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最新推荐文章于 2018-04-17 00:32:59 发布
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2025 Agentic AI技术峰会精华：提示工程架构师必须收藏的十大观点
AI智能探索者的博客
09-18 493
过去我们谈“提示工程”，核心是“如何写一条能让大模型输出正确结果的指令”——比如“请总结这篇文章的核心观点”。但在Agentic AI（智能体AI）时代，一切都变了：Agentic AI是“能自主规划、执行任务、反思修正”的AI系统，它需要的不是“单条提示”，而是一套能引导它“思考”的框架——就像给人一套“思维手册”，告诉它“遇到问题先想什么、再做什么、错了怎么改”。先理解：分析用户问题的意图（退货？改地址？查快递？），同时检索用户的历史订单数据；再判断：根据退换货政策，判断用户的请求是否符合条件。
目标跟踪方法总结
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作者：YaqiLYU 链接：https://www.zhihu.com/question/26493945/answer/156025576 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 相信很多来这里的人和我第一次到这里一样，都是想找一种比较好的目标跟踪算法，或者想对目标跟踪这个领域有比较深入的了解，虽然这个问题是经典目标跟踪算法，但事实上，可
芯片缺陷检测项目
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12-21 2万+
Tips：需要了解项目细节或者相关技术支持，以下是联系方式。 邮箱：740595707@qq.com Github源码：https://github.com/dlphay/halcon_dlphay （源码中去掉了部分核心代码，需要Github账号，将项目Star之后截图发到邮箱，我会把核心代码进行回复） 机器视觉项目----芯片缺陷检测 01 应用与背景 封装体检测的内容包括（括...
nvidia_tx1开发笔记
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06-07 1140
sfm *主要是静态场景外 *低速运动（例如停车场景） *纹理接地平面（具有足够的跟踪功能） 因此，所提供的样本并不涵盖所有的用例作为其他更复杂的SLAM或SFM算法。 它不是为了解决SLAM任务或通过精确的测距来获得周围环境的完整3D恢复图。 在当前阶段，它可以被认为是更复杂的SFM算法的起点。 例如，在提供的样本中，恢复的3D结构被用作高级处理（停车点检测）的输入。
DeepMind星际争霸2开源机器学习平台
dlphay的博客
09-06 6145
DeepMind 之前开源了《星际争霸2》的深度强化学习平台，这是个很好的训练环境，学起来也很有趣。下面是一份有关设置环境和训练模型的教程，基于Mac环境。我们会跑一遍训练脚本，使用Deep Q-Network解决CollectMineralShards这个mini-game。享受学习吧~
人工智能，深度学习，用DQN算法，或者更新的增强算法，进行图片识别小游戏？
wangwang147456的博客
11-21 714
我有一个想法，谁能帮我实现吗？      说明：用DQN算法，或者更新的增强算法，图片识别用Inception V4； 具体步骤：共计N关，一共N个图片，每个关卡N个图片， 分别在文件夹名为1、2、3、文件夹内，+1、0、-1用这个对应文件夹代表奖励值， 动作：第一关的图片随机打乱处理，一张一张循环输入，程序做出动作，可以选择或者不选择某个图片，如果不选择，图片继续循环输入，选择一
国内主要门户网站精华收藏指南
在本文件《中国国内门户网址经典收藏》中，包含的内容可能涉及以下几个方面的知识点： 1. 门户网站的历史与发展： - 初期的门户网站多为综合性网站，提供新闻浏览、邮箱服务等基础功能。 - 发展过程中，门户网站...
java实现微信公众号源码-awesome-tech-collections:技术收藏，包括文档、书籍、博客等
06-05
Java性能优化指南精华文章 : 美团点评研发团队的技术博客，很多美团点评的技术实践文章 : 陈皓大神的技术站点，也是笔者学生时期就开始阅读的站点 ： 开源Java框架SpringSide的作者-江南白衣的博客，有很多java相关...
Java技术网站精华收藏：开源框架到最新资讯
以下是一些精选的站点，涵盖了从编程教程、开源项目、社区论坛到技术博客和工具下载等各个层面。 1. JavaEye - 这是一个专注于Java技术分享的网站，提供丰富的文章和教程，是学习和交流的好去处。 2. 优快云 - 国内...
blog.zip_blog_博客置顶开发
09-21
在本“blog.zip_blog_博客置顶开发”项目中，我们将探讨一个简易博客系统的实现，包括基本的发帖、删帖以及精华帖置顶功能。 一、博客系统架构 1. 前端界面：用户交互的主要平台，通常由HTML、CSS和JavaScript构建...
卷积神经网络之目标检测总结
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07-22 2万+
传统的目标检测任务主要通过人工提取特征模型建立，常用的特征包括：HOG、SIFT、Haar等，特征提取模型之后进行支持向量机或者Adaboost的分类任务，进而得到我们所关注的目标结果。由于特征模型的局限性，我们引入卷积特征，也就是经过卷积神经网络得到的特征信息，包括浅层信息和深层信息，浅层信息指的是：前级的卷积层得到的特征图，感受野更加关注的是图像细节纹理等特征。深层信息包括：后级的卷积层卷积得到的特征图信息，在语义语境方面更加抽象的高层信息。人工神经网络是根据大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型
Reinforcement Learning学习总结
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04-11 807
强化学习是需要建立一个存在大量表征学习参数的世界模拟器（World Simulator），模拟真实世界的逻辑和原理，它的目的和作用是：让机器（Agent）能够了解并且预测世界的规律，通过预测和规划，具备理性的逻辑分析能力。 Actor-Critic算法思想：对于一个系统，从状态输入到决策输出之间，我们可以联合Policy-based和Value-based两种决策方式去改进成为新的决策方式。
2018华为软件精英挑战赛经验（一）
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初赛、复赛。比赛耗时50天。忙忙碌碌、紧紧张张。西北赛区真的很强，最终成绩初赛6/64 复赛6/36。真是666！！！简单说一下赛题：赛题围绕两个点展开：销量预测问题、放置优化问题。请求预测问题与简单解析：赛题给出了用户对于虚拟机请求的2-3个月的历史数据文档（txt文件），需要做的是通过读取和抽取文件中关键信息（时间信息）、统计历史虚拟机的请求数量。根据历史数据去预测接下来一段时间（时间的长短、...
Yolo在NVIDIA TX1上测试
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YOLO开源链接：https://pjreddie.com/darknet/yolo/ yolo应用于实时目标检测 yolo的优势：1 在硬件支持的前提下，实时视频处理延迟小于：25ms（基于YOLO：45fps  基于TINY_YOLO：150fps）                    2 全范围的图像预测                    3 网络层学习归纳能力比较强，稳定
opencv（gpu模块）
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FGDStatModel：包含复杂背景的视频中的前景对象检测 MOG_GPU：基于高斯混合的背景和前景分割算法 MOG2_GPU：Improved Adaptive Gaussian Mixture Model for Background Subtraction GMG_GPU：背景减法器模块 BroxOpticalFlow：光流（计算出相邻帧之间物体的运动信息的一种方法，光流是由于
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uvc设备通过v4l2驱动( QT项目）
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GITHUB :源代码 其中uvc免驱设备可以是：usb摄像头、hdmi转usb视频采集卡　 v4l2的驱动过程： 视频设备获取－> 属性设定－> 采集方式设定－> 图像数据获取－> 视频设备关闭 v4l2开发中常用的命令标识符 VIDIOC_REQBUFS：分配内存 VIDIOC_QUERYBUF：把VIDIOC_REQBUFS中分配的数据缓存转换成物理地址 VIDIOC_
20万、50万、100万的算法工程师，到底有什么区别？
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