• 即夢AI圖片生成 MCP 服務(wù)
    即夢AI圖片生成 MCP 服務(wù)是一個
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    06/25 11:34
    即夢AI圖片生成 MCP 服務(wù)
  • OceanBase MCP Server
    OceanBase MCP Server 是一款為 OceanBase 數(shù)據(jù)庫打造的 MCP 服務(wù)端，實現(xiàn)了安全可控的數(shù)據(jù)庫交互通道。
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    06/24 16:26
    MCP
    OceanBase MCP Server
  • mcp-server-chart
    MCP Server Chart 是?由阿里 AntV 團隊開發(fā)的可視化圖表生成服務(wù)，基于 MCP 協(xié)議，支持通過大模型或 AI 工具自動生成 20+ 種主流可視化圖表，極大提升數(shù)據(jù)可視化的自動化和智能化能力。
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    06/23 18:05
    MCP
    mcp-server-chart
  • 當(dāng)創(chuàng)客奶爸遇見AI Agent：用行空板+Coze打造定格動畫生成器，會說話的相機讓5歲娃完成導(dǎo)演夢
    大家好，我是旺仔爸爸，一名喜歡造物的創(chuàng)客奶爸，近三年未更新內(nèi)容，不知道你們有沒有忘記這個賬號。
  • RedNote-MCP
    RedNote-MCP 是一個用于訪問小紅書（XiaoHongShu, xhs）內(nèi)容的 MCP（Model Context Protocol）服務(wù)器，支持筆記和評論的獲取、搜索與集成，適合內(nèi)容開發(fā)、AI 工具接入等多種場景。
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    06/23 17:23
    MCP
  • 揭秘大模型的魔法：從嵌入向量說起
    本文將以Transformer架構(gòu)為核心，深入探討嵌入向量的生成過程，剖析其背后的“魔法”，并通過代碼示例展示如何實現(xiàn)這一過程。
    揭秘大模型的魔法：從嵌入向量說起
  • YOLOv8和OpenCV快速入門指南
    想要讓 YOLOv8 與 OpenCV 一起快速運行嗎？本指南切入正題，向您展示如何輕松設(shè)置、下載模型和運行實時對象檢測。
    YOLOv8和OpenCV快速入門指南
  • 大模型推理PD分離技術(shù)：核心原理、技術(shù)優(yōu)勢、挑戰(zhàn)與未來展望
    本文將全面分析PD分離技術(shù)的核心原理、系統(tǒng)實現(xiàn)、性能優(yōu)勢、現(xiàn)存挑戰(zhàn)以及未來發(fā)展方向，幫助讀者深入理解這一變革性技術(shù)及其對AI基礎(chǔ)設(shè)施的影響。
    大模型推理PD分離技術(shù)：核心原理、技術(shù)優(yōu)勢、挑戰(zhàn)與未來展望
  • Windows + PyTorch + YOLOv8：小白也能玩轉(zhuǎn)AI目標(biāo)檢測
    YOLO模型YOLO（You Only Look Once）是一種高效的目標(biāo)檢測模型，它將圖像劃分為網(wǎng)格，并在每個網(wǎng)格中同時預(yù)測邊界框和類別，從而實現(xiàn)端到端的實時目標(biāo)檢測。與傳統(tǒng)方法相比，YOLO具有速度快、精度高、適用于實時應(yīng)用的優(yōu)點，廣泛應(yīng)用于視頻監(jiān)控、自動駕駛等領(lǐng)域。
    Windows + PyTorch + YOLOv8：小白也能玩轉(zhuǎn)AI目標(biāo)檢測
  • 非常見問題解答第233期：自動測試設(shè)備應(yīng)用中PhotoMOS開關(guān)的替代方案
    作者：Edwin Omoruyi，高級應(yīng)用工程師 問題 人工智能(AI)應(yīng)用對高性能內(nèi)存，特別是高帶寬內(nèi)存(HBM)的需求不斷增長，這是否會導(dǎo)致自動測試設(shè)備(ATE)廠商的設(shè)計變得更加復(fù)雜？ 回答 AI需要高密度和高帶寬來高效處理數(shù)據(jù)，因此HBM至關(guān)重要。ATE廠商及其開發(fā)的系統(tǒng)需要跟上先進內(nèi)存接口測試的發(fā)展步伐。ADI公司的CMOS開關(guān)非常適合ATE廠商的內(nèi)存晶圓探針電源測試。這些CMOS開關(guān)擁
    非常見問題解答第233期：自動測試設(shè)備應(yīng)用中PhotoMOS開關(guān)的替代方案
  • 無人系統(tǒng)智能自主關(guān)鍵技術(shù)及典型應(yīng)用
    大模型的持續(xù)進化，正在不斷刷新機器智能的邊界，從單一文本大語言模型到視覺、音頻、乃至3D數(shù)據(jù)，無人系統(tǒng)實現(xiàn)了感知與認知能力的全面升級，它不僅能夠自主感知和推理復(fù)雜場景，更能夠主動規(guī)劃行動、做出決策，而具身智能的加速落地，又進一步塑造了機器的多種物理形態(tài)?；Ｐ湍芰Φ?，為無人系統(tǒng)注入了更精準的感知與認知基礎(chǔ)，應(yīng)用場景落地數(shù)據(jù)又反哺著基座模型和無人系統(tǒng)智能體的成長與成熟。預(yù)見不久的將來，世界將全面
    無人系統(tǒng)智能自主關(guān)鍵技術(shù)及典型應(yīng)用
  • 最近很火的“超節(jié)點”，到底是干啥的？
    最近這段時間，有一個新名詞在AI圈里迅速走紅，那就是——超節(jié)點。在各大展會論壇上，超節(jié)點頻繁亮相。行業(yè)大佬們也紛紛搖旗吶喊，認為它將是智算發(fā)展的重要趨勢，迎來一波發(fā)展熱潮。那么，到底什么是超節(jié)點呢？我們?yōu)槭裁磿枰?jié)點呢？今天這篇文章，小棗君就給大家做一個深入解讀。
    最近很火的“超節(jié)點”，到底是干啥的？
  • 【一文看懂】什么是強化學(xué)習(xí)（RL)？
    為什么像 ChatGPT 這樣的人工智能，不僅擁有海量的知識，還能和你進行流暢自然的對話，甚至理解你的潛在意圖，給出富有創(chuàng)造性的回復(fù)，或者在面對不恰當(dāng)請求時進行得體的拒絕？它們是如何從簡單的文字預(yù)測工具，變得如此“善解人意”且“行為規(guī)范”的？
    【一文看懂】什么是強化學(xué)習(xí)（RL)？
  • 并發(fā)服務(wù)器代碼實現(xiàn)（多進程/多線程）
    當(dāng)涉及到構(gòu)建高性能的服務(wù)器應(yīng)用程序時，我們通常會考慮使用并發(fā)服務(wù)器來處理多個客戶端請求。在并發(fā)服務(wù)器中，多進程和多線程是兩種常見的并發(fā)模型，它們都有各自的優(yōu)點和適用場景。本文將介紹多進程和多線程并發(fā)服務(wù)器的基礎(chǔ)知識。
    并發(fā)服務(wù)器代碼實現(xiàn)（多進程/多線程）
  • 【一文看懂】什么是RAG：讓大模型不再死記硬背，而是學(xué)會“查了資料再回答”
    隨著大語言模型（LLM）在各個行業(yè)的廣泛應(yīng)用，我們不斷面對一個挑戰(zhàn)：如何確保語言模型的回答不僅僅依賴于它的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，還能靈活地訪問外部的、最新的知識庫。檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation，簡稱RAG）正是為了解決這個問題而應(yīng)運而生的技術(shù)架構(gòu)。本文將詳細介紹RAG的核心定義、技術(shù)框架、應(yīng)用場景、與相似技術(shù)的區(qū)別，以及它如何為AI系統(tǒng)帶來更高效、更智能的答案生成能力。
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    05/08 15:50
    【一文看懂】什么是RAG：讓大模型不再死記硬背，而是學(xué)會“查了資料再回答”
  • ElfBoard嵌入式教育科普|ADC接口全面解析
    當(dāng)代信息技術(shù)體系中，嵌入式系統(tǒng)接口作為數(shù)據(jù)交互的核心基礎(chǔ)設(shè)施，構(gòu)成了設(shè)備互聯(lián)的神經(jīng)中樞?；跇?biāo)準化通信協(xié)議與接口規(guī)范的技術(shù)架構(gòu)，實現(xiàn)了異構(gòu)設(shè)備間的高效數(shù)據(jù)交換與智能化協(xié)同作業(yè)。本文選取模數(shù)轉(zhuǎn)換接口ADC作為技術(shù)解析切入點，通過系統(tǒng)闡釋其工作機理、性能特征及重要參數(shù)，為嵌入式學(xué)習(xí)者愛好者構(gòu)建全維度接口技術(shù)認知框架。
    ElfBoard嵌入式教育科普|ADC接口全面解析
  • 什么是超智融合？是一種超越簡單疊加的計算新范式
    隨著科技的迅猛發(fā)展，超算和智算在各自領(lǐng)域中發(fā)揮著越來越重要的作用。人們通常將二者視為技術(shù)上的兩條平行軌跡，但隨著人工智能和大數(shù)據(jù)等技術(shù)的不斷進步，“超智融合”這一概念應(yīng)運而生，它絕不僅僅是簡單地將超算與智算簡單疊加，而是一種深刻的計算范式演進和系統(tǒng)性重塑。
    什么是超智融合？是一種超越簡單疊加的計算新范式
  • 揭秘大模型的魔法：訓(xùn)練你的tokenizer
    大家好，我是寫代碼的中年人。在這個人人談?wù)摗癟oken量”、“百萬上下文”、“按Token計費”的AI時代，“Tokenizer（分詞器）”這個詞頻頻出現(xiàn)在開發(fā)者和研究者的視野中。它是連接自然語言與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之間的一座橋梁，是大模型運行邏輯中至關(guān)重要的一環(huán)。很多時候，你以為自己在和大模型對話，其實你和它聊的是一堆Token。
    揭秘大模型的魔法：訓(xùn)練你的tokenizer
  • 【一文看懂】什么是視覺推理？
    上周，OpenAI發(fā)布了新款A(yù)I模型o3和o4-min。OpenAI官方稱，o3和o4-mini是首批能夠“圖像思維”的AI模型：“這是我們首次推出能夠獨立使用全部ChatGPT工具的推理模型——包括網(wǎng)頁瀏覽、Python編程、圖像理解和圖像生成能力。這使得它們在解決復(fù)雜的多步驟問題時更加高效，并朝著自主執(zhí)行任務(wù)的方向邁出了真正一步?！?/div>
    【一文看懂】什么是視覺推理？
  • 基于FPGA PYNQ-Z2開發(fā)板的視頻流人臉偽造設(shè)備
    近年來隨著機器學(xué)習(xí)等技術(shù)的發(fā)展，人工智能在圖像識別、語音處理等方面的能力不斷增強、應(yīng)用范圍不斷擴大，這極大的方便了人們的生活。然而隨之帶來的安全問題也變得越來越不可忽視。
    基于FPGA PYNQ-Z2開發(fā)板的視頻流人臉偽造設(shè)備

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