人工智能

深入解析Stable Diffusion基石——潜在扩散模型（LDMs）在潜在扩散模型（Latent Diffusion Models, LDMs）出现之前，高分辨率图像生成领域长期存在一个“不可能三角”：生成质量、计算效率、可控性难以兼得。

SD - Latent - Interposer：解锁Stable Diffusion潜在空间的创意工具Latent Interposer InputStyle BlenderLatent EditorLatent to Image

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YOLO13-C3k2-GhostDynamicConv烟雾检测算法实现与优化本文介绍了一种基于改进YOLOv13的烟雾检测算法YOLO13-C3k2-GhostDynamicConv。通过引入C3k2模块、Ghost卷积和动态卷积技术，在保持高检测精度的同时显著提升了模型推理速度。实验结果表明，该算法在烟雾数据集上达到了92.3%的mAP，推理速度达到65FPS，非常适合实时烟雾检测应用场景。💨

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2026年AI面试软件推荐步入2026年，多模态大模型（Multimodal LLMs）已彻底重构了招聘流程。企业端的AI初筛已成为标配，而对于求职者而言，传统的“背题库”模式已无法应对实时交互的AI面试官。本文将深度剖析2026年AI面试软件市场，将其细分为“企业求职”与“体制内考试（公/考/编）”两大阵营。我们将通过十大维度（含榜单、测评、技术架构、心理分析等）对主流软件进行硬核评测。

解决港股实时行情数据 API 接入难题实时行情这件事，说简单也简单，说麻烦也真麻烦。需求往往很直接：想拿到股票的最新价格、成交量、时间戳，然后交给策略、展示层或者下游系统。但真正动手的时候，很多人都会发现：HTTP 轮询不够实时，频率一高就容易出问题；而 WebSocket 又经常卡在接入、鉴权、订阅这些细节上。这里准备记录一下稳定获取股票实时行情的实现方式。

基于RFSOC的数字射频存储技术应用分析随着无线电通信、雷达探测、电子对抗等领域向高带宽、低延迟、小型化方向快速演进，数字射频存储（DRFM）技术作为射频信号数字化处理与存储的核心支撑，其性能瓶颈日益凸显。射频片上系统（RFSOC）凭借“射频前端+可编程逻辑+处理器内核”的异构集成优势，打破了传统DRFM系统“分立组件拼接”的架构局限，实现了射频信号采集、处理、存储全链路的高效协同。本文系统解析RFSOC与DRFM技术的融合机理，梳理其在重点领域的应用实践，剖析当前应用中的技术挑战，并展望未来发展趋势，为相关领域的技术选型、系统设计及产业升级提

【Agents篇】04：Agent 的推理能力——思维链与自我反思🔖 系列文章：本文是 Agents 系列的第四篇，深入探讨 AI Agent 的核心推理能力🏷️ 标签：LLM Agent 推理 Chain-of-Thought ReAct Reflexion

9-26 主动视觉（AGI基础理论）《智能的理论》全书转至目录不同AGI的研究路线对比简化版：《AGI（具身智能）路线对比》，欢迎各位参与讨论、批评或建议。

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CNN参数量计算全解析：从基础公式到前沿优化在深度学习模型部署，特别是资源受限的移动端与边缘设备上，模型的参数量（Params）直接关系到存储占用、内存消耗与推理速度，是衡量模型轻量化程度的核心指标之一。对于卷积神经网络（CNN）而言，理解其参数量的准确定义与计算方法，不仅是模型设计与优化的基础，更是紧跟模型压缩、神经架构搜索（NAS）等前沿技术的前提。本文将系统梳理CNN参数量的定义、经典与前沿计算方法、实用工具及在不同场景下的优化策略，助你构建清晰的模型效率评估体系。

vibe‑coding 九阳神功之喂：把链接喂成“本地知识”，AI 才能稳定干活（API / 设计 / 报道 / 截图）系列顺序：夯（Git） → 抄 → 学 → 喂这一篇只讲一件事：别让 AI 去“猜”，你要学会“喂”——把资料变成它能直接执行的知识底座。

大模型面试通关指南：28道高频考题深度解析与实战要点本文系统梳理大模型核心技术栈，从RAG架构到训练推理优化，覆盖面试高频考点，附关键原理剖析与工程实践建议，助你构建完整知识体系。

AI智能体全栈开发工程化规范备忘 ~ fastAPI+Next.jsSkill-Centric是以"技能"为原子单位的设计思想。每个Skill独立封装特定能力（如天气查询、计算），具备完整生命周期。好处是模块化、可复用、易组合、易训练，支持热插拔和独立迭代。这是AI智能体开发的行业标准范式，LangChain等框架原生支持。

【人工智能学习-AI入试相关题目练习-第十八次】为了应对大学院考试，我们来学习相关人工智能相关知识，并做各种练习。通过学习，也算是做笔记，让自己更理解些。

智能守护：视频安全监测系统的演进与未来在城市天际线与街巷角落，数以亿计的摄像头正悄然编织一张无形的安全网络。然而，当监控画面从“被动记录”迈向“主动预警”，视频安全监测系统已不再是简单的录像工具，而是融合人工智能、边缘计算与大数据的智能守护者。

程序员辣条

AI产品经理：2024年职场发展的新机遇这两年，AI 骤然“火”了起来，可谓出现了重大“转折”。就在这短短两年间，全球各大“大厂”几乎在同一时间争先恐后地跟进 AI 技术。从 ChatGPT 发布起，谷歌、Facebook、亚马逊等纷纷紧跟其后，国内的百度、腾讯、阿里、字节跳动等也不甘示弱。对市场趋势敏感的产品经理们，想必也感受到了这一变化。或许你们也曾思考过要不要转行成为 AI 产品经理或者进入 AI 领域呢？

AI大模型测试

大龄程序员想转行到AI大模型，好转吗？对于大龄程序员而言，转行到AI大模型领域是一个既充满挑战又极具吸引力的选择。在这个领域，您将有机会接触到最新的技术趋势，参与到前沿的项目中，并且有可能获得更高的薪酬。下面是一些具体的步骤和建议，帮助您顺利转型：

RAG检索增强 ETL最佳实战本文将深入探讨如何针对不同格式的文档进行深度解析与语义增强，以构建生产级的高质量知识库。对抽取出来的原始数据进行清洗、格式化、脱敏、归并和加工的过程。

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AI Agent(学习六-FAISS 持久化到磁盘（重启不丢记忆）)由于前段时间出差了半个月，今天才有空接着学，前面几篇我们已经具备的知识：目前的用例已经可以记住上下文的记忆，但是目前程序重启后会导致上一次的的记忆消失，所以，为了实现重启不丢长期记忆，需要将长期记忆存储到磁盘上，每次重启的时候从磁盘将数据加载到程序中

序列模型与集束搜索（吴恩达深度学习笔记）目录1.编码-解码模型（1）Seq2Seq（Sequence to Sequence）模型（2）image to sequence模型

UI设计兰亭妙微

人工智能大模型管理平台UI设计01在当下数字化浪潮中，各类大模型如语言、图像生成模型不断涌现，企业与机构对其应用需求激增。然而，模型开发流程繁琐、部署成本高昂，不同模型间数据交互与共享困难重重。同时，模型性能优化、安全管理等问题亟待解决。在此背景下，大模型管理平台应运而生，它旨在整合资源，简化模型开发与部署流程，提升模型性能与安全性，为各行业高效利用大模型提供有力支持，助力人工智能技术深度融入业务。