我现在越来越认同一件事：AI 项目的竞争力，最终不在于“你用了哪个模型”，而在于你是否把模型能力组织成了一套可运行、可维护、可扩展的系统。会用 LLM 是起点，能把它工程化成 Agent 和 Skill，才是分水岭。

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1.1 安装 Docker Desktop for Windows 下载地址：https://www.docker.com/products/docker-desktop。"primary": "siliconflow/Qwen/Qwen3-8B"// 按实际模型名改。"primary": "deepseek-chat"// 或 deepseek-reasoner。"apiKey": "你的Dee

介绍卷积神经网络CNN的时候，大部分教材在介绍“卷积操作”的时候都与下面这张图类似的说明事实上，卷积神经网络中的“卷积”操作其实是互相关运算(correlation operator)，而不是卷积运算(convolution operator)。他们的区别在于，卷积运算相当于把kernel进行上下左右翻转之后，再进行互相关运算。原文链接：https://blog.csdn.net/songbaiy

一个手势识别的例子，还是咱么的直接上代码的风格。import cv2 as cvimport numpy as npimg_path = "data/palm.jpg"img = cv.imread(img_path)cv.imshow('palm image',img)二值化hsvim = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2HSV)lower = np.array([0

Colaboratory亲,你是不是在为下载资源速度慢而发愁?一个1M的论文下载了2个小时,真是日了狗了. 一个30M的python安装包,居然下载了10个小时,一个300M的模型你居然下载了2天. 你是不是想要是有个朋友帮你下载该多好. 对不起,我就是那个朋友 本文告诉你一个服务地址,这里的网速100M/s.亲,你是不是看到过一篇论文介绍了一个很牛逼的网络,git上还有还有源码,想自己跑一下,但

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文章转自：https://meik2333.com/posts/linux-many-proc-write-file/

单片机入门不难------谈PIC系列（转自矿石收音机论坛---崂山）十年前的老帖子，讲得通俗易懂，分享之。请看图1这个8条腿的小螃蟹就是我们的第一顿饭，只要把它吃下去，以后的大餐就好办了。第1、8条腿接电源 +5V和 地线。头两条腿是螃蟹钳子，好吃的很。 现在剩下了 6 条腿第2、3条腿 使用时外接一个晶振的东西我们接一个 4 MHz的。第4条腿是复位脚，是一个信号输入脚。单片机正常运行时接高电

package_task#include <thread>#include <string>#include <mutex>#include <fstream>#include <iostream>#include <deque>#include <future>using namespace std;int fa