人工智能

机器学习评估指标详解 - 入门篇本文是机器学习评估指标系列的第一篇，面向初学者，全面介绍机器学习全流程中的基础评估指标，包括数据质量、前处理、分类、回归、聚类等任务的核心指标。

2025智能家居创新大会：AI热潮下的冷思考，机遇窗口正在收窄12月24日，2025智能家居创新大会如期落幕。豪华的嘉宾阵容勾勒出行业的核心版图，从头部家电巨头掌舵人到科技大厂AI业务负责人，再到产业链核心元器件供应商，星光熠熠的参会名单印证着智能家居作为AI落地核心场景的行业地位。全场“无AI不议题”的氛围更是将热度拉满，从主题演讲到圆桌讨论，从产品展示到技术发布，AI成为贯穿始终的绝对主角，仿佛宣告着智能家居的全面智能时代已然来临。

自动驾驶中的传感器技术80——Sensor Fusion（3）本文总结各传感器的感知算法这是指域控制器（Domain Controller，如 Orin-X, Thor, FSD芯片）接收到传感器传来的数据（图像、点云、目标列表等）后，运行的深度学习（Deep Learning）或几何算法。

渐进式GAN (ProGAN)：高分辨率图像生成的革命回顾GAN的发展历程，我们看到了一条清晰的进化路径：ProGAN（Progressive Growing of GANs）由Tero Karras等人于2017年提出，是首个能够稳定生成1024×1024高分辨率图像的生成对抗网络。在它之前，生成高分辨率图像如同攀登珠峰，既危险又困难；在它之后，高分辨率图像生成成为标准配置。

免费薅国产旗舰 LLM！GLM-4.7+MiniMax-M2.1在大语言模型（LLM）落地应用中，“AI Ping” 早已不是单纯的网络连通性检测 —— 而是衡量模型响应效率、内容质量、资源消耗的综合探测体系！现在 AI Ping 平台重磅上新两款国产旗舰模型，全程免费调用，无任何隐藏限制：智谱 AI GLM-4.7 与 MiniMax-M2.1！

AI Ping：大模型时代的“性能罗盘”——免费新上线GLM-4.7 与 MiniMax M2.1 实测2025年末，大模型行业迎来新品密集爆发期——智谱GLM-4.7以“性能超越GPT-5.2”震撼开源，MiniMax M2.1聚焦“真实世界复杂任务”实现全面升级。但开发者却陷入新困境：20+供应商、400+模型中，新一代旗舰模型到底谁更能打？编码场景选哪个？办公协作谁更高效？成本与性能如何平衡？

精准检索-数据交互-专业交付：2026企业AI落地的三维价值重构站在2025年末的时间节点回望，过去三年是生成式人工智能（Generative AI）从"震撼"走向"实用"的关键转折期。如果说2023-2024年是企业对大模型能力的"试水期"，充满了对技术可能性的探索与POC（概念验证）的狂热，那么2025年则是行业标准的"定型元年"。在这一年中，GraphRAG（基于图谱的检索增强生成）、MCP（模型上下文协议）以及Skills（智能体技能标准）三大核心技术标准的确定与成熟，标志着企业AI应用架构终于拥有了坚实的底座。

【AI 学习】深度解析Transformer核心：注意力机制的原理、实现与应用在自然语言处理（NLP）发展的早期，循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM、GRU）长期占据主导地位。这类模型通过时序递推的方式处理序列数据，能够捕捉文本中的上下文依赖关系，但存在两大核心缺陷：一是并行计算能力差，由于每个时间步的计算依赖于上一个时间步的输出，导致训练效率低下；二是长距离依赖捕捉能力有限，随着序列长度增加，梯度容易消失或爆炸，难以有效建模长文本中的语义关联。

图数据挖掘图中包含两种或以上类型的节点和/或两种或以上类型的边。例如，在学术网络中，可能同时包含“作者”、“论文”、“会议”等不同类型的节点，以及“撰写”、“发表于”等不同类型的边。

AI 相关的算法；架构等专有名称总结和介绍根据搜索结果，我为你梳理了一份AI领域的专有名词索引。为了让你能更系统地理解这些概念，我按照从底层基础设施到上层核心技术的逻辑层次进行了分类和解释。

机器学习评估指标详解 - 进阶篇本文是机器学习评估指标系列的第二篇，深入讲解训练过程指标、模型参数指标、超参数调优指标和模型验证指标，帮助您全面理解机器学习模型的训练和优化过程。

AI 应用的 SRE 视角：延迟、可靠性、成本与安全如何在一套系统里闭环本文用 SRE 视角把这些关键概念连成一条线： Vibe Coding 如何在 IDE 里缩短迭代反馈； AI 模型如何通过模型部署实现可预测的性能与成本； MCP 如何把工具接入变成可治理的能力层；智能体如何被工作流约束并可观测； Mass 平台如何承载发布、评测、监控、配额、安全；最后把 AIGC 产出与调优飞轮、应用与 API 设计统一到一套可持续运行的系统里。

红队 / 蓝队：用 AI 自动生成攻击场景并评估防御效果——从“安全演练”到“可计算的网络对抗系统”在可编程网络与 IaC（基础设施即代码）深度普及的今天，网络架构的复杂程度早已超越了人力静态审计的极限。然而，我们对网络安全的验证，却仍旧依赖于每年一两次、高度依赖专家经验的“红蓝对抗演练”。

AI 时代内容增长：靠谱内容运营解决方案的选择逻辑在内容成为品牌核心增长引擎的当下，用户需求愈发精细化、内容生态持续迭代，品牌自主开展内容运营往往举步维艰。专业的内容运营解决方案供应商，能凭借成熟的技术工具、丰富的行业经验与完整的服务体系，帮助企业跳过自建试错周期，实现内容运营的降本提效与价值最大化。本文完整拆解品牌运营困境、解决方案核心构成、供应商方案落地等关键环节，为企业决策提供清晰指引。

小王努力学编程

用AIPing统一API快速接入限时免费开放的GLM - 4.7与MiniMax - M2.1 ，打造专属快速解读文档项目！在AI技术快速发展的今天，市场上涌现出众多优秀的大语言模型，如GLM-4.7、MiniMax-M2.1、通义千问等。然而，每个模型都有自己的API接口和调用方式，开发者需要花费大量时间学习和适配不同模型，这大大增加了开发成本和复杂度。

视觉人机器视觉

ROS2安装步骤总结1、打开官网: https://index.ros.org/doc/ros2/ 2、选择安装 :https://index.ros.org/doc/ros2/Installation/#installationguide 3、选择版本eloquent https://index.ros.org/doc/ros2/Installation/Eloquent/ 4、选择Debian packages https://index.ros.org/doc/ros2/Installation/Eloquent/Li

小怪兽会微笑

MoM (Mixture-of-Memories)新型线性序列建模架构返回论文目录返回资料目录这篇论文旨在解决当前线性序列模型（如 Linear Attention, Mamba/SSM, Linear RNNs）存在的一个核心缺陷：记忆干扰（Memory Interference）。

非著名架构师

空间计算的“环境校准器”：高精度AI气象如何为AR导航与自动驾驶提供厘米级实时大气修正？随着增强现实（AR）导航与高阶自动驾驶向L4/L5级迈进，大气扰动已成为制约空间感知精度的关键瓶颈。本文构建基于高精度AI气象技术的大气折射实时修正系统，通过融合毫米波大气遥感、湍流场重构算法与自适应光学补偿模型，实现厘米级定位误差修正。研究表明，该系统可将城市峡谷环境下的AR注册误差从平均12.3cm降低至2.1cm，自动驾驶视觉定位在恶劣天气下的失效概率从18.7%降至1.2%，为空间计算应用提供全天候、高可靠的感知环境校准能力。

Java后端的Ai之路

【机器学习】-超参数（模型“调音师”的魔法）超参数是在模型开始学习过程之前，由数据科学家或工程师手动设定的配置参数。它们控制着模型的整体结构、学习过程和训练行为，不直接从数据中学习得到。

汽车制造的智能化升级：工业AI平台如何重构生产线？汽车制造业的智能化转型背景与挑战汽车制造业作为工业4.0时代的重要支柱，正面临前所未有的转型升级压力。在电动化、智能化、网联化与共享化的“新四化”浪潮推动下，传统制造模式的局限性逐渐暴露：生产线刚性结构难以适应多品种小批量的市场需求，工艺参数调整依赖经验而非数据，质量缺陷溯源周期长且成本高。这些痛点不仅制约了生产效率，也削弱了企业的市场竞争力。