Java 开发者的 Apache Arrow 教程
Java 开发者的 Apache Arrow 教程
一、Apache Arrow 简介与 Java 支持
1.1 为什么选择 Apache Arrow？Apache Arrow 是一个跨语言、跨平台的数据内存格式，旨在解决大数据生态系统中数据传输和处理的效率问题。对于 Java 开发者而言，理解并利用 Apache Arrow 的优势，可以
前沿技术
STM32单片机的桌面宠物机器人（基于HAL库）
效果
基于STM32单片机的桌面宠物机器人
概要语音模块：ASR PRO，通过天问block软件烧录语音指令主控芯片：STM32F103C8T6 使用HAL库屏幕：0.96寸OLED屏，用来显示表情4个舵机，用来当作四只腿底部一个面包板 分析初始化代码，使用TIM3定时器的四个通道输出P
一文讲清楚RAG 四大模式：Naive RAG、Advanced RAG、Modular RAG 与 Agentic RAG
随着技术迭代，RAG 已从最初的简单架构发展出多种进阶形态。本文将系统解析 RAG 的四大主流模式 ——Naive RAG、Advanced RAG、Modular RAG 与 Agentic RAG，从工作原理、技术特点到适用场景进行全方位对比，为技术选型提供参考。
一、RAG 基础：检索增强生成的核心逻辑
在深入模式解析前，
Stable Diffusion AI绘画学习指南【常用模型,采样器介绍】
常用采样器、目前有20个采样步骤越多每个步之间的降噪越小，减少采样过程中的截断误差，结果越好
学微分方程求解器
Euler（最简单的采样器，采样过程中不加随机噪声，根据采样计划来执行每个步骤中的噪声，并使用欧拉方法减少适当数量的噪声以适应噪声计划，到最后一步为0）、Heun（
强化学习：MuJoCo机器人强化学习仿真入门（1）
声明：我们跳过mujoco环境的搭建，搭建环境不难，可自行百度下面开始进入正题（需要有一定的python基础与xml基础）： 下面进入到建立机器人模型的部分： 需要先介绍URDF模型文件和导出MJCF格式 介绍完毕，下面开始进行mujoco仿真： 首先将这4个文件复制到
基于知识图谱的问答系统：后端Python+Flask，数据库Neo4j，前端Vue3（提供源码）
基于知识图谱的问答系统：后端Python+Flask，数据库Neo4j，前端Vue3
引言随着人工智能技术的不断发展，知识图谱作为一种结构化的知识表示方式，逐渐成为问答系统的重要组成部分。本文将介绍如何构建一个基于知识图谱的问答系统，使用Python和Flask作为后端框架，Neo4j作为图
UAVAI-YOLO：无人机航拍图像的小目标检测模型
摘要 针对无人机航拍图像目标检测效果差的问题，提出改进的UAVAI-YOLO模型。首先，为使模型获得更加丰富的语义信息，使用改进可变形卷积网络（deformable convolutional networks，DCN）替换原骨干（backbone）网络部分通道到像素（ch
【AI绘画】SD必备模型，吐血整理~看这篇就够了！！
玩SD AI绘画已经有很长一段时间了，电脑的硬盘也是各个全红了~不知不觉中各种模型下载了一大堆。再加上木木比较喜欢尝试各种类型的模型，硬盘空间已经严重告急了~文中提到的所有模型都已经打包好放在文末了，有需要的小伙伴可以自取，无偿分享~木木开始整理起硬盘，将一些不必要的模型“忍痛割爱”通通删掉。AI绘画其实找到一些日常用得来的模型
Yolo11 基于DroneVehicle数据集的无人机视角下车辆目标检测
1、关于DroneVehicle数据集介绍DroneVenicle数据集是由天津大学收集、标注的大型无人机航拍车辆数据集。 DroneVehicle 数据集由无人机采集的共 56,878 幅图像组成，其中一半为 RGB 图像，其余为红外图像。我们对五个类别进行了带有方向性边界框的丰富标注。其中，汽车car 在 RGB 图像中有 389,779 个标注&#x
AI+Web3：从Web2到Web3的范式革命与深度技术实践
文章目录
一、技术演进：从中心化到去中心化的范式跃迁
1.1 互联网发展三阶段对比
1.2 Web3技术栈革新
二、AI+Web3的协同创新：技术融合全景图
2.1 智能合约的AI赋能进阶
2.1.1 链上AI推理合约（Solidity示例）
2.1.2 链下AI模型部署（Python示例
