人工智能

OpenCV Haar级联分类器：人脸检测入门目录一、Haar级联分类器概述1.1 什么是Haar级联分类器？1.2 Haar级联分类器的应用领域二、Haar级联分类器原理

程序员：钧念

深度学习与强化学习的区别这是一个非常深刻的区别，触及了人工智能的两个不同维度：感知（Perception）与决策（Decision Making）。

数据与后端架构提升之路

TeleTron 源码揭秘：如何用适配器模式“无缝魔改” Megatron-Core？在构建大规模语言模型（LLM）训练框架时，Megatron-Core 无疑是业界的标杆。然而，直接修改 Megatron 源码往往是“牵一发而动全身”，不仅维护困难，还难以跟进上游的更新。

数据科学每日总结--Day44--机器学习机器学习是近年来流行的人工智能技术的一个分支。机器学习模型和技术已经被广泛地用于许多领域，如自然语言理解、机器视觉和模式识别。

这张生成的图像能检测吗

（论文速读）FR-IQA：面向广义图像质量评价:放松完美参考质量假设论文题目：Toward Generalized Image Quality Assessment: Relaxing the Perfect Reference Quality Assumption（面向广义图像质量评价:放松完美参考质量假设）

KG_LLM图谱增强大模型

本体论与知识图谱：揭示语义技术的核心差异本文深入探讨了本体论（Ontology）与知识图谱（Knowledge Graph）的概念与区别。本体论是一种通用的语义数据模型，用于定义领域内实体的类型和属性；而知识图谱则是将本体论应用到具体数据上形成的关联网络。通过详细示例，本文揭示了两者如何协同工作以组织和管理大规模数据信息。

黄瓜植株目标检测：YOLOv8结合Fasternet与BiFPN的高效改进方案本数据集为黄瓜植株目标检测数据集，采用YOLOv8标注格式，包含训练集、验证集和测试集三个部分。数据集仅包含一个类别’cucumber’，专注于黄瓜植株的识别与定位任务。该数据集采用CC BY 4.0许可证授权，可在指定平台获取详细信息。数据集的组织结构遵循计算机视觉标准数据集划分方式，其中训练集用于模型训练，验证集用于超参数调整和模型选择，测试集用于最终模型性能评估。由于图片理解服务因余额不足无法完成，无法获取更多关于图像内容的具体细节，但从文件名和类别信息可以推断，该数据集主要包含黄瓜植株在不同生长阶

爱吃泡芙的小白白

深入解析：2024年AI大模型核心算法与应用全景2024年，AI大模型技术正以前所未有的速度迭代，特别是在中文世界，一系列针对计算效率、部署成本和场景落地的创新算法不断涌现。对于广大开发者而言，理解这些核心算法的进展、应用场景及配套工具链，是抓住技术红利的关键。本文将基于最新调研，为你梳理从混合专家模型（MoE）、高效注意力机制到训练优化技术的核心进展，并深入探讨其在代码生成、多模态等领域的典型应用，最后盘点主流的开源工具与社区热点，助你在AI浪潮中精准定位。

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攻克RAG系统最后一公里图文混排PDF解析的挑战与实战方案在企业数字化转型的浪潮中，PDF格式早已成为高价值信息的主要载体。研究数据显示，企业80%的核心资产如技术白皮书、财务报表、行业报告等都被锁定在PDF文件中，但传统RAG（检索增强生成）方案受限于解析能力，仅能挖掘其中30%的价值。这一巨大鸿沟的根源的在于PDF的设计初衷，它生来是为了保证跨设备视觉呈现的一致性，而非适配机器的可读取性。

琅琊榜首2020

AI+编程双驱动：高质量短剧创作全流程指南随着生成式AI技术的迭代与编程工具的普及，短剧创作正从“专业团队专属”走向“技术爱好者可及”。传统短剧创作需经历脚本打磨、分镜设计、视觉生成等多个繁琐环节，而借助AI工具与编程技术的协同，能实现效率与质量的双重提升。本文将从核心逻辑出发，结合实操技巧与编程案例，完整拆解用AI技术创作高质量短剧的全流程，覆盖从需求拆解到成片优化的关键环节。

机器学习29：增强式学习（Deep Reinforcement Learning）④本次学习了深度强化学习中应对稀疏奖励与无明确奖励信号的核心方法。首先详细了解了奖励塑造的基本概念，分析了在稀疏奖励环境下通过引入基于领域知识的额外奖励以引导智能体学习的机制，并特别探讨了基于好奇心的奖励塑造方法。进一步，深入讨论了在完全缺乏奖励信号的情况下如何通过模仿学习与逆强化学习进行策略学习，重点剖析了逆强化学习通过专家示范反推奖励函数、并迭代优化智能体策略的工作原理，同时揭示了其与生成对抗网络在框架上的深刻相似性，为理解和应用复杂环境下的强化学习提供了关键思路。

Day26 常见的降维算法@疏锦行原理：PCA（Principal Component Analysis）是一种无监督的线性降维方法。它的核心思想是找到数据方差最大的方向（主成分），将数据投影到这些方向上，从而尽可能多地保留原始信息。

预测性维护在智能制造设备上的实际应用在智能制造体系中，预测性维护（PdM）已从概念验证走向规模化落地。它依托工业互联网、人工智能等技术，通过对设备运行数据的实时采集与分析，实现从“坏了再修”到“提前预知、计划维护”的转变，正成为保障连续生产、柔性制造和“零停机”目标的核心基础设施。

一条闲鱼_mytube

智能体设计模式（三）多智能体协作-记忆管理-学习与适应本文是"智能体设计模式"系列的第三篇，涵盖第7-9章：多智能体协作、记忆管理、学习与适应。系列文章：一个好汉三个帮，一个篱笆三个桩。AI 也需要团队合作。

opencv 畸变系数的说明下图展示了针孔相机模型。透视投影的几何示意图如下：针孔相机的实际镜头通常存在一定程度的畸变，主要为径向畸变，切向畸变较小。因此，上述模型扩展为：

Transmormer从零基础到精通我们从最直觉的“故事”开始，再逐步拆开 Transformer 的每一层“积木”。为了让你随时能查最新资料，我先帮你搜几份权威讲解与代码示例，然后给你一份“由浅入深”的学习路线。下面给出一份「由浅入深」的 Transformer 学习路线，并穿插可交互/可视化的资源，让你随时能“看见”模型内部。你可以按顺序闯关，也可以按需跳读。

【蜂巢健康监测】基于YOLO的蜂群病虫害识别系统在目标检测领域，YOLO系列模型无疑是大家最熟悉的"老朋友"了。从最初的v1版本到现在的v13，每一次迭代都带来了令人惊叹的创新点。今天，我们就来一起盘点一下YOLO家族的"家底"，看看这些模型究竟有哪些让人眼前一亮的黑科技！

基于AI智能名片链动2+1模式服务预约商城系统的社群运营与顾客二次消费吸引策略研究摘要：在竞争激烈的商业环境中，吸引顾客二次到店消费是企业提升销售额和增强竞争力的关键。本文聚焦于AI智能名片链动2+1模式服务预约商城系统，探讨如何通过社群运营，利用该系统的优势，采用多种新鲜有效的方法吸引顾客二次到店消费。通过分析社群定位、拉新策略、留存促活方法以及结合系统功能的具体吸引措施，为企业提供一套可行的运营方案。关键词：AI智能名片链动2+1模式服务预约商城系统；社群运营；顾客二次消费

AI学习笔记整理（50）——大模型中的Graph RAGGraphRAG（Graph-based Retrieval-Augmented Generation）是微软提出的一种结合知识图谱的增强检索生成框架，旨在改进传统 RAG的局限性。其核心思想是通过构建结构化知识图谱，对文档内容进行全局语义建模，从而提升大语言模型（LLM）在复杂问题中的推理能力和回答准确性。

基于SpringAI的在线考试系统-DDD业务领域模块设计思路先和相关人员充分沟通，把用户需求详细记录下来。然后呢，从这些需求里提炼出关键的概念和规则，构建领域模型。设计数据库表结构时，要考虑数据的存储和查询效率，还要能支持领域模型。在代码实现阶段，按照领域模型进行分层架构设计，让每个模块职责清晰，这样就能较好地兼顾数据库和代码实现。