人工智能

Spring AI入门到实战到原理源码-MCP#MCP 它是通过网络上面的一些通用信息,以及垂直业务领域的一些信息某个位置同边有什么好吃的，我自己业务系统当中的一些信息，他肯定是不知道的，我们就需要通过function-Call，或者叫做TOOlS来进行实现，这样呢就可以让大模型，间接的去调用我们系统当中的方法，从而呢去查询第三方的天气接口，或者说昵去查询地图信息，去查询我们自己业务的一些信息，想要基础大模型具备这个功能呢，首先我们得告诉大模型，我们系统当中提供7哪些工具，以及你要调用我这个工具呢，需要提供什么信息给我，就此如说我们需要查询天气，

知乎的哥廷根数学学派

面向可信机械故障诊断的自适应置信度惩罚深度校准算法（Pytorch）创新算法，可以水论文创新算法，可以水论文算法主要实现了一种面向机械故障诊断的自适应置信度惩罚深度校准方法。

DeepSeek ：基于 Schema 推理与自愈机制的智能 ETL在数据工程领域，最脏最累的活莫过于 ETL (Extract-Transform-Load)。面对格式千奇百怪的日志、扫描件 OCR 出来的乱码文本、或是不断变更的 API 响应，传统的做法是写正则表达式 (Regex)。

订阅了 Qoder 之后，我想通过这篇文章分享一些个人使用心得和感受。Qoder（/ˈkoʊdər/）是一款面向真实软件开发的 Agentic 编码平台。通过增强上下文工程与智能体无缝结合，全面理解你的代码库，并以系统化方式推进开发任务。

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人工智能发展历史这是 “AI 还没名字” 的时代，但所有基础思想都在酝酿。关键人物：关键技术：McCulloch-Pitts 神经元模型（1943）

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基于深度学习的山体滑坡检测科研辅导：从论文实验到系统落地的完整思路计算机人工智sci/ei会议/ccf/核心，擅长机器学习，深度学习，神经网络，语义分割等计算机视觉，精通大小lun文润色修改，代码复现，创新点改进等等。文末有方式

从 “粗放清扫” 到 “毫米级作业”，编码器重塑环卫机器人新能力一、环卫机器人的作业特性与编码器的适配要求城市环卫场景的复杂性（狭窄巷道、人行道、井盖密集、行人突发穿行），对编码器提出了 “针对性适配要求”，区别于乘用车的技术侧重点：

大模型面试题61：Flash Attention中online softmax（在线softmax）的实现方式在讲online softmax之前，先明确一个核心问题：传统Attention的softmax到底卡在哪里？

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GeoScene解决方案中心正式上线！易智瑞为广大行业用户打造的一站式解决方案分享平台——GeoScene解决方案中心于近日正式上线啦！GeoScene解决方案中心汇聚了易智瑞公司多年积累的GIS技术成果与行业经验，以地理信息技术与前沿IT技术、行业应用多维度融合为目标，专注于为政府、企业及科研机构提供高效、可落地的空间解决方案。

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基于生成对抗U-Net混合架构的隧道衬砌缺陷地质雷达数据智能反演与成像方法（以模拟信号为例，Pytorch）代码实现了隧道衬砌缺陷地质雷达数据深度学习反演。核心流程是：首先通过物理模型模拟生成带有随机缺陷的地质雷达信号数据（包含界面反射、缺陷反射及噪声）及其对应的真实缺陷分布图，构建深度学习所需的数据集。接着，设计了一种生成对抗网络（GAN）与U-Net结合的混合架构，其中U-Net作为生成器，负责从输入的雷达数据中高精度反演出缺陷分布图；一个卷积神经网络（CNN）作为判别器，用于判断缺陷图是真实标签还是生成器的输出，从而驱动生成器提升反演质量。训练过程采用对抗性损失与L1重建损失相结合的方式，交替优化生成器和

小和尚同志

又来学习提示词啦～13.9k star 的系统提示词集合AI 能否按照你预期那样 “聪明” 地进行工作，除了模型本身的能力之外，最重要的就是提示词！对于 AI 而言，它虽然有强大的推理能力、无人能及的训练数据以及巨量的信息储备，但是如果没有给它指定目标和引导，它充其量就是一个能快速给出回答的搜索引擎而已。

昨夜见军贴0616

IACheck × AI审核重构检测方式：破解工业检测报告频繁返工的根本难题在工业检测领域，“报告返工”几乎是所有检测机构与生产企业都绕不开的现实问题。一份检测报告，从编制、审核到提交，看似流程清晰，但在实际操作中，却常常因为各种细节问题被反复打回修改：不是数据前后不一致，就是标准引用不合规；不是术语表述不统一，就是签章、格式存在遗漏。频繁返工不仅消耗大量人力时间，也严重影响项目进度和客户体验。

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基于自适应多尺度小波核编码与注意力增强的脉冲神经网络机械故障诊断（Pytorch）首先从西储大学标准轴承数据集加载四种工况的振动信号，包括正常状态和滚珠、内圈、外圈三种典型故障类型，对原始信号进行标准化处理和滑动窗口分段，形成标准化样本序列。核心部分采用自适应多尺度小波核编码技术，通过24个可学习的小波核对输入信号进行多尺度时频特征提取，这些小波核的频率、尺度、相位和Q因子参数均在训练过程中自适应优化，能够自动捕捉最适合故障诊断的频带特征，同时计算信号的包络特征以增强特征表示能力。编码后的特征通过改进的积分-发放脉冲神经元转换为脉冲序列，模拟生物神经元的稀疏编码特性，脉冲神经元具有可学

【AI学习-comfyUI学习-三十二节-FLXU原生态反推+controlnet depth(UNion)工作流-各个部分学习】@[TOC](AI学习-comfyUI学习-三十二节-FLXU原生态反推+controlnet depth(UNion)工作流-各个部分学习)

EdgeGateway 快速开始手册-表达式 Modbus 报文格式使用raw表示原值支持 + - * / % 运算和()等常规运算支持比较运算符(>= <= > < == !=)和逻辑运算符(&& ||)

golang 做AI任务执行1.实现了基于Gin框架的RESTful API服务，用于接收和管理AI任务 2.设计了任务队列系统，支持任务的创建、查询和状态更新 3.提供了后台任务执行器，能够并发处理多种类型的AI任务 4.支持任务状态跟踪，包括待处理、运行中、完成和失败状态 5.使用UUID生成唯一任务ID，确保任务标识的唯一性 6.集成了现代化的Web框架Gin，提供高性能的HTTP服务 7.通过goroutine实现异步任务处理，提高系统并发能力 8.提供了完整的任务生命周期管理，包括创建时间、开始时间和完成时间记录

鼎道开发者联盟

2025中国AI开源生态报告发布，鼎道智联助力产业高质量发展在正文开始前，先向广大开发者朋友推荐 DingOS 粒子服务用户界面协议（PSUIP）——一款专为 LLM 与 AI Agent 设计的统一 GUI（图形用户界面）构建协议。它并非传统意义上的 UI 组件库，而是填补“AI 输出→UI 落地”行业空白的标准化接口：如同 HDMI 协议实现不同设备与显示器的无缝连接，PSUIP 可让任意 AI 输出“携带 UI 语义的结构化内容”，前端接入后即可自动渲染出符合设计规范的界面，大幅降低开发者的适配成本。

告别RPA和脚本！视觉推理Agent，下一代自动化的暴力解法失踪两个半月，我又回来了。两年前，公司因为一些自动化需求，我们采购了市面上比较主流的一款RPA产品。但这两年用下来的感觉是，RPA确实能解决绝大多数的自动化问题，但维护成本实在太高。