QA500BOX后羿智盒产品规格书

最新推荐文章于 2025-12-09 16:47:37 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-09 16:47:37 发布 · 468 阅读

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#人工智能 #科技 #计算机视觉 #边缘计算 #深度学习

博客涉及人工智能、计算机视觉、边缘计算和深度学习等信息技术领域。人工智能结合边缘计算可提升处理效率，计算机视觉和深度学习是重要应用方向，这些技术相互融合推动信息技术发展。

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使用langchain和大模型API提取QA的实战教程

herosunly的博客

10-21

13万+

本文主要介绍了使用langchain和大模型API提取QA的实战教程，希望能对学习大模型的同学们有所帮助。提取后的json部分内容如下所示。文章目录 1. 前言 2. 实战教程 2.1 搭建环境 2.2 实战代码 2.3 实战案例

华为数通智选交换机S5735S-L24T4S-QA2无法SSH远程访问

星如雨落

07-12

5532

方法配置不同网段通过静态路由实现互通，华为S5700交换机开启ssh远程登陆，现在新买的华为数通智选交换机S5735S-L24T4S-QA2，也是按照这步骤配置,令人不解的是，竟然无法ssh访问，仔细看了配置也没有发现问题，在华为eNSP模拟器上验证也没有问题，对于S系列和E系列交换机（S1700除外），使用对于S系列和E系列交换机（S1700除外），使用SSH（Stelnet）方式登录设备，可以实现在不安全网络上提供安全的远程登录，保证数据的完整性和可靠性，保证了数据的安全传输。

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2025最新华为OD机考指南宝典 | QA答疑

**My Coding Family**

02-07

6195

【GPT】根据embedding进行相似匹配（QA问答、redis使用、文本推荐）

发现问题，并解决问题，批判性思维

04-30

3871

QA使用的是用户的Question去匹配已有知识库，而推荐是使用用户的浏览记录去匹配。但是很明显，推荐相比QA要更复杂一些，主要包括以下几个方面：刚开始用户没有记录时的推荐（一般行业称为冷启动问题）。除了相似还有其他要考虑的因素：比如热门内容、新内容、内容多样性、随时间变化的兴趣变化等等。编码（Embedding输入）问题：我们应该取标题呢，还是文章，还是简要描述或者摘要，还是都要计算。规模问题：推荐面临的量级一般会远超QA，除了横向扩展机器，是否能从流程和算法设计上提升效率。用户反馈对推荐系统

质量保证QA与质量控制QC

郑文强的专栏

07-17

2563

作者：郑文强时间：2019年7月15日关键词：质量管理QM(Quality Management)、质量保证QA(Quality Assurance)、质量控制QC(Quality Control) 不管是工作过程还是培训过程中，或者面试或找工作过程中，经常会看到质量控制QC和质量保证QA两个词汇，甚至不少人或组织会将质量保证QA代指测试。本文将基于ISO 9000相关术语的...

深度学习下载包时可能会遇到的问题及解决方案

最新发布

m0_50481455的博客

12-09

291

若确实下载安装了CUDA ，但是此时输出的CUDA是否可用为否，应该是torch的版本为cpu版本导致，刚刚的下载包的语句如果总是下载的是cpu版本，我们考虑直接去网站下指定包，再进行安装。CUDA Version表示的是驱动支持的最高 CUDA 版本，去官网下载 CUDA ，我这里是12.2，表示下载的版本最大只能是12.2。然后下载包时，比如本地环境是Python3.9，找包下载时候，3.9要下对应cp39的包。下载好后，执行语句安装。

人工智能的基石之三：硬件

最简单的方法，解决最实际的问题。

12-05

707

高性能硬件是人工智能的基石，尤其是在机器学习和深度学习领域，海量数据是常态。从充当计算机大脑的中央处理器 (CPU) 到加速计算的图形处理器 (GPU)，硬件的作用是提供处理和运行复杂数据算法所需的原始能力。

【论文速递】2025年第34周(Aug-17-23)(Robotics/Embodied AI/LLM)

淋曦的进击手记

12-07

1439

自我监督的学习有望消除对手动数据注释的需求，从而使模型能够毫不费力地扩展到大规模的数据集和较大的体系结构。通过不针对特定的任务或领域量身定制，这种训练范式有可能使用单个算法从不同的来源学习视觉表示形式，从自然到航空图像。该技术报告介绍了Dinov3，这是通过利用简单而有效的策略来实现这一愿景的主要里程碑。首先，我们利用仔细的数据准备，设计和优化来扩展数据集和模型大小的好处。其次，我们介绍了一种称为GRAM锚定的新方法，该方法有效地解决了长期训练时间表中已知但未解决的密集特征映射降解的问题。

AI泡沫什么时候破？

脑极体

12-04

839

而AI企业面对的短期形势，可能更为严峻。而AI公司和技术服务商，为了迎合决策者或拿下B端大项目，往往不计成本的低价竞标，无视人工成本的驻场开发，技术价值让位于领导偏好，企业自身也深陷人效黑洞，沦为挣辛苦钱的技术外包。To B/G不赚钱，To C也卖不上价，所以目前AI领域唯一清晰的商业模式，就是类似英伟达的“卖铲人”模式，卖加速卡和算力的企业成了这一轮AI浪潮的最大受益人。去伪存真之后，资本会冷却，叙事会修正，共识会重新凝聚，而那些持续追问“AI如何创造真实价值”的人，会与行业一同穿越周期，走向成熟。

LLM交互工具汇总：Open WebUI、ChatBot-UI、浏览器插件、Studio

lonelymanontheway的博客

12-05

806

Open WebUI、实战、mcpo、ChatBot-UI、实战、轻量级、浏览器插件、Page Assist、ollama-ui、Studio类工具、Cherry Studio、LM Studio、Msty Studio、参考、

宝马，如何建设一座AI汽车工厂？｜产业AI案例

chanyejiawang的博客

12-08

997

AI汽车时代来袭

建筑数字孪生与AI：工地数据化与智能决策解析

Azhiyuanshijie的博客

12-04

409

数字孪生整合BIM模型、无人机影像、传感器数据，构建工地虚拟模型。施工状态、材料使用、设备运行数据被实时采集，支撑预测与优化。服务，将算法嵌入实际施工管理系统，实现数据采集、分析、优化和决策闭环。系统可与BIM、ERP集成，形成完整数字孪生解决方案。通过虚拟映射和AI算法，施工过程从经验驱动转向数据驱动。数字孪生+AI，让工地变成“数据实验室”，提升效率、降低风险，并推动建筑企业迈向智能化时代。，企业可展示施工技术实力，实现品牌影响力和潜在客户转化。：AI提出最优施工方案，提升效率和安全。

【农作物谷物识别系统】Python+TensorFlow+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法

子午的博客

12-05

850

农作物谷物识别系统，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，通过对11种常见的谷物图片数据集（‘大米’, ‘小米’, ‘燕麦’, ‘玉米渣’, ‘红豆’, ‘绿豆’, ‘花生仁’, ‘荞麦’, ‘黄豆’, ‘黑米’, ‘黑豆’）进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。技术栈项目前端使用Html、CSS、BootStrap搭建界面。后端基于Django处理逻辑请求基于Ajax实现前后端数据通信选题背景与意义。

AI大模型中的MCP协议核心设计原理

猫哥的沉淀、积累、总结。天天学习，好好向上...c/c++,嵌入式 linux,Android,HarmonyOS，AIOT)

12-07

939

MCP协议是Anthropic提出的标准化AI模型与外部工具交互的通信协议。文章从核心设计、路由机制、安全控制三方面解析MCP：采用JSON-RPC 2.0增强实现，支持多种通信模式；通过动态注册表和智能路由策略实现分布式调度；设计安全沙箱保障执行安全。企业案例显示其延迟<120ms、可用性达99.995%。MCP显著提升工具接入效率，降低40%+资源消耗，推动AI工具生态发展。

创始人IP与AI融合：重构信任与引领变革

ckjrxdn的博客

12-08

203

通过个人品牌的塑造，企业能够增强与用户之间的情感连接，提升认同感。举办此次峰会，是希望帮助更多中小企业家认识到技术趋势与品牌建设的重要性，从而更好地把握未来发展机遇。另一方面，人工智能能够全面提升企业在内容创作、客户转化等环节的效率，助力构建可持续的商业系统。活动汇聚了来自全球的创始人、行业专家及媒体代表，共同探讨在人工智能与个人品牌价值并重的时代背景下，企业如何应对挑战、实现持续发展。本次峰会还设置了多场主题分享与圆桌对话，聚焦人工智能的应用前景与未来商业趋势，为参会者提供了交流与合作的平台。

获客软件VertGrow AI销冠助力全新私域获客策略

VertGrow的博客

12-08

562

在竞争激烈的市场中，获客软件VertGrow AI销冠成为企业实现主动获客的重要工具。VertGrow AI销冠凭借先进的AI技术，助力企业制定全新私域获客策略，通过精细化管理，提高客户转化率，实现高效获客。无论是小型创业公司还是大型企业，都能通过这一解决方案获得显著提升，开启高效的客户获取之旅。

算法透明化与算法信任！

m0_65595995的博客

12-05

582

算法透明化指的是公开算法的设计、逻辑、数据和决策过程，使其可被理解、审查和质疑。代码透明：公开源代码。这是最底层的透明，但对非专业人士毫无意义。逻辑透明：解释算法的整体目标、工作原理和关键参数。例如，“本推荐系统主要基于用户的协同过滤和内容特征”。数据透明：公开使用了哪些数据、数据的来源和基本特征。这对于发现数据偏见至关重要。决策过程透明/可解释性：针对单个决策，给出可理解的解释。例如，银行拒绝贷款时告知用户：“因为您的信用历史较短且负债率过高”。流程透明。

AI时代新合同系统_07_未来形态_对话框与工厂装配

sxwuyanzu的博客

12-04

675

如果你把今天常见的合同系统截图打印出来，放在三五年后的会议室里，可能会引来一种略带怀旧的笑声：「那时候我们还在点菜单，真可爱。屏幕上是一排排熟悉的导航栏：合同登记、流程审批、模版管理、台账查询、统计报表。每个入口规整、克制，像一座老式机关里的科室牌匾。那时的你习以为常，如今的你却会觉得，它们似乎更多是为系统本身而设计，而不是为正在为合同奔波的人而设计。而那时桌上的另一块屏幕，或许只剩下一条对话框和几个简洁的卡片：「我想用对方提供的模板签一份三年的技术服务合同，帮我看看风险。

智慧养老|基于springboot+小程序社区养老保障系统设计与实现(源码+数据库+文档)

伟庭的博客

12-06

1074

本文介绍了一个基于SpringBoot和小程序的社区养老保障系统设计与实现。系统针对传统养老信息管理难题，采用Java技术开发，包含老人家属、老人用户、管理员和服务商四大功能模块。系统实现了养老保险缴费、生活服务预约、老人信息管理等核心功能，并通过ER图进行数据库设计。文章详细展示了各功能界面截图，包括登录注册、保险缴费、服务预约等操作流程，并提供了核心代码示例。该系统有效提升了社区养老信息管理效率，为智慧养老提供了信息化解决方案。