针对系统不支持的事情，AI也无能为力吗？

最新推荐文章于 2025-12-17 21:08:13 发布
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#windows #人工智能

文章探讨了AI是否在面对如扩展屏竖屏模式下相机显示方向错误这类问题时显得无力，指出可能是系统设计的局限性而非AI技术本身的问题。

针对系统不支持的事情，AI也无能为力吗？

比如下面的问题：在扩展屏上，当是竖屏时，系统相机显示的方向是横的，不应该是竖起的嘛。

基于Qt设计的人脸识别门禁系统(录入、识别、对比、删除)
07-08 5933
随着现代科技的不断发展，现在的中国已经迈入5G时代，人工智能技术也正逐步广泛运用到了各行各业中，尤其人脸识别技术，已在各大行业中广泛使用。本文就通过飞浆平台(EasyDL)+Qt设计了一个门禁系统，实现人脸录入、识别、对比、删除等等操作。识别人脸之后完成开锁动作，因为本软件没有连接硬件，只是为了实现人脸识别的部分，所以当人脸识别成功之后在界面上会进行提示的。...
（深度学习快速入门）人工智能、机器学习和深度学习总体概述
快乐江湖的博客
11-30 3622
线性回归：线性回归假设输出变量是若干输入变量的线性组合，并根据这一关系求解线性组合中的最优系数。具体来说，线性回归的作用是求得一组参数wi,i=0.1.,,,.nwi​,i=0.1.,,,.n，使预测输出可以表示为以这组参数为权重的实例属性的线性组合，引入常量x0=1x_{0}=1x0​=1，线性回归试图学习的模型就是当实例只有一个属性时，输入和输出之间的关系就是二维平面上的一条直线；
人工智能在生活中的应用都有哪些？
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喜欢打酱油的老鸟
08-10 6万+
作者：华为云开发者社区 链接：https://www.zhihu.com/question/62512060/answer/579982992 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。 今天小宅就来和大家一起分享一下人工智能的发展史及应用： 人工智能无处不在 人工智能的发展历程 · 1945艾伦图灵在论文《计算机器不智能》中提出了著名的图灵测试，给人工智能的収展产生了深远的影响。 · 1951年，马文·明斯基（Marvin Minsky）和迪恩..
翻译: 人工智能如何让世界变得更美好五
AI架构师易筋
04-01 1153
前两节是关于开发治疗疾病和改善人类生活质量的新技术。然而，从人道主义角度来看，一个显而易见的问题是：“每个人都能使用这些技术吗？开发一种疾病的治疗方法是一回事，根除这种疾病又是另一回事。这 更广泛地说，许多现有的卫生干预措施尚未在世界各地应用。世界，就此而言，同样的情况也适用于一般（非医疗）技术改进。换句话说，世界许多地方的生活水平仍然极低 贫穷的： 人均国内生产总值是 撒哈拉以南非洲地区约 2,000 美元，而美国约 75,000 美元。
AI作画的人机战争走向何方？
脑极体
10-09 2459
AI对于人类职业的影响及其引发的舆论波澜，迅猛到让人难以想象。还记得2017年，AI还是个标准的新生事物，我们的核心工作之一就是向读者们解释，同声传译、漫画作家、主持人等人类工作短期内仍是无法被AI取代的。而到了今年，一场因AI作画而引发的人类画家危机大讨论却在国内外社交媒体上演。DALL-E 2, Stable Diffusion, Midjourney, DreamBooth AI, Womb...
MCP 到底解决了什么问题？
Q2024107的博客
09-01 752
本文探讨了MCP（模型调用协议）如何解决LLM（大语言模型）的两个核心限制：知识时效性和数学计算能力。通过对比传统function call技术，文章指出MCP作为标准化协议，将LLM与外部工具解耦，避免了不同LLM厂商的function call实现差异带来的迁移成本。MCP通过定义MCPServer规范，使开发者可以专注于工具开发，而无需考虑底层LLM差异。虽然MCP未能完全解决token浪费和工具质量管控问题，但作为中间层协议，它促进了AI生态的标准化发展，为LLM与外部系统集成提供了更友好的解决方案
厨房警报系统_5个针对系统管理员的警报和可视化工具
cumo7370的博客
07-05 445
厨房警报系统 您可能知道（或可以猜测）警报和可视化工具的用途。 为什么我们将它们作为可观察性工具进行讨论，特别是由于某些系统将可视化作为功能纳入其中？ 可观察性来自控制理论，它描述了我们基于输入和输出理解系统的能力。 本文重点介绍可观察性的输出组件。 警报和可视化工具分析其他系统的输出，并提供这些输出的结构化表示。 警报基本上是对否定系统输出的综合理解，而可视化则是消除歧义的结构化表示形...
人工智能理解与解析
戰士博客
12-01 7463
中国GDP增速放缓，互联网进入中国下半场，40万亿5G新基建，AI是绝对的主角，它将彻底改变世界，改变生活。 到底什么是AI呢？用一句话概括，统计学的机器延展。 人工智能又称为机器智能，核心是机器，人发明的机器。 让机器具备甚至超越人类的推理、认知、统筹规划、学习、交流、移动、实用工具、操作机器，甚至第六感的能力人工智能相关的伦理、哲学方面争议颇多，维度高的生物统治维度低的生物，人类大部分在第三维度，特斯拉CEO马斯克 认为，人工智能产生出来就会在第三维度空间，且最终会进化到第四、五、六维度空间...
论人工智能历史、现状与未来发展战略
人工智能学家
02-18 1437
来源：《学术前沿》作者：郭毅可人工智能问世60多年来，承载着人类对自己的智慧的无限自信。在这样的自信下，人工智能发展到了今天，人们在追求机器从事尽可能多的智力劳动的路上走得很快，也很远。今...
AI 提示词入门：7个你必须知道的AI缺陷及应对策略（万字长文，建议收藏）
daniellq的博客
11-17 1933
GPT-3.5 ：当你发送的文字和 GPT 回复的文字大概 4000 个汉字或者 3000 个单词的时候，GPT 就可能忘记了你最开始的对话内容，按照一轮对话 500 - 1000 字的假设，也就是 4 - 8 个提问之后就可以再次发送 GPT 最开始设定的偏好或者个人信息了。然而，对于非常大的 GPT 来说，正确答案和错误答案的分布熵可能是相似的，这表明 GPT 在生成错误答案时与生成正确答案时同样自信。如果你的问题模糊不清，你的朋友可能会需要更多的信息来提供有用的答案。如果信息有误，可以选择删除。
探寻维纳控制论密码，解读“人工智能”各大学派
Tsingke
03-04 2037
探寻维纳控制论密码，解读“人工智能”各大学派 先亮出各派观点 人工智能学科中的三大学派，及连接主义，符号主义和行为主义，其核心观点对比总结如下： 1. 连接主义学派使用的是生物仿生学的方法，通过模拟生物体的脑部组织结构去寻找智能，它关心的是承载智能的生理结构；典型代表：麦卡洛克-皮茨，及神经网络家族 2. 符号主义学派使用的是逻辑推理和演算的方法，通过解析物理符号系统假说和启发式搜索原理去寻找...
9、人工智能伦理：挑战与困境
echo99的专栏
08-22 91
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AI落地第三步，企业搜索是出路
yuzhong001的博客
03-11 880
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Linux查询防火墙放过的端口并额外增加需要通过的端口命令
weixin_56526539的博客
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【从零开始的Qt开发指南】（十一）Qt常用控件之多元素控件与容器类控件深度解析
2301_79248256的博客
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本文详细介绍了Qt GUI开发中常用的多元素控件(ListWidget/TableWidget/TreeWidget)和容器类控件(GroupBox/TabWidget)。多元素控件专注于批量数据展示与交互，包括列表、表格和树形结构三种形式；容器类控件则擅长界面组织与分组，通过分组框和标签页优化布局。文章以Qt5.14为基础，通过属性解析、实战案例和进阶技巧，全面讲解了这些控件的核心用法、常见问题及解决方案，帮助开发者高效构建复杂界面。内容涵盖基础增删改查操作、进阶功能实现以及典型应用场景，是Qt界面开发的
LeetCode 102/103/513 二叉树层序遍历（BFS）三类经典题解题总结
m0_64198455的博客
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本文总结了二叉树层序遍历的核心思路及三种变体：普通层序遍历（LeetCode 102）通过队列按层处理节点；锯齿形遍历（LeetCode 103）在普通层序基础上按层反转结果；找最底层最左节点（LeetCode 513）可通过逆序入队或二维列表定位实现。关键点在于：使用levelSize固定层边界、保持正确的入队顺序（先左后右）、灵活处理结果。易错点包括空节点判断、队列控制错误等。层序遍历本质是"队列控层+按层处理"，所有变种都基于此核心逻辑进行扩展。
c# 1216
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czhc1140075663的博客
12-17 87
已通过配置路径，添加收入 支出条目 重启软件后 原数据不见，但是打开软件后，收入没保存，日统计收支情况只显示支出，添加支出 收入后，日统计数据表格中无数据显示。收入数据未产生，只有支出数据。
Java---泛型
2301_80275859的博客
12-12 786
Java泛型是JDK5.0引入的特性，通过类型参数实现代码重用和类型安全。泛型类、接口和方法可以处理多种数据类型，在编译时检查类型，避免运行时类型转换异常。主要特点包括：1)只能使用引用类型；2)支持类型推断；3)可定义泛型上限(? extends)和下限(? super)。泛型提高了代码安全性、减少了类型转换，但静态成员不能使用泛型。通过自定义泛型类DAO<T>的案例演示了泛型的实际应用，包括保存、查询、更新和删除操作。JUnit单元测试简化了泛型方法的验证过程。
学习笔记——Linux内核链表
2301_78295956的博客
12-14 642
本文详细分析了Linux内核链表(list.h)的核心实现。主要内容包括：1.数据结构部分，介绍了双向循环链表(list_head)和单向链表(hlist_head/hlist_node)的结构特点；2.关键宏定义，如container_of和list_entry的实现原理；3.链表基本操作，包括初始化、插入、删除和判断空链表；4.多种遍历方式，特别是支持删除操作的安全遍历；5.哈希链表(hlist)的特殊操作；6.实际应用示例，展示了如何嵌入自定义结构体并进行完整操作；7.自实现内核链表的关键点；8.总结
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综上所述，基于Python的人工智能美颜系统涉及的IT知识点包括但不限于：Python编程语言、图像处理、深度学习（尤其是卷积神经网络CNN）、实时图像捕获与处理、面部特征识别、以及智能图像美化技术等。要深入学习和...
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