人工智能

啊阿狸不会拉杆

《数字图像处理》第 1 章绪论大家好！今天开始我们系统学习《数字图像处理》的第一篇内容 —— 绪论。作为整个数字图像处理知识体系的开篇，这一章主要帮大家建立对数字图像处理的整体认知，包括它的定义、起源、应用场景、基本流程和系统组成。全文结合实战代码，通过可视化对比让抽象概念更易理解，新手也能轻松上手。

【LangChain1.0】第二篇快速上手实战目标: 尽快构建出第一个可用的 Agent 系统版本要求: LangChain 1.0.7+、LangGraph 1.0.3+、Python 3.10+ 更新日期: 2025-12

一网统飞：城市级低空空域精细化管理与服务平台建设方案深度解析（WORD）摘要：随着低空经济的爆发式增长，城市低空治理正从“二维平面”迈向“三维立体”。本文基于《城市级’一网统飞’低空空域精细化管理与服务平台建设方案》，深入剖析了当前低空治理面临的“看不见、管不住、叫不到”三大核心痛点，并系统性地阐述了一套融合5G-A通感一体化、北斗时空网格、UTM（无人机交通管理）等前沿技术的综合性解决方案。文章将从政策背景、技术架构、核心功能、安全体系到实施路径，全方位解读如何构建一个“全域感知、秒级响应、精准管控”的城市级低空数字底座，为低空经济的规模化、产业化发展提供坚实支撑。

Java+Python双语言开发AI工具全景分析与选型指南目录一、行业趋势：AI编码工具的三大进化方向二、主流AI编码工具核心能力拆解（Java+Python场景适配）

Java后端的Ai之路

【AI大模型开发】-基于FAISS的语义搜索系统（实战）向量数据库是一种专门用于存储、索引和检索高维向量数据的数据库系统。在AI领域，向量通常是指通过预训练模型（如Transformer）将文本、图像等非结构化数据转换而成的数值表示（Embedding）。

YOLOv8：下一代实时目标检测的全面解析目录一、YOLOv8概述1.1 演进历程1.2 核心定位二、架构创新与设计2.1 整体架构设计2.2 核心改进点

Java后端的Ai之路

【AI大模型开发】-基于向量数据库的PDF智能问答系统（实战）ChatPDF-Faiss是一个基于向量数据库技术的PDF智能问答系统，它能够将PDF文档内容转换为向量表示并存储在FAISS向量数据库中，用户可以通过自然语言提问获取文档中相关信息的精确回答。

数据挖掘方向 CCF 期刊推荐（数据库 / 数据挖掘 / 内容检索）定位建议：定位建议：

当奥本海默遇到图灵：AI 开启的网络安全新纪元你好，我是陈涉川，今天我们将开启一个新的专栏，聚焦网络安全的AI引入和使用。1945 年 7 月 16 日，新墨西哥州的荒漠中，一道比一千个太阳还亮的光芒划破了黎明。罗伯特·奥本海默（J. Robert Oppenheimer）在那一刻想起了《摩诃婆罗多》中的诗句：“现在我成了死神，世界的毁灭者。”这一刻，人类掌握了足以毁灭物质世界的能量。

2026年AI架构实战：彻底解决OpenAI接口超时与封号，Python调用GPT-5.2/Sora2企业级架构详解（附源码+压测报告）摘要在生成式AI全面爆发的2026年，GPT-5.2、Sora2、Veo3等超级模型已成为企业级应用的标配。然而，对于国内开发者而言，如何稳定、高效、低成本地调用这些API，依然是一座难以逾越的大山。网络抖动导致的超时、OpenAI账号的风控封禁、高并发下的速率限制，构成了“开发者三大痛点”。本文将摒弃传统的反向代理方案，深入剖析一种基于“向量引擎”的全新中间件架构。我们将从底层TCP/IP网络优化讲起，深入到Python异步并发实战。手把手教你构建一个高可用、低延迟、多模态融合的AI应用系统

木头程序员

持续学习（Continual/Lifelong Learning）综述在人工智能技术向实际场景深度渗透的过程中，传统静态训练模式的局限性日益凸显。多数深度学习模型依赖固定数据集一次性训练完成，面对动态环境中的新任务、新数据时，往往会出现“灾难性遗忘”——更新参数以适配新任务的同时，丢失已掌握的旧任务知识。持续学习（Continual/Lifelong Learning）作为解决这一问题的核心技术，旨在让模型具备类似人类的终身学习能力，在持续接收新信息、学习新任务的过程中，高效保留已有知识并实现知识迁移，为机器人、自动驾驶等长期运行系统提供关键技术支撑。本文将系统梳理持续学习

程途拾光158

模型微调 vs 上下文学习的成本效益对比随着大语言模型（LLM）技术的快速迭代，企业和开发者在将预训练模型适配下游任务时，面临着两种主流技术路径的选择：模型微调（Fine-tuning）与上下文学习（In-context Learning, ICL）。模型微调通过调整预训练模型参数以适配特定任务，上下文学习则无需改动模型参数，仅通过构造提示词注入任务示例引导模型完成任务。

AI学习笔记整理（51）——大模型之RAG优化技术RAG（Retrieval Augmented Generation）为生成式模型提供了与外部世界互动提供了一个很有前景的解决方案。RAG的主要作用类似搜索引擎，找到用户提问最相关的知识或者是相关的对话历史，并结合原始提问（查询），创造信息丰富的prompt，指导模型生成准确输出。其本质上应用了情境学习（In-Context Learning）的原理。

中國龍在廣州

35天，成了AI 模型的斩杀线上个月你刚花20美元订阅了ChatGPT Plus，转头这个月朋友圈就被「Claude秒杀一切」刷屏，再过一个月可能又换成「Gemini吊打一切」。

利用 AI 协作优化软件更新逻辑：构建清晰的 UML 顺序图指南在设计可靠的软件更新流程时，精确地模拟设备、服务器和安装服务之间的交互至关重要。这不仅仅是画出正常的流程图，更在于如何预判和处理诸如“服务器无法连接”等现实世界中常见的边界情况（Edge Cases）。传统的绘图工具往往需要设计者具备极高的逻辑周密性，而利用 Visual Paradigm 的 AI 聊天机器人（AI Chatbot），这一过程转变为一场动态的对话。通过人机协作，每一次澄清都能以专家级的洞察力完善模型，确保设计既清晰又具有韧性。

当“AI+制造”遇上商业航天：和鲸助力头部企业，构建火箭研发 AI 中台近期，国家八部门联合印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，为高端制造业注入强劲动能。在这一浪潮下，商业航天作为尖端科技与宏大梦想的集合体，正成为“AI+制造”的最佳试验场。

量化指标解码13：WaveTrend波浪趋势 - 震荡行情的超买超卖捕手本文是《量化指标解码》系列的第13篇，我们将深入解码WaveTrend波浪趋势指标，从双重EMA平滑到交叉信号捕捉，从超买超卖区域判断到背离检测，从常规信号到强势信号识别，让你掌握在震荡行情中精准捕捉转折点的核心技术。

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语义流形探索：大型语言模型中可控涌现路径的实证证据Interstella项目最新研究发布：通过几何方法探索LLM语义空间，首次提供可控涌现路径的实证证据，为AGI工程化奠定理论基础。

大模型的召回率召回率什么是召回率：大模型在回答问题时，需要从知识库中提取相关信息进行分析，从超大数据量的知识库中提取有效的能力就叫召回率，召回率越高说明提取有效信息的能力越强，否则越弱。

Windchill用户登录与模块访问失败问题排查与许可证诊断——从实战经验出发，教你解决常见问题作为一名在Windchill系统运维领域有多年经验的技术工程师，我经常会遇到用户在登录系统或访问某些模块时无法正常操作的问题。而这类问题，往往和许可证配置、用户权限设置、数据库连接或运行环境异常有关。今天，我就结合我过去在多个企业项目中处理的实际案例，从故障现象、原因分析到排查步骤，一步步帮你找出问题根源，并解决它。