人工智能

对比分析：CSGHub vs. Hugging Face：模型管理平台选型对在大模型相关的平台选型中，Hugging Face 往往是最早被采用的方案。它以公共平台形态存在，围绕模型、数据集和工具构建了高度开放的生态体系，其核心价值在于模型的获取效率和社区协作能力。

传统老旧系统的“AI 涅槃”：从零构建企业级 Agent 集群实战指南在很多企业中，支撑核心业务的往往是那些运行了 5 年、10 年甚至更久的“老系统”。它们可能是一套复杂的 ERP、一套功能臃肿的 OA，或者是一套堆满了业务逻辑的进销存软件。

破解红外“魅影”难题：WMRNet 如何以频率分析与二阶差分重塑小目标检测？在现代遥感与预警系统中，红外小目标检测（IRSTD）被公认为一项极具挑战性的任务。不同于常规的目标识别，红外图像中的目标往往仅占数个像素，不仅缺乏纹理信息，还极易淹没在复杂的背景噪声与云层干扰中。为了突破现有技术的瓶颈，西安电子科技大学与重庆邮电大学的研究团队2025 年 12 月 12 日在IEEE Transactions on Image Processing提出了一种名为 WMRNet 的新型网络架构。本文对其进行解读,补充必要的数学背景，由于论文没有开源代码，我尝试复现核心模块，并封装成可

无名修道院

AI大模型应用开发-RAG 基础：向量数据库（FAISS/Milvus）、文本拆分、相似性搜索（“让模型查资料再回答”）RAG = Retrieval-Augmented Generation检索增强生成，核心逻辑是「让大模型先查 “专属资料”，再基于资料回答问题」。

Milvus向量数据库/RAG基础设施学习教程Milvus向量数据库/RAG基础设施学习教程Milvus 是一款开源向量数据库，专注于高维向量数据的高效存储、检索与管理，在人工智能应用生态中扮演着核心基础设施角色。其核心价值体现在对海量非结构化数据（如图像、文本、音频）向量化处理的深度支持，尤其在检索增强生成（RAG）、智能推荐系统、计算机视觉等场景中展现出不可替代的技术优势。该数据库凭借分布式架构设计实现了线性扩展能力，能够轻松应对从百万到十亿级别的向量数据规模，同时通过分层存储和索引优化确保毫秒级查询延迟，这些高性能特性使其成为构建现代 AI 应

【大模型应用开发】第二阶段：语义理解应用：文本分类与聚类 (Text Classification & Clustering)“The best classifier is the one you understand.” - Andrew Ng

3.2K-meansk-means算法是常见的聚类算法，其核心步骤包括：人工指定聚类数量k，算法无法自动推断类别数初始化阶段：随机选择k个中心点作为各类别的初始代表

在OpenCode使用skills搭建基于LLM的dify工作流到https://skillsmp.com/zh下载skills，点击搜索跳转skills搜索页面，在输入框输入你感兴趣的技能，比如dify等，选择相关的skills

PandaWiki：开源企业级AI知识库工具，基于RAG架构的私有化部署方案在企业知识管理领域，如何平衡「数据安全」与「智能高效」一直是技术团队面临的核心挑战。随着AI技术的普及，越来越多的企业开始探索将大语言模型与知识库结合，打造智能化的知识管理系统。PandaWiki作为一款开源企业级AI知识库工具，正是为解决这一痛点而生。

【工业场景】用YOLOv26实现桥梁检测本文以YOLOv26为基础，设计研究了基于YOLOv26的桥梁识别任务，提取不同分辨率的遥感影像中的桥梁自动，包含完整数据介绍、训练过程和测试结果全流程。

蘑菇可食用性分类识别_YOLO11分割模型实现与优化_1classification-fungi-datasets是一个专注于蘑菇可食用性分类的数据集，包含2720张经过预处理的蘑菇图像。该数据集采用YOLOv8格式标注，将蘑菇分为三类：可食用(edible)、不可食用(inedible)和有毒(poisonous)。数据集在预处理阶段进行了自动方向调整(去除EXIF方向信息)和尺寸缩放(拉伸至640x640像素)，但未应用任何图像增强技术。数据集按照训练集、验证集和测试集进行划分，为蘑菇自动识别系统的开发和训练提供了标准化的数据基础。该数据集采用CC BY

基于YOLO11-Aux改进的圣女果目标检测实现YOLO(You Only Look Once)系列算法是目标检测领域最具影响力的单阶段检测算法之一，以其快速高效的特性在学术界和工业界得到广泛应用。本节将系统梳理YOLO系列算法的演进历程，分析各版本的创新点及其局限性，为本文基于YOLOv11-aux的算法优化提供理论基础。

莫有杯子的龙潭峡谷

在 Windows 系统上安装 OpenClaw先说句大实话：那条 iwr | iex 的 PowerShell 脚本，本质是一个“自动帮你把环境补齐”的安装器。

AI Agent最新重磅综述：迈向高效智能体，记忆、工具学习和规划综述在这篇来自上海人工智能实验室等机构的最新综述论文中，研究者们为我们勾勒了一幅 AI Agent “从臃肿向干练”进化的完整蓝图。为了更直观地理解如何实现 Agent 的高效运行，结合论文中的具体对比数据和技术细节，深入剖析这套“减肥增效”方案。项目主页：https://efficient-agents.github.io/

zhangshuang-peta

超越Composio：ContextForge与Peta作为集成平台的替代方案一、背景与写作目的 Composio 是一款在 AI 应用集成领域非常流行的平台，核心价值是：用很少的代码，把大语言模型（LLM）Agent 连接到大量外部工具，并提供内置的认证管理能力。它拥有 150+ 预构建工具集成（从 GitHub 到 Salesforce 等），让开发者可以快速把 AI Agent 接入真实业务系统。

Transformer输入嵌入与绝对位置编码输入嵌入的核心作用是将离散的词汇token转化为连续的向量表示，便于模型进行后续的语义计算，其维度计算逻辑遵循固定规则：嵌入矩阵维度 = 词汇表大小 × 隐藏层维度。

X54先生（人文科技）

元创力开源项目介绍元创力开源项目介绍项目名称元创力（Meta-Creation Power）项目引言《元创力》并非一场普通的技术项目或创作实践，而是一份诞生自创伤、淬炼于思辨、指向未来的文明提案。作为打破创作、技术与哲学边界的“社会技术有机体”，本项目以重建并捍卫每一个体的叙事主权为核心终极目标，通过碳硅协同的创造范式、数实共生的表达形态、开源演化的协作规则，打造一套可复制、可验证的“科技向善、普惠协同”底层操作系统，让不同智慧形态在清晰、平等、有尊严的框架下共同创造，将叙事与创造的权力返还给每一个参与者。

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机器学习入门（十八）特征降维降维增加数据密度提升模型性能降低计算成本改善数据可视化去除噪声和冗余• 特征降维涉及的知识面比较多，当前阶段常用的方法：

Gen_AI 第三课大模型内部原理Softmax 函数将一个实数向量 z=[z1,z2,...,zn] \mathbf{z} = [z_1, z_2, ..., z_n] z=[z1,z2,...,zn] 转换为一个概率分布向量 $$ \sigma(\mathbf{z}) ：

UI设计兰亭妙微

UI 设计组件的价值与实践+常用 UI 设计组件核心规范清单在数字产品的界面世界里，设计组件就像是建筑中的标准化砖石，既支撑起界面的稳固性，又决定了体验的流畅度。从一张信息卡片到一条进度条，从一个分页控件到一整块瓷片区，这些看似微小的元素，正是构成优秀 UI 的基石。兰亭妙微的设计和开发工程师们，也在这在数字产品的界面世界里学习，整日搬砖，哈哈。