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基于 YOLOv8 的桥梁病害(八类缺陷、病害高精度)自动检测 [目标检测完整源码]
本文从实际工程应用角度出发,系统梳理了一套基于深度学习目标检测模型的智能识别解决方案,完整覆盖了数据准备、模型训练、推理验证以及应用系统集成等关键环节。通过将算法能力与可视化应用相结合
QT跨平台一次编写,处处编译
在当今软件开发领域,“跨平台”已从一个技术理想转变为实际需求。当我们谈论跨平台框架时,QT无疑是其中最耀眼的名字之一。但QT究竟如何实现“一次编写,到处运行”的承诺?它的跨平台本质是什么? 抽象的艺术
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为什么 JavaScript 是单线程的却能处理异步 IO?为什么 setTimeout 并不总是准时?本文将从宏观的执行栈、任务队列,一直深入到浏览器底层的任务调度逻辑,带你彻底看透事件循环。
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transformer笔记
有五个单词,比如 i visit africa in july 每个单词计算对应的Ai(q,k,v) 对应A3就是africa,但是africa可以代表1、非洲 2、度假圣地 3、历史名胜。但是在这个
前端开发为什么容易被边缘化?有什么雄起的路径?
那些既能深入技术细节,又能连接用户需求;既能实现精美界面,又能构建工程体系的前端开发者,永远不会被边缘化——因为他们正在定义数字体验的未来。
信息提取进入“高亮显示”时代:每个结果都能点回原文,LangExtract让AI提取不再黑盒
LangExtract 是一个旨在简化从复杂文本中提取结构化信息过程的工具库。结合LLM的强大理解能力和用户定义的规则,提供高精度、可溯源且可扩展的解决方案,适用于需要处理长文档或特定领域文本的场景。
基于 LangChain1.0 构建 RAG Agent 智能检索问答系统(完整可运行代码+详细注释)
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人工智能基石:多层感知机(MLP)
MLP就是一个“死板但勤奋的决策委员会”,专门处理“填表格、做判断”的工作。通过多层机制的固定规则进行决策,使之成为更专业模型的“最后拍板人”。
LLM微调实战指南:低成本、高效率,打造你的专属智能助手
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Tomcat深度解析:从“Java Web管家”到核心原理全拆解
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给Claude Code/Cursor戴上“紧箍咒”:Superpowers如何让AI编程变得可靠可控?
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写给36岁的自己
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