• 即夢(mèng)AI圖片生成 MCP 服務(wù)
    即夢(mèng)AI圖片生成 MCP 服務(wù)是一個(gè)
    即夢(mèng)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(kù)打造的 MCP 服務(wù)端,實(shí)現(xiàn)了安全可控的數(shù)據(jù)庫(kù)交互通道。
    OceanBase MCP Server
  • mcp-server-chart
    MCP Server Chart 是?由阿里 AntV 團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的可視化圖表生成服務(wù),基于 MCP 協(xié)議,支持通過(guò)大模型或 AI 工具自動(dòng)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(dòng)化和智能化能力。
    mcp-server-chart
  • 當(dāng)創(chuàng)客奶爸遇見(jiàn)AI Agent:用行空板+Coze打造定格動(dòng)畫(huà)生成器,會(huì)說(shuō)話的相機(jī)讓5歲娃完成導(dǎo)演夢(mèng)
    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(méi)有忘記這個(gè)賬號(hào)。
  • RedNote-MCP
    RedNote-MCP 是一個(gè)用于訪問(wèn)小紅書(shū)(XiaoHongShu, xhs)內(nèi)容的 MCP(Model Context Protocol)服務(wù)器,支持筆記和評(píng)論的獲取、搜索與集成,適合內(nèi)容開(kāi)發(fā)、AI 工具接入等多種場(chǎng)景。
  • 揭秘大模型的魔法:從嵌入向量說(shuō)起
    本文將以Transformer架構(gòu)為核心,深入探討嵌入向量的生成過(guò)程,剖析其背后的“魔法”,并通過(guò)代碼示例展示如何實(shí)現(xiàn)這一過(guò)程。
    揭秘大模型的魔法:從嵌入向量說(shuō)起
  • YOLOv8和OpenCV快速入門(mén)指南
    想要讓 YOLOv8 與 OpenCV 一起快速運(yùn)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(yùn)行實(shí)時(shí)對(duì)象檢測(cè)。
    YOLOv8和OpenCV快速入門(mén)指南
  • 大模型推理PD分離技術(shù):核心原理、技術(shù)優(yōu)勢(shì)、挑戰(zhàn)與未來(lái)展望
    本文將全面分析PD分離技術(shù)的核心原理、系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)、性能優(yōu)勢(shì)、現(xiàn)存挑戰(zhàn)以及未來(lái)發(fā)展方向,幫助讀者深入理解這一變革性技術(shù)及其對(duì)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(shì)、挑戰(zhàn)與未來(lái)展望
  • Windows + PyTorch + YOLOv8:小白也能玩轉(zhuǎn)AI目標(biāo)檢測(cè)
    YOLO模型YOLO(You Only Look Once)是一種高效的目標(biāo)檢測(cè)模型,它將圖像劃分為網(wǎng)格,并在每個(gè)網(wǎng)格中同時(shí)預(yù)測(cè)邊界框和類別,從而實(shí)現(xiàn)端到端的實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)。與傳統(tǒng)方法相比,YOLO具有速度快、精度高、適用于實(shí)時(shí)應(yīng)用的優(yōu)點(diǎn),廣泛應(yīng)用于視頻監(jiān)控、自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域。
    Windows + PyTorch + YOLOv8:小白也能玩轉(zhuǎn)AI目標(biāo)檢測(cè)
  • 非常見(jiàn)問(wèn)題解答第233期:自動(dòng)測(cè)試設(shè)備應(yīng)用中PhotoMOS開(kāi)關(guān)的替代方案
    作者:Edwin Omoruyi,高級(jí)應(yīng)用工程師 問(wèn)題 人工智能(AI)應(yīng)用對(duì)高性能內(nèi)存,特別是高帶寬內(nèi)存(HBM)的需求不斷增長(zhǎng),這是否會(huì)導(dǎo)致自動(dòng)測(cè)試設(shè)備(ATE)廠商的設(shè)計(jì)變得更加復(fù)雜? 回答 AI需要高密度和高帶寬來(lái)高效處理數(shù)據(jù),因此HBM至關(guān)重要。ATE廠商及其開(kāi)發(fā)的系統(tǒng)需要跟上先進(jìn)內(nèi)存接口測(cè)試的發(fā)展步伐。ADI公司的CMOS開(kāi)關(guān)非常適合ATE廠商的內(nèi)存晶圓探針電源測(cè)試。這些CMOS開(kāi)關(guān)擁
    非常見(jiàn)問(wèn)題解答第233期:自動(dòng)測(cè)試設(shè)備應(yīng)用中PhotoMOS開(kāi)關(guān)的替代方案
  • 無(wú)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(jìn)化,正在不斷刷新機(jī)器智能的邊界,從單一文本大語(yǔ)言模型到視覺(jué)、音頻、乃至3D數(shù)據(jù),無(wú)人系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了感知與認(rèn)知能力的全面升級(jí),它不僅能夠自主感知和推理復(fù)雜場(chǎng)景,更能夠主動(dòng)規(guī)劃行動(dòng)、做出決策,而具身智能的加速落地,又進(jìn)一步塑造了機(jī)器的多種物理形態(tài)?;P湍芰Φ瑸闊o(wú)人系統(tǒng)注入了更精準(zhǔn)的感知與認(rèn)知基礎(chǔ),應(yīng)用場(chǎng)景落地?cái)?shù)據(jù)又反哺著基座模型和無(wú)人系統(tǒng)智能體的成長(zhǎng)與成熟。預(yù)見(jiàn)不久的將來(lái),世界將全面
    無(wú)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(diǎn)”,到底是干啥的?
    最近這段時(shí)間,有一個(gè)新名詞在AI圈里迅速走紅,那就是——超節(jié)點(diǎn)。在各大展會(huì)論壇上,超節(jié)點(diǎn)頻繁亮相。行業(yè)大佬們也紛紛搖旗吶喊,認(rèn)為它將是智算發(fā)展的重要趨勢(shì),迎來(lái)一波發(fā)展熱潮。那么,到底什么是超節(jié)點(diǎn)呢?我們?yōu)槭裁磿?huì)需要超節(jié)點(diǎn)呢?今天這篇文章,小棗君就給大家做一個(gè)深入解讀。
    最近很火的“超節(jié)點(diǎn)”,到底是干啥的?
  • 【一文看懂】什么是強(qiáng)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(shí),還能和你進(jìn)行流暢自然的對(duì)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(duì)不恰當(dāng)請(qǐng)求時(shí)進(jìn)行得體的拒絕?它們是如何從簡(jiǎn)單的文字預(yù)測(cè)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(qiáng)化學(xué)習(xí)(RL)?
  • 并發(fā)服務(wù)器代碼實(shí)現(xiàn)(多進(jìn)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(shí),我們通常會(huì)考慮使用并發(fā)服務(wù)器來(lái)處理多個(gè)客戶端請(qǐng)求。在并發(fā)服務(wù)器中,多進(jìn)程和多線程是兩種常見(jiàn)的并發(fā)模型,它們都有各自的優(yōu)點(diǎn)和適用場(chǎng)景。本文將介紹多進(jìn)程和多線程并發(fā)服務(wù)器的基礎(chǔ)知識(shí)。
    并發(fā)服務(wù)器代碼實(shí)現(xiàn)(多進(jìn)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(huì)“查了資料再回答”
    隨著大語(yǔ)言模型(LLM)在各個(gè)行業(yè)的廣泛應(yīng)用,我們不斷面對(duì)一個(gè)挑戰(zhàn):如何確保語(yǔ)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(wèn)外部的、最新的知識(shí)庫(kù)。檢索增強(qiáng)生成(Retrieval-Augmented Generation,簡(jiǎn)稱RAG)正是為了解決這個(gè)問(wèn)題而應(yīng)運(yùn)而生的技術(shù)架構(gòu)。本文將詳細(xì)介紹RAG的核心定義、技術(shù)框架、應(yīng)用場(chǎng)景、與相似技術(shù)的區(qū)別,以及它如何為AI系統(tǒng)帶來(lái)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(huì)“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(zhǔn)化通信協(xié)議與接口規(guī)范的技術(shù)架構(gòu),實(shí)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(diǎn),通過(guò)系統(tǒng)闡釋其工作機(jī)理、性能特征及重要參數(shù),為嵌入式學(xué)習(xí)者愛(ài)好者構(gòu)建全維度接口技術(shù)認(rèn)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(jiǎn)單疊加的計(jì)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(lái)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(jìn)步,“超智融合”這一概念應(yīng)運(yùn)而生,它絕不僅僅是簡(jiǎn)單地將超算與智算簡(jiǎn)單疊加,而是一種深刻的計(jì)算范式演進(jìn)和系統(tǒng)性重塑。
    什么是超智融合?是一種超越簡(jiǎn)單疊加的計(jì)算新范式
  • 揭秘大模型的魔法:訓(xùn)練你的tokenizer
    大家好,我是寫(xiě)代碼的中年人。在這個(gè)人人談?wù)摗癟oken量”、“百萬(wàn)上下文”、“按Token計(jì)費(fèi)”的AI時(shí)代,“Tokenizer(分詞器)”這個(gè)詞頻頻出現(xiàn)在開(kāi)發(fā)者和研究者的視野中。它是連接自然語(yǔ)言與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之間的一座橋梁,是大模型運(yùn)行邏輯中至關(guān)重要的一環(huán)。很多時(shí)候,你以為自己在和大模型對(duì)話,其實(shí)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(jué)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(dú)立使用全部ChatGPT工具的推理模型——包括網(wǎng)頁(yè)瀏覽、Python編程、圖像理解和圖像生成能力。這使得它們?cè)诮鉀Q復(fù)雜的多步驟問(wèn)題時(shí)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(jué)推理?
  • 基于FPGA PYNQ-Z2開(kāi)發(fā)板的視頻流人臉偽造設(shè)備
    近年來(lái)隨著機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)的發(fā)展,人工智能在圖像識(shí)別、語(yǔ)音處理等方面的能力不斷增強(qiáng)、應(yīng)用范圍不斷擴(kuò)大,這極大的方便了人們的生活。然而隨之帶來(lái)的安全問(wèn)題也變得越來(lái)越不可忽視。
    基于FPGA PYNQ-Z2開(kāi)發(fā)板的視頻流人臉偽造設(shè)備

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