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Spatial Joy 2025 全球 AR&AI 赛事:开发者要的资源、玩法、避坑攻略都在这

2025 Rokid乐奇全球AR&AI开发大赛正式开启,赛事设置AR和AI双赛道,总奖金池超百万元。AR赛道设应用和游戏两个方向,金奖奖金20万元;AI赛道最高奖金5万元,支持现有智能体快速适配参赛。大赛提供Rokid全系列AR设备开发权限和SpatialAI算力平台,获奖团队可获得行业龙头背书及商业合作机会。赛事重点考察空间计算与AI融合的创新应用能力,适合各阶段开发者参与,报名通道现已

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#ar#人工智能#restful
基于Rokid CXR-M SDK的儿童识字AR游戏设计与实现

儿童AR识字游戏开发方案 本文基于Rokid CXR-M SDK设计了一款面向6-8岁儿童的AR识字游戏应用。系统采用分层架构设计,包含环境识别、交互控制和自适应学习三大核心模块。通过Rokid眼镜的AI场景定制能力,实现物品检测、汉字关联和语音交互功能。文章详细介绍了设备连接初始化、实时物品识别、自适应学习算法等关键技术实现,包括蓝牙/Wi-Fi双模连接、YOLOv5s轻量级模型部署等具体方案。

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#ar#游戏
解锁 Vibe Coding 无限畅享模式:如何用 AI Ping + Cline 打造“全模型”开发流

在‘百模大战’的当下,对于我们开发者而言,最头疼的往往不是如何写提示词,而是如何优雅地管理和切换不同的模型。今天对接了 MiniMax,明天由于业务需求又要换成 GLM,繁琐的接口文档、不统一的计费标准以及分散的 API Key 管理,常常让人在写代码前就耗尽了精力。那么,有没有一种方式,能让我们只用一套标准,就随意调度各大厂商的顶级能力?今天就给大家推荐一个能彻底解放生产力的解决方案AI Pin

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#人工智能#大数据
在 KubeSphere 上部署 AI 大模型 Ollama

本文详细介绍了在openEuler系统上通过KubeSphere和Kubernetes部署GPU加速AI应用的全流程。首先使用KubeKey为集群扩容GPU节点,然后安装NVIDIA GPU Operator实现GPU资源管理。在验证GPU可用性后,部署Ollama框架并成功运行1.5B参数的Qwen2模型进行推理测试。整个过程展示了从硬件配置到模型部署的完整云原生GPU管理链路,为企业级AI应用

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#贪心算法#算法
昇腾实战_DeepSeek-R1-671B W8A8 昇腾NPU双机部署实战指南

本文详细介绍了在昇腾Atlas 800I A2服务器上部署DeepSeek-R1-671B大模型的实战过程。采用vLLM-Ascend框架,通过W8A8量化和PagedAttention技术,在双机16卡环境下实现高效推理。重点包括:硬件选型考量、环境配置、容器启动参数、关键环境变量设置以及主副节点启动流程。特别强调了网络配置、显存优化和并行策略等关键技术点,为大规模模型部署提供了可复现的解决方案

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#架构#服务器
AI 能听懂“酷炫”和“精美”吗?Doubao-Seed-Code 视觉指令实战

本文介绍了Doubao-Seed-Code的核心特性及其实战应用。该模型具备强大的视觉理解能力(VLM),能准确识别UI设计元素并推断交互功能,超越普通图片转文字方案。同时支持无缝兼容Claude Code API,大幅降低迁移成本。文章还详细演示了在Ubuntu服务器上配置开发环境的完整流程,包括Git、Node.js安装及API设置。最后通过"酷炫"风格UI改造的实战案例,

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#人工智能
Bright Data 代理 + MCP :解决 Google 搜索反爬的完整方案

本文介绍了如何利用Bright Data MCP技术解决AI在实时网页数据获取方面的短板。传统爬虫存在实现复杂、维护成本高、实时性不足等问题,而MCP提供了稳定可靠的网页访问API,支持动态页面抓取,具备反爬机制。文章详细展示了注册Bright Data账号、获取API密钥和JSON配置的步骤,并提供了Python调用MCP进行Google搜索的完整项目架构和核心代码示例。该方案能够实现AI与实时

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#人工智能#python
重磅更新!NanoBanana2国内直连入口来了,附详细使用方法

谷歌最新发布的Nano Banana 2(Gemini 3 Pro Image)AI绘图模型表现惊艳,支持1K-4K分辨率图像生成,擅长科研配图、创意设计等多领域应用。通过DeepSider浏览器插件,国内用户无需特殊网络即可使用Nano Banana 2、GPT-5、Sora 2等主流AI模型。该模型具备强大的推理能力,能自动补全用户需求细节,在图像质量、多语言处理等方面均有显著提升,成为当前A

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#AIGC
openEuler集群 Chrony 时间同步实战:从零构建高精度分布式时钟体系

本文详细介绍了三节点欧拉集群的时间同步方案实施过程。通过Chrony服务构建层次化时间同步架构,主节点Euler01同步外部时间源,两个从节点Euler02、Euler03作为客户端。文章包含完整的配置流程,从网络连通性测试、防火墙配置到Chrony服务部署,并重点解析了chronyc监控工具的使用方法及关键状态参数。该方案实现了微秒级同步精度,满足分布式系统对时间一致性的严苛要求,同时提供了性能

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#架构#服务器#运维
在 KubeSphere 上部署 AI 大模型 Ollama

本文详细介绍了在openEuler系统上通过KubeSphere和Kubernetes部署GPU加速AI应用的全流程。首先使用KubeKey为集群扩容GPU节点,然后安装NVIDIA GPU Operator实现GPU资源管理。在验证GPU可用性后,部署Ollama框架并成功运行1.5B参数的Qwen2模型进行推理测试。整个过程展示了从硬件配置到模型部署的完整云原生GPU管理链路,为企业级AI应用

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#贪心算法#算法
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