人工智能

AMR机器人：如何满足现代物料搬运的需求在瞬息万变的生产装配环境中，每一秒都至关重要。原材料、零部件和成品的流动必须保持顺畅，以避免瓶颈和停机。传统上，企业依靠叉车、牵引车和手动推车将物料从生产车间的一个区域运送到另一个区域。

产品人卫朋

卫朋：IPD流程落地 - 市场地图拆解篇目录简介1、路径选择2、控制点设计3、生态位审视市场地图在IPD中的应用作者简介市场地图是IPD市场管理环节的一个很重要的工具。

跨平台Agent Skills开发：适配器模式赋能提示词优化与多AI应用无缝集成图片来源网络，侵权联系删。跨平台Skills开发系列“我的天气查询Skill在OpenAI上完美运行，迁移到通义千问却因提示词格式崩溃，Claude又要求XML包裹——难道每个平台都要维护一套代码？”

zhangshuang-peta

适用于MCP的Nginx类代理：为何AI工具集成需要网关层一、把 AI 模型连接到外部工具正在变得“必需” 将 AI 模型连接到外部工具，正在成为构建高级“Agent（代理）”系统的关键要求。Model Context Protocol（MCP，模型上下文协议）已经成为一种开放标准，用来让这种集成更容易。但即便已经有了 MCP，组织仍然发现：一个代理/网关层依然至关重要——就像在 Web 架构里 Nginx 充当网关一样。本文会解释 MCP 是什么，以及为什么在基于 MCP 的架构中仍然需要一个类似 Nginx 的代理/网关。我们也会以 Peta 作为该网关层的

Network_Engineer

从零手写RNN&BiRNN：从原理到双向实现在学习深度学习框架时，调用API往往只是一行代码，但理解其内部计算原理才能真正掌握模型。本文将从头实现RNN（循环神经网络）的前向传播，包括单向和双向版本，并与PyTorch官方实现进行对比验证。

想进部的张同学

week1-day5-CNN卷积补充感受野-CUDA 一、CUDA 编程模型基础 1.1 CPU vs GPU 架构线程索引与向量乘法本文基于CS231n Lecture 5，用大量实例和可视化帮助深度学习初学者彻底掌握CNN核心理论。

目标检测-深度学习-SSD模型项目从数据处理、计算loss的target、预测输出展示、模型与损失的顺序学习目标检测SSD项目。前三者都是为了更好的理解数据流。适合有深度学习基础无目标检测经验的同学。（项目代码待整理完上传github）

从项目入手机器学习（五）—— 机器学习尝试经过之前的简单特征工程处理后，我们就可以编写一个模型来测试效果将数据分割为两部分，一部分用来训练，一部分用来验证训练结果，运行输出如下

Coding茶水间

基于深度学习的狗品种检测系统演示与介绍(YOLOv12/v11/v8/v5模型+Pyqt5界面+训练代码+数据集)基于深度学习的狗品种检测系统目录视频演示1. 前言2. 项目演示2.1 用户登录界面2.2 新用户注册

InterestOriented

中老年线上学习发展：兴趣岛“内容+服务+空间”融合赋能下的体验升级从早期通过新媒体传播兴趣知识的探索者，到确立“线上与线下融合的成人兴趣学习平台”的定位，兴趣岛完成了一次从内容提供者到深度服务生态构建者的战略演进。截至目前，兴趣岛App注册用户已突破5000万，是中国中老年第一大兴趣学习平台+第一大兴趣社交平台。根据艾媒咨询认证，在手机摄影、中式瑜伽、武当太极、声乐唱歌等30门主流课程中，兴趣岛有21门课程的学员数星位居全国第一。这一演进的核心，是洞察到中老年群体对于精神生活品质的迫切需求，绝非单向的知识灌输所能满足。因此，兴趣岛打造的生态，始终围绕“可信赖的课程、有温

人工智能知识库

华为HCCDA-AI人工智能入门级开发者题库（带详细解析）刚整理了一套华为HCCDA-AI人工智能入门级开发者考试的题库，需要的同学可以一起学习。完整版已经发布在“题主”小程序上了，近期要考试的同学可以去找一下。

LangChain Runnable组件重试与回退机制降低程序错误率01. Runnable 重试机制在 LangChain 中，针对 Runnable 抛出的异常提供了重试机制——with_retry()，当 Runnable 组件出现异常时，支持针对特定的异常或所有异常，重试特定的次数，并且配置每次重试时间的时间进行指数增加。

【计算机视觉】基于YOLO13-C3k2-ConvAttn的电动汽车充电桩车位线自动检测与定位系统随着电动汽车的普及，充电桩车位线的准确检测变得越来越重要！🔋 本文将介绍一种基于改进YOLO13模型的充电桩车位线检测系统，通过引入C3k2和ConvAttn模块，显著提升了检测精度和鲁棒性。让我们一起探索这个酷炫的技术吧！😎

游戏场景中的敌方目标检测与定位实战使用mask-rcnn_regnetx模型实现在游戏开发领域，特别是军事类、射击类游戏中，敌方目标的自动检测与定位是提升游戏AI智能化程度的关键技术。今天，我要和大家分享如何使用Mask R-CNN结合RegNetX模型，在游戏场景中实现高效准确的敌方目标检测与定位！

从云原生到 AI 的跃迁探索之路｜开发者说“沧海九粟”是海立在 B 站的 ID 名，点开主页，你会看到几百个半小时左右的视频，从 LangChain 应用实践到大模型、Agent 的深度思考，内容扎实，干货满满。

零样本学习(Zero-Shot Learning)和少样本学习(Few-Shot Learning)有何区别?AI 是怎么“猜“出来的你问 AI 一件它从没见过的事，它居然能答上来，这事儿细想挺神的先讲两个场景，你就明白了你带小孩去动物园，指着斑马说，“这是斑马，身上有黑白条纹，像马一样的体型”，小孩点点头，下次看到霍加狓，虽然从没见过，但能说出“这个身上也有条纹，腿像斑马”，这叫零样本学习——没见过实物，靠描述和已有知识去推断

构建全球化多云网格：FusionWAN NaaS 在高可用基础设施中的工程实践传统网络架构往往由不同代际的硬件、异构的防火墙和碎片化的配置脚本组成。这种复杂性是系统故障的最大诱因。

气象监测设备如何助力精细化环境管理？金叶仪器智能气象站方案探讨在环境监测领域，气象数据的精准获取与分析对于生产生活、公共安全及生态保护具有基础性意义。随着传感技术与物联网的融合发展，气象监测设备正朝着智能化、集成化方向演进。金叶仪器（山东）有限公司基于多年环境监测设备研发经验，推出新一代智能气象监测站，旨在为用户提供稳定、实用的气象数据采集解决方案。

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AI 导出 Word 不正规？10 类文档样式模板（可直接套用，含字体/字号/行距/缩进）很多同学用 ChatGPT / DeepSeek / Gemini 写完内容后导出 Word，都会踩同一个坑：文字没毛病，但看起来不像正式文件——像“复制粘贴的草稿”，而不是论文/报告/合同。

小鸡吃米…

机器学习 - 感知机（Perceptron）摘要：感知机是最早的神经网络模型，由罗森布拉特于1950年代提出。它通过输入特征的加权和与阈值函数实现二元分类，属于监督学习算法。感知机由输入层、权重层和输出层组成，使用阶跃函数作为激活函数。训练过程通过迭代更新权重来最小化误差，权重调整公式为wi += α(y-y')xi。Python实现可使用scikit-learn库或自定义类，后者通过阶跃函数完成逻辑运算。感知机简单有效，适合二元分类问题，为后续神经网络发展奠定了基础。