人工智能

Quintus五等升

深度学习④|分类任务—VGG13上一篇博客，我简单介绍了AlexNet网络的简单实现，其开启了深度学习的狂潮。https://blog.csdn.net/Wu_Deng_Sheng/article/details/157254935

小型机械零件识别与分类--基于YOLO12-A2C2f-DFFN-DYT模型的创新实现在工业制造领域，小型机械零件的自动识别与分类一直是提高生产效率的关键环节！🔍 随着深度学习技术的快速发展，基于计算机视觉的零件识别系统展现出巨大潜力。今天，我要给大家介绍一个基于改进YOLO模型的小型机械零件识别与分类系统，这套系统不仅识别精度高，而且推理速度快，简直不要太香！😉

金融邀约实时质检：呼叫监控赋能客服主管‍ ‍立足当下行业热点，金融呼叫中心可精准锚定三大核心结合点，实现高质量发展跃迁。其一，紧扣“新质生产力”导向，呼叫实时监控与AI质检深度融合，正是金融呼叫中心新质生产力的核心载体，以技术迭代重构质检效率与邀约质量的底层逻辑；其二，深挖“人工智能（AI）”价值，AI不仅是自动化质检工具，更升级为客服主管的智能管理助手，推动质检模式从被动抽检向主动预警、提前干预转型；其三，承接“数字化转型”浪潮，实时监控构建的全流程数据闭环，成为金融呼叫中心数字化转型的关键抓手与核心环节。

深度解析 MSER 最大稳定极值区域算法在计算机视觉（CV）的各种应用场景中，我们经常会遇到极其恶劣的成像条件：光照不均、强阴影、或者是摄像头角度带来的严重透视变形。在这种情况下，普通的二值化或 Sobel 边缘检测往往会失效。

给AI装上“文件之手”：深入解析MCP文件系统服务的安全沙箱与读写实践摘要大语言模型（LLM）的落地应用中，文件操作是打通“创意”到“交付”最后一公里的关键。无论是代码生成、文档自动归档，还是日志分析，都离不开对本地文件系统的访问。然而，直接暴露文件系统权限存在巨大的安全隐患。本文将深入剖析MCP协议在文件操作层面的设计规范，探讨如何利用“受限上下文（Bounded Context）”和“路径沙箱（Path Sandboxing）”技术构建安全的读写环境。我们将通过Python实战，从零构建一个具备目录遍历、安全读取、原子写入功能的文件管理Server，并针对大文件处理、二

万物得其道者成

UI UX Pro Max: AI 驱动的设计系统生成引擎深度解析一个革命性的 AI 技能工具，通过智能推理引擎为多平台应用自动生成专业级 UI/UX 设计系统在现代前端开发中，设计系统的构建往往需要大量的时间和专业知识。从色彩搭配、字体选择到组件设计，每一个决策都需要深思熟虑。UI UX Pro Max 的出现改变了这一切——它是一个基于 AI 推理引擎的设计智能工具,能够根据产品类型自动生成完整的设计系统,并输出生产级代码。

（3-2）机器人身体结构与人体仿生学：人形机器人躯干系统躯干是人形机器人的核心支撑与功能集成单元，承担连接四肢、容纳核心部件（电池、控制器、传感器）、传递运动力矩及维持动态平衡的多重使命。其设计需在人体仿生学（如脊柱运动特性、躯干质量分布）与工程实现（结构刚度、驱动效率、空间利用率）之间找到最优平衡，直接决定机器人的运动协调性、负载能力与运行稳定性。

LLM语言模型Lora微调我们在使用LLM的时候,有些情况下需要改变LLM模型的特性,比如 1 按照某种格式输出 2 调整输出语气 3 让模型回答它是由谁构建的 4 增加专业领域知识

CC2Github配置配置SSH密钥检查是否已有SSH密钥 ls -al ~/.ssh 查看是否有 id_rsa、id_ed25519 等文件。

B站计算机毕业设计超人

计算机毕业设计Python知识图谱中华古诗词可视化古诗词情感分析古诗词智能问答系统 AI大模型自动写诗大数据毕业设计(源码+LW文档+PPT+讲解)温馨提示：文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片！温馨提示：文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片！

Python「焚诀」：吞噬所有语法糖的终极修炼手册「焚诀」是网络小说《斗破苍穹》中的顶级功法，核心特性是「吞噬异火进化」—— 这与 Python 语法糖的本质完美契合：Python 语法糖是在「不改变核心语法规则」的前提下，通过简化书写方式吞噬复杂代码逻辑，让开发者用更少的代码实现更强的功能。

解锁函数的魔力：Python 中的多值传递、灵活参数与无名之美在 Python 编程中，函数是构建模块化、简洁代码的核心工具。Python 的函数功能不仅强大，还非常灵活：从多值返回到多种参数传递，再到匿名函数 lambda，Python 允许我们用更少的代码实现丰富的功能。掌握这些函数进阶技巧，不仅能提升代码的可读性和复用性，还能让我们更优雅地解决复杂问题。在这篇文章中，我们将深入探索 Python 函数的高阶特性，一步步提升你的编程技巧。

CoCo的编程之路

2026 前端效能革命：如何利用智能助手实现“光速”页面构建？深度横评根据 Gartner 2026 软件工程报告，超过 75% 的企业级前端代码已由 AI 辅助生成，且“交互式智能体（Agentic Coding）”已取代单纯的代码补全，成为提效核心驱动力。

基于机器学习的电力消耗预测系统实战本文详细介绍如何使用 Python 和机器学习算法构建一个完整的电力消耗预测系统，包括数据预处理、特征工程、模型训练和结果可视化。

全栈开发圈

干货分享|深度学习计算的FPGA优化思路FPGA优化深度学习计算主要包括计算资源调度、数据搬移优化、低比特量化和算子融合，通过流水线并行、片上存储优化和自适应数据流管理提升计算效率。本节将深入分析深度学习计算在FPGA上的优化策略，探讨其算子级、模型级和系统级的加速方案，以实现高效低功耗的深度学习推理。

Langchain4j 系列之二十九 - Guardrails之一上一个系列讲了Spring AI得到反馈效果不错，有人私信我说这个和Langchain4j有什么区别。如果站在使用方面，都是基于Java的大模型应用研发的工具，本质上没太大区别。但是从细节层面来说还是有很多不同之处，所以索性借此机会，给大家分享一下Langchain4j框架。在本系列中会按照Spring AI系列的顺序来写Langchain4j，这样的好处是可以对比两者不同的细节。

Claude Code 安装全流程：从零到真正用起来很多人的 AI 用法，卡在“问一句、等一句”。直到我把 Claude Code 拉进终端，才发现很多事情根本不该自己做。

在 Windows 上使用 Python MCP 配置 Qoder CLI STDIO 服务教程首先确保你已经安装了 Python（3.12 及以上版本），并且已正确配置环境变量。打开 PowerShell 或 CMD，执行以下命令安装 Python MCP 及相关依赖：

AI标讯数据揭秘：电力电缆市场的竞争密码随着新型电力系统建设的加速推进，电力电缆作为电力传输的核心载体，其市场动态直接关联着能源产业的发展节奏。基于海量标讯数据的深度分析，我们从市场概览、供需分析、竞争格局到未来趋势，进行全面分析，为行业从业者提供决策参考。

【LangChain1.0】第九阶段：文档处理工程 (LlamaIndex)版本信息:在RAG（检索增强生成）系统中，文档处理质量直接决定了最终效果。LlamaIndex作为专为LLM应用设计的数据框架，提供了强大的文档处理能力，特别是其旗舰产品LlamaParse——世界首个GenAI原生文档解析平台。