老胡的周刊(第178期)

老胡的信息周刊[1],记录这周我看到的有价值的信息,主要针对计算机领域,内容主题极大程度被我个人喜好主导。这个项目核心目的在于记录让自己有印象的信息做一个留存以及共享


🎯 项目


UIGEN-T1.1-Qwen-14B[2]

用于生成前端 UI 布局的模型,它具有 140 亿个参数,基于 wen2.5-Coder-14B-Instruct 进行微调,它旨在进行基于推理的 UI 生成,利用复杂的思维链方法来生成基于 HTML&CSS 代码。目前,它仅限于基本应用,如仪表板、着陆页和注册表单:

UIGEN-T1.1-Qwen-14B
UIGEN-T1.1-Qwen-14B


pandas-ai[3]

通过使用大语言模型(LLMs)和基于检索的生成模型(RAG),让开发者与数据库或数据湖(比如 SQL、CSV、parquet 格式)的互动变得像聊天一样简单,从而大大简化了数据分析的过程:

pandas-ai
pandas-ai


browser-use[4]

一种允许人工智能控制浏览器的解决方案,通过提取网页上所有交互元素,使得 AI Agent 能够更专注地执行其任务:

browser-use
browser-use


siri-ultra[5]

Siri Ultra 是一个能在 iPhone 上使用的 AI 聊天快捷指令,无需下载任何软件即可体验到最新的大模型:

  • 通过 Siri 实时语音对话,也可以直接运行快捷指令进行文字对话

  • 兼容各种大模型,包括 OpenAI、Gemini、DeepSeek 等

  • 支持联网搜索(需单独配置搜索 key)

  • 支持网页总结 (链接发给快捷指令即可)


deep-searcher[6]

利用大型语言模型(如 OpenAI、DeepSeek 等)和向量数据库(如 Milvus、Zilliz Cloud 等)来对私有数据进行高效的搜索、评估和推理,特别适用于企业知识管理、智能问答系统和信息检索场景。

deep-searcher
deep-searcher


🤖 软件


ima.copilot[7]

集成了腾讯混元大模型和 DeepSeek R1 模型的智能知识库软件,旨在通过智能搜索、阅读、写作助手等功能,提供全新的知识获取和内容创作体验:

ima.copilot
ima.copilot


cline[8]

Cline 是一个集成了 AI 助手的扩展,能够在编辑器和 CLI 中协助开发者完成复杂的软件开发任务,支持多种 API 和模型,并具备文件创建和编辑、终端命令执行、浏览器操作等功能,同时提供了 Model Context Protocol (MCP) 来创建新工具并扩展自身能力。


👀 资料


Mastering-GitHub-Copilot-for-Paired-Programming[9]

微软出品的 GitHub Copilot 教程:

Mastering-GitHub-Copilot-for-Paired-Programming
Mastering-GitHub-Copilot-for-Paired-Programming


agents-course[10]

🤗 AI Agents Course 是一个旨在从基础到高级教授人工智能代理(Agents)的免费课程,涵盖理论、设计和实践,并提供使用流行库(如 smolagents、LangChain 和 LlamaIndex)的实战演练,以及通过挑战赛和社区贡献来提升学习体验。

agents-course
agents-course


🕸 网站


svgrepo[11]

提供超过 500,000 个开源许可的 SVG 矢量图标和图标的平台,用户可以搜索、探索、编辑和分享这些资源,适用于商业项目,且始终免费,无需担心遇到付费内容:

svgrepo
svgrepo


✍️ 说明

周刊相关信息:

  • 公众号:老胡的储物柜[12],欢迎加我微信进周刊群聊

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  • 聚合周刊[14]:老胡收集了国内外 60+优质技术周刊进行信息聚合 🔥

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  • 浏览地址:老胡的信息周刊[16] | 今日推荐[17] | MacOS 软件推荐[18]

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参考资料

[1] 

老胡的信息周刊: https://weekly.howie6879.com/

[2] 

UIGEN-T1.1-Qwen-14B: https://huggingface.co/smirki/UIGEN-T1.1-Qwen-14

[3] 

pandas-ai: https://github.com/sinaptik-ai/pandas-ai

[4] 

browser-use: https://github.com/browser-use/browser-use

[5] 

siri-ultra: https://github.com/fatwang2/siri-ultra

[6] 

deep-searcher: https://github.com/zilliztech/deep-searcher

[7] 

ima.copilot: https://ima.qq.com/

[8] 

cline: https://github.com/cline/cline/blob/main/locales/zh-cn/README.md

[9] 

Mastering-GitHub-Copilot-for-Paired-Programming: https://github.com/microsoft/Mastering-GitHub-Copilot-for-Paired-Programming

[10] 

agents-course: https://huggingface.co/learn/agents-course/unit0/introduction

[11] 

svgrepo: https://www.svgrepo.com/

[12] 

老胡的储物柜: https://images-1252557999.file.myqcloud.com/uPic/ETIbMe.jpg

[13] 

TG 频道订阅: https://t.me/howie_weekly

[14] 

聚合周刊: https://www.fre321.com/weekly

[15] 

howie6879/weekly/: https://github.com/howie6879/weekly/

[16] 

老胡的信息周刊: https://weekly.howie6879.com

[17] 

今日推荐: https://weekly.howie6879.com/recommend/index.html

[18] 

MacOS 软件推荐: https://weekly.howie6879.com/soft/mac.html

本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 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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