人工智能

Spring AI中的多轮对话艺术：让大模型主动提问获取明确需求在日常我们与大模型交互的过程中，通常是我输入一个问题或者场景要求，然后大模型基于我给出的信息进行生成内容。这种方式很容易出现一个答非所问的场景（好像大模型并不能总是回答到我的心趴上🤣）

行者无疆_ty

什么是Node.js，跟OpenCode/OpenClaw有什么关系？简单来说，Node.js 是一个让 JavaScript 代码可以在电脑上独立运行的环境。它让这门原本只属于浏览器的语言，变成了能开发网站后端、桌面应用、命令行工具等的“全能”编程平台。

2026国产算力新周期：DeepSeek实战适配英伟达H200，引领大模型训练效率跃升2026国产算力新周期：DeepSeek实战适配英伟达H200，引领大模型训练效率跃升摘要：随着人工智能进入大模型时代，算力需求呈现爆炸式增长，成为制约技术发展的核心瓶颈。2026年，全球算力格局加速演变，国产算力产业链迎来新一轮发展周期。在这一背景下，国产AI框架DeepSeek积极拥抱国际先进硬件生态，率先完成对英伟达最新旗舰计算卡H200的深度适配与优化，显著提升了国产AI框架在尖端硬件上的运行效率，为大模型训练提供了强有力的支持。本文将深入剖析国产算力发展的新趋势，详细阐述DeepSeek适配H

工程师老罗

基于Pytorch的YOLOv1 的网络结构代码下面是可直接运行的 PyTorch 代码，完整实现了原始 YOLOv1 的网络结构（对应图3-1），并打印每一层的输出尺寸，方便对照理解。

边缘计算_ubuntu环境下使用瑞芯微RK3576NPU推理LLM今天，我们尝试在ubuntu环境下使用RK3576的NPU推理LLM 首先，我们声明一下，本文的参考文档为[速看！EASY-EAI教你离线部署Deepseek R1大模型](https://blog.csdn.net/EASY_EAI/article/details/126951058?fromshare=blogdetail&sharetype=blogdetail&sharerId=126951058&sharerefer=PC&sharesource=xfddlm&sharefrom=from_li

DSO.ai：基于AI的搜索优化型EDA工具介绍相关阅读DSO.aihttps://blog.csdn.net/weixin_45791458/category_13126364.html?spm=1001.2014.3001.5482

机器学习之心HML

多光伏电站功率预测新思路：当GCN遇见LSTM，解锁时空预测密码，python代码光伏功率预测从此不再孤立看待每个电站，一个创新的图神经网络模型正重新定义预测精度早晨8:30，某区域能源调度中心的大屏上，几十个光伏电站的实时发电数据闪烁着。突然，一片云层飘过，西北角电站的功率曲线出现骤降，调度员紧张地调整着电网负荷分配。

HCCL与PyTorch集成 hccl_comm.cpp DDP后端注册全流程本文将深入解析HCCL（Heterogeneous Computing Communication Library）作为PyTorch分布式训练后端的完整注册流程。通过追踪torch.distributed.init_process_group(backend="hccl")的调用栈，揭示从Python接口到底层C++实现的技术细节。文章结合cann/ops-nn仓库的实际代码，重点分析/hccl/pytorch_extension/hccl_comm.cpp中的关键实现，为开发者提供分布式训练深度优化的

10. 配送中心卡车卸货流程分析：产能利用率与利特尔法则的实践应用本文以配送中心的卡车卸货流程为核心场景，结合此前定义的产能、产能利用率等术语，融入利特尔法则的实际应用，通过具体数据演示流程分析方法。配送中心的入库流程虽复杂，但核心聚焦“卡车卸货→货物暂存（未接收库存）→入库接收→存储”等关键环节，本文重点分析“卸货环节的产能计算”与“暂存环节的停留时间推算”两大核心问题。

**播客听书与有声书区别解析2026指南，适配不同场景的音频播客听书与有声书区别解析2026指南，适配不同场景的音频学习方案在信息获取方式日益多元化的2026年，音频学习已成为主流。据中国音像与数字出版协会《2026年度数字阅读与音频学习发展报告》显示，国内使用音频进行知识学习的用户规模已突破5.8亿，同比增长23%。然而，面对“播客听书”与“传统有声书”两种主流形式，高达70%的用户在选择时感到困惑：两者究竟有何本质区别？哪种更适合自己的碎片化学习场景？一份来自《书尖AI》2026年1-9月的用户行为数据报告揭示，明确区分两者差异并精准匹配场景的用户，其月度有效

APS系统与OR-Tools完全指南：智能排产与优化算法实战解析生产计划是“方向”，生产排程是“执行”，而APS则是将二者智能融合、实现全局最优的“大脑”。APS系统不仅仅是自动化工具，更是通过智能算法进行全局优化的决策支持系统。

兜兜转转了多少年

从脚本到系统：2026 年 AI 代理驱动的 Shell 自动化随着 AI 技术在软件工程中的全面渗透，传统的 Shell 脚本编写模式正在被彻底重塑。到 2026 年，开发者不是一行一行地写脚本，而是通过智能代理让 AI 自动生成完整的自动化系统代码。这种趋势不仅改变了开发流程，也提出了新的安全和审计要求。

十分钟解决朱雀ai检测，AI率为0%上线不到半小时，一篇署名「朱雀」的深度长文已经排在信息流靠前位置，逻辑完整、细节饱满、语气稳定，没有常见的「AI腔」「机械转折」，不少读者通读全文，才从作者自述里意识到，这篇稿子，有一大半是借助 AI 写出来的。

某市“十五五“智慧气象防灾减灾精准预报系统建设方案深度解读 | 从“看天吃饭“到“知天而作“的数字化转型之路（WORD）摘要：面对极端天气频发与气象现代化发展的双重挑战，本文深度解析某市"十五五"智慧气象防灾减灾精准预报系统建设方案。从政策背景到技术架构，从感知体系到智能预报，全面剖析如何实现"公里级、分钟级"精准预报的跨越式升级。文章涵盖高密度观测网、AI智能网格预报、大数据平台、行业应用等核心模块，为气象数字化转型提供完整解决方案。

方见华Richard

方见华个人履历｜中英双语版方见华个人履历｜中英双语版基本信息 Basic Information• 姓名：方见华 / Fang Jianhua

凤希AI伴侣：一人成军的工具哲学与全模态内容实践-2026年2月7日AI时代正开启一个“人人皆可表达”的新纪元。对于不擅长书写但渴望表达的人来说，AI工具如同一个“潘多拉魔盒”，释放了创作潜能。然而，工具的普及也带来了内容质量的隐忧，大量低营养、同质化的内容充斥网络。同时，当前大语言模型在严谨性上仍有局限，存在“幻觉”或数据不准的问题，在解决具体技术问题时，仍需回归原始文档和本质逻辑，不能完全依赖AI。工具的价值，最终取决于使用者将其应用于何种具体场景和产品中。

特征检测：SIFT 与 SURF（尺度不变 / 加速稳健特征）【计算机视觉】在上一章《角点检测：Harris 与 Shi-Tomasi 原理拆解》中，我们掌握了基于局部灰度变化的角点检测方法，这类算法能有效定位图像中的角点，但存在明显局限——缺乏尺度不变性、旋转不变性，且仅能提供特征点位置，无法实现鲁棒的图像间特征匹配。

2026年AI工程师指南来源：https://x.com/rohit4verse/status/2009663737469542875

是枚小菜鸡儿吖

CANN 的安全设计之道：AI 模型保护与隐私计算在昇腾 AI 时代，如何守护模型资产与用户数据？CANN 提供全栈式安全防护体系随着 AI 在金融、医疗、安防等敏感领域的深入应用，安全风险日益凸显：

科研领域主流机械臂排名值得注意的是，RoboChallenge（2025）这个最新的国际机器人评测基准，选择的机械臂就包括 UR5、Franka、ALOHA 和 ARX-5，说明 ARX 已经进入国际视野了。