人工智能

openEuler在WSL2中的GPU加速AI训练实战指南本文基于openEuler在WSL2环境中的实际部署经验，提供完整的GPU加速AI训练解决方案。通过优化CUDA工具链安装、TensorFlow GPU版部署及实战训练，验证openEuler在WSL2中对NVIDIA GPU的完美支持，为开发者提供可复现的云端AI开发环境。

字节Seedream-4.5架构揭秘：当AI开始拥有“版式推理”能力，CISAN与DLE引擎如何重构多图生成？2025年12月，字节跳动Seed团队发布的Doubao-Seedream-4.5在图像生成领域引发了地震。不同于Midjourney的单图扩散逻辑，Seedream-4.5首创“组合创作”范式。本文将深度拆解其核心架构——跨图像语义对齐网络（CISAN）与可微分版式引擎（DLE），探讨其如何通过 N×NN×N 图间注意力机制解决多图语义冲突，并演示如何通过小镜AI开放平台调用这一“设计级”API。

51c视觉~合集55我自己的原文哦~ https://blog.51cto.com/whaosoft143/14351959

2025年AI营销内容生产革命：成本减半，效率倍增的关键在当下的数字营销战场，“内容为王”依然是颠扑不破的真理，但对绝大多数企业而言，另一句潜台词更为致命——“成本为王”。流量被割裂在无数个孤岛般的平台，从图文到短视频再到直播，每一个渠道都在吞噬着企业的预算和精力。内容需求的指数级增长，与传统内容生产模式的低效和昂贵，形成了一对尖锐的矛盾。

正在走向自律

AiOnly平台x FastGPT：一键调用Gemini 3 Pro系列模型从零构建AI工作流实在是没想到，谷歌近期发布的Gemini 3 Pro让人惊喜的程度直接拉满了，在推理、多模态、Agent工具调用等关键基准测试中，直接实现了全方位霸榜。与此同时，搭载Gemini 3技术的Nano Banana Pro也跟着火出了圈，不仅角色一致性和世界知识理解能力出色，创意能力更是MAX。这两个顶级模型的出色表现，直接点燃了我学习的热情，也萌生了搭建自己专属工作流的想法。接下来，我将从零开始，基于Gemini 3 Pro以及Nano Banana Pro，构建一个学习规划师，让学习效率，事半功倍。

沃斯堡&蓝鸟

DAY22 推断聚类后簇的类型前言：在昨天我们已经实现了利用多种聚类方法对已有数据集进行相应的聚类，在今天我们将推断聚类后簇的类型，并以此为依据建立新的特征工程，并评估利用结合新的特征工程后模型的效果有无提升，如果精度提高则说明此特征是有用的。

老蒋新思维

创客匠人 2025 万人峰会实录：AI 智能体重构创始人 IP 变现逻辑 —— 从 0 到年入千万的实战路径2025 年 11 月 22 日 - 25 日，由创客匠人主办的 “2025 全球创始人 IP+AI 万人高峰论坛” 在厦门盛大召开。作为知识变现领域的年度盛会，本次大会以 “AI、IP、未来、共创、格局” 为核心主题，吸引了全球超万名创始人、行业领袖与 IP 从业者齐聚，共同见证创客匠人战略级产品 “创客 AI 智能体系统” 的重磅发布，解锁 AI 时代创始人 IP 变现的全新范式。

这张生成的图像能检测吗

（论文速读）MoE-Adapters++: 过动态混合专家适配器实现更有效的视觉语言模型的持续学习论文题目：MoE-Adapters++: Towards More Efficient Continual Learning of Vision-Language Models via Dynamic Mixture-of-Experts Adapters（通过动态混合专家适配器实现更有效的视觉语言模型的持续学习）

数字孪生如何重塑数据中心运维新范式在数字经济的浪潮中，数据中心作为承载算力与数据的核心物理实体，其稳定、高效、安全的运行至关重要。然而，传统的运维管理模式正面临严峻挑战：海量设备难以全局感知，故障定位依赖经验与耗时排查，能效优化缺乏直观的数据支撑，应急演练往往“纸上谈兵”。如何将这座庞大、复杂且动态变化的“数字城堡”看得清、管得明、控得精？

SITAN中avp必要性分析SITAN（Sequential Iterated Tangent Approach）是基于地形/地磁特征的递推式匹配导航算法，其核心是以惯导输出为初始值，在局部邻域内搜索地磁特征匹配的最优位置，本质是位置域的递推滤波，而非传统INS的多状态联合滤波。

SLAM中的非线性优-3D图优化之相对位姿Between Factor右扰动（八）前两节已经详细讲解了左扰动的推导方式，本节来看下右扰动的推导，另外右扰动的方式，也被GTSAM中Between Factor所采用，待理论推导后，再来展示相关代码部分，接下来继续沿用之前的图来说明问题

TextIn智能文档云平台

从散乱资料到智能知识库：基于TextIn与Coze的RAG实战构建企业专属知识库正逐渐成为高效信息管理的核心需求。然而，大多数企业面临一个普遍问题：信息载体高度碎片化——手写笔记、拍摄图像、会议PPT 、PDF等异构数据源散落各处。这些资料不仅难以系统化整理，更无法被有效复用，长期积累后甚至无法追溯存留内容。

C嘎嘎嵌入式开发

deepseek-r1大模型的本地部署这里下载的是window系统在ollama官网左上角点击“models”查看模型类别和大小在本地按win+R，输出cmd，打开终端，输入 ollama run deepseek-r1:1.5b运行模型

赋能文档的数字化智能处理：通用文字/文档/合同识别接口在数字化转型的浪潮中，海量的纸质文档、图片信息如何快速、准确地转化为可编辑、可分析的结构化数据，是横亘在众多企业面前的效率壁垒。手动录入不仅耗时费力、错误率高，更无法适应现代业务对实时性与自动化处理的迫切需求。

AI大模型入门到实战系列（五）上下文嵌入向量（contextualized embedding）这节我们展示从输入嵌入向量(input embedding)到上下文嵌入向量(contextualized embedding)的完整过程。我们将用一个简化版的Transformer层来处理一个短句。

.又是新的一天.

AI+软件测试04（AI应用技巧）课程链接：软件测试+AI本篇文章对应的课程为：54-58节平台：https://nebula.itcast.cn/#/home

DJL使用yolo11n目标检测1、pom文件2、java代码

CNN和RNN结合提升分类效果首先利用3D CNN 对MRI进行分类操作数据:AD:73例 CN:102例 MRI-T1像 T1像便于显示解剖结构(T2像擅长显示病灶) 预处理:去除脑外(参数0.3) 网络结构: 共10层,包含 4个卷积层 4个池化层 2个全连接层

Vue3 性能优化实战：从10秒到1秒的5个关键技巧，让你的应用飞起来！在当今的前端开发中，性能优化是每个开发者都无法回避的话题。尤其是对于 Vue3 应用来说，随着业务逻辑的复杂化和数据量的增长，应用的性能问题可能会逐渐显现。一个原本响应迅速的页面，可能在某个时刻变得缓慢甚至卡顿，严重影响用户体验。

还是大剑师兰特

AI智慧农业20强AI智慧农业领域汇集了国内外众多企业，既有聚焦智能装备的企业，也有深耕大数据决策、物联网监测的科技公司，以下整理20家代表性企业，涵盖详细的产品介绍与官网信息，具体如下：