人工智能

小鸡吃米…

Python的人工智能-机器学习学习指的是通过学习或经验获得知识或技能。基于此，我们可以定义机器学习（ML）如下 −它可以被定义为计算机科学领域，更具体地说是人工智能的应用，它为计算机系统提供了利用数据学习并从经验中提升的能力，而无需明确编程。

金融RPA机器人丨实在智能

2025汇总：7类Agent智能体，定义AI赋能商业的新未来在AI技术全面渗透的今天，Agent（智能体）早已不是实验室里的抽象概念，而是走进企业工位、家庭场景的实用工具。这种具备目标驱动、自主规划、工具协同能力的数字实体，正在彻底改变我们的工作模式与生活节奏。index.dev 2025年8月发布的报告显示，全球85%的组织已将Agent集成至至少一项工作流程，市场规模从2023年的37亿美元暴涨至2025年的73.8亿美元，实现翻倍增长。本文将盘点2025年最具影响力的7类Agent智能体，带你看清Agent的多元形态与应用价值，理解这项技术为何能成为数字化转

一代明君Kevin学长

Transformer为什么使用多个注意力头？Transformer为什么使用多个注意力头？单头注意力如同用单一滤镜观察数据，难以同时捕捉语法、语义、指代等异构特征。多头机制通过子空间投影分解，实现了并行化特征专家的效果，在几乎不增加计算量的前提下显著提升模型容量

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学校图书馆自动化恒温恒湿控制系统技术方案学校图书馆作为教学辅助核心场所，兼具文献保存与师生阅览双重属性：一方面，教材、图书、特藏资料（如校史档案）需稳定温湿度环境延缓老化；另一方面，数千名师生日常高频使用，需兼顾人体舒适感。传统 “人工监控 + 手动调控” 模式存在三大痛点：① 学生密集时段温湿度波动快，人工响应滞后；② 不同区域（书库 / 自习室 / 特藏室）需求差异大，调控精度不足；③ 依赖人工操作易导致设备空转，能耗浪费。为实现 “文献保护科学化、环境调控自动化、管理运维轻量化”，亟需建设自动化恒温恒湿控制系统。

每周技术加速器：UltraRAG：突破传统RAG架构的创新与实践欢迎来到我们的「每周技术加速器」专栏！每周五，我们都会围绕一个前沿技术主题，展开一场深度的内部技术分享会。不仅是为了团队内部的碰撞与成长，也希望通过这样的形式，将我们的思考与实践记录、沉淀、分享给更多同行者。

YOLO11 与 Wan2.2‑I2V‑A14B 正式上线 AtomGit AI：开启视觉感知与动态生成新纪元！YOLO11 作为最新一代目标检测模型，擅长实时识别复杂场景中的多种对象，同时具备优秀的泛化能力和高效推理表现。

机器学习时间特征处理：循环编码（Cyclical Encoding）与其在预测模型中的应用做过电力负荷预测或者交通预测朋友，大概率都处理过时间特征。这里最直接的做法通常是把时间（比如分钟或小时）直接扔进模型里。这看起来逻辑自洽，但存在这一个大坑，就是“午夜悖论”。

集中式 vs 分布式许可：跨地域企业的管控架构选择集中式 vs 分布式许可：跨地域企业的管控架构选择跨地域企业在运营过程中，往往会面临一个关键的技术管理问题：如何选择许可控制架构？是采用集中式许可管理，还是分布式许可部署？这个问题看似简单，实则关系到企业在不同地区的合规性、运维效率、安全控制以及战略执行能力。作为一名企业技术管理的从业者，你的首要任务是理解这两种模式的核心差异，明确各自的适用场景，并结合企业实际做出科学决策。将从技术、政策和运营三个维度，深入探讨集中式与分布式许可架构的选择逻辑。

机器学习之心

科研绘图 | PSO-LSTM粒子群优化长短期记忆神经网络模型结构图PSO-LSTM 模型是将粒子群算法 (Particle Swarm Optimization, PSO) 与长短期记忆网络 (Long Short-Term Memory, LSTM) 相结合的优化架构。

亿可达_自动发邮件攻略你是否每天重复这样的工作：整理客户邮箱、复制粘贴、手动发送产品邮件？客户越多，工作量越大，还容易出错漏发。

褪色的博客

强化学习入门：核心概念与数学基础详解本博客讲的类容比较基础，方便零基础同学入门学习。更专业的讲解，可以参考王树森老师或者赵世钰老师的讲解。

遥感学习森

滑雪场分布API及滑雪预报服务API在数字化浪潮推动下，生活服务的精准化、智能化成为大众核心需求。天气接口整合多源气象数据资源，结合卫星遥感监测与智能分析技术，能够提供实时气温、降水、风力、湿度等基础气象指标，更可支持短期预报、中期趋势预测等多元化查询需求。无论是日常出行规划、户外场景安排，还是滑雪场运营、赛事活动筹备等专业场景，都能通过该接口获取可靠的气象参考，帮助用户规避恶劣天气风险，保障活动顺利开展。平台承诺秒级应答服务标准，确保气象数据实时更新、快速传递，为各类生活与商业场景提供稳定支撑。

【AI】RAG智能问答的三层优化策略如何让AI助手不仅能回答故障报警问题，还能处理操作指南、维护保养、注意事项等各类现场工作问题？本文通过一个实际项目案例，深入解析RAG（检索增强生成）系统的三层优化策略。

代码洲学长

RNN模型01RNN的工作流程：首先会对输入的文本进行分词，然后将分词按照顺序依次进行单个的处理，每个分词的处理的处理结果分为两部分一种是当前时刻的输出和当前时刻的隐藏状态，当前时刻的输出会进行输出，当前时刻的隐藏状态会传输到下一层，后续会重复这样的步骤直到处理玩所有的特征。

经典的KSVD图像字典学习KSVD（K-Singular Value Decomposition）是一种用于稀疏表示的字典学习算法，广泛应用于图像处理、信号处理和机器学习等领域。KSVD通过迭代优化字典和稀疏表示，能够有效地学习图像的稀疏表示，从而实现图像压缩、去噪、超分辨率等任务。

AI大模型小白手册 | API调用的魔法指南在上一篇文章中，我们深入探讨了大模型的原理和演进历程。你可能已经被这些"超级大脑"的能力所震撼，但心中可能还有一个疑问：作为一个开发者或技术爱好者，我该如何真正"使用"这些能力？

从“冷启动”到“热转化”——DeepBI赋能listing优化：实战案例揭示投放新突破不管是人工投放领域还是 AI 广告投放领域，“冷启动”（Cold Start）往往伴随着巨大的不确定性。对于 DeepBI 这款AI算法广告投放助手工具而言，最大的挑战并非技术本身的复杂性，而是如何让客户愿意配合我们进行listing优化

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分享|陕西高校大数据人工智能实验室建设内容+建设成效高校大数据实验室建设是推动数据科学教育、科研创新和社会服务的重要基础设施。建设过程中需结合学科特色，避免重复投资，并通过灵活的合作机制降低运维成本，最终培养符合产业需求的复合型数据人才。陕西高校区域案例举例 1.长安大学建设方向：商务数据分析实验室（分两期建设）主要内容：云计算资源管理平台；大数据教学管理平台；大数据挖掘建模平台；大数据可视化平台；大数据方向课程案例30余门主要功能：为经管学院专业大数据+人才培养提供教学资源、实训环境支撑建设成效：完善商科专业群人才培养体系建设，提升学生大数据技

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智联电力基石：从运维视角看数据中心PDU的演进与未来在数字经济飞速发展的今天，数据中心（IDC）被喻为现代社会的“心脏”。而在这个庞大系统的微观末端，机柜电源分配单元（PDU）则是输送能量的“毛细血管”。从传统PDU到智能PDU的跨越，不仅是硬件的升级，更是机房运维管理逻辑从“粗放式保障”向“精细化治理”的历史性转折。