人工智能

食物照片分类实战定义一个 seed_everything() 函数，统一设置多个库的随机种子，用于设置各种随机种子以确保实验的可重复性。

浔川python社

【维护期间重要提醒】请勿使用浔川 AI 翻译 v6.0 翻译违规内容亲爱的浔川 AI 翻译用户：大家好！目前浔川 AI 翻译 v6.0 正处于合规问题专项维护阶段，维护预计持续 168 小时（即 7 个工作日，自本告知发布之日起计算，按每日 24 小时不间断推进），技术团队已全力推进安全检测模块修复与违规内容识别体系升级，旨在尽快为大家提供更安全、合规的翻译服务。在此，我们特别向全体用户发出倡议与提醒：维护期间，请勿尝试输入、翻译任何包含暴力描述、敏感表述、违法信息等违规内容，也不要以 “检测产品漏洞” 为目的进行相关测试操作。

CS创新实验室

AI 与编程在2026年初的今天，AI 技术已深度融入软件开发的各个环节，从代码生成到系统优化，从测试验证到部署运维。面对这一变革，许多开发者和潜在学习者不禁质疑：AI 是否会取代程序员？学习编程语言是否还有必要？本文将基于最新研究数据和行业实践，系统分析 AI 对编程领域的影响，探讨人类开发者的核心价值，并为不同阶段的技术从业者提供适应 AI 时代的策略建议。

深度伪造内容的检测与溯源技术随着生成式人工智能技术的飞速发展，深度伪造（DeepFake）技术已从最初的娱乐尝试演变为极具破坏性的信息安全威胁。深度伪造通过生成对抗网络（GAN）、扩散模型等先进算法，能够精准合成虚假的图像、视频和音频内容，其仿真度已达到肉眼难以辨别的水平。布法罗大学计算机科学家吕思伟的报告显示，在线深度伪造内容从2023年的约50万个暴涨到2025年的800万个，年增长率接近900%，而北美地区的深度伪造欺诈案件在2022年到2023年间激增1740%，仅2025年第一季度的相关金融损失就超过2亿美元。

高斯卷积的可加性定理逐部分解析：假设我们想要最终图像具有σ=1.6的模糊，但图像已经有σ=1的模糊：如果直接模糊σ=1.6：

【数据分享】（2005–2016年）基于水资源承载力的华北地区降水与地下水要素数据而今天要说明数据就是（2005–2016年）基于水资源承载力的华北地区降水与地下水要素数据数据概况数据基于2005-2016年华北地区地下水观测数据以及与水资源相关的气象数据，通过要素提取、质量控制和数据处理等过程，建立了华北地区水资源承载力要素数据集，为该地区因地制宜发展雨养林草植被建设，实现稳定高效可持续的生态系统提供了可靠的数据支撑。数据格式均为tif格式。

Spring AI框架完整指南Spring AI 是 Spring 生态中专为 AI 工程设计的应用框架，于 2024 年正式推出，并在 2025 年快速发展，已成为 Java 开发者构建生成式 AI 应用的首选工具。它简化了与大型语言模型（LLM）、嵌入模型和向量数据库的集成，让企业级 Java 应用轻松接入 AI 能力，如聊天机器人、RAG（Retrieval Augmented Generation）和智能代理。根据官方文档和 2025 年最新发布（如 Spring AI 1.1 GA），本指南从基础到高级全面解析，结合代码示例

(第四篇)Spring AI 核心技术攻坚：多轮对话与记忆机制，打造有上下文的 AI在大模型应用开发中，“上下文丢失” 是多轮对话场景的核心痛点，直接导致 AI 回复割裂、用户体验拉胯。本文基于 Spring AI 生态，从对话记忆的本质出发，深度拆解短期 / 长期 / 摘要三类记忆的设计逻辑，对比 Redis 缓存与数据库持久化的技术选型方案，详解上下文压缩的关键技巧，并通过完整实战案例，手把手教你构建支持 100 轮对话的高可用智能客服。全程贯穿 “从内存存储到分布式记忆” 的进阶思路，既有底层原理剖析，又有可直接落地的代码实现，帮你彻底掌握 Spring AI 记忆机制的核心玩法。

二哈喇子！

PyTorch生态与昇腾平台适配：环境搭建与详细安装指南提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：PyTorch作为业界主流的深度学习框架，广泛应用于深度学习模型的开发与训练。传统上PyTorch默认运行在CPU/GPU环境，而华为昇腾AI处理器通过异构计算架构CANN（Compute Architecture for Neural Networks）为PyTorch提供了强大的算力支持。本文将详细介绍如何在昇腾平台上搭建完整的PyTorch训练环境。

零知ESP32-S3 部署AI小智 2.1，继电器和音量控制以及页面展示音量目录一、系统接线部分1.1 硬件清单1.2 接线方案表1.3 具体接线图1.4 接线实物图1.5 ESP32-S3引脚使用状态表编辑

两万五千个小时

AI Agent 框架演进AI Agent 的发展速度极快，架构模式层出不穷。根据你的背景，选择合适的阅读路径：从大模型 (LLM) 诞生至今，AI Agent 的架构经历了一个从“简单工具调用”到“拟人化自主开发者”的完整进化过程。这不仅仅是技术的迭代，更是我们对“智能体”认知深度的提升。

OpenCV4X学习—核心模块Core核心模块，定义了基本数据结构，如多维数组Mat，还包含了其他模块常用的基本函数，为整个 OpenCV 库提供基础支持。

如何选择FAISS的索引类型在之前的文章中，我们系统性的介绍了嵌入和语义检索以及向量相似度。本文将在语义检索领域探讨更加接近实战的话题：如何如何选择FAISS的索引类型。 Faiss 是一个用于高效相似性搜索和密集向量聚类的库。它使用 C++ 编写，并提供了完整的 Python 封装。可以在 CPU 上运行，只是一些最有用的算法是在 GPU 上实现的。它的主要功能是：

Hugging Face使用指南在~/.bashrc中添加下述内容，将huggingface换成国内镜像，重新打开终端，这样每次都会指向镜像站

【人工智能学习-AI-MIT公开课第 19. 架构：GPS、SOAR、包容架构】为了应对大学院考试，我们来学习相关人工智能相关知识，并且是基于相关课程。使用课程为MIT的公开课。通过学习，也算是做笔记，让自己更理解些。

特立独行的猫a

告别碎片化笔记：基于n8n-mcp的AI写作助手实战每个开发者都深谙这种割裂感：在Obsidian中零散记录的代码片段，需要3小时才能转化为结构化的技术文档；精心调试的Prompt在ChatGPT对话中逐渐淹没；Markdown格式调整消耗的精力甚至超过技术思考本身。这种碎片化-整理-丢失的循环，正蚕食着我们最宝贵的创新时间。

构建高并发AI服务网关：C++与gRPC的工程实践随着AI服务在企业中的规模化部署，如何高效、可靠地将多个异构AI模型集成到统一的服务架构中，成为后端工程师面临的重要挑战。本文介绍基于C++与gRPC构建高并发AI服务网关的完整实践方案，涵盖架构设计、性能优化、容错机制等关键环节。

大模型分布式训练框架 Megatron-LMMegatron-LM 最初于 2019 年发布，是由 NVIDIA 开发的 Transformer 大模型高效训练框架。它专为数千亿甚至数万亿参数的模型二设计，具有高度可扩展性和灵活的并行策略。Megatron-LM 已经成为许多大语言模型预训练任务的首选框架。

大模型高级工程师考试练习题661题使用 LlamaIndex 构建 RAG 应用时，若需提升检索结果的精准度，以下哪种方案最有效？

全栈技术负责人

AI时代前端工程师的转型之路在2026年，你必须完成从**“代码实现者”到“AI工长（AI Foreman）”的身份跃迁。书中明确指出，传统的前端、后端、安卓等岗位划分将被打破（如猎豹移动的案例），未来的核心竞争力不再是写出漂亮的代码，而是定义问题、拆解任务、并指挥AI智能体团队（Agent Swarm）去执行**。