明确团队中不同角色在使用HexStrike时的职责和权限。定义安全分析师、自动化工程师、合规审计员等角色的具体任务和协作流程，确保平台的高效和安全使用。

只需一个装饰器，立即将普通函数变成AI工具def 查询天气(城市: str, 日期: str) -> dict:"""查询指定城市和日期的天气情况"""return {"城市": 城市, "日期": 日期, "温度": "25°C"}# 复杂工具同样简单def 数据分析(文件路径: str, 分析类型: str) -> dict:"""对数据进行统计分析"""# 这里可以集成pandas、nump

Detectron2 是 Facebook AI Research (FAIR) 开发的一款开源目标检测与图像分割框架，作为 Detectron 和 maskrcnn-benchmark 的继任者，它提供了更加灵活、高效和可扩展的代码库。该框架支持 Facebook 内部的众多计算机视觉研究项目和生产应用，已经成为工业界和学术界广泛采用的标杆工具。4.3.1 准备自定义数据# 注册自定义数据集#

智能问数系统是一款革新性的数据决策工具，旨在通过大模型技术彻底消除传统数据分析的技术壁垒与冗长流程。无需配置复杂的工作流，用户仅需通过自然语言对话，即可在几分钟内完成从数据提问到可视化洞察的全过程，实现真正的ChatBI与DataAgent体验。该系统将数据分析从“专业技能”转变为“基础工具”，为一线业务人员、中层管理者及高层决策者提供统一、高效、智能的数据交互入口。智能问数系统通过将先进的大语言

结构简单直观，易于理解和实现在数据有限的情况下表现良好通过跳跃连接有效结合低级和高级特征可扩展性强，易于改进和优化对于非常复杂的场景可能表现不足计算量相对较大对超参数和初始化敏感在实际应用中，可以根据具体任务需求对U-Net进行改进，如添加注意力机制、使用不同的卷积类型、调整网络深度等。随着深度学习技术的发展，U-Net的变体在各种分割任务中仍然保持着强大的竞争力。理解U-Net的核心原理和架构设

NVIDIA与Run:ai的联合方案构建了一个跨云、一致、高效且易管理技术解耦与标准化：通过NVIDIA VMI和GPU Operator标准化了底层基础设施，实现了应用与底层硬件的解耦。资源最大化利用：Run:ai的GPU分片和智能调度，使昂贵的GPU算力得以充分利用，直接提升投资回报率。企业级敏捷与管控：结合了NVIDIA的企业级支持与Run:ai的多租户、配额和优先级管理，使企业能在保持管控

NIM 是 **GPU 加速的推理微服务套件**，核心架构为“预优化容器 + 标准化接口 + 多环境适配”容器化封装：每个 NIM 对应一个 Docker 容器，内置模型文件 + 推理引擎（TensorRT-LLM/VLLM/SGLang） + 运行时依赖，支持 Llama 3.1、GPT-4o 等主流模型；标准化 API：提供与 OpenAI 兼容的等接口，同时支持 NVIDIA 扩展功能（如工

NIM 是GPU 加速的推理微服务套件，核心架构为“预优化容器 + 标准化接口 + 多环境适配”容器化封装：每个 NIM 对应一个 Docker 容器，内置模型文件 + 推理引擎（TensorRT-LLM/VLLM/SGLang） + 运行时依赖，支持 Llama 3.1、GPT-4o 等主流模型；标准化 API：提供与 OpenAI 兼容的等接口，同时支持 NVIDIA 扩展功能（如工具调用、多

NIM 是GPU 加速的推理微服务套件，核心架构为“预优化容器 + 标准化接口 + 多环境适配”容器化封装：每个 NIM 对应一个 Docker 容器，内置模型文件 + 推理引擎（TensorRT-LLM/VLLM/SGLang） + 运行时依赖，支持 Llama 3.1、GPT-4o 等主流模型；标准化 API：提供与 OpenAI 兼容的等接口，同时支持 NVIDIA 扩展功能（如工具调用、多

英伟达在领域提供了以为核心的解决方案，覆盖工具、技术架构、测试体系等维度。