- 博客(2525)
- 资源 (7)
- 问答 (4)
- 收藏
- 关注
RSS订阅
原创 昇腾赋能海外主流大模型 | Llama-2-7b深度测评与部署方案
当生成式人工智能迈入规模化应用的深水区，大模型已从技术探索走向产业落地的关键节点，而算力作为支撑这一进程的核心基础设施，正面临着前所未有的双重挑战：一方面，以Llama、GPT系列为代表的大模型参数规模持续扩大，对算力的峰值性能、内存带宽、能效比提出了指数级增长的需求；另一方面，全球算力供给格局的不确定性，使得核心算力设施的国产化替代成为保障AI产业自主可控发展的战略刚需。
2025-10-27 10:32:23
16338
3
原创 面向古籍版面数字化识别应用研究—基于HisDoc-DETR模型深入剖析
HisDoc-DETR 的成功在于对古籍特性的深入理解与针对性优化。它提醒我们，技术创新不仅是算法性能的提升，更在于将技术与实际场景紧密结合，从而实现学术价值与社会价值的双重提升。未来，类似的方法有望进一步拓展到多语种、跨时代文献的数字化处理，推动古籍保护与利用进入智能化新时代。
2025-09-25 18:01:59
60907
7
原创 向日葵、ToDesk、TeamViewer，谁才是远程控制领域的“全能选手”？
在数字化和移动办公快速发展的今天，远程控制软件已经从小众工具走向大众生活的方方面面。无论是企业 IT 管理员在异地维护服务器，还是普通用户远程协助父母操作电脑，亦或是学生在家访问实验室电脑完成作业，远程控制的需求几乎无处不在。特别是在 远程办公、在线教育、远程技术支持、跨区域协作 等场景中，它不仅提高了效率，更成为一种“刚需”型的生产力工具。
2025-08-28 10:25:48
62737
1
原创 硬核AI安全技术解读 | 2025WAIC大会—合合信息推动AI鉴伪技术革新-打造可信数字世界【人工智能大会最新AI安全技术成果】
在本次世界人工智能大会上，我有幸亲眼见证了一系列AI鉴伪技术，如人脸视频、AIGC生成图像以及证件票据中的应用。该技术通过视觉特征分析、图像合理性评估以及多维度交叉验证，帮助公众深入了解AI如何精准识别并揭示多模态数据中隐形的伪造痕迹，为大模型的安全性和可信发展提供了有力的防护，下文就一起来看下我在本次大会上学习的AI安全的知识吧。
2025-08-05 23:38:40
76575
原创 GitCode首发文心4.5开源性能全揭秘 | 资深AI博主硬核实测【十种场景测评+原创UI系统+同类横测】
文心4.5的开源不仅体现了百度推动 AI技术普及化和国产化替代 的决心，也为研究者、开发者提供了一个完善且灵活的模型基础，极大地促进了 中文大模型生态 的发展。期待未来文心在行业应用、社区共创、插件拓展等方面迎来更多活力与创新，共同助推国产AI生态持续繁荣。
2025-07-14 09:30:00
38631
1
原创 开源即战力，百度文心4.5开源GitCode首发 | 全面解读百度文心4.5全栈开源策略与实战性能评测【最强文心4.5实战】
优快云资深博主测评百度文心大模型4.5开源版，性能飙升！文本生成快35%，多模态理解大增强，写博客、智能问答都不在话下。医疗辅助诊断也显身手，资源占用还低，国产AI新标杆！内容创作、行业应用就选它！
2025-07-09 10:30:00
36616
1
原创 基于合合信息开源智能终端工具—Chaterm的实战指南【当运维遇上AI，一场效率革命正在发生】
面对云计算多平台运维的复杂挑战，合合信息推出的Chaterm智能终端开创性地融合AI与自然语言交互，重新定义云资源管理范式。本文系统解析了这款业界首个AIAgent终端的核心功能，包括智能命令补全、语音交互、可视化VIM编辑器及零信任安全架构，并通过15个实战案例（如日志清理、防火墙配置、服务监控等）验证其效能。测试数据显示，Chaterm将传统运维任务效率提升80%-90%，错误率显著降低。其开源架构支持多云环境无缝集成，使开发者无需记忆复杂命
2025-06-23 18:28:14
24392
1
原创 【大模型加速器2.0】合合信息文档图表解析全方位深度测评
在实拍发票内容提取的对比中，TextIn凭借其深度学习与OCR技术的结合，展现了出色的识别准确性和高效性，能够处理不同类型和格式的发票，并在模糊或倾斜的图像中依然保持高准确率。在实拍发票提取任务中，TextIn展示了出色的能力，能够准确识别并提取不同类型发票中的关键信息，如发票号码、金额和税号等，且能有效处理模糊、倾斜或不规则布局的图片。由于图表类型多样，不同类别的图表需要采用特定的数据提取方法，例如折线图中的关键点识别、柱状图的数据读取及文本标签解析等，增加了处理难度。
2025-03-26 09:00:00
33364
5
原创 Trae AI IDE 远程开发：一键在服务器上开发部署网站指南！
Trae AI 是一款免费且智能的 AI 原生集成开发环境（IDE），专注于提升开发者的编程效率和体验。它支持智能代码生成与优化，开发者可以通过自然语言描述需求，AI 自动生成代码或提供优化建议。此外，Trae AI 提供 Builder 和 Chat 模式，帮助从零构建项目或在对话中获取代码建议，同时具备原生中文支持，适用于中文开发者。其多种语言支持、可定制化架构及丰富的插件扩展，使其成为高效、智能的编程工具。
2025-03-18 10:56:21
51571
6
原创 基于AI的智能开发环境—Trae在Web开发中的应用实战与性能评估【Trae项目实战】
Trae 是一款与 AI 深度集成的开发工具，提供智能问答、代码自动补全和基于 Agent 的 AI 自动编程能力，极大提升开发效率。它具备完备的 IDE 功能，如代码编写、项目管理和源代码管理等，同时还具备强大的 AI 助手，能够提供智能问答、实时代码建议、代码片段生成等服务。开发者可以通过自然语言与 AI 协作，从 0 到 1 开发项目，AI 会根据需求自动生成代码或创建文件。
2025-02-21 14:14:51
32151
19
原创 合合信息在视觉内容安全领域的创新与应用-应对伪造挑战的前沿进展
在信息爆炸的时代，视觉内容的安全性已成为社会的重大关切，尤其是在深度伪造技术（如深度伪造视频、AI换脸、人脸伪造等）日益普及的背景下，如何有效识别和防范伪造内容，保障信息的真实性和安全性，已成为亟待解决的问题。例如，图像处理和传输过程中的压缩、缩放等操作可能导致伪造检测效果的下降，而伪造技术的多样性和复杂性，使得现有系统在面对未知的伪造行为时，常常表现出较低的泛化能力。通过引入更强的计算能力和数据处理能力，基于大模型的系统能够有效提高篡改检测的精度，并增强系统的泛化能力，适应更为复杂的伪造场景。
2024-12-23 12:18:04
34680
20
原创 深入云电脑PC Farm技术探讨，以阿里云、华为云、ToDesk为例
与传统方案相比，ToDesk的产品以其更灵活的计费模式、更稳定的连接质量以及更人性化的用户体验赢得了广泛好评，特别是对重度依赖远程计算的设计师、开发者和内容创作者而言，ToDesk提供了接近物理机体验的云电脑解决方案。在高性能计算和低延迟需求逐渐成为主流的趋势下，ToDesk以其硬件直通技术、卓越的用户体验以及灵活的资源调度脱颖而出，为云电脑的未来发展指明了新的方向。ToDesk云电脑与PC Farm技术的完美结合，不仅提升了云电脑的整体性能，还为用户带来了更加流畅、稳定和便捷的使用体验。
2024-11-25 08:30:00
50524
26
原创 从数据提取到管理：合合信息的智能文档处理全方位解析【合合信息智能文档处理百宝箱】
智能文档处理“百宝箱”由合合信息开发，覆盖文档解析的多环节，能够支持批量、高效解析多种文档类型，并适配多语言环境。可视化文档解析前端 TextIn ParseX：为复杂文档提供高效的可视化解析功能；向量化模型 acge-embedding：优化长文档信息抽取的精度，支持大规模信息检索和内容审核；文档解析测评工具 markdown_tester：提供定量的测评机制，使开发者能便捷、准确地评估文档解析效果。
2024-10-31 08:00:00
24214
35
原创 基于香橙派 AIpro搭建二维码分类模型及其Flask服务—探索OPi AIpro新一代AI开发板出色性能
在香橙派 AIpro 上搭建二维码分类模型及其 Flask 服务的过程中，整体体验颇为顺畅，且收获颇丰。我进行了全面的测试和评估。以下是对开发板性能、部署过程及总体体验的深刻分析。香橙派AIpro作为一款基于华为昇腾AI处理器的开发板，具有诸多显著的优点，以下是对其优点的总结：1.强大的AI算力高性能处理器：香橙派AIpro搭载了华为昇腾AI处理器，提供了高达8TOPS（每秒万亿次整数运算）的INT8计算能力，以及4 TFLOPS（每秒万亿次浮点运算）的FP16精度算力。
2024-07-16 02:42:44
28700
37
原创 探索OpenNJet—开源项目测评NGINX云原生功能增强有感
OpenNJetOpenNJet是一款面向互联网和云原生应用提供的运行时组态服务程序。它具备环境感知、安全控制、加速优化等能力，并可以利用动态加载机制实现不同的产品形态，如API网关、消息代理、入口/出口控制器、边车、负载均衡和WAF等。同时，OpenNJet还拥有服务网格中东西向通信、透明流量劫持、熔断、遥测与故障注入、链路追踪、蓝绿发布等新功能特性。
2024-05-07 13:32:53
46203
12
原创 腾讯EdgeOne产品测评体验—基于EO新特性与传统CDN的对比以凸显EO绝对优势【以导航站为例】
在本文中，我们对腾讯的EdgeOne产品进行了深入的测评体验，通过与传统CDN的对比，凸显了EdgeOne的绝对优势。文章首先介绍了EdgeOne作为下一代CDN的概念，并详细阐述了其与传统CDN的显著区别，包括更广泛的全球覆盖、更高效的内容分发、更智能的安全防护等特点。站点加速可通过丰富的功能配置 ，如缓存优化，文件优化，网络优化等，帮助我们实现更高效、更稳定的内容分发，提升业务用户的体验满意度，从而增强网站、应用或其他在线服务的竞争力。在第二部分，我们以导航站为例，进行了EdgeOne特性的深度测试。
2024-04-15 12:11:16
34106
88
原创 基于《2023腾讯云容器和函数计算技术实践精选集》—探索腾讯云TKE的Docker容器、Serverless和微服务优势
在Serverless的架构中，用户操作的是服务化的组件，如存储服务、授权服务等，这有助于缩短开发周期，降低开发难度，并避免了由基础设施产生的延迟。前沿的实践案例是案例集的另一大亮点。当开发者从创业阶段过渡到大型企业阶段，原来的 Serverless 模式逐渐给企业的管理、 运维以及财务等带来一系列的挑战，这也是当期 Serverless 很难在大型企业全面应用的根 本原因，为了破解这样的难题，腾讯云工程师从深度分析症结，推出了顺应企业发展需求的技术，打造真正服务于企业的 serverless 平台。
2024-04-01 14:30:04
34845
51
原创 基于TableAgent实现IT职位招聘数据分析—以传统机器学习与TableAgent 数据分析方式相对比以凸显TableAgent 特性
在当今这个数据驱动的时代，数据智能分析已经成为了企业决策的关键。而TableAgent，作为一款强大的数据智能分析工具，正逐渐受到业界的关注和青睐。本文将带你深入了解TableAgent，探讨如何利用它玩转数据智能分析，为企业创造更大的价值。TableAgent 本次升级的一大亮点是可以为企业提供私有化部署。Code Interpreter对国内众多企业用户的最大障碍是企业数据因为安全性、合规等种种原因，不能传输到线上的共有服务平台。
2023-12-24 18:54:05
35798
105
原创 基于亚马逊云科技新功能：Amazon SageMaker Canvas无代码机器学习—以构建货物的交付状态检测模型实战为例深度剖析以突显其特性
我以前使用过Amazon SageMaker来训练一些模型，当然都是高度需要代码，是传统的深度学习模型，但是这次的新产品Amazon SageMaker Canvas给我带来了极大的震撼，现在不用代码就可以继续模型训练，这是之前闻所未闻的！
2023-12-14 11:48:14
108581
80
原创 基于Amazon S3 Express One Zone和Amazon SageMaker的图像分类模型实战—深析新旧产品突显Express One Zone在性能上的优势
本文采用了Amazon S3 Express One Zone官网看到推荐使用Amazon S3 Express One Zone搭配Amazon SageMaker 模型训练的测评思路，用基于Amazon S3 Express One Zone和Amazon SageMaker的图像分类实战—以猫狗识别模型为例，并且探索项目采用Amazon S3标准版与Amazon S3 Express One Zone的差距。与大型对象相比，较小的对象可以从较低的存储延迟中获得巨大的优势。
2023-12-14 11:13:01
115484
85
原创 HarmonyOS从基础到实战-高性能华为在线答题元服务
HarmonyOS从基础到实战-高性能华为在线答题元服务在本文中，我们介绍了一个关于在线答题应用的项目，其中包括项目结构和开发计划。项目主要分为主应用的Ability（entryability）、卡片的Ability（Entnyformability）、从云数据库导出的数据类型（Models）以及页面代码文件夹（Pages）等模块。使用了两个重要的配置文件，分别是agconnect-services.json和schema.json，用于连接serverless服务和云端配置信息。
2023-11-21 13:06:23
161835
23
原创 精通可视化技术实战千例专栏教程教程导航帖—学习可视化技术的指南宝典
精通可视化技术实战千例专栏教程教程导航帖—学习可视化技术的指南宝典可视化（Visualization）是利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换zhi成图形或图像在屏幕上显示出来，并进行交互处理的理论、方法和技术。它涉及到计算机图形学、图像处理、计算机视觉、计算机辅助设计等多个领域，成为研究数据表示、数据处理、决策分析等一系列问题的综合技术。目前正在飞度发展的虚拟现实技术也是以图形图像的可视化技术为依托的。
2023-11-10 15:52:13
15961
6
原创 具身智能体中跨传感器时序重建与空间标定的鲁棒方法
本文探讨了具身智能体中跨传感器数据融合的关键技术与挑战。多源传感器（如摄像头、激光雷达、IMU等）存在时间不同步、空间坐标系不一致和语义表达差异三大核心问题。作者提出系统性解决方案：时间校准（插值重采样、事件同步）、空间标定（坐标变换链、外参优化）和语义融合（低中高三层融合策略）。通过Python代码示例演示了IMU与视觉数据的简单融合流程，并总结了工程实践经验，强调数据对齐比模型优化更重要、标定精度决定系统稳定性等关键原则。多模态数据融合是构建智能体世界模型的基础，未来需进一步结合大模型语义理解能力。
2025-11-23 15:06:37
865
原创 停车场空车位检测数据集（3000张图片已划分）[目标检测]
在城市交通管理与智慧停车建设快速发展的当下，如何高效、精准地识别停车场空车位已成为智慧城市重要课题。为了支持研究者和工程团队训练高性能停车检测模型，我们构建了停车场空车位检测数据集，专为目标检测任务优化设计。
2025-11-22 17:32:28
748
原创 [数据集]作弊行为检测数据集（1100张图片已划分）[目标检测]
为了在考试、教育监考等场景中实现自动化监督与作弊行为识别，我们整理并构建了一个轻量易用的作弊行为检测数据集。该数据集包含真实考试视觉特征，可高效支持 YOLO、Faster R-CNN 等主流目标检测模型训练。
2025-11-22 15:49:47
889
原创 基于cann-recipes-infer的Kimi-K2-Thinking仓库技术解读：大模型推理优化的昇腾案例分析
随着大语言模型（LLM）和多模态模型规模的不断扩大，高效推理部署成为AI落地的关键挑战。华为昇腾计算平台凭借其强大的AI计算能力，为大模型推理提供了重要支撑。cann-recipes-infer仓库作为昇腾CANN平台上大模型推理优化的实战范例集，为开发者提供了可直接复用的代码样例和优化方案，架起了模型与硬件之间的桥梁。
2025-11-21 20:08:29
9125
原创 基于YOLOv8的罂粟检测识别项目（违法作物巡查检测）｜完整源码数据集+PyQt5界面+完整训练流程+开箱即用！
基于YOLOv8的罂粟检测识别项目，结合了先进的物体检测技术和用户友好的图形界面，提供了一种高效且直观的解决方案，适用于农业科研、植物保护及违法作物巡查等领域。通过YOLOv8模型的强大检测能力，结合PyQt5构建的图形界面，用户可以轻松实现从图像、视频到实时摄像头输入的罂粟植物自动识别与定位。
2025-11-21 17:36:34
804
原创 从初识到实战｜OpenTeleDB 在我手中这样玩！
OpenTeleDB代表了国产数据库的一个重要发展方向，它不是简单的重新包装，而是真正解决了实际生产中的痛点问题。OpenTeleDB给了我一个很好的启示——好的技术产品，应该是在成熟技术基础上的创新，而不是为了创新而创新。经过几个月的深度使用，OpenTeleDB已经成为了我的首选数据库方案。：这不仅仅是一个简单的连接池，而是通过"代理+数据库内核插件"的创新模式，解决了传统代理依赖高开销语法解析的问题。在XStore中，这个UPDATE操作是真正的原位更新，不会产生新的数据版本，大大减少了I/O开销。
2025-11-21 14:24:24
3092
1
原创 Java 音频切割：一种无需 FFmpeg 的轻量级 WAV 分段方案
对于 PCM WAV 切割任务，Java Sound API 提供的帧级控制已经能够达到工程级可用的水平，不仅操作稳定可靠，而且性能极高。相比 FFmpeg 这种庞然大物，它更轻、更易集成、更适合在受控环境中部署。如果你的系统主要处理的是 WAV 格式，那么这个方案绝对值得你尝试，并且可能为项目减少大量不必要的负担。
2025-11-20 11:32:51
979
原创 多Agent协作中的分布式因果推理方法【边缘信息融合与全局一致性】
在人工智能和机器学习领域，因果推理为决策制定提供了比传统相关性分析更为深入的洞察。尤其是在多Agent系统中，因果推理有助于智能体理解事件的因果关系，而不仅仅是表面上的相关性，从而做出更为合理和有效的决策。本文将探讨基于因果推理的Agent决策框架，从相关性到因果性建模的过渡，以及如何通过编程实现这一框架。
2025-11-20 11:05:52
792
原创 蜜蜂目标检测数据集（7000张图片已标注划分）| AI训练适用于目标检测任务
蜜蜂目标检测数据集提供7000张高质量标注图片，专为目标检测任务设计。数据集涵盖多种自然环境中的蜜蜂图像，包括花丛、树枝等场景，并划分为训练集、验证集和测试集。采用YOLO等标准标注格式，支持主流深度学习框架。该数据集适用于农业监控、生态研究和无人机监测等应用场景，为蜜蜂行为分析和种群监测提供可靠数据支持。开发者可基于该数据集训练高效准确的蜜蜂检测模型，推动农业智能化和生态保护研究。
2025-11-19 23:05:12
782
原创 基于YOLOv8的水稻病害检测项目｜完整源码数据集+PyQt5界面+完整训练流程+开箱即用！
本项目面向水稻病害智能识别应用场景，基于 YOLOv8 构建高精度目标检测模型，并结合 PyQt5 实现了可直接运行的可视化检测系统。项目不仅提供完整的已标注数据集和训练脚本，还包含训练完成的模型权重和全套部署流程，用户无需额外编写代码即可进行病害识别、模型复训或扩展应用。
2025-11-19 11:47:39
814
原创 并行计算与GPU加速在物理模拟中的应用【智能体行为的高效训练】
随着人工智能技术的进步，尤其是在强化学习和多智能体系统中的应用，智能体环境的建模和优化显得尤为重要。一个精确而高效的虚拟环境不仅为智能体的决策和行为提供了准确的反馈，还能提高智能体的学习效率。在这些应用中，物理引擎和虚拟场景的实时渲染起着关键作用。本文将探讨如何利用物理引擎和实时渲染优化技术来提高智能体环境建模工具的性能，并通过一个简单的代码实战来展示这一过程。
2025-11-19 11:04:55
969
原创 CANN在昇腾NPU上的落地实践与图像分类加速应用
通过本次落地实践可以看出，CANN 不仅解决了异构硬件适配和性能调优的行业痛点，还显著提升了端云一体的 AI 开发效率。开发者无需过多关注底层硬件细节，即可专注于模型创新和业务逻辑的优化，实现“高性能算力即开即用”的目标。
2025-11-17 18:25:35
11813
原创 面向数据空间建设-华为的研究成果与实践经验《华为数据之道》
“数据空间”在工程实践中，通常被理解为：跨组织/跨域的数据治理、共享、目录化与计算能力的组合——它既包含物理层的存储与计算资源，也包含元数据、数据资产目录、权限与合规模型、以及能将数据转化为线上可复用能力（API、服务、知识图谱、模型输入输出）的上层能力。要把数据变成企业乃至产业级的可复用资产，既要有可靠的底座，也要有严格的治理与敏捷的数据服务化流程。
2025-11-17 14:40:25
6399
原创 面向无人系统集群的低延迟一致性协议在边缘计算场景中的优化与实现
在智能体技术热潮中，我看到大量开发者热衷构建所谓“多 Agent 协作系统”，但最终只是多个独立任务脚本堆叠在一起。真正的协作需要 分布式系统韧性 + 感知一致性 + 策略共识，而 Paxos 与 Raft 正是进入这个领域的钥匙。
2025-11-17 11:15:02
758
原创 面向动态环境的多目标优化智能体自学习调参的演进模型【附代码】
在真实业务或自主决策型 Agent 系统中，智能体往往并非只追求单一目标。例如：无人机需要兼顾任务收益、能源消耗、安全风险；推荐系统需要平衡用户体验、商业转化、内容多样性；智能客服需要同时满足响应速度、答案准确度、用户情绪稳定性。这些目标之间往往存在天然冲突，导致无法单纯依赖固定的权重体系来求解最优策略。
2025-11-16 17:21:32
1154
原创 AI Agent 的时间序列预测模块LSTM 与 Transformer 的混合建模【附代码】
本文针对 AI Agent 在复杂环境下需要具备的未来趋势判断能力，提出了一种 融合式时间序列预测模块设计方案，将 LSTM 的局部时序建模能力 与 Transformer 的全局依赖特征获取能力 进行结合，从而在小样本、长依赖、多周期波动的预测任务中取得更优表现。同时通过 PyTorch 给出可直接运行的混合模型实现代码，帮助开发者快速构建可扩展的预测模块。
2025-11-15 15:17:48
1066
原创 番茄叶片病害检测数据集（千张图片已划分）| AI训练适用于目标检测任务
在农业领域，植物病害检测是确保作物健康和提高农业生产效率的关键任务之一。随着计算机视觉技术的快速发展，基于深度学习的目标检测方法成为了病害识别的主流手段。为此，专门针对番茄叶片病害检测任务，我们推出了一个经过精心设计的番茄叶片病害检测数据集。该数据集包含了10,853张带标签的图像，覆盖了10种常见的番茄叶片病害类型，支持YOLO等先进的目标检测模型训练，旨在帮助研究人员和开发者提高农作物病害自动化检测的能力。
2025-11-15 13:35:39
1242
1
原创 为什么图机器学习正在重塑人工智能？一文带你全盘了解
在人工智能领域，图数据的复杂性和普遍性正在推动一个新兴方向的发展——图机器学习（Graph Machine Learning, GML）。与传统的表格或序列数据不同，图数据以节点（Node）和边（Edge）为基本结构，天然能够表示实体之间的关系。社交网络中的用户关系、知识图谱中的实体关联、分子化学结构，乃至交通网络与电力网络，均可抽象为图。图机器学习的核心目标，是从图结构中学习有效表示，并进行预测、分类或生成任务。
2025-11-14 18:17:04
5875
汽车车牌数据集-YOLO项目格式
2025-07-07
路面缺陷检测：裂缝、井盖和坑洼识别数据集
2025-07-07
【深度学习框架TensorFlow】使用TensorFlow框架构建全连接的神经网络，实现手写数字识别.zip
2025-07-06
基于LD3320A智能家居
2025-09-03
基于 STM32 微控制器的智能鱼缸控制系统
2025-08-30
基于STM32的计算器项目
2025-08-27
基于STM32的人体健康监测（温度、心率、老人摔倒检测）
2025-08-27
STM32控制的垃圾分类项目源码
2025-08-27
基于stm32的简易任务轮询系统
2025-08-26
基于STM32智能送餐柜
2025-08-24
基于 stm32 的睡眠质量检测仪
2025-08-24
STM32控制的垃圾分类项目源码
2025-08-24
基于STM32的AI赋能智能家居系统源码
2025-08-22
基于STM32的蓝牙小车项目
2025-08-21
基于STM32的宠物喂食系统
2025-08-21
医学目标检测恶性疟原虫识别数据集.zip
2025-08-19
太阳能电池片缺陷与损伤数据集
2025-07-31
电力可视巡检数据集（6类）
2025-07-29
【难题】jQuery插件弹窗输入的密码值如何传回后端处理匹配数据库【django框架】
2022-02-16
python的全局变量与局部变量的问题
2022-02-04
c/c++结构体的相关问题
2021-08-24
一道算法题过不去不知道是哪的问题
2021-08-17
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人