算网共生 云智无界 | 算网的新征程等你加入

最新推荐文章于 2024-10-10 19:21:23 发布
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中国移动携手多家单位举办第二届「移动云杯」大赛，聚焦算力网络创新应用，设有行业、高校、移动三大赛道，提供百万奖金与资源奖励，旨在推动移动云成为一流云服务商，促进算力网络发展。

有人说，

如果不好奇海的彼岸

我们将永囿于原地

如果没有并肩的征途

你将不会赢得自由与胜利

这里

有一场与千万开发者

并肩同行的旅程。

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为助力中国移动算力网络的发展，加速移动云向算力网络演进过程，促进基于移动云产品能力的创新应用与解决方案的丰富，中国移动通信集团有限公司联合多家单位举办第二届“移动云杯”算力网络应用创新大赛，为算力网络的战略落实提供创新平台，全力推动移动云持续向“业界一流云服务商”迈进。

第二届“移动云杯”大赛将继续以算力网络创新应用为方向，以“算网共生，云智无界”为主题，分设行业、高校、移动三大赛道以及多个子赛道，设立百万现金大奖、百万资源奖励以及多项政策奖励，通过全面能力开放和场景多样化创新，为移动云算力网络的战略落实提供创新平台。

三大赛道，持续掀动创新热潮

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百万奖励，全面助力梦想启航

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激烈赛程，多方汇聚算网力量

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 智者已经论证宇宙有限

新生仍在探究无限的路上

但终将一起创造无穷盛景

算网共生 云智无界

第二届“移动云杯”大赛

为你而来

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（进入大赛官网了解详情）

【算法学习】蓝耘云智算|利用DeepSeek R1模型提升数据结构与算法学习效率
null18的博客
02-12 6119
数据结构与算法的学习过程可能充满挑战，但使用诸如DeepSeek R1模型，你可以通过智能学习引擎、个性化学习路径和实时反馈系统，轻松克服学习中的难点，快速提高自己的编程能力。无论你是编程新手还是经验丰富的开发者，DeepSeek R1都能为你提供一个系统化、高效的学习平台，帮助你在最短时间内掌握最重要的算法和数据结构知识。如果你处于大一大二，正在为学习数据结构与算法而烦恼，不妨尝试在蓝耘云智算平台利用DeepSeek R1模型，开始你更加智能化的学习之旅吧！
蓝耘云智算｜通过Deepseek R1增强BERT的NLP处理能力
Gupao123的博客
05-19 1036
本文探讨了在自然语言处理（NLP）领域，如何利用DeepseekR1模型优化和加速传统BERT模型在文本分类任务中的表现。DeepseekR1通过强化学习驱动、构建智能训练场等技术创新，提供了高效的数据处理能力和强大的泛化能力。
算网新征程！第二届“移动云杯”算力网络应用创新大赛正式开启
优快云资讯
04-25 401
4月25日，在2023移动云大会万象生态峰会上，中国移动副总经理赵大春、中国移动团委书记薛军、中国移动云能力中心总经理方力、中国移动政企事业部副总经理赵峰、中国移动客户服务部副总经理朱鸿、浪潮集团副总裁张传刚、中兴通讯股份有限公司副总裁华新海、中星微技术股份有限公司执行董事张斌、东软集团股份有限公司高级副总裁李军、优快云董事长蒋涛共同发布启动了“第二届‘移动云杯’算力网络应用创新大赛”。随着我国...
人工智能交通应用主题汇总（2024-05-26更新）
weixin_55366265的博客
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人工智能（AI）是指机器执行人类能够轻松完成的感知、推理、学习和解决问题等认知功能的能力。过去20年以来，由于互联网产生的海量数据的可用性，人工智能在全球范围内获得了关注。2022年底，OpenAI上线了ChatGPT超级机器人对话模型，用户可以与ChatGPT之间的对话互动包括普通聊天、信息咨询、撰写诗词作文、修改代码等方面。ChatGPT能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上...
人工智能交通应用主题汇总（2024-07-05更新）
weixin_55366265的博客
07-06 658
人工智能（AI）是指机器执行人类能够轻松完成的感知、推理、学习和解决问题等认知功能的能力。伴随着人工智能技术的发展，人工智能在交通领域有着广泛的应用。不论是在交通感知领域的图像识别、视频分析；交通管理和控制、交通安全分析决策；还是在综合交通规划、物流运营分析等方面，人工智能都能够帮助人类提高效率，减少失误。本星球长期关注人工智能能的发展及在交通物运输领域中的应用，收集了有关人工智能的技术资料，希望...
人工智能交通应用主题汇总（2024-08-06更新）
weixin_55366265的博客
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人工智能（AI）是指机器执行人类能够轻松完成的感知、推理、学习和解决问题等认知功能的能力。伴随着人工智能技术的发展，人工智能在交通领域有着广泛的应用。不论是在交通感知领域的图像识别、视频分析；交通管理和控制、交通安全分析决策；还是在综合交通规划、物流运营分析等方面，人工智能都能够帮助人类提高效率，减少失误。本星球长期关注人工智能能的发展及在交通物运输领域中的应用，收集了有关人工智能的技术资料，希望...
2025云智算技术白皮书.pdf
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内容概要：《2025云智算技术白皮书》阐述了云智算的发展背景、内涵及其关键技术方向，强调云智算作为云计算的新升级，旨在通过算网基础设施与人工智能核心技术的深度融合，提供一体化算网资源、全栈式开发环境、一站...
2024百度云智大会｜百度大模型内容安全合规探索与实践
Baidu_Secrity的博客
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百度大模型内容安全合规解决方案基于 "大模型安全评测+安全对齐+安全防护+安全知识增强"的闭环服务体系，不仅实现了大模型的内生安全增强，还支持在离线环境中运行，满足了对数据隐私和网络安全有严格要求的终端设备的需求。面对当下“大模型+安全”所面临的新形势、新机遇、新挑战，百度将不断拓展人工智能技术在网络安全领域的技术革新与应用，与各界保持合作，共筑大模型安全防线，并以实践经验推动相关标准的建设，助力构建完善的人工智能安全保障体系，探索更安全的大模型落地千行百业的无限可能。百度大模型内容安全平台负责人李志伟。
中国移动首批12个智算中心节点投产暨移动云智算产品体系正式发布
云擎未来 智信天下
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智算中心倾力打造智算领域“复兴号”--移动云智算平台，致力于为用户提供从数据处理、模型开发、训练作业到模型推理的一站式AI训推服务，该平台内置了多种先进框架和加速套件，能够支持跨域资源的灵活供给，高效支撑万卡并行训练与分布式灵活推理，助力AI开发高效便捷。中国移动响应国家号召，依托算力网络“4+N+31+X”资源布局体系，按照“集中训练，分布推理，统一管控，弹性调度、自主可控、绿色低碳”原则，统筹规划。中国移动以算为擎，赋能新质生产力，未来将继续深化技术研发和应用创新，推动数字经济高质量发展。
Lua非空判断方法[源码]
11-24
本文详细介绍了在Lua中进行非空判断的几种方法，特别是针对table类型的变量。首先，文章指出了直接对nil值进行索引会导致异常的问题，并给出了一个简单的例子来说明如何避免这种情况。接着，文章讨论了如何判断一个table是否为空，指出不能简单地使用`#table == 0`的方式，而是应该使用`next(t) == nil`的方法。此外，文章还提到了`next`指令在LuaJIT中的优化问题，建议在非必要情况下少用。最后，文章简要介绍了如何判断一个字符串是否全部由空格组成，使用了正则匹配的方法。这些内容对于Lua开发者来说非常实用，能够帮助他们避免常见的错误。
JS表格转Excel实现[可运行源码]
11-24
该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。
图片转bin文件存储[项目代码]
11-24
本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。
ROS视觉处理与色彩识别[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在ROS环境下进行视觉处理的基础步骤，特别是针对色彩识别的实现方法。内容涵盖了从摄像头驱动的安装与配置（如usb_cam驱动和image_view工具的使用），到创建功能包和编写图像处理节点（包括RGB图像回调函数、HSV色彩空间转换、二值化处理及形态学操作）。此外，还演示了如何在仿真环境中获取图像，并通过OpenCV实现红色和绿色物体的识别与追踪。最后，文章提供了完整的代码示例和编译运行步骤，帮助读者快速上手ROS视觉处理项目。
Anaconda安装与使用指南[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在Anaconda环境下安装和使用jupyter及numpy的步骤。首先，指导用户如何安装Anaconda并创建虚拟环境，然后详细说明了如何在虚拟环境中安装jupyter和numpy。接着，文章提供了多个numpy的练习示例，包括创建零向量、矩阵操作、归一化等。此外，还介绍了如何在Jupyter中完成numpy、pandas和matplotlib的例题，涵盖了从基础操作到实际应用的多个方面。最后，文章总结了实验过程中的经验，特别是在使用国内镜像源后下载速度的提升。
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）
11-24
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种结合改进A*算法的JPS（跳跃点搜索）全局路径规划与DWA（动态窗口法）局部避障的混合控制算法，用于机器人在动静态障碍物环境下的自主导航。该算法通过JPS优化全局路径搜索效率，提升路径规划速度，并结合DWA实现实时动态避障，增强了机器人在复杂动态环境中的适应性和安全性。整个系统在Matlab平台上进行了代码实现与仿真验证，展示了良好的路径规划效果与避障性能。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制或路径规划基础知识的研究生、科研人员及从事智能机器人开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人在静态与动态障碍共存环境中的自主导航任务；②为研究高效全局规划与实时局部避障的融合策略提供技术参考与实现案例；③支持Matlab仿真环境下的算法验证与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解JPS与DWA的集成逻辑，重点关注算法在路径最优性、计算效率与避障实时性之间的平衡设计，可进一步扩展至多机器人系统或复杂地形场景的应用研究。
Lua中loadstring应用[源码]
最新发布
11-24
本文介绍了在Lua编程中使用loadstring函数解析字符串公式的方法，特别是在游戏开发中的应用。通过示例代码展示了如何解析包含动态变量的字符串，如属性键、操作符和技能等级等，并动态计算其值。文章详细说明了如何利用loadstring将字符串转换为可执行的Lua代码，并处理复杂的公式解析，如计算buff持续时间和属性加成。这对于需要动态处理游戏内文本和公式的开发者具有实用价值。
VINS-Fusion部署流程[项目源码]
11-24
本文详细介绍了VINS-Fusion的部署及启动流程。首先，系统需要安装Ubuntu16.04以上版本并配置ROS环境，同时安装OpenCV、Glog、Ceres等依赖库。其次，编译功能包并进行多线程编译。启动阶段需获取IMU数据和图像信息，通过模拟器启动VINS-Fusion并查看Rviz可视化效果。标定部分包括相机内参和外参的配置，以及回环检测的优化。最后，文章简要提及实机启动的步骤，包括飞控和相机驱动的安装，以及通过脚本启动VINS-Fusion的流程。
Lua table.concat函数详解[项目源码]
11-24
本文详细介绍了Lua中的table.concat函数，该函数用于连接表中数组部分的元素，并可通过参数指定分隔符、起始和结束位置。文章通过多个示例展示了不同参数组合下的函数行为，包括默认参数的使用、自定义分隔符、指定连接范围等。此外，文章还解释了为何table.concat比for循环更高效，特别是在处理大量字符串连接时，table.concat经过优化，能显著减少时间消耗。最后，文章强调table.concat不会改变原始表的结构，为开发者提供了安全的使用保障。
基于Python的深度学习回归模型实现与神经网络应用
11-24
深度学习作为人工智能的关键分支，依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近，广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中，得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态，研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题，特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象，引入具有门控机制的长短期记忆网络（LSTM）以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程：首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割，随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段，采用自适应矩估计优化器配合早停策略，通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标，还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块：其一是经过清洗的金融时序数据集，包含标准化后的股价波动记录；其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程；其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则，提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势：通过多层非线性变换，模型能够捕获数据中的高阶相互作用，而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是，当处理高频时序数据时，需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤，这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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