人工智能

腾视科技TS-SG-SM7系列AI算力模组：32TOPS算力引擎，开启边缘智能新纪元在AIoT技术渗透千行百业的当下，边缘计算设备对算力密度与场景适配性提出了更高要求。腾视科技TS-SG-SM7系列AI算力模组以“超强算力、超低功耗、灵活扩展”的核心优势，成为智慧城市、智慧电力、智慧交通等领域的智能中枢，为边缘侧AI应用提供从算力支撑到场景落地的全链路解决方案。

深势科技生命科学高级业务架构师孟月：AI4S 赋能生命科学研发，数智化平台的实践与落地 | 2025极新AIGC峰会演讲实录2025年12月26日，【想象·2025极新 AIGC 峰会】在上海浦东浦软大厦成功举办。深势科技生命科学高级业务架构师孟月女士在会上做了题为《AI4S驱动的生命科学研发数智化平台》的演讲。重点分享了深势科技生命科学方面的发展历程、技术布局与落地成果。

破局而立：制造业软件企业的模式重构与AI赋能新路径制造业软件企业正面临严峻挑战：传统"卖功能模块"的商业模式与制造企业降低总体IT成本、提升数据价值、实现业务协同的真实需求严重脱节。本文深入剖析了这一困境的根源，指出软件公司投入高成本研发复杂功能的方式无法满足客户"降低总拥有成本"的需求，导致"标准化不适用，定制化不经济"的双重悖论。文章系统提出了以AI技术赋能、商业模式创新、生态协同为核心的破局之道，强调制造业软件需从"工具供应商"向"价值伙伴"转型，通过云原生架构、低代码平台及工业智能体等新技术路径，构建以客户真实需求为中心的新型解决方案。本文兼具理

Quintus五等升

深度学习①|线性回归的实现线性回归是机器学习的入门算法，也是理解梯度下降、监督学习的基础。作为深度学习的初学者，本博客旨在为我的学习复盘以及记录我在学习中的收获。

text-generateion-webui模型加载器（Model Loaders）选项不同加载器的本质是不同的模型运行后端/适配层，它们各自针对特定的模型格式或推理后端进行优化，对应不同的模型量化格式、优化技术和硬件适配方案，核心目的是让WebUI能正确加载并运行各种格式的LLM模型。

野生的码农

码农的妇产科实习记录转眼间，2025 年又结束了，本打算总结下去年的得失，再幻想下 2026 年即将实现的 flag。然鹅，除了肥肉与微薄的工资，好像别无所获。帝都的房子，没舍得在 2024 年底割肉，现在又跌了 100 个。狗的，这还总结个蛋，坚决不能让你们看笑话😭。。。

2026 年观察名单：基于 a16z「重大构想」，详解稳定币、RWA 及 AI Agent 等 8 大流行趋势撰文：Stacy Muur编译：Glendon，Techub News基于 a16z 的「重大构想」，本文分析了 2026 年 8 个主要流行趋势的获胜方向和观察名单。

机器人的罪与罚没有哪条科技赛道，在2025年像具身智能一样跌宕起伏。一方面，这条赛道听上去不错。2025年被称为人形机器“量产元年”，头部企业纷纷宣布进入规模化生产阶段。特斯拉宣布完成了数千台Optimus的量产，优必选、宇树科技、智元机器人等也都实现了千台级交付。在各个AI展会我们都能看到人形机器人占据C位，机器人马拉松、格斗大赛层出不穷。宇树机器人在王力宏演唱会上的舞蹈表现震惊了美国人。

故障案例：容器启动失败排查（AI运维场景）——从日志分析到根因定位核心提要：容器启动失败是AI运维中最高频的故障类型之一（如模型服务容器、监控容器、算力节点容器），排查的核心逻辑是“先确认故障状态→再提取关键日志→结合场景特征定位根因→验证解决方案”。本文结合前文的MNIST模型API容器场景，拆解5类典型的容器启动失败案例，完整演示从现象识别到根因定位的全流程，配套实操命令、日志解读方法和解决方案，新手可直接套用。

凸优化（Convex Optimization）理论（1）一般的优化问题可以写成：min⁡x∈Df(x) \min_{x \in \mathcal{D}} f(x) x∈Dminf(x)

会周易的程序员

多模态AI 基于工业级编译技术的PLC数据结构解析与映射工具在工业控制与自动化系统中，PLC（可编程逻辑控制器）程序承载着关键的控制逻辑与数据结构。然而，这些结构往往深嵌于ST（结构化文本）或C99衍生代码中，难以直接可视化、调试或与上层信息系统交互。为此，我们开发了一款基于现代编译技术、专门用于解析PLC程序变量定义并自动生成标准化JSON描述文件的工具。

WEEX 成为 LALIGA 西甲联赛香港及台湾地区官方区域合作伙伴WEEX 近日宣布，已与 LALIGA 西甲联赛正式达成合作，成为其在香港及台湾地区的官方区域合作伙伴。此次合作标志着 WEEX 在体育领域的跨界合作以及区域品牌建设方面迈出新的步伐，也体现了双方在品牌价值与长期发展理念上的契合。

虹科网络安全

艾体宝案例 | 从关系到语义：ArangoDB如何支撑高精度水军识别数字社交生态的繁荣，伴随着用户生成内容的爆炸式增长，也让水军乱象成为平台治理的顽疾。水军账号通过批量操作制造虚假热度、扩散不实信息，不仅扭曲正常信息传播秩序，还会侵蚀平台公信力、损害用户的真实体验。在应对这一挑战时，传统水军识别方案往往陷入“单一维度检测”的困境——仅依靠账号注册时长、发布频率等孤立特征判断，难以穿透水军团伙日趋隐蔽的协同操作壁垒。而图数据库凭借对复杂关系的天然建模优势，成为破解这一难题的技术突破口，其中ArangoDB以“图计算+向量检索”的一体化能力，为构建多维度、高精度的水军识别体系

MinIO 对象存储系统架构图集MinIO对象存储架构特性去中心化架构无单点故障自我修复线性扩展纠删码技术4+2配置8+4配置高效存储利用率

汗流浃背了吧，老弟！

什么是ResNetResNet（Residual Network，残差网络）是2015年由何凯明等人提出的深层卷积神经网络（CNN）架构，因解决了“深层网络训练难题”而成为计算机视觉领域的里程碑模型。它在ImageNet图像分类竞赛中以显著优势夺冠，并深刻影响了后续几乎所有深度学习视觉任务的模型设计。

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人工智能培训

10分钟了解向量数据库（3）3 向量检索算法#Agent大模型#工信部证书#人工智能证书#职业证书

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人工智能要学习的课程有哪些?一、数学基础：AI 的底层支撑（嵌入式开发者可针对性突破）无需深度学习纯数学理论，重点掌握与 AI 算法直接相关的核心知识点，推荐课程兼顾 “易懂性 + 实用性”：

Bard 的模型压缩技术：在保证性能的前提下如何实现轻量化部署大型语言模型如Bard（基于类似PaLM的架构）通常参数量庞大（数十亿至数万亿），这导致部署时面临高计算资源消耗、高内存占用和低推理速度的挑战。轻量化部署的目标是：在保持模型性能（如准确率、响应质量）的同时，显著减小模型大小和计算开销，适用于移动端、边缘设备或实时应用。核心思路是通过模型压缩技术减少冗余参数，而不牺牲关键能力。以下我将逐步介绍关键压缩技术，并解释如何应用于Bard模型，确保性能稳定。

白帽子黑客罗哥

不同就业方向（如AI、网络安全、前端开发）的具体学习路径和技能要求是什么？了解不同就业方向的具体要求，确实是做好职业规划的关键一步。下面这个表格汇总了AI、网络安全和前端开发这三个热门方向的概况，帮你快速建立整体印象。