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近年来，人工智能正经历一场静默的革命：从能“思考”的助手，转向能“工作”的Agent。所谓“Agent”，指的是AI系统能够自主发现问题、制定假设、使用工具、执行解决方案，并在真实环境中持续交互的能力。这种能力被称为“Agent智能”，它标志着AI从被动响应走向主动参与的范式转变。
在今天的数字产品世界，一个令人惊叹的技术现象正在发生：界面设计的工具门槛以前所未有的速度降低。不再需要掌握复杂的代码就能创作出交互动画，各种设计系统和组件库让基础UI设计变得像拼搭乐高积木般简单。人工智能工具甚至能够根据文字描述瞬间生成完整的界面布局。当技术逐渐民主化，什么才能让一个数字产品真正脱颖而出？答案或许藏在我们作为人类最独特的资产中：情感联结的能力。那些让人爱不释手、忍不住分享、甚至产生
如果需要更复杂的日历组件，可以参考鸿蒙的 Calendar。
创意KMS知识图谱ui设计合集来了。
（原文：https://blog.iyatt.com/?p=13222 ）
【代码】VB 通过XMLhttp 进行POST提交数据,Get数据采集,网页下载。
平时看见不错的UI图谱，都会习惯性的瞅两眼，今天浏览了一个小程序，发现其中有UI的图谱，闲着没事就点进去看了一下，写的东西很实用，全是大厂必备的知识点，从零到整，写的非常全面，完全可以按照图谱的进阶路线学习。图谱包含了所有设计人员应该学习的技术，并为每个知识点提供了相应的储备，帮助你从初级UI设计进阶为资深UI设计人员。当然也可以利用这个图谱查漏补缺，探索自己未知的技术。毫不夸张的说，学完图谱的知
在异步方式下，数据包一旦发送完毕，就结束Send进程，客户机执行其他的操作；XMLHTTP对象中的readyState属性能够反映出服务器在处理请求时的进展状况。客户机接收到返回消息后，进行简单的处理，基本上就完成了C/S之间的一个交互周期。Open方法中包含了5个参数，前三个是必要的，后两个是可选的(在服务器需要进行身份验证时提供)。● responseXML：将返回消息视为XML文档，在服务器
#include<stdio.h>#include<stdlib.h>//定义常量 方便操作//可能也没多方便#define Time 1000typedef int *Triplet;typedef int Status;/**定义一...
C++数据结构之vector
深度学习驱动的遍历动作推荐技术为UI自动化测试带来了全新的思路和方法。通过自动学习和优化测试路径，这种技术能够显著提高测试效率、降低维护成本，并提高测试覆盖率和质量。随着深度学习技术的不断发展和应用，相信这种创新方法将为UI自动化测试带来更多的机遇和挑战。
YOLOv10七种车辆类型检测系统 是一个基于YOLOv10（You Only Look Once version 10）目标检测算法的智能系统，专门用于检测和分类七种不同类型的车辆。该系统能够自动识别车辆并将其分类为：tiny-car（小型汽车）、mid-car（中型汽车）、big-car（大型汽车）、small-truck（小型卡车）、big-truck（大型卡车）、oil-t
本地部署的大模型可以脱离网络离线使用，但是要达到实际使用的要求，还需要对模型进行细致化的配置，当然部署模型的参数量越大，使用效果会更好，但也要考虑本机电脑的配置限制。对于学习了解大模型及其相关的技术知识而言，在条件允许的情况下，本机部署确实是一个不错的选择。
TorchServe 是PyTorch 中将模型部署到生产环境的一个解决方案。它用HTTP 或HTTPS API 封装模型，可以处理多种任务，包括为部署模型分配workers、负责客户端和服务器之间通信等。10月份发布的TorchServe 0.12 增加了对GenAI的支持，简化了大语言模型的部署，增加了对主流模型引擎的内置支持，如 vLLM 和 TRT-LLM。
在前面的文章中，我们尝试了通过 Ollama/LM Studio 来集成本地大型语言模型（LLM）。在本文中，我们将深入探讨如何在纯.NET环境中集成和运行这些强大的模型，而无需依赖任何外部服务。微软最近发布的Phi-3 Mini模型的ONNX版本，为.NET开发者打开了新的大门。这个版本不仅支持多种硬件平台，还为在.NET环境下本地运行LLM提供了实际的可能性。这意味着开发者现在可以在他们自己的
本项目基于先进的YOLOv8目标检测算法，开发了一套专门用于鸡检测与跟踪的计算机视觉系统。系统针对农业养殖场景中的鸡只进行优化，使用自定义数据集进行训练，其中训练集包含128张图像，验证集38张图像，测试集19张图像。系统通过深度学习技术实现高精度的实时检测与连续跟踪功能。该系统能够在复杂农场环境中准确识别鸡只位置，并保持对特定个体的持续追踪，为现代化禽类养殖管理提供了智能化解决方案。
本项目旨在利用 YOLOv10 目标检测算法，构建一个高效、准确的数字识别系统。系统能够实时检测图像或视频中的数字（0-9），并输出检测结果。通过训练和优化模型，系统能够在复杂背景下准确识别数字，满足实际应用需求。
本项目基于YOLOv8（You Only Look Once version 8）深度学习目标检测算法，开发了一套高效精准的水果自动检测与识别系统。系统能够智能识别6类常见水果：苹果（Apple）、香蕉（Banana）、葡萄（Grape）、橙子（Orange）、菠萝（Pineapple）和西瓜（Watermelon）。通过大规模数据集训练优化，其中训练集7,108张、验证集914张、测试集457张
本项目基于最新的YOLOv10目标检测算法，开发了一个专门针对密集行人场景的高效检测系统。系统针对单一类别("person")进行优化，使用包含9000张图像的自定义数据集(训练集7200张，验证集1800张)进行模型训练和验证。该检测系统在保持实时性能的同时，特别优化了对密集、遮挡情况下的行人检测能力，可应用于智能监控、公共安全、客流统计等多种实际场景。通过数据增强、模型轻量化等技术手段，在保证
本项目基于YOLOv8目标检测算法开发了一套超市空货架智能识别系统，专门用于检测超市货架上的缺货状态（Out-of-Stock，简称OOS）。系统以"100-O-O-S"作为唯一检测类别，通过对货架图像的实时分析，能够准确识别并定位缺货区域。项目数据集经过数据增强和模型优化，实现了较高的检测精度。该系统可集成到超市现有的监控体系中，为库存管理和补货决策提供实时数据支持，有效提升零售运营效率。
大家好，关注AI发展趋势与专注研究AI绘画！分享一些学习AI心得！希望对您有丢丢帮助！敬请期待下期见！Flux.1干PS的活！一、工作流二、实际应用1、b.背景图c.效果图2、a.c.背景图d.效果图3、a.c.同上d.效果图4、a.c.背景图d.效果图5、6、注:RMBG-1.4模型下载地址：好了，今天就给大家分享到此，感兴趣就赶紧试一试吧！更多详细讲解，见星球。期待下期相见！
本项目基于先进的YOLOv8深度学习算法，开发了一套高效精准的实时手势识别检测系统。系统能够准确识别10种常见手势，包括字母手势（A、D、I、L、V、W、Y）、数字手势（5、7）以及特殊手势（I love you）。项目采用1400张手势图像数据集（训练集1200张，验证集200张），通过数据增强、迁移学习、模型优化等技术手段，显著提升了复杂场景下的手势识别准确率和鲁棒性。
使用flask_corsflask diffusers torch transformers等。使用了百度翻译的api，自动将中文翻译成英文后输入。
近日,来自IST-DASLab的研究团队提出了一种名为SparseGPT的创新模型剪枝方法,可以在一次操作中将大规模语言模型剪枝至少50%,且几乎不损失精度。SparseGPT的核心思想是通过一种高效的剪枝算法,在一次操作中识别并移除模型中的冗余参数,从而大幅降低模型规模。与传统的迭代式剪枝方法不同,SparseGPT可以在不需要反复训练的情况下,一次性完成高比例的模型剪枝。这些技术的组合使得Sp
本项目基于YOLOv10目标检测算法开发了一套专业的麻将牌识别检测系统，旨在实现对各类麻将牌的高精度识别与定位。系统能够准确识别42种不同类型的麻将牌，包括万、条、筒、风牌和箭牌等常见麻将类别。项目采用深度学习技术，通过精心构建的数据集进行模型训练，最终实现了在复杂背景下对麻将牌的快速、准确识别。该系统可应用于麻将游戏自动记分、麻将教学辅助、智能麻将机开发等多个领域，具有广泛的应用前景和商业价值。
本项目基于先进的YOLOv8目标检测算法，开发了一套高性能的智能船舶识别与分类系统。系统能够准确识别和分类10类常见船舶，包括散货船(BULK CARRIER)、集装箱船(CONTAINER SHIP)、杂货船(GENERAL CARGO)、成品油轮(OIL PRODUCTS TANKER)、客船(PASSENGERS SHIP)、油轮(TANKER)、拖网渔船(TRAWLER)、拖船(TUG)、
本项目基于先进的YOLOv8目标检测算法，开发了一套高精度的扑克牌识别检测系统。系统能够实时识别和定位图像或视频流中的扑克牌，准确区分52种不同的扑克牌类别（包括从A到10以及J、Q、K四种花色的所有组合）。项目使用了大规模的自建数据集，包含训练集21,203张图像、验证集2,020张图像和测试集1,010张图像，确保了模型的泛化能力和鲁棒性。该技术可广泛应用于赌场监控、智能发牌系统、扑克游戏开发
主要第三行widget=QtWidgets.QMainWindow()，不是widget=QtWidgets.Qwidget()ui=Ui_MainWindow()#Ui_Dialog为通过ui生成的just.py文件中的类名称。widget.show()#显示窗口。
LLMs-in-Finance：一个关于金融领域大语言模型应用的知识库，涵盖生成式AI、智能代理、RAG检索增强等技术在金融领域的实践。包含了各类金融场景下的LLM应用案例、论文资料、数据集以及多模态金融分析等内容，适合研究金融科技与AI结合的开发者参考。
本项目基于YOLOv8深度学习算法，开发了一套高效、精准的石油泄漏检测系统，专门用于识别和定位图像或视频中的石油泄漏区域（类别：petrol）。系统在130张训练图像和24张验证图像的数据集上进行训练，通过数据增强、迁移学习等技术优化模型性能，使其能够在复杂环境（如海洋、陆地工业区）中准确检测石油污染。YOLOv8的实时检测能力使其适用于无人机巡检、卫星遥感监测、工业安防监控等多种场景，为环境监测
这次讲解UI界面常用的主键，延续上文的框架进行编写，原界面如下：效果如下：效果如下：效果如下：效果如下：效果如下：本次在ui_test.py新增代码，新增如下：在test_two.py写入界面二，代码如下：本次讲解UI常用组件的写法，后续将更新组件的调用方法，有疑问欢迎找博主进行答疑，我是活动的笑脸，希望大家积极点赞，本篇到此结束。
本项目基于YOLOv8目标检测算法，开发了一套专门用于道路坑洼识别的智能检测系统。该系统能够通过实时图像或视频流自动检测并定位道路表面的坑洼、裂缝等缺陷，为道路维护、交通安全和智慧城市建设提供数据支持。项目采用了一个包含3,490张标注图像的专业数据集（训练集3,043张、验证集273张、测试集174张），通过深度学习技术训练出高精度的坑洼检测模型，具备较强的泛化能力和鲁棒性。
本项目基于前沿的YOLOv10目标检测算法，开发了一套高精度的药物识别检测系统，专门用于药品识别与分类。系统能够准确识别8种特定药物（包括5种特定药品和3种颜色分类）：Cipro 500、Ibuphil 600 mg、Ibuphil Cold 400-60、Xyzall 5mg以及蓝色(blue)、粉色(pink)、红色(red)、白色(white)药片。项目使用药物图像的专业数据集进行训练和评估
本文将详细介绍如何在本地部署ComfyUI并搭建 Flux.1文生图神器，并且实现公网访问。Flux.1 是一款免费开源的模型,性能可与Midjourney V6媲美，用户可通过Comfyui调用Flux.1。
本项目基于先进的YOLOv8目标检测算法，开发了一个高效准确的车辆识别检测系统，专门用于道路交通场景中的多类车辆识别。系统针对四类常见车辆（公交车、小汽车、摩托车和卡车）进行优化检测，使用包含1000张图像的数据集（训练集750张、验证集100张、测试集150张）进行模型训练和评估。该系统实现了实时视频流和静态图像中的车辆检测与分类，具有检测速度快、识别准确率高和轻量化等特点。系统可部署于多种硬件
最近常碰到这样的需求：日历里显示活动/签到/预约状态，希望在某些日期下方画一个小圆点来提示用户。wot-ui（wot-design-uni）的日历组件里没有“直接的 dot API”（像某些库那样的 events/attributes），但它提供了 formatter、默认插槽和 with-cell 等能力。本文把几种可行的做法按优先级讲清楚，给出可运行的 demo（基于 Vite + Vue3
Dashboard 是基于网页的 Kubernetes 用户界面。您可以使用 Dashboard 将容器应用部署到 Kubernetes 集群中，也可以对容器应用排错，还能管理集群本身及其附属资源。以上完成在Kubernetes 集群版本为1.23.6上部署Dashboard,关于Kubernetes 集群版本为1.23.6的详细步骤可以参考：https://blog.csdn.net/weixi
摘要：本文介绍了一款创新的AI视觉驱动UI自动化引擎，通过"感知-决策-行动"的智能循环实现自动化测试。系统利用多模态大语言模型分析屏幕截图，理解自然语言指令，并返回结构化操作命令。相比传统方法，该方案摆脱了对HTML结构的依赖，具有更强的健壮性和适应性，能处理自定义控件等复杂场景，显著降低了测试编写门槛和维护成本，实现了更接近人类思维的智能自动化流程。（149字）
OpenTiny NEXT 智能前端开发解决方案以生成式 UI + WebMCP 两大核心技术为依托，构建一个从后端服务、开发工具到前端 UI 完整的智能产品族。基础设施层 (IaaS)：WebAgent: 连接 Agent 智能体与企业应用内置的 MCP 服务的手臂。开发工具层 (PaaS/SDKs)：NEXT-SDKs: 提供跨前端框架、高可扩展的企业应用智能化开发工具库。TinyEngine
【干货收藏】实战搞懂大模型智能体协议！MCP、A2A、AG-UI 三部曲全解析（小白也能上手）
这里我们来定义4个Agent：（1）负责初步分流客户问题；Description = "处理客户请求",Instructions = "一个负责分流客户问题的客服智能体",（2）负责处理客户的订单状态查询问题；Description = "一个负责查询订单状态的客服智能体",Instructions = "处理订单状态请求",（3）订单退货处理Agent：负责处理客户申请的退货请求；Descrip
今天介绍一个可以美化界面的库Django 开发讲究个快，天下武功，唯快不破forms 功能自然是要用的，自带表单 UI 生成和验证，实现 demo 时非常方便之前我在 DjangoStarter 框架里已经封装了一套 forms 行为和样式了，在里这套已经不错了，也是用 TailwindCSS 来实现样式，挺好看的不过在开发中台项目的时候，我发现了 django-crispy-forms 这个库，
这里我们来定义两个Agent：Chemist & Physicst（1）Chemist（2）Physicst。
AG-UI协议，全称Agent-User Interaction Protocol（智能体用户交互协议），是一个轻量级、事件驱动的开放协议。它充当了后端AI智能体和全栈应用之间的桥梁，是智能体与用户相遇的地方。简单来说，AG-UI就像是一个"翻译官"，让不同的AI智能体都能用统一的"语言"与前端应用对话。无论你的智能体使用什么框架开发，通过AG-UI协议，它都能与用户界面实现流畅的实时交互。AG-
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