实验环境：Windows XP，Visual Studio 2010 Ultimate1 创建项目 文件>>新建>>项目，选中“Windows窗体应用程序”，如下图所示： 2 点击菜单栏的“视图”，依次找到“解决方案资源管理器”，“工具箱”和“属性窗口”，分别点击它们。菜单如下图所示。创建好工程后，
7 月 28 日-8 月 1 日 AI 论文精选
本次教程继续学习如何有效运作神经网络，设计超参数优化，如何构建数据以及如何确保算法快速运行从而使学习算法在合理时间内完成自我学习。1 训练、开发、测试集在配置训练、验证和测试数据集的过程中做出正确决策会在很大程度上帮助大家创建高效的神经网络。在训练神经网络时，我们需要做出很多决策，比如说层数，每层节点数，学习率，每层的激活函数等。我们不可能一开始就给出很正确的参数，实际上，应用型的机器学习是一个高
近期，阿里巴巴旗下通义万相实验室开源了先进 AI 视频生成模型 Wan2.2，首次引入混合专家（MoE）架构，有效提升生成质量和计算效率，同时首创电影级美学控制系统，能精准控制光影、色彩、构图等美学效果。
作为人类，感谢与生俱来的视力，我们睁眼便可见一个三维的世界，我们的大脑天生就有处理三维数据的能力，而计算则比较困难，处理的信息从2D到3D迈出了一大步，因为三维数据能够提供比二维数据更多的信息。 图为：3D信息采集需要专门的设备与面部贴点提到计算机的3D图像处理技术可能不好理解，但是想到这个技术的应用就是苹果手机人脸解锁的功能，这样一定不会让人
尽管人工智能已在对话、文生图、代码生成等维度取得显著突破，但能解决用户真实需求的产品并不多，例如能基于本地知识库进行问答和长文的智能生成等。
近日，信通院（云计算标准和开源推进委员会）发布了《2025年央国企数智化转型发展报告》。报告对受访央国企的134份有效问卷结果做出分析。调研结果显示，在企业AI应用场景分布中，客户交互以55.1%的占比成为核心应用领域，而办公协同的AI应用落地企业占比（
未来将来，未来已来：第 1 期作者:不老猫日期:2020年03月06日这里是一些值得记录和分享的一些“未来”可能发生的事（可能对我们的生活产生影响的事）或“未来”已经到来的事（非常有“未来感”的事）。生活1、 游戏可能趋向于故事化有人说过，世界上有两种游戏。一种是追求明确目标的游戏，比如战胜所有对手，完成目标就取得了游戏胜利；另一种是没有明确目标的游戏，只是为了讲一个故事，或者体验在游戏世界的漫游
所有结论均是和AI对话询问得到，可以提供完整对话内容，中间没有任何人为引导和个人观点
1. 事件背景
测试视频发布：在7月29日的理想i8上市发布会上，理想汽车展示了一段对撞测试视频，其中理想i8与一辆8吨重的乘龙卡车以相对速度100km/h（双车各约50km/h）正面对撞。
测试结果：视频显示，卡车四个车轮弹起，驾驶室与货箱分离，车头几乎倒在理想i8的前车窗上，而理想i8则相对完好。
说完了传闻中被 Ryzen 逼出来的英特尔“酷睿 i9”，这边外媒 VideoCardz 又晒出了 AMD 未来处理器的新路线图。由幻灯片可知，这批被曝光的是 AMD 的企业级 CPU 和 APU 新品，但日期标识却是2016年2月份，因此可能与实际情况有所出入。不过最令人感兴趣的，还是传闻中 AMD 正在规划的7nm 工艺48核心单插槽 CPU 。从路线图可知，其代号为“星际飞船”（Starsh
C++ 作为一门融合了过程式、面向对象和泛型编程的多范式语言，既继承了 C 语言的高效与灵活，又通过类、模板等特性实现了代码的复用与扩展。从零基础入门到成为能驾驭大型项目的高手，需要构建完整的知识体系并经过大量实战打磨。本文将按阶段拆解 C++ 的学习路径，从语法基础到高级特性，从编码规范到性能优化，助你完成从新手到高手的蜕变。第一阶段：新手入门 —— 夯实 C++ 语法基础新手学习 C++ 的核
在企业级 AI 应用中，向量数据库作为连接非结构化数据与智能检索的核心枢纽，承担着 “知识记忆” 的关键角色。JBoltAI 作为 Java 企业级 AI 开发框架，通过对向量数据库的深度整合，构建了从文本向量化、数据存储到智能检索的全流程操作体系，让企业无需深入研究向量技术细节，即可高效管理和利用向量数据。本文将系统解析 JBoltAI 向量数据库的操作逻辑，从数据存储到检索应用，为企业提供完整
在企业级 AI 应用开发中，技术栈的选型与协同能力直接决定系统的性能、扩展性与用户体验。JBoltAI 作为 Java 生态下的企业级 AI 开发框架，通过精心设计的后端架构与前端体系，构建了 “后端强支撑、前端优体验、数据快流通” 的技术闭环。其技术栈不仅兼容主流企业级开发工具，更通过深度协同机制，让复杂 AI 能力的开发与交付变得高效可控。本文将深入解析 JBoltAI 的后端与前端技术栈，揭
梯度下降和牛顿法的推导均与泰勒公式有关，所以先介绍泰勒展开公式：假设，将在出进行泰勒展开：上面这个迭代形式将应用到下面的梯度下降和牛顿法中。一、梯度下降法梯度下降法应用一阶泰勒展开，假设L(θ)代表损失函数，目标：最小化损失函数，θ是需要更新的模型参数。下面公式中alpha是步长(学习率)，可以直接赋值一个小的数，也可以通过line search。 二、牛顿法Hessian矩阵中各元素对
PID调节经验知识梳理PID公式PID口诀PID情景分析曲线振荡很频繁，比例度盘要放大曲线漂浮绕大湾，比例度盘往小扳曲线偏离回复慢，积分时间往下降曲线波动周期长，积分时间再加长曲线振荡频率快，先把微分降下来动差大来波动慢。微分时间应加长注意PID经典原因PID调试步骤负反馈一般原则一般步骤PID控制简介1、开环控制系统 (open-loop control system)2、闭环控制系统 (cl
在企业级 AI 应用开发中，单一的大模型生成能力已无法满足复杂业务需求。企业需要的是一套能将 AI 理解能力与现有业务系统、工作流程深度融合的技术体系。JBoltAI 作为 Java 企业级 AI 应用开发框架，通过 Function 调用、事件链编排等核心功能的协同设计，构建了从 “AI 理解意图” 到 “业务自动执行” 的完整闭环。本文将全面解析 JBoltAI 的核心功能，揭示其如何让 AI
在企业级 AI 应用开发中，架构设计的优劣直接决定了系统的效率、扩展性与稳定性。JBoltAI SDK 作为专为 Java 生态打造的 AI 集成开发框架，以其模块化、事件驱动的架构设计，为企业构建高效、灵活的 AI 应用提供了坚实基础。从统一接口到资源管理，从事件链编排到插件化扩展，其架构设计深度契合企业级应用的核心诉求，让复杂 AI 能力的集成与落地变得简单高效。架构总览：面向能力与事件的分层
模式识别 概念清理 有导师学习，就是我已经有一些数据样本，且他们都已有明确的类别标签。用他们来指导、设计分类标准。无导师学习，就是没有那些数据样本。 模式空间-特征空间-类型空间 模式识别就是 把世界空间——通过观察、测量到达——模式空间；——特征选择、提取——特征空间；——判断标准——类型空间。也就是 世界空间，通过信息提取，到达模式空间；再经过预处理，
本文已收录在Github，关注我，紧跟本系列专栏文章，咱们下篇再续！
? 魔都架构师 | 全网30W技术追随者
? 大厂分布式系统/数据中台实战专家
? 主导交易系统百万级流量调优 & 车联网平台架构
? AIGC应用开发先行者 | 区块链落地实践者
? 以技术驱动创新，我们的征途是改变世界！
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本文由知识图谱的结构构建，实体抽取，实体关系和属性抽取，知识图谱评估，知识图谱精炼六个部分组成。一、知识图谱构建知识图谱在目前知识体系中的三种组织分类：Ontology:树状结构，关系是严格的IsA关系，便于知识推理，但没法表达出概念和关系的多样性Taxonomy:树状结构，关系包含一般的上位词-下位词关系（Hypernym-Hyponym），关系的丰富影响了知识推理的难度，易造成歧义。Taxon
编者按： 大家都在争相构建自己的“人工智能护城河”，但究竟什么才是真正有效的竞争壁垒？是海量的历史数据、定制化的模型，还是华丽的数据看板？我们今天为大家带来的文章，系统分析了当前企业在构建 AI 护城河时的六大常见误区，文章的核心观点是：真正的 AI 护城河需要长期积累、扎实的基础能力，而不是依赖表面功夫或单点突破。希望这篇文章能为您的 AI 战略提供启发，帮助您避免陷入常见误区，构建可持续发展的
学习开始寻找学习资料不得不说，现在学习新东西真的挺方便的，网上一搜一大把的资料。首先我去百度搜索电子书籍，《别怕，Excel VBA其实很简单》成了我的首选。不是因为它语言生动，配图丰富，而是因为它文字少。然后，微软的东西，文档写的是真的详细，后面习惯性的在Excel的宏编辑界面按了一下【F1】，出来的文档清晰详细。最后，借助百度，虽然编程大佬们看不起百度，但是我还是得靠它进行着日常开发。调出开发
临时备考用，有许多未完善地方，有错误欢迎纠正三种方法特征线法；分离变量法；积分变换法；1.特征线法：就是列特征方程，令ξη带入…2.分离变量法：就是令u(x,t)=X(x)T(t)，带入分成两组方程求解…3.积分变换法：拉氏变换与傅氏变换（我们考拉氏变换）阶:偏微分方程中最高阶偏导数的阶数称为偏微分方程的阶。线性:偏微分方程中关于未知函数及其各阶偏导数都是一次的,且方程中的系数仅依赖于自变量,称为
作者丨黄浴编辑丨3D视觉工坊选最近一些车道线检测论文，都是基于深度学习方法，但考虑的角度不一样：检测、分割和后处理等。1 “Ultra Fast Structure-aware Deep Lane Detection，arXiv 2004.11757，4，2020代码上线：https://github.com/cfzd/Ultra-Fast-Lane-Detection车道线检测任务看成是基于全局
机器学习主要通过计算的手段从数据中提取出相应的模型，也就是说，机器学习的输入是数据，经由学习算法，输出相应的模型，以后我们就可以基于这个模型解决实际问题了。在机器学习中，输入数据被称为数据集，数据集被分为训练集和测试集。训练集用来通过学习算法训练模型，而测试集则用来评估我们的模型性能。数据集中包含一条条样本，样本则是由属性或特征构成的。例如描述人的数据，其中包含特征身高(cm)，体重(kg)，脸型
选择select(快捷键V)，用来选择图形整体，进行整体的transform（旋转、平移、缩放等）。select direct(快捷键A)，用来选择图形，进行局部的调整。 笔刷pencil(快捷键Y)，记录鼠标的每一个细微变动，生成的图形表达式比较复杂，不推荐使用。pen(快捷键P)，是下面重点要学习的。在学习钢笔前，先选中钢笔，在右边属性面板将Fill属性reset成no brush，
文章目录模型设计1. 任务依赖关系2. 底层表示共享Loss设计1. loss如何选择？2. 权重如何调整？目标融合1. 公式如何设计？2. 如何在线优化？ 多任务学习的两个主要研究方向：网络结构的构造；多目标优化的方法；模型设计AI上推荐之MMOE1. 任务依赖关系任务序列依赖关系建模：适合于不同任务之间有一定的序列依赖关系。比如电商场景里面的ctr和cvr，其中cvr这个行为只有在ctr之后
声明：本文章为作者学习时所作笔记，很大程度上引用了上已有文章，以此为基础进行整理、补充。所引文章皆在文末标出，若有不当之处恳请指正。本节内容并不系统，仅是作者本人在学习过程中遇到的难点总结；若需要系统讲解，可参考文末引用处的链接。算法直观理解基本算式：（离散写法）（连续写法）【比例调节】部分最容易理解，将期望值和目前所在的状态值作差得error(k)即e(k)，其系数即根据差值得调节速度大小【积分
一、计算面积 ( 可以帮我们计算小班面积 )添加 AREA 字段，然后右键点击字段列，然后点击 CALCULATE VALUES; ---> 选择 ADVANCED －－》把下面的代码输入，然后在最下面 = 处写 OUTPUT 点击 OK 就 OK 了。 Dim Output as double
Dim pArea as Iarea
Set pArea = [shape
随着人工智能领域的发展，AI Agent逐渐成为执行复杂任务的重要智能体。然而，单一模态输入（如仅使用文本或图像）限制了其对现实环境的理解能力。多模态信息融合，结合文本、图像、语音、视频等异构信息，能大幅提升Agent的感知、推理与决策水平。本文将探讨如何通过多模态信息融合优化AI Agent模型，并提供可复现的代码实战案例。
一、Token基础与核心原理
Token定义与作用
在大语言模型的交互场景中，一句简单的“你好，AI助手！”可能被拆分为不同的Token序列：例如在部分模型中表现为['你', '好', '，', 'AI', '助手', '！']，而在另一些模型中可能进一步细分为更小的语义单元[1][2]。这种文本拆分的基本单元，即为Token。作为自然语言处理的核心概念，Token可被定义为“有意义的文本片段”，