本文介绍了基于YOLO系列算法的无人机检测系统开发。系统支持图片、视频及实时摄像头检测，具备多模型切换、结果保存与导出、用户管理等功能。通过对比YOLOv5/v8/v11/v12模型性能，发现YOLO12n精度最高(mAP40.6%)，YOLO11n速度最优(56.1ms)。系统采用PyQt5界面，... ...

RAG效果差，往往错不在模型，而在检索环节：切分不当、检索不相关、TopK过载、缺乏Rerank等。本文揭示RAG本质是“自然语言检索系统”，80%问题源于数据组织与检索质量，而非模型能力。重拾工程思维，先夯实检索，再谈生成。 ...

随着 AI 应用进入规模化阶段，时序模型的挑战，正逐步从算法本身，扩展到数据与基础设施层面。 训练越来越重、数据越来越多、部署越来越复杂—— 你是否也在思考： ❓时序模型训练，如何摆脱数据准备与 I/O 瓶颈？ ❓多个模型版本，如何统一管理、部署与复用？ ❓从模型训练到线上应用，如何真正跑在一个稳定 ...

微调不是“温和调教”，而是将敏感信息固化进模型参数的风险交换过程。它会放大偶然数据中的隐私隐患，导致过拟合式泄露、隐式模式记忆与不可撤回的记忆固化。安全边界模糊，内部使用反而更易触发风险。真正可控的路径：先RAG，再小步微调，始终以风险而非效果为决策核心。 ...

写在前面 你是不是也遇到过这种情况：昨天用 Claude Code 写了一段复杂业务逻辑，今天重新打开项目，AI 助手却像失忆了一样，完全不记得你们讨论过什么，只能从头再解释一遍？ 这个痛点，Claude-Mem 给出了解决方案——一个专为 Claude Code 打造的持久化记忆系统，让 AI 助 ...

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 本篇为第五课的第二周内容，2.2、2. ...

当前，生成式人工智能大模型快速普及，其安全可控性直接关系国家安全、社会公共利益及公民合法权益。根据国家互联网信息办公室等七部门联合发布的《生成式人工智能服务管理暂行办法》（国家互联网信息办公室令第15号）第十七条明确要求，“提供具有舆论属性或者社会动员能力的生成式人工智能服务的，应当按照国家有关规定 ...

在當代軟體工程與商業分析日益複雜的背景下，將自然語言描述轉化為標準化、專業級圖形模型，已成為提升團隊效率與減少誤解的核心需求。視覺圖譜（Visual Paradigm）於2026年推出的AI圖形生成器，不僅整合於其桌面版與線上平台（online.visual-paradigm.com），更透過專屬A ...

在 AI 模型不断发展升级的背景下，Claude 4.5 系列带来了 Sonnet、Opus 和 Haiku 三款子模型，每个模型都有其独特的优势和适用场景。尤其是 Opus 4.5，它以其强大的推理能力和响应速度在复杂任务中脱颖而出。 但对于脚本创作者来说，如何在 推理精度 与 响应速度 之间找到 ...

目录MCP 是什么Dify 作为 Client：调用外部 MCP 工具搭建 MCP 天气服务端在 Dify 中接入“天气感知”能力Dify 作为 Server：被外部应用调用搭建“翻译专家”工作流启用 MCP 服务在外部 AI 应用中调用 在之前的博客中已经介绍了 MCP 的概念，以及在 LangC ...

中国智能体应用的行业全貌，核心逻辑是 “基础治理缺失制约落地，技术 + 方法论双轮驱动破局”，以下是分层解读：行业现状：“热市场” 与 “冷落地” 的矛盾突出市场热度高：涌入智能体领域的厂商数量庞大，反映出行业对智能体的商业化潜力预期较高。 落地成效差：大多数企业的智能体应用未能有效落地，暴露出技术 ...

本文介绍了一套基于YOLO系列算法的太阳能电池板缺陷检测系统。该系统支持多模态输入（图片/视频/实时摄像头），具备用户管理、多模型切换、检测结果可视化与保存等功能。技术栈采用Python3.10+PyQt5+SQLite，核心对比了YOLOv5/YOLOv8/YOLOv11/YOLOv12等模型性能... ...

大家好，我是六哥。 Claude Skills 我也是上周一才知道有这么个东西，具体是什么完全没概念，想想还是自己知道的太晚了。 但说实话，这玩意成功的引起了我的好奇心，所以就有了这篇文章！ 没有所谓的方法论和废话，下面我们直接开始。 一、什么是 Claude Skills？ Claude Skil ...

简介 AI Agent 不仅仅是一个能聊天的机器人（如普通的 ChatGPT），而是一个能够感知环境、进行推理、自主决策并调用工具来完成特定任务的智能系统，更够完成更为复杂的AI场景需求。 AI Agent 功能 根据查阅的资料，agent的功能点如下： Agent = LLM + 规划 + 记忆 ...

1. 模拟同理心 1.1. 可以利用人工智能的多种维度来理解人们在界面设置上的偏好 1.2. 能基于对社交媒体用户数据的分析构建个人预测画像，从而推断在特定时刻何种产品行为最为适宜 1.3. 当产品被赋予实时主动分析与理解用户情绪状态的能力时，便形成了一种机器驱动的模拟共情 1.4. 情感计算 1. ...

一个改变语音合成的技术突破 你有没有想过，输入一段对话脚本，AI 就能生成两个人自然交谈 90 分钟的播客音频——不是机械的电子音，而是有停顿、有情感、能互动的真实对话。 微软刚开源的 VibeVoice 做到了。 它解决了什么实际问题 传统文本转语音工具存在三个明显短板： 长度受限 市面上的语音合 ...

微调中数据非“越多越好”，而是“越清楚越好”。它本质是约束而非燃料：重目标一致性、表达稳定性与边界清晰度，而非规模。小而精的数据更易定位问题、验证假设；盲目扩量反致模型平均化、难调试、掩盖目标缺陷。关键在明确“教模型什么”，而非堆砌数量。 ...

本文介绍了一套基于YOLO算法的农业害虫检测系统。该系统支持图片、视频、摄像头等多模态检测，提供多模型切换（YOLOv5/v8/v11/v12）、结果可视化、统计分析等功能。技术栈采用Python3.10+PyQt5+SQLite，模型训练脚本支持自动路径修正和批量训练。性能测试显示YOLO12n精... ...

大模型微调常遇“显存不够”，但根源常被误判：显存主要消耗在激活值（activation）、优化器状态（如Adam×3）和梯度上，而非模型参数本身。bf16仅减存储不减数量，checkpointing、梯度累积等是有效优化手段。显存问题本质是系统认知问题，而非硬件不足。 ...

简介 LLM大模型一般训练的数据都是滞后的，这是就需要用到RAG知识库，RAG知识库可以降低大模型在输出答案时的幻觉，也能够让大模型知识拓展。 知识库架构知识 检索流程图 用户输入 (User Query) | v + + | 提示词 (Prompt) | + + | | (1) 转化为向量 (Em ...