AI应用-本地模型实现AI生成PPT(简易版)
文章目录
前言
技术栈
效果展示
一、实现思路
二、实现步骤
1.本地安装marp-cli
2.后端实现
3.前端实现
三、代码地址及说明
前言在许多项目中，生成 PPT 是常见的需求，尤其在教育和报告展示中。传统的生成 PPT 的方法需要手动创建，而使用生成模型，如 Dify 或 Ollama&
人工智能
前所未有！AI+医疗的深度融合：6大方向、42个场景，全面赋能医疗价值链
人工智能（AI）正以前所未有的态势深度融入医疗领域，特别是随着Deepseek的强势崛起，AI+医疗如同一场轰轰烈烈的革命，正在医疗服务的各个环节掀起波澜，为医疗行业带来诸多变革与新的可能。从医疗服务使用方到提供方，从监管方到药物研发、器械研发，再到医疗数据管理与服务࿰
蓝耘元生代：基于ComfyUI的AI工作流构建实践——技术架构与开发者效率的双重革新
声明：文章为本人平台测评博客，并没有推广该软件 ，非广告，为用户体验文章
文章目录
引言
一、平台技术底座：支撑高效工作流的四大核心能力
1.1 蜂巢式异构调度引擎（关键技术解析）
1.2 容器化AI运行时（Containerized AI Runtime࿰
从零到手搓一个Agent：AI Agents新手入门精通
今日主题：当什么是Agent，与LLM的区别又是啥这一天，你的女朋友问你（假设我们有女朋友），宝宝，什么是Agent啊，Agent和LLM有什么区别呀，最近大家都在说的Agent究竟是什么，包括很多文章都在写的Agent，还有之前谷歌发布的Age
OpenHands，媲美v0与Cursor的开源AI编程工具，帮你解密 AI 编程工具的工作原理
AI在编程领域的应用迅速发展，涌现出了众多新兴的AI编程工具。今天，我将为大家介绍一款开源的AI编程工具——OpenHands。它不仅具备与Cursor和v0类似的自然语言编程体验，还在SWE-bench测试中表现出色。在这篇博文中，我们将探讨OpenHands的核心功能、架构设计、如何使用Docker进行部署以及它在编程效率方面的潜力。
第
Cephalon端脑云：神经形态计算+边缘AI·重定义云端算力
前引：当算力不再是“奢侈品” ，在人工智能、3D渲染、科学计算等领域，算力一直是横亘在个人与企业面前的“高墙”。高性能服务器价格动辄数十万元，专业设备维护成本高，普通人大多是望而却步。然而，Cephalon算力平台的出现，正在颠覆这一局面。正如其界面设计传递的信息——深色背景象征技术的深邃ÿ
分布式定时调度-xxl-job
一、定时任务概述
1.1 定时任务认识
1.1.1 什么是定时任务
定时任务是按照指定时间周期运行任务。使用场景为在某个固定时间点执行，或者周期性的去执行某个任务，比如：每天晚上24点做数据汇总，定时发送短信等。
1.1.2 常见定时任务方案
While + Sleep : 通过循环加休眠的方式定时执行
Timer和TimerTask实现 ：JDK自带的定时任务，可以实现简单的间隔执行任务（在指
从零开始强化学习（四）——策略梯度
四. 策略梯度(Policy Gradient)
4.1 期望奖励(Expected Reward)
在强化学习中有3个组成部分：演员(actor),环境(environment)和奖励函数(reward function)
演员就是一个网络，输入状态，输出动作
环境就是一个函数，输入状态和动作，输出状态。环境是基于规则的规则，是确定不变的
奖励是在某一个状态下采取某个动作能够获得的分数。环境是
Java并发编程——CompletableFuture源码解析
前言
JDK8 为我们带来了 CompletableFuture 这个有意思的新类，它提供比 Future 更灵活更强大的回调功能，借助 CompletableFuture 我们可以更方便的编排异步任务。
由于 CompletableFuture 默认的线程池是 ForkJoinPool，在讲 CompletableFuture 之前觉得有必要先简单介绍一下 ForkJoinPool。
一、For
