在人工智能领域快速发展的当下，大语言模型（LLM）已成为推动技术变革的核心力量。然而，在处理复杂信息检索任务时，开源大语言模型与专有系统之间始终存在显著性能差距。阿里巴巴团队提出的 WebSailor 技术，通过创新性的后训练方法，有效提升了开源 LLM 在复杂任务中的推理能力，为缩小这一差距提供了新的解决方案。本文将深入解析 WebSailor 的技术原理、核心创新及应用价值，帮助技术从业者与爱
食品经营许可证OCR识别技术通过智能图像处理提升监管效率和企业合规管理。政府用于快速核验商户资质，企业实现连锁店证照电子化管理，消费者可扫码验证真伪。该技术解决了复杂背景干扰等问题，未来将结合区块链存证和AI视频监管。其核心价值在于降低监管成本、规避合规风险、增强食品安全信任，同时需注意隐私保护。
订单OCR技术通过图像处理和深度学习，将纸质或电子订单转化为结构化数据。该技术涵盖图像预处理、文字检测定位、字符识别等核心流程，采用CRNN、Transformer等先进模型，支持多语言混合识别。典型应用包括电商物流分拣、财务供应链管理和医疗政务处理等领域，显著提升效率并降低成本。尽管面临复杂版式、低质量图像等技术挑战，但通过GAN重建、边缘计算等方案有效解决。未来将向无监督学习、3D识别和语义理解方向发展，成为企业数字化转型的重要基础设施。
互联网时代下，高复杂度业务和快速迭代迫使测试向自动化、持续化转型。传统手工测试被淘汰，测试开发工程师成为核心，薪资高涨但人才缺口大。合格者需精通编程、自动化及工具开发，并能结合实战落地技术。提升的关键在于借鉴专家经验并持续实践，以适应行业变革需求。
继续续前节！打开yolo v3代码,config文件夹中的custom.data，classes修改为这次你要训练的类别数量（如果train、valid、names存储位置自己乱改动了，记得也调整为正确的相对路径值）：打开train.py，修改以下参数项：--model_def：config/yolov3-custom.cfg--data_config：config/custom.data--pr
该架构融合AI与自动化技术，通过智能测试平台、测试智能体、赋能引擎和工具链实现用例自动生成、精准调度和智能分析，大幅提升测试效率与覆盖率。其核心价值在于规模化复用专家经验、质量风险前移和快速响应变更，推动质量保障体系升级。企业可优先构建知识图谱并试点关键智能体，逐步实现测试智能化转型。
总结下最近做的一个项目，只提供一些技术方案，不涉及具体业务和具体实现。背景自动识别图片中电话号码，也可以推广到识别字符串，英文等。---识别--->“18811610168”当然，背景会有干扰(自然环境)，字体也更多变。要求：全对识别，人工修正的成本过高，如果有一位识别错误，人工修正还不如重新输入方便(人工输入可以支持语音识别的)。保证85%以上的数据是可以全对识别的，最好返回全对识别的概率
本文全面解析了跨平台直播美颜SDK的开发要点，从架构设计、性能优化到多端适配策略，深入剖析如何在保证美型效果的同时实现高性能运行。适合从事直播平台开发、视频社交类App开发的技术人员和产品策划人阅读，为构建稳定、高效、可扩展的美颜系统提供实用参考。
第十一篇:node js 之fs 模块系统(File System)什么是文件系统：借用 node 环境使用用js代码可以操作计算机硬盘文件的系统fs模块非常的重要 因为服务器的本质就是将本地文件 通过浏览器等软件 发送到客户端第一步需要安装 node js使用语法以及API操作如下:使用 require 方法 引入fs模块
理论图像阈值：什么是图像阈值？简单点来说就是把图像分割的标尺， 举个栗子， 现在想象一个场景， 一个桌子上有一堆苹果， 现在要求你去将它分为两类， 我们很容易就想到， 把大的划到一边， 小的划到另一边， 那么这个划分大小的标准，具体到某个值， 就是我们所说的阈值, 它是一个划分的标尺。阈值类型 - 阈值二值化（threshold binary）: 大于阈值的直接赋为最大值(255)， 小于阈值
[.Net Tools] 超強大的封裝工具 Advanced Installer
日前在网路上晃到这家公司的产品http://www.advancedinstaller.com/，就直接下载并且安装来玩玩看了，样版看起来很多，其中有些安装范本令人惊艳，比如SharePoint Solution 、Mixed 32/64 Package、Client/Server Applic
引言：企业级大模型选型困境与权威榜单价值
2025 年 07 月 30 日 15:31
在数字化转型加速的今天，企业对大模型（LLM）的需求已从 “尝鲜” 转向 “深度依赖”。然而，市场上超 50 款主流大模型良莠不齐，63% 的企业因选型不当导致项目延期（IDC 2025 年 Q1 报告），常见问题包括：模型幻觉率过高（平均 12%）、推理成本超预算（部分项目达预期 3 倍）、多模态能力不足（仅 32% 模型支持图文音视频联合处理）。
根据贪心学院课程以及网络上的博文学习了以下Adam优化方法。在此做一下小结，方便日后复习之用。文章多为摘录，先列出参考的博文。
Juliuszh：一个框架看懂优化算法之异同 SGD/AdaGrad/Adamzhuanlan.zhihu.com
SGD是一个经典的优化方法。但是它有许多不足之处。比如1.遇到鞍点更新困难、2.不能自适应调节学习率。针对以上不足，出现了许多的优化
KlipC报道：当地时间7月28日，互联网域名服务提供商威瑞信（VeriSign）表示，巴菲特旗下伯克希尔·哈撒韦公司将出售其持有的VeriSign公司三分之一的股份。
VeriSign总部位于美国弗吉尼亚州雷斯顿，是一家全球性的互联网基础设施和域名注册服务提供商，在全球互联网架构中扮演着关键角色。
根据监管文件，截至今年3月底，伯克希尔共持有1329万股VeriSign股票，约占其14.2%股份
这是我翻译的一篇文章，不知道哪年翻译的，没译完。这几天看见了，又拿出来接着翻译。可是还有那么多，不知道那天能弄出来。所以我就先把翻译的贴出来吧Light Mapping - Theory and Implementationby Keshav Channa (21 July 2003) 说明自从quake时代开始，程序员们广泛的使用光照贴图作为最接近现实光照的
这里写自定义目录标题参考的教程第一步，安装NVIDIA 显卡驱动程序：第二步，安装CUDA第三步，安装CUDA过程会提示没有安装visio studio。第四步，下载cuDNN 参考的教程参考了以上链接的代码：由于电脑本身没有安装NVIDIA。也没有安装Visio Studio（注意与Visio Studio Code区分，只安装用于C++桌面编程的部分） 所以需要从头安装。第一步，安装NVID
约定数字是小端编码,也就是遵循英特尔处理器的规则整数的编码规则是最高位表示付好,对于一个字节的整数,0x81表示-1,0x80表示负0,0x03 表示3,0x83表示-30表示 False, 其他表示 True常数指令名字指令十六进制输入输出描述OP_000X00nothingnothing在站上放置一个空数组N/A1-750x01-0x4bspecialdata指令支出后面有多少字节数据需要放置
随着城市化进程的加速，城市道路损伤问题日益严重。道路的裂缝、坑洼、井盖移位等问题不仅影响行车安全，也影响市民的出行体验。传统的人工巡检方式费时费力，且容易忽视细节。为了提升道路检测的效率与准确性，基于深度学习的智能检测系统应运而生。
GAN是我在研究领域中最为喜欢的一个。它是一种生成式模型，其基本原理是建立一个生成器和一个判别器来协同工作。 生成器的作用是从随机噪声中生成图像，判别器的作用是判断一张图像是否为真实的图像还是生成器生成的图像。
导读AI编程工具的兴起让开发效率有了质的飞跃，但很多开发者在使用过程中会发现一个问题：AI生成的代码往往与现有项目的技术栈、编码规范不匹配，需要大量的手动修改，开发效率拖了后腿。如何让AI按照我们的意图和规范来编写代码？这就是"可控AI编程"要解决的核心问题。
通过Cursor可控AI编程技术，我们大幅提升了开发效率，同时确保了产品的高质量和可靠性。本文将展示这一技术如何为企业
基于社交网络的推荐可以很好地模拟现实社会。在现实社会中，很多时候我们都是通过朋友获得推荐。美国著名的第三方调查机构尼尔森调查了影响用户相信某个推荐的因素。调查结果该调查可以看到，好友的推荐对于增加用户对推荐结果的信任度非常重要。尼尔森测试了同一个品牌的3种不同形式的广告。第一种广告和第二种广告都是图片广告，但两者的推荐理由不同。第一种广告的推荐理由没有社会化信息，仅仅是表示该品牌受到了51 930
2018互联网周刊新鲜出炉《2018人工智能未来企业排行榜》，其中百度、腾讯和华为位列前三，阿里巴巴紧跟排名第四，除了传统的的老牌企业，一些新兴的独角兽企业也榜上有名，发展势头迅猛。1、2018我国人工智能企业排行总榜 2、独角兽企业——自动驾驶领域我国自2015年起就掀起了自动驾驶领域相关的创业浪潮，斑马智行、Roadstar.ai、图森未来、景驰科技等三十多家创业公司相继而起，其中不乏涉及
三者都是基于导数的迭代优化方法，用于求解无约束优化问题。代码：https://github.com/321hjd/ImageBed/tree/main/code/NumericalOptimization/derivative-basedOptimization一、最速下降法1.1 原理基本思想最速下降法是梯度下降法和一维搜索的结合梯度下降法采用一阶泰勒展开式对函数近似，然后将变量沿着负梯度方向（
继承是 C++ 面向对象编程中实现代码复用的核心机制之一，它允许派生类（子类）继承基类（父类）的属性和方法，并在此基础上扩展新的功能。这种 “站在巨人肩膀上” 的设计思想，既能减少代码冗余，又能保证类之间的逻辑关联。本文将深入剖析继承的底层逻辑，从基类与派生类的关系到复杂继承场景的解决方案，全面解读代码复用的实现原理。一、继承的本质：“复用” 与 “扩展” 的双重价值在面向对象编程中，多个类往往存
铜灵
量子位 出品 | 一个你边走边拍得到的普通视频，现在也能重建出精准的3D世界了。这一次，谷歌用深度学习的方法，不仅从视频中重建了移动对象的景深图，而且效果精准惊艳。即使拍摄相机和人物同时在运动，也能很好重建景深图。输入这样的视频： 就能输出这样的3D景深版： 谷歌在博客中表示，这是世界首个在摄像机和人体同时运动情况下的深度学习景深预测算法，优于
美国宾夕法尼亚大学的研究团队整合四大毒液数据库构建全球毒液数据库，应用了一种名为 APEX 的序列到功能深度学习模型，专门用于系统性挖掘毒液蛋白质组中的潜在抗菌候选物，最终筛选出 386 条具有抗菌潜力且与已知 AMPs 序列相似度低的候选肽。
本项目通过集成 YOLOv8 强大的目标检测能力与 PyQt5 的可视化界面，构建了一个 实用性强、易于部署、安全帽自动识别系统。无论是单张图片、视频监控，还是实时摄像头输入，该系统均可稳定工作，准确判断佩戴与未佩戴状态，极大减轻了传统人工巡查压力。
前言：目前主流方向的模型基本都做到了很高的精度，你能想到的方法，基本上前人都做过了，并且还做得很好，因此越往后论文越来越难发，创新点越来越难找。那如何寻找自己的创新点呢？如何在前人的基础上改进呢？在本文将提供几种思路。 思路常见的思路我临时给它们取了几个名字：无事生非，后浪推前浪，推陈出新。 1. 在原始的数据集上加一些噪声，例如随机遮挡，或者调整饱和度什么的，主要是根据具体的
原文作者：Rohit Mundra, Richard Socher 关键词：神经网络，正向计算，反向传播，神经元，最大化间隔损失，梯度检验， 参数的哈维初始化， 学习速率， ADAGRAD（自适应梯度法）这是斯坦福CS224d深度学习与自然语言处理的第3课，这节课先会介绍单层和多层神经网络和它们在机器学习分类任务中的应用， 接着介绍如何利用反向传播算法来训练这些神经网络模型（在这个方法中，我