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新一届的 Ray Forward Meetup 来了！
本次会议继续由 Ray 中文社区和蚂蚁集团主办，会议时间定在 2023 年 7 月 1 日，会继续采用线下会议+线上直播的形式，线下会议地点目前没有完全确定，待定北京或杭州。
会议正在前期筹备中，现面向社区征集演讲议题，议题提交截止时间为北京时间 6 月 1 日晚。
议题方向
Ray 相关即可，包括但不限于 Ray 在 AI 等领域的应用实践，对 Ray 本身的改造与创新，Ray 相关开源项目介绍等。
时间限制
分享 Q&A 45min 以内。
报名方式
扫描上方二维码或点击“阅读全文”进行议题提交。
YOLOv8作物病害检测实战源码
这是一套基于YOLOv8n的农田病虫害目标检测系统，对叶片照片做目标检测，识别健康叶片、褐斑病、白粉病、锈病四类，并给出对应防治建议。全流程纯CPU可跑，配套交付完整Python源码、9章实战教程（md/html/pdf三种格式）、100张自造样本及YOLO标签、训练曲线与混淆矩阵截图、Tkinter界面和答辩PPT。 系统围绕五项功能展开：同一套推理逻辑覆盖图像、视频、摄像头三种来源；图形界面选文件即检测，画面叠彩色框标注病名与置信度，右侧面板同步给出症状与防治措施；检测记录自动写入CSV，统计页一键生成四类病害占比饼图；训练结束自动产出损失与精度曲线；内置防治建议文案库，检测命中即回填面板。 选型用YOLOv8n nano档，参数量约320万、权重约6.2MB，CPU单帧几十毫秒，小样本训练5到8分钟完成。数据由data_gen.py程序化绘制100张叶片图，固定随机种子，重跑分布一致，不依赖公开数据集。依赖全部锁版本，教程第7章整理了19条真实报错及排查方法，第8章给出换模型档、换PlantVillage数据集的迁移路径。 适合做计算机视觉方向课程设计或毕业设计的学生，也适合智慧农业方向想了解检测模型如何落进业务面板的学习者。不需要GPU，不需要系统学过目标检测，教程第3章会按需补齐原理。 使用时先pip install -r requirements.txt装好依赖，download_data.py下载预训练权重，data_gen.py生成样本后train.py训练，完成后用main.py infer批量检测或main.py gui启动界面。
「活动报名」 Ray Forward-下一代 AI 计算
新一届Ray Forward 2023即将闪亮登场！我们将于2023 年 07 月 02 日在北京环球金融中心与您相约！Ray Forward Meetup 是面向国内分布式技术开发者的线下交流论坛，也是 Ray Summit 国际峰会在国内的特别分会场。在这里我们可以感受到行业大咖对于分布式计算未来的展望，可以聆听到国内厂商基于 Ray 的最佳生产实践分享，同时我们还能有幸遇见 Ray 开...
数据挖掘实战：决策树 + 聚类 + 关联规则，零 Key 离线可跑（Python 源码）
数据挖掘实战包。用 Python 标准库实现 CART 风格决策树、K-Means 聚类与 Apriori 关联规则，在虚构「星河便利店」会员表和购物篮上跑通分类、分群与购物篮分析，并给出准确率、轮廓系数、支持度/置信度/提升度。零第三方依赖、零 API Key 即可离线跑通。含 4 个样例、离线冒烟、中文 README（含「使用方法」）。均为作者原创可运行源码。MIT。作者 blog.youkuaiyun.com/mtl1994
如何使用 Ray + DeepSpeed + HuggingFace 简单、快速、高效、高性价比地微调和部署大型语言模型...
来源：Ray中文社区 Anyscale博客 本文约3500字，建议阅读7分钟本文分享了如何使用 HuggingFace、DeepSpeed 和 Ray 组合的实用方法。ByWaleed Kadous,Jun Gong,Antoni BaumandRichard Liaw|April 10, 2023这是我们发布的关于生成式AI系列博客的第四篇。在之前的博客中，我们解释了为什么...
科技中介服务机构在技术供需对接中如何实现服务流程的自动化与标准化？.docx
科技中介服务机构在技术供需对接中如何实现服务流程的自动化与标准化？
产业园区如何高效对接企业技术需求与高校科研成果？.docx
科易网基于AI模型+行业大数据，在技术转移、成果转化、技术经纪、知识产权、产业创新、科技招商等垂直领域的多样化应用场景，推出科技创新领域的AI+工具与数智化解决方案，推动科技创新与产业创新智能化发展。
在 Ray Data 和 Ray Serve 中推出原生 LLM API
https://www.anyscale.com/blog/llm-apis-ray-data-serve 译文2025年4月2日，我们激动地宣布在 Ray Data 和 Ray Serve 中为 LLM 推理提供原生 API。随着 LLM 在现代 AI 基础设施部署中变得越来越核心，平台需要能够高效地部署和扩展这些模型。虽然 Ray Data 和 Ray Serve 很适合快速部署和扩展这些模型，但开发人员必须编写大量冗余代码才能利用这些库来扩展 LLM 应用程序。
国央企创新负责人如何快速掌握本地科技资源分布与匹配情况？.docx
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【24年最新】AI大模型零基础入门到精通学习资料大全，学完你就是LLM大师！
通过学习大模型课程，可以掌握设计和实现基于大模型的应用系统所需的基本原理和技术，从而提升自己在数据处理、分析和决策制定方面的能力。此外，大模型技术在多个行业中的应用日益增加，掌握这一技术将有助于提高就业竞争力，并为未来的创新创业提供坚实的基础。①智能客服：某科技公司员工在学习了大模型课程后，成功开发了一套基于自然语言处理的大模型智能客服系统。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，皆可用。如果你对大模型感兴趣，可以看看我整合并且整理成了一份AI大模型资料包，需要的小伙伴文末免费领取哦，
国央企创新负责人如何实现科技成果的精准识别与高效筛选？.docx
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高校技术转移办公室人员如何系统化管理科技成果信息？.docx
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Ray Flow Insight：让分布式系统调试不再“黑盒“
从蚂蚁最佳实践到Ray生态的再创新
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机器学习分布式框架Ray
1.什么是Ray分布式计算框架大家一定都耳熟能详，诸如离线计算的Hadoop（map-reduce），spark， 流式计算的strom,Flink等。相对而言，这些计算框架都依赖于其他大...
深度伪造检测实战：轻量级频域特征 pipeline 部署指南
深度伪造检测（deepfake detection）是多媒体内容安全的核心技术，其本质是通过建模生成式篡改在像素与频域留下的微弱异常痕迹。传统端到端大模型虽在标准数据集上表现优异，却因训练域与真实场景失配、计算开销高、缺乏可解释性而难以落地。本文聚焦于工程可复现的实践路径，提出‘人脸定位→频域伪造特征提取（Xception-FCN + Frequency-Aware Masking）→轻量分类决策’三段式解耦架构，兼顾精度、延迟与可解释性。该方案已在边缘设备（Jetson Orin NX）实现单帧<48ms
数字IC后端设计实现 | PR工具中到底应该如何控制density和congestion?(ICC2&Innovus)
数字IC后端设计实现中到底应该如何控制cell density和congestion？（ICC2和Innovus两种解决方案）
python分布式计算框架_Ray 分布式计算框架介绍
Ray 介绍Ray 是 UC Berkeley RISELab 出品的机器学习分布式框架。UC Berkeley 教授 Ion Stoica 写了一篇文章：The Future of Computing is Distributed。里面详细说了 Ray 产生的原由。总结一下，就是由于 AI 和大数据的快速发展，对于应用和硬件能力的要求提出了更高的挑战。Ion Stoica 同时也是 Spark ...
【5G NB-IoT NTN】3GPP R17 NB-IoT NTN介绍_nbiot ntn
在3GPP R17协议中，将NB-IoT集成到了NTN（非陆地网络，即卫星通信）中，并定义了一个系统架构。在这个架构中包括一个可配置再生payload的低轨道（LEO）卫星，这意味着该卫星可以执行传统基站的全部或部分功能。该系统架构还可以适配同步轨道（GEO）卫星，这些卫星与LEO卫星类似，也可以配置再生payload。系统高度范围轨道波束覆盖范围LEO300~1500km绕地球转100~1000kmGEO35786km与地球自转同步200~3500km。
python分布式集群ray_Ray首页、文档和下载 - 分布式执行引擎
Ray 是一个高性能的分布式执行引擎，开源的人工智能框架，目标之一在于：让开发者可以用一个运行在笔记本电脑上的原型算法，仅需添加数行代码就能轻松转为适合于计算机集群运行的(或单个多核心计算机的)高性能分布式应用。这样的框架需要包含手动优化系统的性能优势，同时又不需要用户关心那些调度、数据传输和硬件错误等问题。与深度学习框架的关系：Ray 与 TensorFlow、PyTorch 和 MXNet 等...
Qt+PCL实战：如何用QVTKOpenGLNativeWidget高效渲染3D点云（附完整代码）
本文深入解析了Qt与PCL结合使用QVTKOpenGLNativeWidget进行高效3D点云渲染的实战技术。通过对比传统QVTKWidget，详细介绍了QVTKOpenGLNativeWidget在渲染效率、内存占用和兼容性方面的显著优势，并提供了完整的代码示例和性能优化策略，助力开发者在工业检测、自动驾驶等领域实现更高效的点云可视化。
影刀RPA进阶：Excel多条件筛选与数据提取实战
本文详细介绍了如何利用影刀RPA实现Excel多条件筛选与数据提取的自动化。通过拆解文本、数值、日期及颜色筛选等核心指令，并结合实战案例，指导用户构建稳健的销售数据提取机器人，从而高效处理复杂数据报表，提升工作效率。
Apache Flink Meetup 北京站：Flink Forward China 以来的超强嘉宾阵容！
6月 29 日，Apache Flink 社区 Meetup 北京站即将到来，此次 Meetup 一如既往地邀请了社区多位 Flink 技术专家现场分享。伴随着 Apa...
DVWA全级别详细通关教程
dvwa全级别详细通关教程，暴力破解，命令注入，CSRF跨站请求伪造，文件包含，文件上传，SQL注入，XSS
[Recap] Ray Forward Meetup - Ant Financial
作者：Irene编辑：Irene2019 年 6 月 22 日，蚂蚁金服在北京举办主题为“ 下一代计算”的 meetup。我司 CEO 郭斯杰受邀参加本次分享，发表“使用 Pulsar...
Linux安装MinIO（图文解说详细版）
最近开个新坑，就是在linux环境中操作开发环境，带大家玩转Linux，会整理出一篇Linux的专栏，欢迎大家订阅！！ 富贵同学linux环境为CentOS7.8 版本。 上期跟大家说了一下OpenJDK的安装，这次说一下minio的安装 第一步，进入/opt 目录，创建minio文件夹 cd /opt mkdir minio 第二步，wget下载安装包： wget https://dl.minio.io/server/minio/release/linux-amd64/minio 第三步，进入m
MAVLink协议详解
MAVLink是为微型飞行器MAV（Micro Air Vehicle）设计的（LGPL）开源的通讯协议。是无人飞行器和地面站（Ground Control Station ，GCS）之间，以及无人飞行器之间通讯常用的协议。APM、PIXHAWK飞控，Mission Planner、QGroundControl地面站均使用了MAVLink协议进行通讯。 MAVLink源码下载地址（现已更新至v2.0）：https://github.com/mavlink/qgroundcontrol 用户手册：ht
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