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Apache IoTDB 部署全指南：AINode 独立部署与 Kubernetes 集群部署

Apache IoTDB 部署全指南：AINode 独立部署与 Kubernetes 集群部署 IoTDB（Internet of Things Database）作为一款专为时间序列数据设计的数据库，在工业物联网、智能监控等领域应用广泛。随着业务需求的不断发展，仅依靠 ConfigNode 和 DataNode 已难以满

人工智能 2025年10月20日 147 点赞 0 评论 7635 浏览

豆包・图像创作模型Seedream4.0创意玩法大赏：开启 AI 绘画新纪元

前言：AI绘画界的新"顶流"诞生了9月11日晚，字节跳动发布了豆包·图像创作模型Seedream 4.0，结果一夜之间就在AI圈炸了锅！不仅拿下了Artificial Analysis「文生图」和「图像编辑」双榜第一，更是因为其独特的"多图融合"功能，被网友们玩出了花样&#xff0

人工智能 2025年10月20日 78 点赞 0 评论 17663 浏览

样式迁移（neural style）

(一)样式迁移(neural style) 就是有两张图片，例如一张人像，一张油画，你想把优化的风格迁移到人像上。生成一张油画版的新的人像。 （1）基于CNN的样式迁移 从图中看出似乎有三个神经网络，实际上是只有一个神经网络。这图的意思是，我们希望输出值是左右两张图片的结合，但是具体怎么结合呢？就是让有些层能够和左边网络的某些层匹配。还有些曾能够和右边的样式的某些层匹配

人工智能 2025年10月20日 96 点赞 0 评论 12220 浏览

【AI视频】从单模型，到AI Agent工作流

不用手搓AI视频工作流了，试试CrePal的Agent模式 写在最前面 技术人的“AI创作”痛点：我们到底在烦什么？ Agent工作流实战：一次“小猫做饭”的自动化项目管理 从执行到交付：Agent的全程托管 亮点：Agent如何实现精细化控制与高效迭代？ 模板，但不止于模板

人工智能 2025年10月20日 35 点赞 0 评论 17332 浏览

BookKeeper 基本原理

[TOC] 本篇文章主要聚焦于 BookKeeper 内核的实现机制上，会从 BookKeeper 的基本概念、架构、读写一致性实现、读写分离实现、容错机制等方面来讲述，因为我并没有看过 BookKeeper 的源码，所以这里的讲述主要还是从原理、方案实现上来介绍，具体如何从解决方案落地到具体的代码实现，有兴趣的可以去看下 BookKeeper 的源码实现。 BookKeeper 基础 正如 Ap

人工智能 2025年10月20日 143 点赞 0 评论 15228 浏览

Apache Pulsar——分层存储

前言 在一些流数据用例场景中，用户希望将数据长时间存储在流中。虽然 Apache Pulsar 对topic backlog的大小没有限制，但将所有数据存储在 Pulsar 中较长时间，存储成本比较大。分层存储支持在不影响终端用户的条件下，将较旧的数据移动到长期存储中。 在推荐服务中，开发者不希望限制 backlog 的大小。以音乐服务为例，终端用户每听一首歌，就向 topic 中添加一条消息。使

人工智能 2025年10月16日 91 点赞 0 评论 6457 浏览

论文阅读_神经网络知识蒸馏_DK

英文题目：Distilling the Knowledge in a Neural Network 中文题目：神经网络知识蒸馏 论文地址： 领域：深度学习 发表时间：2015 作者：Geoffrey Hinton，谷歌 出处：NIPS 被引量：6972 阅读时间：2022.09.21 读后感 这是最早提出蒸馏模型的文章，它训练

人工智能 2025年10月15日 87 点赞 0 评论 10998 浏览

土味儿说明数据治理-主数据&参考数据（参考数据）

一，前言 主数据和参考数据在我们数据开发或者JavaWeb开发的同学都有经常接触，并且是大量的使用和分析场景，在数据治理中提到的一些专业名词在数据仓库中或者业务的RDBMS库中都有对应的关系映射。 映射关系： 图片.png 业务系统中交易的订单状态，支付中的支付状态 在数据治理中都可以理解为参考数据。这类数据的特性在于他要比主数据小，具体体现是参考数据的 “列和行” 都要比主数据小，

人工智能 2025年10月15日 33 点赞 0 评论 7438 浏览

50 - 基因组预测的基础(4) - ssGBLUP和H矩阵

ssGBLUP经过10多年的发展，已经普遍开始应用在动物育种中。 以前的多步法 image.png 基因组评估 image.png 问题： image.png 表型的测量 image.png image.png BLUP会低估基因组选择趋势 image.png 一步法（ssGBLUP） image.png 展

人工智能 2025年10月15日 97 点赞 0 评论 15147 浏览

转录组丨limma差异表达分析，绘制火山图和热图

limma差异表达分析 本篇笔记的内容是在R语言中利用limma包进行差异表达分析，主要针对转录组测序得到的基因表达数据进行下游分析，并将分析结果可视化，绘制火山图和热图 [TOC] 基因表达差异分析是我们做转录组最关键根本的一步，不管哪种差异分析，其本质都是广义线性模型，limma也是广义线性模型的一种，其对每个gene的表达量拟合一个线性方程。 limma包是2015年发表在Nuclei

人工智能 2025年10月15日 45 点赞 0 评论 9356 浏览