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我也要
我的朋友圈会发一些公号之外的感悟，说实话质量挺高的！
另外，军哥的读者群已经开到第 10 群了。
欢迎我的读者（你）加入，这里有很多一线、二线公司大佬，你可以提各种技术、产品、管理、认知等问题，我们抱团取暖，一起度过 2021 了。同时对于你提的问题，军哥也会根据情况回答你，我相信这样高质量的交流群，一定可以助你高速成长！
不过要申明的是，群里拒绝发广告，如果你实在想发也行，发红包就行了！
好了，就说这么多了。如果你想进这样的高质量读者群，加我下方微信备注 21，能简单介绍下自己就更好了，我拉你入群（已经进了其他读者群，就不要申请了）！如加不上，请手动添加jeff_arc。
从指令到坐标：深度解析307系列基站定位的AT指令实战与排错
本文深度解析了ML307系列模组基站定位的AT指令实战应用与排错方法。重点剖析了AT+MLBSCFG和AT+MLBSLOC两条核心指令的配置、执行流程及异步响应机制，并针对高德与OneOs两种主流定位服务提供了完整的配置指南。文章结合常见错误码（如126、127）和硬件注意事项，分享了确保定位成功的实战经验与稳健的程序框架。
军哥读者群免试招人了！
话说这几天又来了一大波读者，有朋友说加我微信提示繁忙，所以军哥必须给解决一下！我的朋友圈会发一些公号之外的感悟、读者问题问卷调查、趣味抽奖，说实话还挺好玩的！另外，军哥的读者群已经开到第 ...
别再只会调速度了！用STM32的定时器中断精准控制伺服电机转角（避坑指南）
本文详细介绍了如何利用STM32的定时器中断和PWM输出实现伺服电机的精准转角控制，避免常见的速度控制误区。通过硬件配置、脉冲计数逻辑和优化技巧的实战讲解，帮助开发者掌握高精度位置控制方法，适用于工业自动化和机器人控制等场景。
大军哥高质量微信群免试招人！
见字如面，我是军哥！话说这几天又来了一大波读者，有朋友说加我微信提示繁忙，所以必须给解决一下撒！我的朋友圈会发一些公号之外的感悟，比如读者问题问卷调查、趣味抽奖，说实话还挺好玩的！另外，军...
MedicalNet实战：3D医疗影像分割从零到部署（PyTorch+ResNet50）
本文详细介绍了基于PyTorch和MedicalNet预训练模型进行3D医疗影像分割的完整实战流程。通过加载ResNet50预训练权重进行迁移学习，大幅降低了对标注数据量的需求，并提升了模型性能。文章涵盖了从数据准备、模型微调、训练优化到最终部署的每一步，为医疗AI开发者提供了从零到部署的清晰指南。
SAP 业务技术平台(BTP) Workflow(工作流)功能介绍
这背后其实发生了很多事情：Workflow 应用里 Determine Equipment Service Task 得到执行，通过 HTTP POST，消费部署在 SAP BTP 上的 Business Rules Service，后者根据我们在 Start New Instance 里传入的 Sample Data，返回自动决定出的设备明细。关于这个 SAP BTP 开发工具的更多介绍，参考我的文章：SAP 新一代全栈开发工具：SAP Business Application Studio.
6 款电商 AI 图片生成软件实测｜国内 + 跨境卖家工具清单
电商 AI 作图工具已经从 "能不能用" 进入了 "好不好用" 的阶段。对于绝大多数卖家而言，现在的 AI 工具已经可以覆盖 60%-80% 的基础商品图需求，显著降低拍摄和设计成本。选择工具的核心逻辑不是 "哪款最强"，而是 "哪款最适配你的品类、平台规模和团队能力"。垂直电商工具胜在工作流效率，通用生图工具强在创意上限，模板类工具赢在上手速度。建议根据自身业务阶段，搭配 1-2 款主力工具 + 1 款辅助工具，形成适合自己的视觉生产流程。
Cadence 开发合集【总目录】
专栏主要介绍Cadence原理图和PCB信号完整性电源完整性仿真相关的内容，更加注重实操，以帮助大家轻松上手并不断提高；在开始专栏的更新前，博主先列出专栏的大纲，以供大家参考。大家直接点击大纲中的蓝色标题即可轻松传送。 ............
视频隐私脱敏工程化：CSRT/KCF追踪算法在本地推理中的实现与边界
在短视频内容合规审查中，动态遮挡（Dynamic Masking）是高频且高耗时的环节。传统手动关键帧打码不仅效率低下，且在目标快速移动或遮挡时极易出现遮罩漂移。本文从计算机视觉工程角度，解析基于CSRT与KCF算法的目标追踪方案在视频隐私处理中的技术路径、性能权衡及落地实践。
基于 STM32 的便携式肌电信号采集与疲劳度评估系统设计与实现
本系统以 STM32 单片机为核心控制器，通过肌电电极采集人体骨骼肌表面的 sEMG 信号，经仪表放大、滤波、AD 采样后送入 MCU 进行时域 / 频域特征提取，利用 RMS（均方根）、MPF（中位频率）、MF（平均频率）等指标实时评估肌肉疲劳状态，最终通过 OLED 显示疲劳等级，并支持蓝牙上传至上位机。
【Zephyr驱动专题】01_深扒MPU6050陀螺仪寄存器
MPU6050作为最常用的6轴运动跟踪器件，其寄存器配置直接影响传感器性能和功能实现。本文将深入解析关键寄存器，并使用逻辑分析仪抓取信号进行分析。
我用 GPUWorks 在 M1 Pro 上搭了个发票识别原型
公司里经常要看电子发票。我想先做个小原型：把 PDF 发给一个自己部署的图文模型，让它提取发票类型、日期、交易双方和金额，再把结果交给同事核对。这个原型不用先接财务系统，先看看从部署到调用要走多少步，模型返回的内容能不能帮上忙。
【AUTOSAR-E2E】-2.3-配置E2E：基于E2EPW配置一个RX接收的Signal Group（使用E2E Profile 1）
《共13页精讲》：此法也适用于E2E Profile 4/5/6/7/11/22 目录 1 检查CAN Matrix Arxml/DBC是否满足E2E需求 2 在DaVinci Developer中为Port添加E2E保护 3 在DaVinci Configurator settings设置 4 如何使用应用层的E2E保护 5 结尾 <--返回「Autosar_BSW高阶配置」总目录--> <--返回「Autosar_BSW高阶配置」专栏主页--> <-.
医疗 AI 有两种，别混着谈：一个改流程，一个改范式
InfoXMed 是面向医生、医学生和医学科研人员的 AI 医学工具平台，提供文献检索、全文翻译、AI 解读、指南查询和题库练习等功能，辅助临床学习、科研汇报与医学备考。原文是日本医学会杂志（JMA Journal）的一篇综述（Review Article）：基本事实：这一点必须先说清：这篇论文提出的是一个研究纲领。它文中的"预测"指的是科学设想，不是可以拿来用的临床预测能力。文中甚至自己承认了一个硬缺口（见第三节）。本文只谈它的术语辨析与科学方法论，不转述任何可作为临床依据的预测或处置主张。这篇论文的全部
迈瑞BS系列全自动生化分析仪LIS协议接口手册(内含HL7和ASTM)
迈瑞BS系列全自动生化分析仪LIS协议接口手册，内含HL7和ASTM)
win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar
win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过，这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后，重新检测通过。
在Codex 让AI模型 拥有长期智能记忆
本文介绍Claude-Mem V15新功能——智能记忆召回，解决AI遗忘、重复提示、执行不一致等问题。通过本地部署claude-mem，实现自动记录决策（如数据库选型）、跨会话智能召回，支持记忆写入、检索、遗忘全流程闭环。相比传统记忆方案，其基于Hooks自动捕获工具调用，结构化存储，可追溯、可共享、可清理，显著提升工程效率与协作一致性，是长期项目中理想的“工作黑匣子”与“工程脑”。
锂电池充电器电路设计 里面有电路
锂电池充电器电路设计 里面有电路 3.7V升压到5V电路设计。
您您这可以把问小白的多个会话比如说。左侧的多个会话一次性导出吗？不是单条会话里面的多次会对话。AI导出鸭
第三层是格式编译层。这个决策背后的判断很清晰：一个批量导出工具的价值，不在于“试三次”，而在于你真正用它处理了几十份技术文档、访谈记录或课程讲义之后，它是否值得留在你的工作流里。问小白的会话列表通过分页接口加载，AI导出鸭 在页面运行时建立旁路监听，捕获每一次分页请求返回的完整对话清单，包括会话 ID、标题、时间戳和隐藏的元数据字段。让AI导出回归优雅——这句话说的是：导出不该是体力活，而应该是一次完整的、可预期的文件交付。注意：这里的“批量”指的是左侧列表里的多个独立会话，不是一条会话内的多轮对话。
汉书HE8，好用的汇编代码编写工具
汉书HE8，好用的汇编代码编写工具早期编写汇编代码所用功能强大
河道漂浮物目标检测数据集
目标检测，yolo，河道漂浮物目标检测数据集
AI Agent之核心框架
A： 显式 Thought 有三类价值：可解释性（便于人类审计）、可调试性（定位哪一步选错工具）、学习信号（可做监督微调或评估中间步骤质量）。ReAct 把推理与 可执行行动 绑定，每一步行动后都有 真实 Observation 反馈，从而用工具结果约束生成，降低闭卷幻觉。做完不等于结束——还要 评估做得好不好，把 教训 记下来，下次 带着教训重试，反思作为 记忆，影响后续尝试的策略。工作流程：Action → Evaluation → Reflection → Retry。A： 普通 CoT 只在。
AI 应用开发工程师技术实践：大模型接入、通用组件封装与性能优化
本文提出AI应用从PoC到生产的核心挑战：模型调用的持续可用、可控与可优化。通过构建统一LLM网关实现多供应商路由与故障转移，封装对话、工具调用与RAG组件以解耦业务逻辑，结合前缀缓存、批处理与流式背压治理等性能优化手段，形成“接通→接稳→接快”的工程路径，最终以工程化能力决定AI应用的生产可用性。
大模型 Embedding 与向量相似度详解
Embedding 解决的问题：计算机不懂文字，但懂数字│▼文本 → 向量（1024维浮点数数组）│▼相似度解决的问题：怎么判断两个向量（文本）有多接近│▼余弦相似度：看向量方向的夹角，越接近0°越相似│▼最终效果：语义搜索——理解意思，而非字面匹配一句话总结：Embedding 把文字变成数字，余弦相似度比较数字的方向，两者结合实现了"理解语义"的搜索。
AI前沿日报 · 2026-11-04 | 祛魅时刻：Astra“纯读权重“神话的崩塌
①Astra"裸权重通吃"被spaCy创始人Honnibal精准祛魅——仅1/3实验真裸读，数学能力提升依赖Python+50次迭代；②Simon Willison用Qwen 3.8-27B端侧复现权重空间编程；③Nvidia开源Auto-Ontology自动知识图谱；④$800开源全域抓取机器人Stringman；⑤OpenAI悄然重开Codex训练开关引信任危机；⑥DeepMind发布Gemini 4 Argon机器人基础模型；⑦美国科技巨头隐性AI债务达3.2万亿美元，6个月增90%。
GPT-1 架构和计算细节
下面配合框图，对 GPT-1 的每个组件做公式展开 + 数值实例（配置：12 层 × 768，12 头，FFN 3072，词表 40478，共 117M 参数）。GPT-1 把翻译模型的编码器-解码器砍掉一半，只留解码器，然后以"预测下一个词"为目标在 BooksCorpus 上预训练。与 2017 原版的四个架构差异（框图中标 ★）：h0=E[token]+Epos[position],E∈R40478×768, Epos∈R512×768h^0 = E[\text{token}] + E_{pos}[\
终端 AI 审计与 “龙虾” 类智能体风险治理：从可见性到闭环溯源
生成式 AI 办公普及之后，数据泄露风险逐步下沉到终端。员工将合同、源代码、客户资料粘贴至公有大模型，以及龙虾（OpenClaw）这类本地开源 AI 智能体的滥用，成为企业安全新挑战。传统网络边界防护存在审计盲区，本文从风险链路拆解、核心能力模型、分级治理策略、落地踩坑点以及技术局限性多角度，分享终端侧 AI 安全治理的实践思路。
2.53 基于极稀疏指纹的室内定位注意力图元学习
该论文发表于IEEE Transactions on Mobile Computing（TMC）2026年6月，面向极稀疏指纹条件下的WiFi室内定位，针对指纹采集人力成本高、标记指纹稀缺时定位精度大幅下降的痛点，提出注意力图元学习模型AGML（Attentional Graph Meta‑Learning），结合图神经网络、元学习、两种指纹数据增强与分布对齐技术，在标记指纹极少的场景实现高精度室内定位，同时公开了多套真实+仿真定位数据集用于基准测试。场景：二维室内空间，障碍物造成信号遮挡，
语音识别与语音合成的技术原理及应用
语音识别 #语音合成 #人工智能 #大模型。语音识别与语音合成的技术原理及应用。一、语音识别的核心原理。二、语音合成的核心原理。三、工程落地的主要难点。五、需要关注的现实问题。
设计师工作室 GEO 实操：如何提升 AI 实体推荐概率
设计工作室 GEO 的本质，是把创意服务转化为 AI 可理解的结构化信息。核心动作可归纳为：区分事实与审美、建立实体图谱、预判用户提问、输出脱敏内容、搭建多信源、持续测试验证。梳理工作室的 6 个实体属性：品类、城市、流程、边界、团队、渠道。在官网或作品集平台发布至少 3 篇结构化项目复盘，只陈述事实。输出 1 篇「设计报价影响因素」科普内容，覆盖甲方高频提问。争取 1 次行业媒体或本地媒体专访，形成第三方信源。每周用「XX 城市 + 品类 + 设计工作室推荐」指令测试，记录出现频率。
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