此分类用于记录吴恩达深度学习课程的学习笔记。 课程相关信息链接如下： 原课程视频链接：[双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai github课程资料，含课件与笔记:吴恩达深度学习教学资料 课程配套练习（中英）与答案：吴恩达深度学习课后习题与答案 本篇为第四课的第二周内容，2.8到2. ...

破解海量表格检索难题一.概述 在当今的商业与科研领域，结构化数据——尤其是那些动辄包含数十万、数百万单元格的大型表格——构成了我们决策与洞察的基石。然而，一个令人困惑的现实是，即便强大如GPT系列的大型语言模型（LLM），在面对这些海量、规整的数据时，也常常会“迷航”。它们就像一位才华横溢的语言学家 ...

Asymptotic Equipartition Property，渐近均分性。 想象一下来自同一来源的一长串信息，就像一条符号构成的河流，日复一日地从我们身边流过。 如果你观察足够长的时间，就会发生神奇的事情：这条河流开始呈现出某些典型的模式，并非所有序列出现的概率都相同，但几乎所有的概率都汇聚到 ...

对于个人或小公司有部署使用本地大模型的需求，但由于业务需求直接部署一个开源的通用大模型又不满足需求。这时常见的解决方案是使用RAG方案或微调模型方案。微调是使用领域知识训练模型，使模型其具备相应的领域知识能力。微调后模型可独立生成相应的领域知识，无需再通过RAG方案问答时通过上下文提供对应的领域知识 ...

此分类用于记录吴恩达深度学习课程的学习笔记。 课程相关信息链接如下： 原课程视频链接：[双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai github课程资料，含课件与笔记:吴恩达深度学习教学资料 课程配套练习（中英）与答案：吴恩达深度学习课后习题与答案 本篇为第四课的第二周内容，2.5到2. ...

随着大语言模型（LLM）能力不断增强，我们逐渐发现一个事实： 真正有价值的，不是模型“会说话”，而是模型“能做事”。 因为再强大的LLM，其核心优势仍然在于语言理解与推理能力，而非实时计算或外部状态获取。, 在某些简单事情上, 例如 查询当前时间, 当前地区的天气, 进行一个简单的数学运算, 其实都 ...

本文介绍了一个基于YOLO系列模型的水果检测系统，支持图片、视频及实时摄像头输入的多模态检测。系统采用PyQt5开发交互界面，提供用户登录、模型切换、结果统计等功能，并内置YOLOv5/v8/v11/v12四种模型对比测试。技术分析显示，YOLO12n模型以40.6% mAP值表现最优，YOLO11... ...

对科研工作者来说，绘制专业的机制图、流程图往往耗时耗力，既要兼顾科学性，又要保证视觉清晰。而现在，借助 Gemini 2.5 Pro 与 DeepSeek 3.2 的组合，不到 1 分钟就能生成符合学术规范的高质量科研插图，彻底改变传统科研绘图的低效模式。本文将详细拆解这套 AI 绘图的完整流程，包 ...

此分类用于记录吴恩达深度学习课程的学习笔记。 课程相关信息链接如下： 原课程视频链接：[双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai github课程资料，含课件与笔记:吴恩达深度学习教学资料 课程配套练习（中英）与答案：吴恩达深度学习课后习题与答案 本篇为第四课的第二周内容，2.3到2. ...

提到 Claude Code，很多人会默认它是 “程序员专属工具”。但实际上，这款强大的 AI 工具早已突破技术场景局限，凭借精准的意图理解和深度推理能力，成为创意写作、商业决策、教育学习等多个领域的 “全能思维伙伴”。只需输入精准关键词，它就能快速输出结构化方案，帮你打破思维瓶颈、提升效率。本文将 ...

在 AI 模型迭代加速的当下，很多开发者都面临这样的困境：看中了 Gemini 3.0 Pro 的 100 万 token 长上下文、3D 理解等强大特性，想将其集成到现有项目中，但项目代码早已深度绑定 OpenAI API 格式 —— 重写代码耗时耗力，还可能引发线上故障；放弃迁移又错失技术升级机 ...

本文介绍了基于YOLO目标检测算法开发的肾结石检测系统。该系统支持图片、视频、文件夹批量及摄像头实时检测，包含用户登录、多模型切换等功能。技术栈采用Python3.10、PyQt5和SQLite，对比了YOLOv5/v8/v11/v12四种模型性能，其中YOLO12n精度最高(mAP40.6%)，Y... ...

REACT（Requirements Engineering with AI for Consistency and Testing） 的目标：利用大型语言模型（LLMs）将模糊的自然语言需求转化为结构化形式；自动检测需求之间的一致性、冲突和歧义；自动生成形式化规范和基于需求的测试用例，提高早期验证 ...

以AI验证AI：务实的进化还是危险的豪赌？前言 《Fighting AI with AI: Leveraging Foundation Models for Assuring AI-Enabled Safety-Critical Systems》探讨了在航空航天和自动驾驶等安全关键系统中，使用深度神 ...

此分类用于记录吴恩达深度学习课程的学习笔记。 课程相关信息链接如下： 原课程视频链接：[双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai github课程资料，含课件与笔记:吴恩达深度学习教学资料 课程配套练习（中英）与答案：吴恩达深度学习课后习题与答案 本篇为第四课的第二周内容，2.1到2. ...

本研究基于YOLO算法开发了一套反光衣智能检测系统，支持图片、视频和实时摄像头的多模态检测。系统采用PyQt5界面设计，提供用户管理、模型切换和参数调整功能。通过对比YOLOv5/v8/v11/v12等模型性能，发现YOLO12n在精度（mAP 40.6%）和效率（6.5B FLOPs）上表现最优。... ...

近期，在与多位成都消费品领域的企业家交流中，一个共识逐渐清晰：当消费者开始习惯向AI助手询问“成都本地有哪些设计感强的家具品牌”或“小户型厨房用什么厨电更巴适”时，传统的营销打法正在失效。品牌突然面临一个紧迫的挑战：在AI驱动的全新决策入口中，自己仿佛成了一个“隐形者”。 这一困境源于数字营销环境的 ...

UModel统一模型AIOps规模化难题一.AIOps规模化落地面临的长期瓶颈1.1 引言 尽管AIOps（智能运维）作为IT运维“自动驾驶”的愿景已提出多年，其规模化落地却始终步履维艰，受困于数据与认知层面的根本性瓶颈。当前，大模型技术的突破性进展正为解决这些长期挑战带来前所未有的历史机遇。我们将 ...

很多人认为：图像Token的信息密度和效率远不如文本。但 DeepSeek-OCR的核心价值就是它通过一套巧妙的*串行视觉压缩架构*，实现1个视觉Token近乎无损地承载10个文本Token的惊人效率。本文我们借着DeepSeek-OCR回顾下多模态的底层技术演进。 ...

本文介绍了一种基于深度学习的脑肿瘤智能检测系统。该系统采用YOLO系列算法框架，支持多源数据输入、交互参数调节和可视化分析。系统测试结果显示平均检测准确率达98.3%，检测耗时满足临床应用需求。研究对比了YOLOv5/YOLOv8/YOLOv11/YOLOv12等模型的性能，推荐YOLO12n(精度... ...