模式是智能体从"指令执行"迈向"理性决策"的转折点，是实现真正AI智能的基础。

哥布林学者

吴恩达深度学习课程二：改善深层神经网络第三周：超参数调整，批量标准化和编程框架（四）编程框架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：本篇为第二课的第三周内容，3.10的内容。

硬刚GPT 5.1，Grok 4.1来了，所有用户免费使用！还得是马斯克，直接杠！就在OpenAI发布GPT-5.1没几天，马斯克这边就坐不住了。刚刚，xAI官宣推出最新版本Grok 4.1，直接面向全球所有用户免费开放。

Solon AI 开发学习 - 1导引Solon AI & MCP ，是 Solon 官方推出的 Java 智能体应用开发框架。旨在为 Java 开发者提供统一的接口抽象层，简化与 OpenAI、DeepSeek、QWen 等主流 AI 模型的集成流程，以及简化 Mcp 的开发体验。同时支持 Java 8 到 Java 25。

天草二十六_简村人

docker安装MoneyPrinterTurbo，实现文本转视频的本地私有化部署前文我们已经搭建了文本转图片、文本转音频两种转换工具，尚缺文本转视频的这种工具。想要把文本转为视频，需要以下几个素材：

云安全联盟大中华区

构建AI原生工程组织：关于速度、文化与安全的经验不久前，我领导了一家快速发展的科技公司的工程组织的转型。我们的目标是从一个传统的、高功能的团队转向一个完全围绕人工智能原生原则构建的团队。

AI研究-129 Qwen2.5-Omni-7B 要点：显存、上下文、并发与成本Qwen2.5-Omni目前开源提供的是7亿参数（7B）版本。相对于GPT-4等数千亿参数的闭源模型，7B的规模非常小巧，这带来了低资源占用和易部署的优势。在FP16精度下模型权重约需14GB显存，使用INT4量化后可压缩到<4GB，使普通PC甚至高端手机都有能力运行。

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前端开发者如何拥抱 AI-Agent（科普）在人工智能领域，Agent 到底扮演着什么角色？我们可以把这个世界抽象成能力 → 执行 → 系统 → 生态四层：

带刺的坐椅

Solon AI 开发学习 - 1导引Solon AI & MCP ，是 Solon 官方推出的 Java 智能体应用开发框架。旨在为 Java 开发者提供统一的接口抽象层，简化与 OpenAI、DeepSeek、QWen 等主流 AI 模型的集成流程，以及简化 Mcp 的开发体验。同时支持 Java 8 到 Java 25。

哥布林学者

吴恩达深度学习课程二：改善深层神经网络第三周：超参数调整，批量标准化和编程框架（三）多值预测与多分类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：本篇为第二课的第三周内容，3.8到3.9的内容。

天草二十六_简村人

dify中级入门示例--使用知识库搭建智能客服机器人参考官方文档知识库功能将 RAG 管线上的各环节可视化，提供了一套简单易用的用户界面来方便应用构建者管理个人或者团队的知识库，并能够快速集成至 AI 应用中。

谷歌搜索全面AI化：SGE如何重构我们的搜索体验与营销格局人工智能搜索正在迅速改变人们发现内容和与品牌互动的方式。谷歌人工智能产品首席产品经理Logan Kilpatrick在X平台（原推特）发文称，谷歌搜索的"AI模式"将"很快"成为默认设置，随后又澄清了相关表述。但若此举成真，SEO行业可能面临何种冲击？尤其考虑到谷歌数据显示，每月有超过1亿活跃用户使用AI模式进行搜索。

iFlow CLI Hooks 「从入门到实战」应用指南Hooks（钩子）是 iFlow CLI 中的事件驱动机制，允许您在特定的生命周期事件发生时自动执行自定义命令。通过配置 Hooks，您可以实现工具调用前后的自动化处理、环境设置增强、会话停止时的清理操作等功能。