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从智能助手自动订机票、写方案，到AI Agent 化身 “数字员工” 完成报告撰写、数据分析全流程，掌握大模型技能的人，正在拉开和同龄人的效率鸿沟。，不仅讲解理论知识，更结合 2025 年最火的 AI Agent、多模态应用等热点，带你掌握最新技术趋势，学的每一招都是职场刚需。从硬件选型到云端部署，从开源模型微调到手写神经网络，老师全程实操演示，让你拥有自己的专属大模型，真正把技术握在手里。因此，
本文系统探讨了Agent技术的基本概念与发展脉络。首先解析了Agent的三种基础类型（反应式、目标导向、效用驱动）及核心功能模块（感知、决策、执行、交互），并列举典型应用场景。随后阐述了构建Agent框架的技术路径，包括环境感知、决策逻辑、学习能力等关键要素，特别强调了多Agent系统的协同机制。文章还深入探讨了自主决策架构、伦理安全等关键问题，最后分析了通用人工智能Agent面临的技术挑战与未来
【摘要】计算机视觉作为AI领域竞争最激烈的方向，企业高薪争抢人才，招聘月薪高达60K-150K。为帮助求职者快速掌握核心技术，唐宇迪团队推出《人工智能深度学习涨薪就业班》（14期），课程对标大厂P7+要求，涵盖计算机视觉、NLP、大模型等六大方向，包含450+课时、200+实战案例及30+应用场景。课程新增AR美瞳试戴、企业级RAG系统等前沿项目，提供一对一辅导、大厂内推等服务，助力学员实现40W
通过以上对西门子1200 PLC控制3台V90伺服、相机角度调整以及FANUC机器人的介绍，相信大家对FB284功能块以及多设备通讯控制有了更深入的了解。PLC程序的注解让程序可读性更强，触摸屏程序则方便了操作和监控。希望各位初学者能通过这些知识，快速入门工控领域，开启自己的自动化控制之旅！有任何问题，欢迎在评论区留言交流哦！
基于ROS的多种群自适应蚁群算法为机器人路径规划带来了新的活力。它巧妙地改进了传统蚁群算法的不足，借助ROS的强大功能，实现了更高效的路径规划。当然啦，这算法也还有优化空间，比如进一步提高计算效率，更好地适应动态环境变化。希望咱能从这个研究里获取灵感，在机器人技术的海洋里继续探索前行！欢迎大家一起交流探讨呀！
Hbuilderx;Flask 是一个轻量级的 Web 框架，使用 Python 语言编写，较其他同类型框架更为灵活、轻便且容易上手，小型团队在短时间内就可以完成功能丰富的中小型网站或 Web 服务的实现。8、AI续写、AI优化、AI校对、AI翻译:新增AI接口，编辑器接入AI，可以实现AI续写、AI优化、AI校对、AI翻译，可以帮你实现自动化，ai帮你完成文档。对于本系统，我们提供全方位的支持，
一位心理学本科生想研究“压力水平与睡眠质量的关系”，书匠策AI分析后推荐：“若仅探索关系，用皮尔逊相关分析；：一位教育技术研究者发现“AI助教能提升学生成绩”，但书匠策AI提醒她：“已有文献指出，AI助教可能加剧‘数字鸿沟’，建议补充不同家庭背景学生的数据。：一位教育学研究生分析“在线学习时长与成绩的关系”时，书匠策AI自动标记出“学习时长超过24小时/天”的异常数据，并建议用该学生其他天数的平均
本文介绍了在Colab平台上实现线性回归模型的完整流程。主要内容包括：1) 参数优化与训练数据量的关系，讨论了batch size、更新次数等关键概念；2) 线性回归类的实现细节，涵盖初始化、参数更新和预测方法；3) 数据预处理与模型训练过程，包括数据读取、划分和可视化；4) 现代开发模式建议，强调理论创新与AI辅助编码的结合。文章通过Python代码示例展示了从数据准备到模型评估的全流程，并提供
用 Sklearn 快速实现 KNN、线性回归、逻辑回归等基础算法
什么是线性回归呢?简单来说 y = kx+b 就是一个线性回归方程,当然这只是线性回归的冰山一角.那么对应AI术语的话 线性回归就是 将一个或者多个特征和标签的线性关系用正规方程去表示.
OSWorld 是目前 AI 领域衡量 “智能体（Agent）跨软件操作电脑” 能力最顶尖的基准测试，它模拟真实的操作系统环境，要求 AI 像人类一样通过视觉观察屏幕，并精准操控浏览器、Excel、VS Code 等各类桌面应用来完成跨平台的复杂任务，被OpenAI、Anthropic、字节跳动Seed、月之暗面、智谱等顶尖AI团队广泛采用，更是检验AI能否从“只会聊天”进化为“高效数字员工”的硬
导包:from sklearn.linear_model import LinearRegression实例化模型: estimator = LinearRegression()训练模型: estimator.fit(x_train, y_train)模型预测: estimator.predict(x_test)
在国产化 AI 落地中，我们常被要求“快速出效果”。但真正的专业，体现在愿意花时间把数据底座打牢。当你能在电科金仓的 KES 中，用清晰的 schema、可复现的划分、可解释的清洗，构建一个干净的房价数据集——你就已经赢了 80% 的团队。因为接下来，无论是最小二乘法、梯度下降，还是 DL4J 的神经网络，它们面对的，将是一个值得信赖的世界。想了解 KES 如何支撑企业级 AI 数据底座？点击查看
本文介绍了一个奶茶店销售额预测系统，采用线性回归模型构建。系统包含两个核心模块：train_model.py用于训练模型并保存结果，predict.py提供预测功能。模型使用销量、客单价、是否周末和是否促销作为特征，支持单条和批量预测。项目采用模块化设计，包含完整的模型评估和保存机制，提供命令行交互界面。使用前需安装Python 3.12+及依赖包(pandas/numpy/scikit-lear
摘要：医疗知识图谱结合AI技术，为医学知识管理提供了创新解决方案。AI通过自然语言处理等技术自动化构建知识图谱，支持知识推理、智能问答和个性化医疗建议，显著提高医疗决策效率和质量。典型案例包括百度医疗知识图谱和IBM Watson系统。当前面临数据标准化、动态更新等挑战，未来将向多模态数据融合、实时决策等方向发展。这些技术突破将推动医疗知识管理进入新阶段，为医疗行业带来变革性影响。
本文介绍了在计算机视觉和深度学习领域中，如何使用PyTorch和OpenCV进行特征提取。传统方法如SIFT、SURF和ORB依赖于手工设计的特征提取器，而深度学习方法则通过卷积神经网络（CNN）自动学习特征。文章详细讲解了如何安装和配置PyTorch和OpenCV环境，并提供了使用OpenCV进行SIFT和ORB特征提取的代码示例。同时，文章还介绍了如何使用PyTorch加载预训练模型（如Res
📌 无锁队列实现摘要 本文探讨了高并发场景下无锁队列（Lock-Free Queue）的设计原理与Java实现，对比传统锁机制的性能瓶颈（如上下文切换、死锁风险），提出基于CAS原子操作的无锁方案。 🔹 核心要点： 性能优势：无锁队列通过硬件级原子指令（如CAS）替代OS级锁，减少线程阻塞，实测延迟降低30倍（80ns vs 2500ns）。 经典算法：采用Michael & Scot
在人工智能的众多领域中，强化学习（Reinforcement Learning, RL）以其独特的目标和方法，成为近年来研究和应用的热点之一。强化学习的核心是智能体（Agent）如何通过与环境（Environment）的交互，学习最优的行为策略，以最大化累积奖励。这种学习方式不仅广泛应用于游戏、机器人控制、资源管理等领域，还为解决复杂决策问题提供了新的思路。本文将深入探讨强化学习的基础概念，重点讲
定义：自然语言处理（Natural Language Processing，简称 NLP）是计算机科学、语言学、人工智能交叉的领域，核心是让计算机理解、分析、生成人类自然语言，实现人机语言交互（如语音识别、机器翻译、智能对话等）。核心挑战：解决语言的歧义性、多义性、语境依赖性（如 “银行” 可指金融机构或河边堤岸）。典型应用：语音输入、情感分析、智能客服、自动摘要等。定义：自注意力机制是一种序列数
本文介绍了基于Python和Dify平台开发的自动化成本对账系统。系统采用分层架构设计，包含数据接入、处理、比对和结果展示四个层次，主要技术栈包括Python 3.8+、Dify、SQL Server及相关数据处理库。文章详细说明了环境配置步骤、数据库表结构设计（包括供应商、账单、对账结果等核心表）以及Python数据模型类的实现。该系统能自动处理多种文件格式数据，并与企业财务数据进行比对，生成差
本文详细解析了机器学习与深度学习的区别与联系。机器学习是人工智能的一个分支，通过算法让计算机从数据中学习规律，分为监督学习、无监督学习和强化学习。深度学习是机器学习的子领域，基于多层神经网络处理复杂任务，如图像识别、语音识别和自然语言处理。两者的主要区别在于模型复杂度、数据需求、计算资源、特征工程和应用场景。尽管有区别，深度学习本质上是机器学习的扩展，共享相同的数学基础和编程框架，并解决类似的问题
智能座舱产品经理、智能驾驶产品经理、AI大模型产品经理、算法、开发、测试、仿真、质量、项目等岗位。
随着互联网的普及和电子商务的迅猛发展，线上购物已成为现代消费者日常生活的一部分。特别是在电商领域，消费者对于个性化商品推荐、购物体验优化以及需求预测愈发关注。在此背景下，一个高效、精准的电商用户行为分析与预测平台显得尤为重要。近年来，电商市场的消费需求持续增长，消费者的购物习惯和偏好逐渐个性化。随着国民生活水平的提高，消费者不仅注重价格和品牌，更加关注商品的个性化需求、购物体验和售后服务。这为基于
激活函数公式/规则输出范围主要用途优点缺点Sigmoid(0, 1)输出层（二分类）输出为概率梯度消失，非零中心Tanh(-1, 1)隐藏层（尤其是RNN）零中心，梯度比Sigmoid大梯度消失ReLUmax(0, x)[0, +∞)隐藏层（默认首选）计算快，缓解梯度消失神经元死亡Leaky ReLUmax(αx, x)(-∞, +∞)隐藏层（ReLU替代）解决神经元死亡问题效果不一定总优于ReL
线性回归与逻辑回归虽名字相似，但应用迥异。线性回归预测连续数值（如房价），输出具体值，呈直线关系；逻辑回归预测概率（如成功率），输出0-1之间，呈S形曲线。前者回答"多少"，后者回答"会不会"。两者分别代表了理想世界的秩序与现实世界的不确定性，是数据分析的基础工具。
相册人物自动分类流媒体同类视频推荐手机语音服务：Hi Siri垃圾邮件自动识别机器学习是让计算机系统从数据中自动学习规律，并利用这些规律对新数据做出预测或决策，而无需人为编写明确的规则。与传统编程不同，机器学习是从数据中生成程序的过程。其核心不是写死的逻辑，而是通过数据驱动的方式，让模型自己学会如何完成任务。换句话说，传统程序是 “输入数据 + 程序代码 → 输出结果” ，而机器学习是 “输入数据
线性回归是机器学习中最基础、最常用的算法之一，核心作用是 “建模变量间的线性关系”，比如用广告投入预测销售额、用学习时长预测考试成绩。它原理简单、可解释性强，是解决回归类问题的 “入门首选”，工作中掌握这一章的核心内容，能应对 80% 的连续值预测场景。
多模态特征融合研究热点追踪 摘要：多模态特征融合已成为当前AI研究的前沿热点，在医学、自动驾驶等领域展现出广阔应用前景。本文精选2025年最新研究成果，包括EchoVideo身份保持视频生成、FedEPA联邦学习框架、多阶段步态识别等5项创新工作，均采用多模态融合技术解决实际问题。这些研究通过双提示学习、特征对齐等创新方法，显著提升了模型性能与鲁棒性。特别推荐结合Mamba等新兴模型开展创新研究，
AI技术正赋能中医诊断创新发展。通过数字化"望闻问切"四诊手段，AI系统可分析舌象、脉象等数据，提高诊断客观性。机器学习算法能整合大量医案，构建诊断模型，部分系统证型匹配准确率达85%。AI还助力名老中医经验传承，建立知识库。优势包括提升效率、推动标准化和理论创新，但面临数据质量、算法可解释性、跨学科人才等挑战。未来将向多模态数据融合、可解释AI方向发展，促进中医国际化应用。A
基础实验:训练温度传感器数据预测模型任务描述:LM35是科创作品制作中常用的温度传感器(1)已知电压值，如何得出实际温度值?(2)输出电压(Sensor)和真实温度(Temperature)有什么关系?请借助大模型生成这两列数据的关系图/目录学习:可以通过机器学习，训练传感器数据预测模型吗?应用:可以使用训练好的模型，对...
本文详细介绍了如何在Windows、Linux和macOS系统上安装和配置OpenCV，一个广泛用于图像和视频处理的开源计算机视觉库。文章首先简要介绍了OpenCV的功能和跨平台支持，然后分步骤指导了在不同操作系统上安装Python和OpenCV的过程，包括使用pip命令安装基础版和完整版OpenCV，并提供了验证安装成功的方法。此外，文章还介绍了如何配置Jupyter Notebook、PyCh
强化学习的目标是让智能体通过与环境的交互，学习到一种最优的行为策略，从而最大化累积奖励。Python复制# 定义迷宫环境])self.actions = [(0, 1), (0, -1), (1, 0), (-1, 0)] # 右、左、下、上else:else:通过本文的介绍，你已经从零开始了解了强化学习的基本概念，掌握了马尔可夫决策过程（MDP）和 Q-learning 算法的原理，并通过实战案
情感分析（Sentiment Analysis）是自然语言处理（NLP）中的一个重要应用，它通过分析文本数据来判断其中的情感倾向，如正面、负面或中性。情感分析广泛应用于社交媒体监控、产品评论分析、市场调研等领域。近年来，随着机器学习和深度学习技术的发展，情感分析的准确性和效率得到了显著提升。本文将详细介绍如何使用机器学习实现文本情感分析，从数据准备到模型训练，再到模型评估和应用，帮助你快速掌握情感
随着 Android 客户端 App 的飞速发展，简单的 MVC分层架构早已不符合当下开发的需求，现在的 App具有开发上线周期短，需求变化多，功能体量多跨度大，更新周期短，适配机型多，合作开发人员多等特点。那么，对于现在体积庞大的App，本文设计了一个立体的架构。本架构的设计从横向，纵向和延伸性上考虑。纵向主要分解流程；横向主要分解业务，和开发期间的功能复用；延伸性上本架构充分考虑了架构的升级和
即使没有深厚的编程背景的人，也可以通过低代码平台的可视化界面和简单的操作，利用 AI 接口提供的智能功能，开发出满足自己需求的应用程序。例如，在教育领域，开发人员可以利用低代码平台集成的 AI 接口，开发出个性化的学习助手，根据学生的学习情况和特点，为学生提供定制化的学习建议和资源。还有可能出现 “识别失败，请检查配置重新尝试” 的情况，原因可能是 ApiKey、SecretKey 配置错误，上传
仓颉编程语言是一款面向全场景智能的新一代编程语言，主打原生智能化、天生全场景、高性能、强安全。要开始使用仓颉语言，首先需要安装其工具链。
采购管理软件行业正经历智能化转型，AI技术深度融入采购全流程，实现需求预测、智能比价等功能。主流产品各具特色：泛微·京桥通专注大型企业合规管控，SAP Ariba强于全球化采购协同，鲸采云适合中小企业轻量化需求，Oracle SCM则以集成能力见长。选型需考量企业规模、系统集成、行业经验及成本因素。未来采购软件将向更智能、自动化的方向发展，成为企业构建数字化供应链的核心工具。
定期总结学习内容和复盘项目经验是提升学习效果的重要方法，它能帮助我们巩固所学知识，发现自己的不足之处，不断优化学习方法和提高项目实践能力。每周安排一定的时间来写学习笔记是非常必要的。在学习笔记中，我们可以记录本周学习的 AI 知识要点，如学习了哪些新的算法、模型或概念，它们的原理和应用场景是什么。以学习决策树算法为例，我们可以在笔记中详细记录决策树的构建过程，包括如何选择特征进行分裂、信息增益和基
本文介绍了如何使用Python的scikit-learn库实现线性回归模型，预测App日活跃用户(DAU)的增长趋势。文章通过三步法（准备数据、训练模型、预测未来）详细讲解了线性回归的原理和实现过程，并提供了完整的代码示例。作者用生动的比喻解释机器学习概念，强调在实际应用中，线性回归只是基础，更复杂的场景需要考虑多维度和非线性因素。本文适合AI入门开发者学习，展示了如何用数据科学方法替代经验估算，
采购管理软件行业迎来智能化升级，四大主流产品各具特色：泛微京桥通主打协同能力，面向中大型企业提供全周期数智化采购方案；鼎捷专注制造业供需协同，满足中小型制造企业精益采购需求；鲸采云以轻量化SaaS服务中小微企业合规采购；企企通则通过AI赋能实现全行业适配。企业选型需考量规模、行业特性等要素，中大型企业适合京桥通的系统集成能力，制造企业可优先考虑鼎捷的行业适配性。随着AI技术发展，采购软件正从流程工
本文系统解析了MindSpore框架下LLM推理的工程化实践，提出从架构认知到实战落地的5个核心技术板块。重点阐述了推理流程的数据闭环逻辑、模型选型与任务适配原则、组件加载的硬件调度要点、参数调优的技术决策依据，以及批量推理的性能优化方法。通过版本校验、错误处理和性能评估等工程化实践，并培养工业界所需的技术闭环思维。
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