2026 年，计算机视觉早已不是实验室里的小众技术 —— 它是自动驾驶汽车的 “眼睛”，是医疗影像诊断的 “辅助手”，是机器人交互的 “感知中枢”，更是多模态大模型理解世界的核心支柱。从手机端的实时美

推荐系统“冷启动”全链路破局：从流量调控到算法落地 一、 为什么冷启动这么难？（本质归因） 在讨论“怎么做”之前，我们先要明白“痛在哪里”。根据系统分析，冷启动的核心难点主要来自两个层面： 1. 数据

在城市的天空与地面之间，无数摄像头正默默记录着行人的轨迹。但你是否想过，当一个模糊的身影从无人机画面中掠过，我们如何在地面监控中准确找到同一个人？这正是跨视角行人重识别技术的核心挑战。最近，一项名为S

1.效果 下面是开通成功的截图，已经可以用上一年的Gemini Pro了 2.准备工作 能访问谷歌的网络 一个Google账号 一个Visa全币种卡 3.网络 注意网络节点需要切换美国节点，否则会有不

降维与表示学习是无监督学习中的重要方法，旨在将高维数据映射到低维空间，同时尽可能保留数据的结构与信息。

降维与表示学习是无监督学习中的重要方法，旨在将高维数据映射到低维空间，同时尽可能保留数据的结构与信息。

最近了解了一些端侧 AI 推理的技术方案，在此做一些分享。 随着 AI技术 和大模型的快速发展，AI 已经成为各个业务场景里探索创新的重要方向。

聚类（Clustering）是一种典型的无监督学习方法，其目标是在没有标签信息的情况下，将数据样本按照相似性划分为若干簇，使得同一簇内的样本相似度高，不同簇之间差异显著。

什么是聚类？ 聚类（Clustering）是一种典型的无监督学习方法，其目标是在没有标签信息的情况下，将数据样本按照相似性划分为若干簇，使得同一簇内的样本相似度高，不同簇之间差异显著。

蚁群算法，算是优化算法中的经典了。如果你还不了解蚁群算法的基本原理及其应用场景，不必担心——本文将带你从零开始，逐步理解蚁

就在刚刚，Ultralytics 正式发布 YOLO26，这是迄今为止最先进、最易部署的 YOLO 模型。就是那个在 YOLO Vision 2025 大会上首次亮相的新一代视觉模型。不得不说，每次

树模型与集成模型是机器学习中非常重要的一类方法。树模型（如决策树）通过逐层划分特征空间，把复杂的预测问题转化为一系列“如果-那么”的规则，具有直观、可解释性强的特点。

【大数据 & AI】Flink Agents 源码解读 --- (7) --- AgentsExecutionEnvironment 0x00 概要 0x01 基础知识 1.1 定义 1.2 功能 1

聚类（Clustering）是一种典型的无监督学习方法，其目标是在没有标签信息的情况下，将数据样本按照相似性划分为若干簇，使得同一簇内的样本相似度高，不同簇之间差异显著。

英伟达在CES 2026上抛出一系列重磅炸弹，直接宣告了AI算力工厂时代的到来。没有游戏显卡的更新，却有一场彻底改变AI产业格局的技术革命。 算力革命，Vera Rubin平台横空出世 “全球AI算力

随着人工智能在医学影像分析领域的深入应用，精确的图像分割已成为计算机辅助诊断、手术规划和疗效评估的关键技术。然而，高质量医学图像的标注不仅成本高昂，还需要顶级专家的专业知识，这一“数据困境”长期制约着

本文作为个人学习模型对齐方法的一个简单总结，建议看原版公式，此处公式仅作为个人理解使用的简化版，如有问题欢迎讨论

这份指南聚焦开发者使用 PTQ 时的实际需求，从 “解决什么问题”“怎么用 PTQ 解决” 的角度，提供实战步骤与技巧

引言 2025年对我来说是充满挑战和收获的一年。这一年里，我聚焦于大模型应用落地与推理优化，从工程实践中总结经验。从提升大模型推理性能、调优OpenAI API参数，到探索新兴的MCP协议以及反思大模