1. 引言 本教程介绍 Vulkan 中的 Cooperative Matrix（协作矩阵）技术，包括工作原理、Vulkan 扩展 API、Shader 函数详解，以及在 NCNN 深度学习框架中的实际应用。 在阅读本文前您需要一定的GPU编程知识，以及Vulkan Compute基本知识，这里推荐 ...

AI时代，人人都是Agent工程师 "我写了10几年代码，现在AI写得比我快比我好，我还有价值吗？"这是最近一年，无数程序员在深夜问自己的问题。 作为一个有着20年经验的老程序员，我也一样焦虑。大家好，我是一名互联网软件工程师，网名刀法如飞。 AI时代，不是所有人都需要会写代码，但所有人都需要会驱动 ...

论文链接：Attention Is All You Need 这篇论文提出了 Transformer 模型架构，这是一个序列到序列的模型，在论文中被应用于英德和英法两个机器翻译任务。 由于 Transformer 被用于翻译任务，整个模型的输入维度是 (batch_size, seq_len)​，输 ...

本笔记是作为复试应对面试回答做的一些笔记，后期还要去读一些论文加深理解，参考书为《动手学习深度学习》 作为一个研究者，我需要去读很多的文章，去总结很多不同的优秀的研究者对这个世界的认识，然后形成自己独特的观点是很重要的 读论文 读论文的过程：Abstract、Introduction（讲个故事，我们 ...

随着深度学习技术的飞速发展，基于计算机视觉的自动化检测方案已成为解决这一痛点的关键突破口。今天，我们就将目光聚焦于这一前沿应用，为大家详细介绍一套基于 YOLO 算法的井盖破损检测系统。这套系统深度融合了最新的 YOLOv12 及其他多版本目标检测模型，能够精准、快速地识别井盖的多种异常状态，旨在为... ...

在工业级时序预测场景中，精准的趋势研判往往是业务决策的重要依据。然而，传统单变量预测模式很难完整描述真实系统中的复杂关系。 例如在电力系统中，电价不仅与历史价格序列相关，还受到温度、风速、节假日以及能源结构等多种因素影响。在制造、交通和能源等领域，类似的多变量耦合关系普遍存在。 因此，随着时序数据规 ...

写在前面 目前wx接ds如果用小号的话非常容易封号，所以我最终的选择是企业wx号，已跑通~效果不错 有感兴趣可联系我！以下内容是我和gemini的对话生成的总结文档~仅供参考 一、 最终成功路线：操作指南（企业微信通道） 经过多次技术路线的对比与试错，本项目最终抛弃了脆弱的底层 Hook 外挂方案， ...

RL 简介 (1) 定义 强化学习（Reinforcement Learning）是一种机器学习方法，用于解决需要在一定环境下通过与环境交互来学习最有行为策略的问题。其核心思想是通过试错和奖励机制来指导智能体（Agent）学习如何在不同情境下采取行动，以最大化长期累积奖励 (2) 强化学习流程 强化 ...

在前面的内容里，我们已经介绍了 MF，并通过线性光谱混合模型解释了其中参数 \(\alpha\) 的物理含义。 与之前的 SAM 不同，MF 不再只是单纯比较光谱之间的几何角度，而是 利用背景协方差矩阵来建模背景统计特性，从而构造一个针对目标光谱的最优线性滤波器，使目标像素在输出中的响应尽可能大，而 ...

在上一篇中，我们聊了 nanobot 的agent命令运行原理。今天，我们要聊聊 Agent 的“三观”和“人设”——也就是**系统提示词（System Prompts）**。 如果你用过其他 Agent 框架，你可能会发现它们的提示词通常硬编码在 Python 文件里，或者藏在复杂的数据库配 ...

Manus滑动验证码模块过程 Manus作为通用AI智能体，其模拟浏览器滑动验证码的核心逻辑是：以视觉识别为基础，模拟人类操作习惯，在受控虚拟机环境中执行滑块拖动，通过前端交互验证与后端参数校验，最终完成验证。整体思路是清晰的代码import cv2 import numpy as np impor ...

在上一篇中，我们介绍了 MF。在其推导过程中，我们对像素进行了如下建模： \[\mathbf{x} = \mathbf{a} \mathbf{s} + \mathbf{b} \]当时，我们解释这种建模可以分离目标信号和背景信号，直观来看，这个公式的逻辑就是： \[像素光谱=目标光谱+其他干扰 \]但 ...

AI时代，人人都是系统设计工程师 AI时代，你可以让AI替你打工。最近OpenClaw很火，它可以承担产品、UI、程序员、测试等一系列职责，这些工作你都可以交给它来完成。但AI还是需要人来给它意图和指令，否则AI也不知何去何从。 随着AI能力的提升，软件开发中的岗位边界正在变得模糊。传统意义上的产品 ...

1.1 从“辅助编码”到“人机协同”的范式跃迁2026年，企业级AI编程已彻底告别“代码生成工具”的初级阶段，进入“人机协同、智能自治”的新阶段。传统编程范式强调“人类写代码、AI辅助纠错”，而新一代AI编程（以TRAE为代表）则构建了“人类定策略、AI做执行”的全新模式——开发者从繁琐的代码编写、 ...

什么是 OpenClaw？ OpenClaw 是一款 运行在你个人设备上的 AI 助手网关，核心理念是 “本地优先、多渠道接入、个人专属”： 个人化：为你服务，非企业级多租户系统 本地运行：支持 macOS、Linux、Windows（WSL2） 多渠道接入：WhatsApp、Telegram、Sl ...

本文介绍了一套基于YOLO算法的茶叶病害智能检测系统。该系统支持8类茶叶病害与虫害识别，集成YOLOv5/v8/v11/v12多版本模型，提供图片、视频及实时摄像头的全场景检测功能。系统采用PyQt5开发，具有用户登录、多模态检测、结果保存与模型切换等实用功能。技术分析显示，YOLO12n模型表现最... ...

目录OpenClaw 养虾专业户为什么都选Bocha？OpenClaw 快速安装 SkillBocha Web Search + OpenClaw 最佳实践 OpenClaw 开源生态越来越火，但很多本地“养虾”用户一直被一个问题卡住：海外搜索 Skill 对中文支持弱、国内访问不稳定、结果不贴合中 ...

在前面的几篇文章中，我们已经逐步介绍了高光谱图像分析中的一些基础方法，主要围绕 如何降低高光谱数据的维度 和 如何处理或抑制数据中的噪声 两个核心问题展开。 这些步骤本质上都是在为后续更高层的任务做准备，例如：地物分类、异常检测以及目标检测等。 在实际应用中，我们往往并不需要对整幅图像进行完整分类， ...

title: Stanford CS336 Lecture_02 Pytorch date: 2026-03-10 15:27:23 categories: [人工智能] 本内容为Stanford CS336 Lecture 02，主要不是为pytorch的所有方法进行详细的讲解，而是提供对pyto ...

Google 扩展了 Gemini 3 模型家族，正式推出 Gemini 3.1 Flash-Lite。作为该系列中速度最快、性价比最高的模型，它专为应对大规模高容量的开发工作负载而设计，在模型等级与价格平衡方面树立了新的行业标杆 。 ...