人工智能

努力学习的小洋

Python训练打卡Day5离散特征的处理-独热编码在机器学习中，特征（Feature）是描述数据的属性或变量，是模型用来学习和预测的基础。例如，在房价预测数据集中，特征可能包括房屋面积、房间数量、地理位置等。

7D-AI系列：OpenSpec:AI编程范式的规范驱动框架在AI编程技术飞速发展的当下，如何平衡代码生成的效率与规范性、稳定性，成为行业亟待解决的核心问题。OpenSpec——AI编程规范驱动框架应运而生，它以“规范驱动、AI生成、自动验证、持续迭代”为核心特性，构建了一套全流程、闭环式的AI编程体系。本文将深度拆解OpenSpec框架的每一个环节，结合流程图中的核心节点与链路，剖析其如何通过标准化流程与组件化设计，为AI编程建立起严谨且灵活的落地范式。

棒棒的皮皮

【深度学习】YOLO 进阶提升之源码解读想要深入 YOLO 模型的底层实现，通过源码解读实现进阶提升，本次解读以Ultralytics YOLOv8（当前主流、开源规范、易扩展）为核心，从「源码整体架构、核心模块、训练 / 推理流程、关键细节」四个维度展开，帮助你理解 YOLO 的设计逻辑，为二次开发（自定义网络、优化损失函数、适配特殊场景）打下基础。

【ML】机器学习进阶Kernel method 中，若 Kernel function K ( x , z ) = ( x ⊤ z + c ) 2 K(x, z) = (x^\top z + c)^2 K(x,z)=(x⊤z+c)2，推导对应的 feature mapping ϕ \phi ϕ，并讨论对于 n n n个样本一轮 SGD，使用 Kernel method 和在 feature map 上的计算效率优化比。提示：

低场强下胎儿身体器官T2*弛豫测定(FOREST)/文献速递-基于人工智能的医学影像技术2026.1.15本研究开发并验证了FOREST，一个用于低场MRI下胎儿身体十个主要器官T2*弛豫自动测量的端到端流程，并生成了17-40周胎龄的正常T2*生长曲线，证明了低场胎儿MRI在高级临床分析中的可行性。

全栈开发圈

干货分享|鸿蒙6开发实战指南在鸿蒙6.0生态全面迈向“协同生长”的阶段，企业级开发的核心痛点集中在跨设备协同、多端适配、跨平台兼容及开发效率提升四大维度。对于具备鸿蒙基础的开发者而言，想要突破技术瓶颈，必须掌握从架构设计到落地实战的全流程能力。本文将聚焦四大典型开发场景，拆解元服务与端云一体化、单模块开发、一多适配、跨端框架集成的核心技术要点，同时分享AI赋能后端开发的高效方案，为开发者提供可直接落地的实战干货。

房产中介行业研习社

2026年1月房产中介管理系统排名随着2026年房产行业数字化转型的深入推进，高效的房产中介管理系统已成为中介机构提升运营效率、降低成本的核心工具。无论是夫妻店、小型团队还是连锁机构，选择一款适配自身需求的系统都至关重要。本次评测聚焦行业内主流的4款房产中介管理软件，从成立背景、核心功能、覆盖范围、用户适配等多个维度进行客观分析，为房产从业者提供实用参考。

Web转AI架构篇 Agent Skills vs MCP：工具箱与标准接口的本质区别图片来源网络，侵权联系删。相关文章深入理解Agent Skills——AI助手的“专业工具箱“实战入门

ZKNOW甄知科技

IT自动分派单据：让企业服务流程更智能、更高效的关键技术在现代企业的IT运维管理中，服务请求量大、类型复杂、响应时间要求严格。传统的人工分派方式不仅效率低下，而且容易出现误分、漏分和响应延迟等问题。随着智能化运维系统的普及，IT自动分派单据成为提升服务效率和质量的关键技术手段。它通过自动识别单据类型、业务优先级、处理人员技能及资源负载，实现服务请求的精准、快速分配，为企业提供高效智能的运维支持。

如何通过 AgenticOps x CSGHub 重塑企业 AI 生产力随着人工智能技术的发展，越来越多的企业开始将 AI 纳入日常业务流程中，推动数字化转型。然而，尽管 AI 技术日益成熟，企业在实际部署过程中仍面临着许多挑战。这些挑战不仅仅是技术层面的，还有如何有效地管理 AI 模型、数据及其生命周期。如何将 AI 落地并持续优化，成了企业在 AI 应用中迫切需要解决的问题。

一起调试XVF3800麦克风阵列（十四）在音频前端处理中，AGC (Automatic Gain Control) 的核心作用是“补齐”音量：当人说话声音小时，AGC 会自动提高增益（Gain）。

elasticsearch性能调优方法原理与实战Elasticsearch性能调优对于提升系统整体效能至关重要。然而，性能调优并非一蹴而就，需要深入理解ES的内部工作机制，并结合实际业务场景进行精细化调整。本文将深入解释ES性能调优方法的原理，结合具体案例展示如何在实际应用中优化ES性能。

YOLO13改进模型C3k2-SFHF实现：阻尼器类型识别与分类系统详解本数据集为阻尼器图像数据集，版本为v1，创建于2025年6月18日。该数据集采用CC BY 4.0许可协议，由qunshankj用户提供，并通过qunshankj平台完成标注和导出。数据集共包含123张图像，所有图像均已进行预处理，包括自动调整像素方向（剥离EXIF方向信息）和拉伸至640×6640像素尺寸，但未应用任何图像增强技术。数据集以YOLOv8格式标注，包含两个类别：‘thick’（厚型阻尼器）和’thin’（薄型阻尼器）。数据集已划分为训练集、验证集和测试集，适用于目标检测任务，特别是针对阻尼

黑客思维者

2025年AI垃圾（AI Slop）现象综合研究报告：规模、影响与治理路径2025 年，人工智能生成内容（AIGC）正以前所未有的速度重塑全球信息生态。然而，在这场技术革命的背后，一种被称为 “AI 垃圾”（AI Slop）的现象正在悄然侵蚀着数字世界的根基。美国《纽约时报》网站在 2025 年 12 月 8 日的报道中指出，当前网络，尤其社交平台正泛滥一种被称为"AI 垃圾 " 的内容。更为引人注目的是，英国《经济学人》杂志和美国韦氏词典不约而同地将 “Slop” 一词选为 2025 年度词汇，这一原指 “猪食”" 泔水 “等廉价、粗糙、缺乏营养之物的词汇，如今被定义为"通常

Aspect of twilight

QwenVL 模型输入细节/src/qwen_vl/data/data_qwen.py文件中负责了模型输入数据的处理方式：其中，make_supervised_data_module函数定义了数据集的读取以及数据的预处理方式：

Suno 电子舞曲创作指南：102 个实用 Prompt 精选 | Suno高级篇 | 第20篇历史文章Suno AI API接入 - 将AI音乐接入到自己的产品中，支持120并发任务Suno用邓紫棋的声音唱《我不是真正的快乐》 | 进阶指南 | 第8篇

北京耐用通信

石油化工车间的“通讯救星”：耐达讯自动化Profibus总线光纤中继器有多实用？在石油化工车间里，现场变送器和中控系统的通讯简直是“生命线”——压力、温度数据传不准，轻则影响产品质量，重则可能引发安全事故。但老车间的通讯问题真的让人头大：

檐下翻书173

具身智能：AI在物理环境中的感知-行动闭环具身智能（Embodied Artificial Intelligence，EAI）是人工智能与机器人学交叉融合的前沿领域，其核心要义在于让智能系统拥有物理实体载体，通过与真实物理环境的实时交互、感知与行动，形成动态优化的智能行为模式。与ChatGPT、文心一言等传统“离身智能”不同，具身智能打破了纯软件形态的局限，实现了从“虚拟计算”到“实体操作”的跨越，其本质是通过“身体”与环境的持续互动，让智能在实践中生成、进化与迭代。

动作识别10——基于骨骼点的动作识别PoseC3D在《动作识别》专栏的《动作识别3——mmpose和mmaction2》中我们介绍了如何通过mmpose获取姿态估计的关键点，然后将关键点转换为pkl格式，就能输入到mmaction2里面基于骨骼关键点的动作识别算法中进行动作识别，比如PoseC3D。

用针戳左手中指指头

AI小白搞AI之目标检测：王者荣耀画面识别我试过基于模板检测，但是效果很差，所以，采用了YOLO的物体检测+训练，从结果来说，效果很好，但是需要很多的素材，当然，没有什么事情从一开始就简单的，这篇文章，虽说是写王者荣耀的对象检测，其实，根据素材和标注的不同，也可以用于其他场景，可以说是运用广泛。