人工智能

机器是如何识别图片的？：卷积神经网络卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一种专门用于处理具有网格状结构数据的深度学习算法，“卷积”一词源于同名的数学运算，它是一种常用于图像处理的特殊线性运算。卷积神经网络在图像识别、计算机视觉等领域表现出色。

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第9节——部分分式积分（Partial Fraction Decomposition）1x2−1\frac{1}{x^2-1}x2−11∫1x2−1 dx\int \frac{1}{x^2 - 1} \, dx∫x2−11dx

辛勤的程序猿

改进的mamba核心块—Hybrid SS2D Block（适用于视觉）环境配置参考：https://blog.csdn.net/llz19670/article/details/140359923?utm_source%20=%20uc_fansmsghttps://blog.csdn.net/llz19670/article/details/140359923?utm_source%20=%20uc_fansmsg主要的结构性创新是将 $SS2D$ 的长程依赖捕捉能力与显式的通道混合局部卷积结合，并加入了残差连接，形成一个更鲁棒的 CNN-SSM 混合块。

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如何区分什么场景下用机器学习，什么场景下用深度学习对于初学者来说，核心判断逻辑可以总结为：“小数据、明特征、省资源 → 用机器学习；大数据、暗特征、高精度 → 用深度学习”。

Serverless 3.0 混合架构：容器 + 事件驱动，AI 服务弹性伸缩响应快 3 倍随着 AI 服务（如实时推理、智能推荐）对弹性伸缩和低延迟的双重需求，传统纯 FaaS 架构的冷启动瓶颈、纯容器架构的资源浪费问题日益凸显。Serverless 3.0 的核心突破在于容器化运行时与事件驱动架构的深度融合，通过 “稳定服务 + 弹性扩展” 的混合模式，既保留容器对复杂负载的兼容性，又继承 Serverless 毫秒级伸缩能力，最终实现 AI 服务响应速度 3 倍提升的关键目标。

如何用爬虫、机器学习识别方式屏蔽恶意广告目录方案概述：爬虫 + 机器学习的反广告系统核心技术栈选择1. 数据获取与特征工程（爬虫阶段）1.1 爬取网页结构

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RNN（循环神经网络）原理一、RNN基本思想与核心概念 1.1 为什么需要RNN？传统神经网络（如全连接网络、CNN）无法处理序列数据，因为它们：

意图识别深度原理解析：从向量空间到语义流形意图识别（Intent Recognition）在数学上是一个经典的**判别式模型（Discriminative Model）**问题。

RagFlow、Dify部署时，端口如何调整成指定端口一、RagFlow部署时的端口调整 1、修改 docker-compose.yml 文件在 RAGFlow 项目的 docker-compose.yml 文件中，找到 ports 配置部分，将默认端口映射改为固定端口。例如：

老蒋新思维

创客匠人峰会新视角：AI 时代知识变现的 “组织化转型”—— 从个人 IP 到 “AI+IP” 组织的增长革命2025 年 11 月 22 日 - 25 日，由创客匠人主办的 “全球创始人 IP+AI 万人高峰论坛” 在厦门圆满落幕。这场汇聚近万名创业者、投资人及行业领袖的盛会，以 “AI 重构生产力，IP 重构信任” 为核心，抛出了一个被忽视的关键趋势：AI 普及后，知识变现的竞争不再是 “个人 IP 影响力” 的比拼，而是 “AI+IP 组织化能力” 的较量。

自动驾驶—CARLA仿真（0）报错记录Traceback (most recent call last): File “/home/zfjuan/CarLa/PythonAPI/examples/automatic_control.py”, line 873, in main() File “/home/zfjuan/CarLa/PythonAPI/examples/automatic_control.py”, line 866, in main game_loop(args) File “/home/zfjuan/CarLa/PythonA

Matlab 教程：基于 RFUAV 系统使用 Matlab 处理无人机信号在通信安全与频谱监测中，基于射频 (RF) 数据的无人机识别系统被广泛研究。RFUAV 项目通过频谱图分析、信噪比估计等手段，对无人机的 IQ 信号进行分析处理。本项目在 OpenBayes 平台上使用 MATLAB 实现 RFUAV 的关键流程，完成 .mat → .dat 数据转换、频谱图可视化、SNR 估计及分段裁剪等任务。该教程基于浙江理工大学、杭州电子科技大学等研究团队于 2025 年发布的论文「RFUAV: A Benchmark Dataset for Unmanned Aerial Ve

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GPT-5.2 全面升级：AI 进入“加速竞争期”，该如何跟上这波红利？2025 年 12 月 11 日，美国开放人工智能研究中心（OpenAI）发布 GPT-5.2，这也是过去一年中速度最快的一次大模型迭代。从 GPT-5 到 GPT-5.1 间隔 3 个月，而从 GPT-5.1 到 GPT-5.2 只用了不到 30 天。

多则惑少则明

AI测试、大模型测试(六)AI agent简介与Prompt提示词目录一、AI Agent与大模型二、市面上智能体1、墨刀AI Agent2、AI测试平台——Testin XAgent

自主高性价比、高精度车规级姿态感知、倾角感知模组-应用消费级无人机、自动驾驶、机器人、智能制造、基础设施、智能穿戴等在小说阅读器中沉浸阅读IMU 惯性测量单元(Inertial Measurement Unit) 是测量物体三轴角速度和加速度的设备。一个IMU内可能会装有三轴陀螺仪和三轴加速度计，来测量物体在三维空间中的角速度和加速度。严格意义上的IMU只为用户提供三轴角速度以及三轴加速度数据。

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AI Agent工作原理：如何连接数据、决策与行动，助力企业数字化转型？企业多年来一直在推动流程自动化，如今许多企业已经在日常工作中使用 AI，例如总结文档、撰写回复或生成报告。然而，这些系统仍是被动式的：只有在接收到指令后才执行任务，输出也在任务完成后结束。

Holopix AI + TRAE SOLO | 复刻 GBA 游戏-“口袋妖怪“😄 不知不觉，今年已经用「AI编程工具 + Holopix AI 」复刻了好几款游戏：塔防、转刀、射击、自走棋：

Spring AI Alibaba 1.1版本ReactAgent：构建具有推理和行动能力的智能代理，遵循 ReAct（推理 + 行动）范式，用于迭代解决问题。

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分享|智能视觉分拣教学实训沙盘：高校AI视觉与工业应用的教学桥梁在人工智能与智能制造浪潮交融的时代，如何培养兼具前沿理论知识与真实场景实践能力的复合型人才，是高校与职业院校面临的核心挑战。智能视觉分拣教学实训沙盘，将复杂的工业视觉分拣场景微缩于课堂，为计算机视觉与深度学习教学提供了一个高度集成、开放创新、闭环验证的实战平台。

AI生成 Python小游戏怪物防御战？？？一个一点人工都没有，全靠Deepseek生成的游戏是什么样子的呢？答：玩家控制：WASD移动，鼠标瞄准射击