在上一篇中，我们简单了解了提取端元光谱的基础方法，从而可以应用在我们前面介绍过的 MF 和 ACE 等经典高光谱目标检测方法中。这类方法的共同特点在于：需要预先给定目标光谱 \(\mathbf{s}\)，再通过不同的判别准则衡量像素与目标之间的匹配程度，从而实现目标检测，我们称之为目标检测算法。 但 ...

产品链接 面向深度的查询问答和调研分析需求场景,多步骤推理规划研究路径,生成有洞察、可溯源、图文并茂的长文报告-大模型服务平台百炼(Model Studio)-阿里云帮助中心 本产品（通义深度搜索）对外服务接口目录。所有接口使用 DashScope HTTP 协议对外提供服务。 基于智能体应用管理提 ...

PII 泄露的风险无处不在，一旦发生不仅会引发合规风险，还会对企业声誉造成不可挽回的损失。本文将从 PII 的基础概念入手，分析 LLM 场景下的 PII 风险，并提供可落地的保护实践指南，帮助研发与安全团队构建安全的 LLM 应用。 ...

上周，我带着一个新人做需求评审。 需求不复杂：给平台做一个用户行为日志系统，记录用户在App里的操作轨迹，支持后续查询和分析。 评审开始前，我让他先独立想10分钟，把技术方案思路说出来。 他想了一会儿，打开Cursor，把需求文档粘进去。 30秒后，Cursor吐出了一份技术方案，密密麻麻，三页纸。 ...

算法基础之时空复杂度（1） 算法复杂度的定义 复杂度分析 算法复杂度是衡量算法的重要工具，用于描述算法的资源消耗与输入规模的关系 时间复杂度vs空间复杂度 “时间”vs“存储空间” 预测算法性能，比较不同算法vs评估内存使用，优化存储效率 重要性 复杂度分析帮助我们选择合适的算法，特别是在处理大规模 ...

完整题库链接：LLM 算法岗 | 面试常问的 LLM 八股题目汇总 目录1. 主流的开源大模型结构有哪些？讲讲 Qwen2.5VL、Llama 等模型及其核心特征。它们如何进行微调和训练？2. 多模态大模型一般有哪几个组件？什么作用？3. 视觉跟文本之间的对齐任务是怎么做的？4. CLIP 框架描述 ...

背景 最近在用 deepwiki-open 给内部的 Java 项目生成 wiki，发现一个很明显的问题：生成的 wiki 页面里引用的代码行号经常不准确，看起来是 LLM 根据上下文自己推算的。 比如一个函数明明在第 503 行，生成出来的 wiki 里可能标注成第 510 行甚至更离谱的数字。 ...

本文是 refine-rag 系列教程的第八篇，我们来学习向量存储的核心技术和 Milvus 数据库的使用。 本文所有代码都在：https://github.com/zonezoen/refine-rag 往期系列文章 007：RAG 入门-向量嵌入与检索 006：RAG 入门-面试官问你，RAG ...

简介 这是一个基于 Web 的 Oracle RMAN 物理备份工具，提供直观的图形界面来管理数据库备份任务。支持本地（操作系统认证）和远程（SSH + 操作系统认证）备份，可手动创建任务或通过 Excel 批量导入，备份完成后自动将文件下载到本地，并跟踪任务状态与日志。 功能特点 ✅ 手动备份：单 ...

原生支持 流式解析 (Streaming) 与 结构自修复 (Auto-Repair)，是处理 LLM（大模型）不稳定输出、超大 NDJSON 文件的理想选择。 ...

当你的朋友推荐餐厅时，你已经在进行贝叶斯推理——只是你没意识到而已 引言：为什么82%的医生会答错？ 在医学教育中有一个经典案例：当医生们面对乳腺癌筛查问题时，82%的人给出了错误答案。 问题是这样描述的：1%的女性患有乳腺癌，筛查测试的灵敏度为80%（真阳性率），假阳性率为9.6%。 如果一位女性 ...

前言 Ubuntu 安装程序（Subiquity）的一大亮点，只要输入 GitHub 用户名，就可以自动导入 SSH 公钥。 它极大地简化了新服务器的初始化配置，让你免去了手动复制粘贴那一大串 SSH Public Key 的烦恼。 原理 GitHub 为每个用户提供了一个公开的 SSH 公钥访问接 ...

什么是Skills 官方的解释： Agent Skills 是一种扩展智能体能力的模块化指令集合。 个人理解： Skills = Instructions + Assets and resources + Scripts Skills是 丰富且标准的一个或者多个提示词、大模型参考的图片、文字等资产、 ...

在软件行业耕耘的二十年里，我们这一代程序员见证了从拨号上网到移动互联，从单体架构到云原生，再到如今 AI 席卷一切的每一次浪潮。假如把一个开发人员的职业生涯开端放在上世纪九十年代末，那时的同行们还在用汇编语言与硬件打交道，用 Fortran 语言进行纸带穿孔的工作，这些也并未离我们过于遥远。而今天， ...

语句 一、行的概念 1.1 物理行 定义：程序员在编辑器中手动编写代码时，肉眼可见的每一行，是代码的「视觉行」。 示例： print("Hello") a = 1 + 2 + 3 上面两行代码，就是两个物理行。 1.2 逻辑行 定义：Python解释器实际执行的一条完整指令，是代码的「功能行」。 示 ...

不少朋友装完OpenClaw爽是爽，但总担心两个问题：1）权限太大，万一哪天AI抽风执行rm -rf /*，硬盘直接原地升天；2）多模型切换用起来没数，一觉醒来token账单三位数。这篇我把自己踩了N个坑总结的OpenClaw安全管控方案全分享： 容器化部署隔离权限、IP白名单控制面板访问、toke... ...

这是 「AI是怎么回事」 系列的第 16 篇，也是最后一篇。我一直很好奇 AI 到底是怎么工作的，于是花了很长时间去拆这个东西——手机为什么换了发型还能认出你，ChatGPT 回答你的那三秒钟里究竟在算什么，AI 为什么能通过律师考试却会一本正经地撒谎。这个系列就是我的探索笔记，发现了很多有意思的东 ...

EasyOCR 应用 在日常办公、数据处理、资料整理中，我们经常会遇到图片转文字的需求：截图里的文案无法复制、PDF 扫描件不能编辑、证件信息需要手动录入、外文图片需要提取文本…… 传统手动录入效率极低，而专业 OCR 工具要么收费，要么配置复杂。 今天给大家分享一款零门槛、高性能、免费开源的 Py ...

基于Google Material3设计，美观且适配全分辨率，集成交互、视觉、网络、UI、拓展、安全全能力，一套框架搞定所有自动化需求，真正的开箱即用！ ...

部署使用完OpenClaw后，发现无论从部署复杂度、资源占用还是启动速度上来说，OpenClaw还是比较重量级的。在AI助手爆发式增长的今天，有没有其他更轻量又好用的呢？PicoClaw皮皮虾诞生-一个超轻量的AI智能助手，核心功能与OpenClaw对标，部署简单、资源占用低，或许不再需要抢购Mac... ...