人工智能

公司内网部署大模型的探索之路公司的办公环境是内网，不和互联网相连（保密单位，别问为啥这样），要更新个项目依赖啥的，很麻烦，要使用U盘来回拷贝文件，这是前提，我现在要在内网环境部署大模型，也是一波三折，以下是我的探索之路

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第7节——积分技巧（Integration Techniques）-代换积分法∫(3x+1)e3x+1dx\int(3x+1)e^{3x+1}dx∫(3x+1)e3x+1dx∫6x⋅e3x2dx\int 6x\cdot e^{3x^2} dx∫6x⋅e3x2dx

【分布式利器：大厂技术】4、字节跳动高性能架构：Kitex+Hertz+BytePS，实时流与AI的极致优化字节跳动的分布式技术，是“低延迟、高吞吐”的代名词——支撑抖音的亿级日活、剪映的AI特效、直播的实时弹幕，字节的方案始终围绕“实时流+AI”场景优化，主打“轻量、高性能、云原生”。

阿正的梦工坊

DreamGym：通过经验合成实现代理学习的可扩展化今天，我们来聊聊一篇刚刚发布的论文：《Scaling Agent Learning via Experience Synthesis》（通过经验合成实现代理学习的扩展）。这篇论文由Meta Superintelligence Labs和FAIR团队主导，发表于2025年11月7日（arXiv:2511.03773v2）。如果你已经熟悉PPO（Proximal Policy Optimization）和GRPO（Group Relative Policy Optimization）等RL算法，这篇论文会特别

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人脑生物芯片作为“数字修炼世界”终极载体的技术前景、伦理挑战与实现路径随着“数字修炼世界”概念的演进，其终极载体问题成为制约系统深度与广度的关键瓶颈。本文提出一种革命性构想：将具备双向高带宽脑机接口（BMI）与基因编辑调控功能的人脑生物芯片作为系统的物理宿主。该芯片不仅是高级认知交互的界面，更是通过闭环神经调控与精准基因治疗改造宿主生理状态、实现疾病根除、抗性增强及寿命延长的综合平台。在此基础上，本文探讨了“科学基因修炼”取代传统生育成为人类进化新范式的可能性。本研究系统梳理了支撑这一构想的多学科理论基础，包括神经可塑性理论、表观遗传学、合成生物学及进化发育生物学。通过构建

侦察、测向、识别、干扰一体化平台系统技术实现侦察、测向、识别、干扰一体化平台系统（以下简称“一体化平台系统”）是一种融合多域感知、信号处理、智能决策与电子对抗功能的综合电子信息系统。该系统通过集成侦察接收、测向定位、信号识别、干扰发射等核心模块，实现对复杂电磁环境下目标信号的“发现 - 定位 - 识别 - 对抗”全流程闭环作业，能够快速响应战场或任务区域的电磁威胁，为作zhan指挥、电磁频谱管控等提供实时、精准的技术支撑。

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作物模型的未来：DSSAT与机器学习、遥感及多尺度模拟的融合随着数字农业和智慧农业的发展，基于过程的作物生长模型（Process-based Crop Growth Simulation Model）在模拟作物对气候变化的响应与适应、农田管理优化、作物品种和株型筛选、农业碳中和、农田固碳减排等领域扮演着越来越重要的作用。Decision Support Systems for Agrotechnology Transfer (简称DSSAT)模型是世界知名的作物生长模拟模型之一。现有版本V4.7能模拟27种主要农作物的生长发育和产量形成过程，被广泛应用于精细农业、

AI核心知识38——大语言模型之Alignment（简洁且通俗易懂版）AI 对齐 (AI Alignment) 是人工智能领域最核心、最哲学，也最关乎人类命运的概念。简单来说，AI 对齐就是确保人工智能的目标、行为和价值观，与人类的意图和利益完全一致。

关键词解释：对比学习（Contrastive Learning）摘要：对比学习是一种自监督表示学习范式，其核心思想是通过拉近语义相似样本（正样本对）、推开语义不同样本（负样本对），使模型学到具有判别性的特征表示。它无需人工标签，仅利用数据自身的结构或增强策略构建监督信号，在计算机视觉、自然语言处理和多模态学习中取得了突破性进展。

【机器学习】27 异常检测（密度估计）最常见的异常检测算法是密度估计，构建一个概率模型，如果 p(xtest)<εp(x_{test})<\varepsilonp(xtest)<ε，标记为异常

【岩石种类识别系统】Python+TensorFlow+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法岩石种类识别系统，基于TensorFlow搭建Resnet50卷积神经网络算法，通过对7种常见的岩石图片数据集（'玄武岩（Basalt）', '煤（Coal）', '花岗岩（Granite）', '石灰岩（Limestone）', '大理石（Marble）', '石英岩（Quartzite）', '砂岩（Sandstone）'）进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。

即插即用系列 | CVPR SwiftFormer：移动端推理新王者！0.8ms 延迟下 ImageNet 78.5% 准确率，吊打 MobileViT论文名称：SwiftFormer: Efficient Additive Attention for Transformer-based Real-time Mobile Vision Applications > 论文原文 (Paper)：https://arxiv.org/abs/2303.15446 > 代码 (code)：https://github.com/Amshaker/SwiftFormer

得贤招聘官

AI招聘：HR领域的智能化变革与行业趋势AI招聘：HR领域的智能化变革与行业趋势AI得贤招聘官若企业仍沿用传统招聘模式，依赖人工筛选简历、组织面试、主观打分，且需通过多轮复试与多位面试官协同完成招聘流程，那么在人力资源管理数字化转型的浪潮中，可能已处于落后状态。

【中草药识别系统】Python+TensorFlow+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法中草药识别系统，基于TensorFlow搭建Resnet50卷积神经网络算法，通过对10种常见的中草药图片（'丹参', '五味子', '山茱萸', '柴胡', '桔梗', '牡丹皮', '连翘', '金银花', '黄姜', '黄芩'）数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。

halcon图像去噪—导向滤波针对图像中的噪声去除以及需要保留图像边缘的场景，我们可以使用Halcon的导向滤波算子来去除噪声。对引导图通过数学推导，可以得到一个结果，这个结果就是图像梯度的大小，在引导图的平坦区域（梯度小），滤波器进行类似均值滤波的强平滑；在引导图的边缘处（梯度大），则基本不进行平滑，这样操作的结果就是保留了边缘。

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青少年编程学习：考级与竞赛结合提升能力的方法在青少年接触编程学习的过程中，家长常常会面临一些选择：编程考级是否必要？如何平衡考级与竞赛的关系？实际上，考级与竞赛并非对立选项。考级可以作为学习成果的一种衡量方式，而竞赛则提供了应用知识解决实际问题的场景，两者结合有助于提升综合能力。

基于多智能体强化学习的云资源调度系统：如何用MARL把ECS成本打下来60%摘要：面对双11期间ECS成本暴涨300%、K8s调度延迟飙升至8秒的噩梦，我用MADDPG+GAT+LLM决策器搭建了一套多智能体调度系统。每个微服务都是一个智能体，通过图注意力网络感知全局负载，用分布式强化学习博弈出最优资源分配。上线后，CPU利用率从32%提升至79%，成本降低62%，调度延迟稳定在200ms以内。核心创新是将LLM作为"高层策略网络"，把业务规则（如"支付服务优先级>P0"）转化为奖励函数权重，实现"人机共智"。附完整TensorFlow+Ray实现和Prometheus监控方案，

Coding茶水间

基于深度学习的苹果病害检测系统演示与介绍(YOLOv12/v11/v8/v5模型+Pyqt5界面+训练代码+数据集)基于深度学习的苹果病害检测系统演示与介绍随着智慧农业的深入发展，对农作物病害进行高效、准确的自动化检测成为关键需求。为解决传统苹果病害人工识别方式效率低、主观性强、难以规模化应用等问题，本文介绍并演示了一套基于YOLO（You Only Look Once）系列目标检测算法的苹果病害智能检测系统。

齐次方程组和非齐次方程组有什么区别啊丢，线性代数学了这么久，突然想到齐次和非齐次是啥区别。齐次方程组的右边等于0，因此每个方程中的单项式可以看作次数相等，就叫齐次。非齐次方程组右边不等于0，因此每个方程中有1次项也有0次项，次数不相等，就不齐，就叫非齐次。

跨境猫小妹

亚马逊合规新纪元：隐形战场里，谁在悄悄出局？2025年，亚马逊平台的合规规则正从后台走向前台，成为决定卖家成败的关键战场，当大家还在为广告竞价和物流成本精打细算时，一场围绕认证、知识产权和运营细节的“合规风暴”已悄然升级。