人工智能
从头到尾，手把手教你使用扣子（coze）搭建自己的AI智能体
一：什么是智能体智能体就像是一个有“脑子”的帮手。它存在于某个环境中（比如手机、电脑、机器人、甚至网络里），能自己观察周围的情况，思考该做什么，然后主动采取行动去完成目标。举个例子：1. 手机里的语音助手(Siri、小爱同学)：你说话它听（感知环境）ÿ
蓝耘智算携手DeepSeek，共创AI未来
🌟 各位看官号，我是egoist2023！
🌍 种一棵树最好是十年前，其次是现在！
🚀 今天来学习如何通过蓝耘智算使用DeepSeek R1模型
👍 如果觉得这篇文章有帮助，欢迎您一键三连，分享给更多人哦
目录一、前言DeepSee
工作流 x 深度学习：揭秘蓝耘元生代如何用 ComfyUI 玩转 AI 开发
目录一、从 “代码噩梦” 到 “积木游戏”：我与工作流的初次碰撞二、深度学习：复杂而迷人的 “数字迷宫”（一）深度学习的神秘面纱（二）深度学习的发展历程（三）深度学习面临的挑战三、ComfyUI到底是啥？它能吃吗？四、深度学习的 “脚手架”：为什
Mediapipe实现手势识别教程
1 编写背景 在2024年的高效智能创意大赛中，有一个手势识别的任务，需要通过四足机器人的摄像头识别手势然后做出相应动作。在这我将介绍我的手势识别的思路和相关代码，已记录我那2024.7.21死去的比赛。2 任务要求 比赛规则如下： 3 问题分析与解决3.1 MediaPipe介绍
AI赋能原则2解读思考：从权威到机制-AI 时代的分层式信任体系
目录一、AI 的“撒谎”：技术能力还是系统性风险？（一）生成式机制的幻觉性（hallucination）（二）多模态模型的构建方式导致的结构偏移（三）任务驱动可能诱导“策略性输出”二、在真假交织的时代：信任不再来自“权威”，而来自“
AI Ping 上新限免：GLM-4.7 与 MiniMax-M2.1 实测对比
引言：AI Ping上新双旗舰，一站式免费解锁国产大模型核心能力在大语言模型（LLM）的落地应用中，“AI Ping”已成为衡量模型实用价值的核心指标——它并非传统网络的连通性检测，而是针对LLM的响应效率、内容质量、资源消耗的综合探测体系。当前，AI Ping平台重磅上新两款国产旗舰模型并开放免费体
第十三节 Apache Kafka 应用
Kafka支持许多当今最好的工业应用。 我们将在本章中简要介绍Kafka最为显着的应用。
Twitter
Twitter是一种在线社交网络服务，提供发送和接收用户推文的平台。 注册用户可以阅读和发布tweet，但未注册的用户只能阅读tweets。 Twitter使用Storm-Kafka作为其流处理基础架构的一部分。
LinkedIn
Apache Kafka在LinkedIn中用于活动流数据和操
Apache Flink——任务（Tasks）和任务槽（Task Slots）
一、任务槽（Task Slots）
Flink 中每一个 worker(也就是 TaskManager)都是一个 JVM进程，它可以启动多个独立的线程，来并行执行多个子任务（subtask）。
TaskManager 的计算资源是有限的，并不是所有任务都可以放在一个TaskManager上并行执行。并行的任务越多，每个线程的资源就会越少。为了控制并发量，我们需要在 TaskManager 上对每个
预热： 四维（及以上）概念
什么是四维？
或许你压根就没接触过，你只知道什么是三维。
那么这一章节，就是带你接触四维概念的。
首先，最基础的定义想必大家都知道：
一维点，二维线，三维体，四维是时间，五维······
光是讲概念真的非常好理解，就是在三维的抽象概念上加上时间轴【虚指】
啊问题来了，四维空间是什么样的？
（以下为个人观点）
我们都知道，高维可以看到低维，但低维不可以看到高维。
我们看不到四维。
举一个很著名的悖
