登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
把操作系统的内存管理思想引入大模型 Agent 记忆系统，是一次非常有价值的架构迁移。解决上下文窗口有限的问题。降低无关信息污染。大幅减少事实性幻觉。提供权限控制和信任边界。消除推理逻辑错误。解决数据本身冲突。让模型在数据库没有答案时凭空创造正确知识。所以，这套架构的真正意义不是让模型"更聪明"，而是让模型"更诚实"。它让 Agent 知道：自己知道什么，自己不知道什么，以及应该去哪里找答案。
前几章构建的 Agent 与世界的交互是轮流的：用户说完一句，Agent 想一段、调用几个工具，再回一句；在它思考的这段时间里，世界被默认为静止的。这个前提如此自然，以至于很少被当成一个假设写出来。然而真实环境不会等模型作出反应：邮件在思考时到达，用户在说话途中插话，页面在两次截图之间已经变了样。本文围绕模态和触发时机两个维度，对 Agent 交互架构的扩展进行技术分析，涵盖异步事件驱动、语音交互
在Cortex‑M、TrustZone安全隔离、边缘物联网项目中，FreeRTOS是全球使用最广泛的实时操作系统内核；而`CMSIS‑FreeRTOS`作为ARM官方封装适配层，打通了CMSIS‑RTOS2标准API与原生FreeRTOS内核。很多嵌入式团队在选型时，只会参考官方文档与Demo案例，**缺少一份从源码快照出发、可复现、证据闭环的静态工程画像**。选型阶段盲目引入，后期极易出现构建适
在理解 Docker 之前，先弄清三个基础概念。物理机：实际的服务器或计算机，相对于虚拟机而言的实体计算机的称呼。它提供给虚拟机以硬件环境，有时也称为"宿主"或"寄主"。虚拟化：通过虚拟化技术将一台计算机虚拟为多台逻辑计算机，每个逻辑计算机可运行不同的操作系统，且应用程序可以在相互独立的空间内运行而互不影响，从而显著提高计算机的工作效率。容器化。
介绍通过点云数据建立栅格代价costmap地图的方法、ROS的map_server与自定义工具进行costmap地图的保存与加载。
摘要：2015-2025年是自动驾驶毫米波雷达实现跨越式发展的黄金十年。从24GHz窄带测距到77GHz 4D成像，毫米波雷达完成了从辅助工具到核心感知底座的转变，实现了全天候工作、抗干扰强等优势。演进过程分为四大阶段：萌芽期（2015-2017）海外垄断24GHz雷达；成长期（2018-2020）77GHz MIMO技术国产化突破；爆发期（2021-2023）4D成像雷达解决静态目标识别痛点；普
摘要： 2026年全球资本加速流向新兴市场，
QKV 就是实现注意力的三把钥匙：Q（我想找什么）去匹配 K（你是什么），匹配成功后，就把 V（你的具体内容） 提取出来，融合成当前词最精准的上下文含义。当它处理一句话时，不需要按顺序读，而是一眼就能看完所有词语，并且能瞬间判断出这句话里任意两个词之间的关系（比如：“它”到底是指“猫”还是“老鼠”）。在当前这个 AI 技术大爆发的时期，各行各业都在努力发展能够提升自身工作效率的技术，学习 AI 操
森林资源”一张图”是将森林资源、林区分布、生态信息等林业信息进行全面梳理和整合，利用卫星遥感、无人机、视频监控等技术手段对林业资源进行实时监测和预警，应用大数据、云计算等技术手段对林业资源数据进行深度分析和挖掘，利用无人机、摄像头等设备对林业资源进行快速巡查和监测，平台提供可视化的数据展示和分析功能，为管理人员对林业资源的动态监管、科学管理和合理规划提供了基础。通过林业监测报告的应用，可以更加全面
简单运动控制是否需要水动力方程在简单运动控制场景下，如果航行器的任务只是保持相对稳定的深度，或者维持某个基本的航向，且其运行的环境条件较为简单，像在静水中、以较低速度航行、对控制精度的要求也不算特别高，那么此时通常可以仅依靠 PID 控制来实现。但如果面对的是复杂多变的控制场景，尤其是航行器受到较大的水动力影响时，结合水动力方程来计算舵角和推进器转速，并与 PID 控制协同运用，就会极大地提高控制
LLaMA Factory 是一个简单易用且高效的大型语言模型（Large Language Model）训练与微调平台。通过 LLaMA Factory，可以在无需编写任何代码的前提下，在本地完成上百种预训练模型的微调，框架特性包括：模型种类：LLaMA、LLaVA、Mistral、Mixtral-MoE、Qwen、Yi、Gemma、Baichuan、ChatGLM、Phi 等等。
超高精度：厘米级定位，远超其他无线技术低延迟：<100ms响应时间，满足实时应用强抗干扰：时域脉冲信号，抗多径和窄带干扰高安全性：难以窃听，支持安全测距扩展低功耗：适合电池供电设备。
Transformer是一种革命性的神经网络架构，由Vaswani等人在2017年提出，彻底改变了自然语言处理领域。它完全基于自注意力机制，摒弃了传统的循环和卷积结构，具有强大的并行计算能力和长距离依赖捕捉能力。Transformer的核心组件包括编码器和解码器，编码器由输入嵌入层、位置编码和多个编码器层组成，解码器则包含输出嵌入层、位置编码和解码器层。自注意力机制通过计算查询、键和值的点积来捕捉
随着信息技术和智能制造技术的不断发展，汽车制造业正在经历数字化和智能化转型，汽车数智化已成为汽车行业的重要趋势。汽车数智化是指通过数字化、智能化、互联化等技术手段，将汽车制造过程数字化，实现生产、研发、销售、售后等各个环节的高效协同，以提升汽车行业的生产效率、产品质量和用户体验。随着信息技术和智能制造技术的不断发展，汽车制造业正在经历数字化和智能化转型，汽车数智化已成为汽车行业的重要趋势。汽车数智
本文摘要：DalinX V8认知架构在Track 1管线中的评测表明，其64维场态动力学系统在无LLM辅助下展现出稳定的认知相干性（CI=0.7553）。实验发现：（1）场态独立于LLM参数量，具有自组织特性；（2）将场态编码为文本前缀注入LLM会降低输出质量（0.5B/3B模型字数减少11.8%~48.8%）；（3）3B模型相比0.5B主要优势在于拒绝率降低（6.7% vs 20.0%）。结果表
肖哥弹架构 跟大家“弹弹” 业务中设计模式的使用，需要代码关注欢迎 点赞，点赞，点赞。关注公号Solomon肖哥弹架构获取更多精彩内容在微服务架构中，配置管理是一个关键需求。服务定位器模式提供了一种在运行时检索服务对象的方法，适用于管理微服务中的配置信息。历史热点文章外观模式（Facade Patter...
BERT是一种基于Transformer的预训练语言表示模型，它能够通过双向训练来学习语言特征。BERT模型有多种尺寸，常用的有BERT-Base（bert-base-uncased）和BERT-Large（bert-large-uncased），分别拥有110M和340M的参数。
（1）机械臂运动学、动力学模型（扩展介绍）（2）机械臂轨迹规划、跟踪控制方向。
某电商平台每日产生20TB用户行为日志，需在1小时内完成清洗并支持实时查询。本文深入解析基于Spark 3.x与HBase 2.x的下一代数据清洗架构，实现。：用户画像表(200亿行) Join 行为日志表(日增量50亿行)：20TB/小时 → 50TB/小时。：降低42%（通过动态资源优化）的TB级数据处理流水线。：分钟级 → 亚秒级。
本文介绍了工业制造领域AAA架构的落地实践，重点解决业务复杂、集成复杂和频繁变更三大痛点。AAA架构分为应用层（流程编排）、领域层（业务规则）和适配层（外部接入），通过分层设计实现业务逻辑与外部集成的解耦。文章以MES系统报工流程为例，展示了三层架构的职责划分和伪代码实现，强调领域层应封装核心业务规则而非简单转发。适配层负责统一处理ERP、WMS、设备等异构系统的接入差异。最后指出要避免分层过重、
机器人数据标注平台的技术选型是一项系统性工程，需要综合考虑技术能力、服务质量、成本效益、安全合规等多重因素。技术能力优先：多模态融合能力、AI预标注效率、质检自动化程度是核心技术指标实测验证不可少：PPT演示不如实测数据，小批量测试是选型的必经环节安全合规是底线：数据安全不妥协，合规资质是采购门槛长期视角看成本：低价不等于低成本，全流程投入才是真实成本持续迭代选型方法：行业变化快，选型方法论也要持
摘要：制造业数字化转型中，MES系统作为生产执行层核心载体，有效弥合计划层与控制层的信息断层。本文系统解析了MES的定义、价值及织信基于低代码平台的解决方案，涵盖功能架构、数字孪生技术应用及行业实践案例。织信MES通过数字化建模、智能调度、质量追溯等功能，实现生产全流程透明管控，其低代码平台特性可缩短70%开发周期，降低60%成本。案例显示，该系统助力企业提升生产效率35%以上，订单交付周期缩短3
摘要： 该方案通过MES+WMS系统集成，实现电子装配企业从原料到成品的全流程数字化管理。系统解决生产复杂性、质量追溯、信息孤岛等核心痛点，提供生产透明化、质量可控、计划精准和设备智能等功能。典型实施案例显示，可提升设备利用率20%、准时交货率80%，降低管理成本50%并缩短程序传输时间93%。系统为企业构建智能制造体系奠定基础，支持后续APS、数字孪生等系统接入，实现全流程数据闭环与质量追溯。（
回顾近10年来经典的语义分割模型，无论是基于CNN的架构还是基于Transformer的架构，最核心的理念是“编码-解码”。直观上来讲，就是通过下采样获取特征的潜在表示，再通过上采样从抽象的底层特征表示中恢复目标的细节信息。从交通、医学、遥感、自动驾驶、智能施工管控等领域近些年发表的关于语义分割的论文来看，采用的架构大多是以上所提到的模型的变体，包括但不限于添加各种注意力机制模块、更换主流的特征提
大型模型代表了多个应用领域的突破性进展，能够在各种任务中取得显著成就。然而，它们前所未有的规模带来了巨大的计算成本。这些模型通常由数十亿个参数组成，需要大量的计算资源才能执行。特别是，当为特定的下游任务定制它们时，特别是在受计算能力限制的硬件平台上，扩展的规模和计算需求带来了相当大的挑战。参数有效微调（PEFT）通过在各种下游任务中有效地调整大型模型，提供了一种实用的解决方案。特别是，PEFT是指
研究一门科学，就要先溯本求原，学习它的发展历史，然后再了解其研究热点。name介绍时间论文LeNet第一个成功应用于mnist数据集的卷积神经网络1988Gradient-Based Learning Applied to Document RecognitionAlexNet提出ReLU、Dropout、最大池化、LRN、GPU加速、数据增强2012I...
通过数字化能碳管理中心的建设运行，实现对能耗和碳排放的精准化计量、精细化管控、智能化决策与可视化呈现，提升工业企业和园区节能降碳管理能力，支撑能源利用效率提升和碳排放降低，促进绿色低碳转型。明确能碳管理中心具备能耗查询、能源消费量和强度计算、能源消费分析与用能策略推荐、能效对标、能流分析、能效平衡与优化、用能与碳排放预算管理、碳排放核算、产品碳足迹核算、供应链碳管理、碳核查支撑、碳资产管理等功能。
在源代码层面的设计与实施应使得软件单元设计简单易懂，软件修改适宜，具有可验证性和鲁棒性，确保软件单元中子程序或函数执行的正确次序，软件单元之间接口的一致性，软件单元内部及软件单元之间数据流和控制流的正确性。展开安全架构设计的时候，需要时刻关注将系统解耦和模块化，这对于软件的安全设计是非常重要的。**（3）Level3：**硬件监控层，负责确保Level1和Level2的运行的硬件环境是正常工作的，
针对最近很多人都在面试，我这边也整理了相当多的面试专题资料，也有其他大厂的面经。希望可以帮助到大家。最新整理面试题上述的面试题答案都整理成文档笔记。也还整理了一些面试资料&最新2021收集的一些大厂的面试真题最新整理电子书最新整理大厂面试文档以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。《互联网大厂面试真题解析、进阶开发核心学习笔记、全套讲解视频、实战项目源码讲义》点击传送
摘要：2015-2025年是自动驾驶激光雷达发展的黄金十年，完成了从实验室设备到车规级核心硬件的跨越。核心技术经历了机械旋转式、半固态到纯固态的演进，测距精度提升至厘米级，成本从8万美元降至500元以内。中国厂商实现从跟随到领跑的转变，占据全球80%以上市场份额。激光雷达现已成为高阶自动驾驶标配，支撑城市NOA等复杂场景感知。未来将向4D成像、纯固态方向发展，成本进一步下探至500元以下，在10万
多模态大型语言模型（Multimodal Large Language Models， MLLM）的出现是建立在大型语言模型（Large Language Models， LLM）和大型视觉模型（Large Vision Models， LVM）领域不断突破的基础上的。这里给大家总结了多模态大模型的结构，训练，评估方法以及幻觉问题的解决办法，通俗易懂！！
最后，我们还需要注重人力资源管理，优化人力资源配置，提高员工素质和工作效率，营造良好的企业文化氛围，打造一支高素质、高效能的团队，为企业的快速发展提供强有力的人才保障。首先，我们要制定数字孪生平台建设标准和规范，这就像是为我们的工作制定了一套准则和规矩，确保我们在推进项目的过程中能够按照统一的标准来操作，避免出现混乱。最后，为了方便新系统的接入和旧系统的整合，我们将提供标准的应用系统集成接口，这就
多模态融合侧重于整合多种模态的信息，以实现更准确的预测，在自动驾驶、医疗诊断等多种场景中取得了显著的进展。然而，多模态融合的可靠性在很大程度上仍未得到探索，特别是在低质量数据设置下。本文调查了多模态融合的常见挑战和最新进展，并以数据为中心的角度，确定了低质量数据的多模态融合面临的四个主要挑战，即（1）被异质噪声污染的噪声多模态数据，（2）缺少某些模态的不完整多模态数据， （3）不平衡多模态数据，不
摘要： 2015-2025年，毫米波雷达技术实现跨越式发展，从24GHz短距低分辨率传感器升级为77/79GHz高精度4D/8D成像核心感知设备。中国厂商（如华域、森思泰克）从依赖进口到全球领跑，市占率超70%，价格下降95%以上，分辨率提升20倍（0.1°级）。技术演进分为三阶段：2015-2018年基础ACC/AEB应用；2019-2022年4D成像爆发；2023-2025年超高分辨率补盲普及
模型蒸馏是一种知识迁移的方法旨在将知识从一个大型的教师模型(Teacher Model)转移到一个较小的学生模型(Student Model)中。其基本思想是利用教师模型的输出、隐藏层特征或特征间相似度等作为额外的监督信号，来训练学生模型，以提升小模型的性能并在一定程度上取代大模型。学生模型可以在保持较高准确性和泛化能力的同时，减少参数数量和计算复杂度。在自然语言处理任务中，对于各种复杂的任务，深
《Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners》是何恺明团队于 2021 年提出的一项突破性工作，首次将掩码自编码器（MAE）引入计算机视觉领域，为视觉自监督学习开辟了新范式。
GraphQL 是一种用于 API 的查询语言，由 Facebook 开发并开源，旨在提供一种更高效、灵活且强大的数据获取和操作方式。它与传统的 REST API 有显著不同，通过类型系统和灵活的查询能力，解决了 REST 中常见的过度获取数据、多请求拼接、版本控制等问题。
摘要： 2015-2025年间，卡尔曼滤波技术从传统线性高斯假设（EKF/UKF）发展为多模态VLA大模型非线性滤波，精度从米级提升至亚厘米级。中国从技术跟随者跃升为全球领跑者（华为、小鹏等主导），推动滤波算法向量子级不确定性自愈和实时自进化演进。十年间经历了线性扩展（2015-2018）、学习增强（2019-2022）和VLA多模态（2023-2025）三个阶段，最终实现动态语义状态估计，赋能智
一文速通 Selenium 8 大定位法：ID、Name、CSS、XPath 等场景示例与避坑清单，附 Demo 页直跑代码，新手 10 分钟写出稳健脚本。
技术架构方面，数字孪生智能工厂应基于云计算、大数据、物联网、人工智能等先进技术，构建包括物理实体、虚拟实体、数字孪生引擎和数字孪生服务四个部分的通用参考架构。在数字孪生驱动的零碳智能工厂中，MES和ERP的整合至关重要。通过MES+ERP的整合，可以实现生产数据与企业资源的实时同步，提高生产效率和资源利用率，同时实现生产过程的可视化和可优化。总之，数字孪生驱动的零碳智能工厂建设方案需要从总体结构、
本文详细介绍了大语言模型(LLM)的创建与训练全流程。主要内容包括：1)两种预训练方法（从零开始训练和二次特定训练）；2)模型核心创建流程和代码实现，涵盖模型加载、GPU部署、数据处理、损失计算等关键步骤；3)优化技术如4bit量化和LoRA微调以降低显存需求；4)完整训练流程实现，包括数据处理、参数初始化、输入处理等；5)大模型学习路线图，涵盖系统设计、提示工程、应用开发等7个阶段。
根据我们对分类和分割的分析，我们发现大尺寸的卷积核对于缓解分类和定位之间的矛盾非常重要。遵循大尺寸卷积核的原则，我们提出了全局卷积网络。消融实验表明，我们提出的结构在有效感受野和参数数量之间取得了良好的平衡，并取得了良好的性能。为了进一步精细化物体边界，我们提出了一种新颖的边界细化模块。从定性上看，我们的全局卷积网络主要改善了内部区域，而边界细化则提高了边界附近的性能。我们的最佳模型在两个公共基准
强脑 Revo 1 灵巧手以仿生结构为基础、多模态感知为核心、脑机融合控制为支撑，构建了全栈技术体系，破解了传统灵巧手的行业痛点，同时实现核心技术自主可控，打破国外技术垄断，降低了灵巧手在工业、康复、科研等领域的应用门槛。这一案例充分验证了 Revo 1 在精密工业场景的落地价值，其 “高精度、高负载、强感知、易适配” 的技术特性，为电子制造、医疗器械、汽车零部件等领域的精密装配提供了可靠解决方案
【摘要】DalinX认知架构通过三项国际基准评估：1）Butlin框架自评（6项达标/5项部分实现/5项缺失），补强了GWT-4串行注意机制；2）PyPhi实测标准IIT整合信息Φ值0.237（5节点子系统），量级与小世界网络基准一致；3）数学底座直接对应Connes非交换几何等菲尔兹奖级工具。报告强调DalinX作为LLM编排层的工程诚实性，其意识状态仍为"研究中/未证明"，
ICP（Iterative Closest Point）定位算法是一种广泛应用于计算机视觉和机器人领域的算法，主要用于求解两个点集之间的空间变换问题。ICP算法的核心思想是通过迭代的方式，寻找两个点集之间的最近点对应关系，从而计算它们之间的最优刚体变换。本文介绍ICP(迭代最近点）定位算法，包括ICP算法原理、ICP算法代码实现、ICP算法优缺点分析。
介绍一种结合了局部局采样和图搜索思想的算法如何应用在局部路径上，介绍了lexicographic_planner规划算法的原理及整体流程、源码分析、工程部署经验及算法优缺点。
在这项工作中，我们介绍Janus-Pro，它是之前工作Janus的进阶版本。具体而言，Janus-Pro融入了：（1）优化的训练策略；（2）扩展的训练数据；（3）更大规模的模型扩展。通过这些改进，Janus-Pro在多模态理解和文本到图像指令遵循能力方面取得了显著进展，同时还增强了文本到图像生成的稳定性。我们希望这项工作能为该领域的进一步探索带来启发。代码和模型均已开源。图1 Janus-Pro的
OS-Genesis为有效构建GUI Agents提供了全新的视角和崭新的方案。通过引入一种全新的交互驱动合成方法，OS-Genesis成功克服了以往数据收集中构建（1）有意义且（2）多样化的GUI任务的关键瓶颈。在多个挑战性的online基准测试中，我们证明了OS-Genesis生成的数据在构建GUI agents的规划和动作能力上实现了突破。此外，OS-Genesis生成的轨迹数据展现出了更高
指令微调与领域适应技术成为AI落地的关键，通过定制化优化显著提升行业场景性能。指令微调（如SFT、RLHF 2.0、改进版DPO）使模型准确理解专业指令，电商案例显示准确率从62%提升至91%，转化率提高35%。领域适应技术（DAPT、知识蒸馏等）结合行业数据（如电商产品描述、用户评论）优化模型，形成完整技术架构。实践指南涵盖高质量数据集构建、评估指标（指令理解>90%、安全性<1%）
本文深入解析了Qt框架中多媒体、Web引擎、定位服务、串行通信和传感器系统的核心架构与实现。通过对源码结构的树形分析、关键数据结构的量化研究、数据流处理流程的详细剖析以及性能优化策略的探讨，揭示了Qt如何通过跨平台抽象层、硬件加速、智能内存管理和自适应算法，构建高效稳定的系统级解决方案。重点包括：1）多媒体框架的统一抽象和硬件加速；2）WebEngine的Chromium内核集成；3）定位服务的多
架构
——架构
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
openEuler 社区
DAMO开发者矩阵
天工造物局
