人工智能

飞哥数智坊

告别繁琐部署：TRAE SOLO 帮我一键跑通 Z-Image 模型最近，通义在“万相”系列之外，又放出了一个新的图像生成模型Z-Image，在 H800 GPU 上可实现亚秒级推理延迟，而在 16G 显存的消费级显卡上也可流畅运行！这不得抓紧时间试试。

学历真的很重要

Hello-Agents —— 03大语言模型基础通俗总结详细开源项目参考：Hello Agent 《从零开始构建智能体》——从零开始的智能体原理与实践教程核心思想：预测下一个词出现的概率

OpenCSG 2025年11月月报：智能体平台、AI技术合作与开源生态进展关键词：社区更新、智能体平台、AI技术、AgenticHub、XNet技术本月的社区功能更新聚焦于提升智能体开发能力与平台性能优化，主要包括：

围炉聊科技

当AI成为“大脑”：人类如何在机器时代找到不可替代的价值？最近，我常常思考一个问题：如果将当前的大语言模型比作人类的“大脑”，那么人类那些看似“不经思考”的下意识行为，又该对应什么呢？

لا معنى له

残差网络论文学习笔记：Deep Residual Learning for Image Recognition全文翻译其实是论文的全文翻译深层神经网络的训练难度更高。本文提出一种残差学习框架（residual learning framework），旨在降低远超以往深度的网络训练复杂度。我们将网络层明确重构为学习参考层输入的残差函数（learning residual functions with reference to the layer inputs），而非学习无参考基准的函数。综合实证结果表明，该残差网络更易于优化，且能通过显著增加深度提升模型精度。在 ImageNet 数据集上，我们评估了深度达 152 层的残

深度学习：从技术本质到未来图景的全面解析深度学习（Deep Learning, DL）作为机器学习的重要分支，是人工智能领域的核心技术之一。它通过构建多层神经网络模拟人脑的信息处理机制，让机器从海量数据中自主学习规律、提取特征，无需人工干预即可完成复杂任务。与传统机器学习依赖人工设计特征不同，深度学习的核心优势在于端到端学习—— 从原始数据（图像、文本、语音等）直接映射到目标结果，实现特征提取与任务建模的一体化。

工业机器视觉设计和实现

lenet改vgg训练cifar10突破71分前面使用宏细特征结合的lenet突破了70分，今天又突破71，真不容易！70分中的初始化错误：if(prelayer_map_count==12&&map_count==16&&(is_pooling==false))//c3层

人工智能之数据分析 Matplotlib：第四章图形类型第四章图形类型Matplotlib 支持多种图表类型。本文将详细介绍散点图、柱形图、饼图、直方图以及其他常见图表（如箱线图、热力图、面积图、3D 图等）的绘制方法、参数说明和典型应用场景。

人工智能：用Gemini 3一键生成3D粒子电子手部映射应用Gemini3横空出世，网上对其的评价颇为一致，都认为其是近期以来的最佳大模型，并且很多博主通过Gemini3很快的做出了很有意思的一些应用，前几篇博客我们详细讲解了如何进入Gemini3：人工智能：无需复杂配置！Gemini 3 国内使用全指南，从入门到上手以及如何用gemini3做一个手势控制3D粒子缩放的交互系统：人工智能：用Gemini3一分钟生成手势控制3D粒子交互系统这篇我们将教你如何用一段提示词就更好玩的数字孪生手势控制应用并可以根据自己的想法加以修改，首先来个效果图：

Mujoco 基础：获取模型中所有 body 的 name, id 以及位姿视频讲解：Mujoco 基础：获取模型中所有 body 的 name, id 以及位姿_哔哩哔哩_bilibili

面向医学影像检测的深度学习模型参数分析与优化策略研究癌症作为全球公共卫生领域的重大挑战，其疾病负担持续加剧。根据世界卫生组织（WHO）《全球癌症报告》数据显示，2023 年全球新增癌症病例约 2000 万，其中肺癌占比达 11.4%，位居恶性肿瘤发病率前列。值得注意的是，癌症的早期诊断对患者预后具有决定性影响，以肺癌为例，早期诊断患者的 5 年生存率可达 60% 以上，而晚期患者这一比例仅为 15%，凸显出早期检测在癌症防控体系中的关键价值。

每周AI论文速递（251124-251128）ROOT：神经网络训练的鲁棒正交化优化器大语言模型 (LLM) 的优化仍面临关键挑战，尤其随着模型规模扩大，其对算法不精确性与训练不稳定性的敏感度日益加剧。近期优化器研究通过动量正交化提升了收敛效率，但存在两大鲁棒性缺陷：正交化精度的维度敏感性及对异常值引发噪声的易损性。为解决这些问题，我们提出ROOT (Robust Orthogonalized Optimizer)，该优化器通过双重鲁棒机制增强训练稳定性。首先，我们设计了一种维度鲁棒的正交化方案，采用自适应牛顿迭代及针对特定矩阵尺寸定制的细粒度系数，

却道天凉_好个秋

OpenCV(三十三)：什么是轮廓？轮廓是连续边界点的集合，描述了图像中某一连通区域（对象）的形状。特点：总结一句话：轮廓 = 物体边缘的有序点集。

选股中的财务指标运用_ROE_PE_PB...投资指标的解释，书上已经讲烂了：定义、公式、优点缺点……但看完往往还是不知道怎么用。在这里，不是为了“学会指标”，而是为了用指标赚钱。

海伯森技术

赋予人形机器人“细腻触觉”：海伯森六维力传感器的材质与集成改革据高工机器人产业研究所(GG)在《2025年人形机器人产业发展蓝皮书》中预测，2025年全球人形机器人市场规模63.39亿元;2030年市场规模将超过640亿元;到2035年，将超过4000亿元。

06_Spring AI 干货笔记之递归 Advisor递归 Advisor 是一种特殊类型的 Advisor，能够多次循环执行下游 Advisor 链。这种模式在需要重复调用 LLM 直到满足特定条件时非常有用，例如：

【民族服饰识别系统】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度学习+卷积网络+resnet50算法民族服饰识别，民族服饰智能识别与分析系统基于TensorFlow框架，采用卷积神经网络（CNN）算法构建而成。系统在收集了回族、汉族、满族、苗族四类典型民族服饰图像数据集的基础上，通过多轮迭代训练，最终生成高精度识别模型，并配合Web可视化平台实现便捷交互。

【卫星图像识别系统】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度学习+卷积网络+resnet50算法卫星影像识别系统，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，通过对7种常见的卫星遥感影像图片数据集（'草地（Grass）', '农田（Field）', '工业区（Industry）', '河流湖泊（RiverLake）', '森林（Forest）', '居民区（Resident）', '停车场（Parking）'）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。

ISACA与中国内审协会共同推动的人工智能审计专家认证（AAIA）核心内容介绍ISACA与中国内部审计协会近日联合宣布，双方已经正式签署战略合作协议，旨在共同推动人工智能审计专家认证（AAIA）在中国的发展，系统性培养支撑数字经济稳健前行的高端人才。此次合作将为在中国构建健康、可信的人工智能生态注入强大的专业动能，为数字中国的高质量安全发展筑牢根基。

《第四届数字信任大会》精彩观点：针对AI的攻击技术（MITRE ATLAS）与我国对AI的政策导向解读观点内容摘取自《第四届数字信任大会暨ISACA中国2025年度大会》嘉宾的演讲与分享，内容代表了演讲嘉宾的经验分享/意见观点。