基于深度学习的非机动车头盔检测系统演示与介绍(YOLOv12/v11/v8/v5模型+Pyqt5界面+训练代码+数据集)
本文介绍了一个基于YOLO算法的非机动车头盔检测系统，通过深度学习技术实现骑行安全监测。系统采用PyQt5前端界面和SQLite数据库，支持图片、视频及实时摄像头的多模态检测，具备模型切换、参数调节和结果统计功能。核心代码展示了YOLO模型批量训练工具，支持自动路径修正和多模型训练对比。实验数据显示... ...
OceanBase 向量索引优化指南
这篇文章会从向量索引的构建过程开始讲起，为大家深入且详细地分析：索引创建耗时慢优化问题、创建时对内存的要求、增量达到什么规模需要重建、重建性能影响等和数据库中向量索引有关的问题，欢迎感兴趣的同学阅读~ ...
吴恩达深度学习课程四：计算机视觉 第二周：经典网络结构 课后习题和代码实践
此分类用于记录吴恩达深度学习课程的学习笔记。 课程相关信息链接如下： 原课程视频链接：[双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai github课程资料，含课件与笔记:吴恩达深度学习教学资料 课程配套练习（中英）与答案：吴恩达深度学习课后习题与答案 本篇为第四课第二周的课后习题和代码实践 ...
读智能新物种08读后总结与感想兼导读
1. 基本信息 智能新物种 [美]凯特·达林，浙江科学技术出版社，2024年11月 1.1. 读薄率 书籍总字数18.2万字，笔记总字数22184字。 读薄率22184÷182000≈12.19% 1.2. 读厚方向 当我点击时，算法在想什么？ 算法霸权 极简算法史：从数学到机器的故事 算法的陷阱 ...
告别繁琐操作！这款神器用 AI 轻松绘制专业图表！
next-ai-draw-io —— 一个集成了 AI 功能的 Next.js 网页应用，与 Draw.io 图表无缝结合，通过自然语言命令和 AI 辅助可视化来创建、修改和增强图表。 ...
从日志解析到通用工程LLM
导言 在当今的工程领域，我们普遍面临一个核心挑战：如何从海量的、非结构化的数据（如日志、配置文件、告警信息）中高效提取价值。这些数据是诊断系统故障、洞察系统行为的“救命稻草”，但其杂乱无章的格式对机器而言形同“天书”。大语言模型（LLM）的出现，以其前所未有的语义理解能力，为破解这一难题带来了希望。 ...
基于深度学习的水果品质检测系统演示与介绍(YOLOv12/v11/v8/v5模型+Pyqt5界面+训练代码+数据集)
本文介绍了一种基于YOLO系列深度学习算法的水果品质检测系统。该系统可自动识别多种水果（如草莓、香蕉等）及其变质程度（优质、轻微变质、腐烂），使用超过21,000张图片的数据集训练，在YOLOv5、v8、v11和v12等多个模型版本中实现高精度检测。系统采用三栏式用户界面，支持图片、视频、摄像头等多... ...
Spring AI Alibaba 入门指南
1. 概述 Spring AI Alibaba 开源项目基于 Spring AI 构建，是阿里云通义系列模型及服务在 Java AI 应用开发领域的最佳实践，提供高层次的 AI API 抽象与云原生基础设施集成方案和企业级 AI 应用生态集成。 在用Spring AI搭建Java AI应用的时候，会 ...
大语言模型~Ollama本地模型和java一起体验LLM
语言模型 语言模型（language model,LM）通过计算单词序列的概率进行语言建模，其主要作用是基于给定的上下文，预测序列中下一个词的概率分布。随着计算能力的提升和数据量的增长，LM的发展经历了从统计语言模型（statistical language model , SLM）到神经语言模型（ ...
吴恩达深度学习课程四：计算机视觉 第二周：经典网络结构 （四）CV 方法论
此分类用于记录吴恩达深度学习课程的学习笔记。 课程相关信息链接如下： 原课程视频链接：[双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai github课程资料，含课件与笔记:吴恩达深度学习教学资料 课程配套练习（中英）与答案：吴恩达深度学习课后习题与答案 本篇为第四课的第二周内容，2.8到2. ...
Table-RAG破解海量表格检索难题
破解海量表格检索难题一.概述 在当今的商业与科研领域，结构化数据——尤其是那些动辄包含数十万、数百万单元格的大型表格——构成了我们决策与洞察的基石。然而，一个令人困惑的现实是，即便强大如GPT系列的大型语言模型（LLM），在面对这些海量、规整的数据时，也常常会“迷航”。它们就像一位才华横溢的语言学家 ...
信息论（13）：渐进均分性AEP与典型集
Asymptotic Equipartition Property，渐近均分性。 想象一下来自同一来源的一长串信息，就像一条符号构成的河流，日复一日地从我们身边流过。 如果你观察足够长的时间，就会发生神奇的事情：这条河流开始呈现出某些典型的模式，并非所有序列出现的概率都相同，但几乎所有的概率都汇聚到 ...
单GPU运行N个专家模型：Multi-LoRA的低成本实战——从法律专家到代码专家
对于个人或小公司有部署使用本地大模型的需求，但由于业务需求直接部署一个开源的通用大模型又不满足需求。这时常见的解决方案是使用RAG方案或微调模型方案。微调是使用领域知识训练模型，使模型其具备相应的领域知识能力。微调后模型可独立生成相应的领域知识，无需再通过RAG方案问答时通过上下文提供对应的领域知识 ...
吴恩达深度学习课程四：计算机视觉 第二周：经典网络结构 （三）1×1卷积与Inception网络
此分类用于记录吴恩达深度学习课程的学习笔记。 课程相关信息链接如下： 原课程视频链接：[双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai github课程资料，含课件与笔记:吴恩达深度学习教学资料 课程配套练习（中英）与答案：吴恩达深度学习课后习题与答案 本篇为第四课的第二周内容，2.5到2. ...
从 Tool Calling 到 A2A，再到 MCP. 大模型 Agent访问外部世界的桥梁
随着大语言模型（LLM）能力不断增强，我们逐渐发现一个事实： 真正有价值的，不是模型“会说话”，而是模型“能做事”。 因为再强大的LLM，其核心优势仍然在于语言理解与推理能力，而非实时计算或外部状态获取。, 在某些简单事情上, 例如 查询当前时间, 当前地区的天气, 进行一个简单的数学运算, 其实都 ...
基于深度学习的水果检测系统演示与介绍(YOLOv12/v11/v8/v5模型+Pyqt5界面+训练代码+数据集)
本文介绍了一个基于YOLO系列模型的水果检测系统，支持图片、视频及实时摄像头输入的多模态检测。系统采用PyQt5开发交互界面，提供用户登录、模型切换、结果统计等功能，并内置YOLOv5/v8/v11/v12四种模型对比测试。技术分析显示，YOLO12n模型以40.6% mAP值表现最优，YOLO11... ...
60 秒出高质量科研图！Gemini+DeepSeek 绘图实操指南，PoloAPI 让学术创作更高效
对科研工作者来说，绘制专业的机制图、流程图往往耗时耗力，既要兼顾科学性，又要保证视觉清晰。而现在，借助 Gemini 2.5 Pro 与 DeepSeek 3.2 的组合，不到 1 分钟就能生成符合学术规范的高质量科研插图，彻底改变传统科研绘图的低效模式。本文将详细拆解这套 AI 绘图的完整流程，包 ...
吴恩达深度学习课程四：计算机视觉 第二周：经典网络结构 （二）残差网络
此分类用于记录吴恩达深度学习课程的学习笔记。 课程相关信息链接如下： 原课程视频链接：[双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai github课程资料，含课件与笔记:吴恩达深度学习教学资料 课程配套练习（中英）与答案：吴恩达深度学习课后习题与答案 本篇为第四课的第二周内容，2.3到2. ...
不止编程！Claude Code 跨界应用指南：5 大垂直领域关键词用法 + PoloAPI 省钱技巧
提到 Claude Code，很多人会默认它是 “程序员专属工具”。但实际上，这款强大的 AI 工具早已突破技术场景局限，凭借精准的意图理解和深度推理能力，成为创意写作、商业决策、教育学习等多个领域的 “全能思维伙伴”。只需输入精准关键词，它就能快速输出结构化方案，帮你打破思维瓶颈、提升效率。本文将 ...
