通义 DeepResearch:开源 AI 智能体的新纪元 相关点击访问:githubHUGGINGFACEMODELSCOPESHOWCASEgithub从 Chatbot 到 Autonomous Agent通义DeepResearch —— 首个在性能上可与 OpenAI DeepResearch 相媲美、并在多项权威基准测试中取得领先表现的全开源 Web Agent。在多个极高难度的信息检索和推理任务中,通义DeepRe 软件工程 2025年12月16日 48 点赞 0 评论 4730 浏览
国内首个开源的 AI CRM 开启公测! 一、引言作为一种旨在优化和改善企业与客户关系的新型管理模式,客户关系管理(CRM)早已受到众多企业的关注与实践。在 CRM 领域,典型的行业服务商包括 Salesforce、Zoho CRM、纷享销客等,但长期以来,市场上几乎未出现真正免费的 CRM 系统,开源方案更是稀缺。近日,国内开 软件工程 2025年11月30日 44 点赞 0 评论 4721 浏览
【工创赛2025-智能物流搬运塔吊方案开源(2分15秒)】西安理工大学工程训练中心 一、前言 时光荏苒,岁月如梭。三年的本科竞赛生涯随着工训赛的结束告一段落。竞赛路途中,受到了诸多大佬的帮助和鼓励。为了将这份开源精神传递下去,本团队全体成员一致决定无偿开源本项目机械设计图纸、PCB设计、电控代码、视觉代码及镜像文件、参赛文档以及其他有关设计资料。 请注意,本项目开源文件完全免费,内容遵循 软件工程 2025年09月05日 113 点赞 0 评论 4698 浏览
TypeORM Migrations---1(数据库的 Git) Part 1: 这是什么东西?想象一下你用 Git 来管理你的代码版本。你每次修改代码,都会创建一个 commit。这个 commit 记录了你做了哪些改动,你可以回滚到之前的版本,你的同事也可以拉取你的 commit 来同步代码。TypeORM Migrations 就是“数据库的 Git”,是针对数据库结构(S 软件工程 2025年08月30日 196 点赞 0 评论 4682 浏览
如何在GitHub上传自己的项目(手把手教你上传完整教程) 前言:昨天刚配完python3.9的环境,如果有小伙伴需要也可以看下我上次写的文章如何在Pycharm中配置python3.9的环境(包括Anaconda3,环境变量,CUDA,pytorch,pycharm连接python环境的安装完整配置)-CSDN博客这次想着将自己的项目上传上去GitHub&# 软件工程 2025年07月25日 55 点赞 0 评论 4679 浏览
【AI大模型前沿】蚂蚁开源Ring-lite:边缘计算新选择,2.75B激活参数、小模型大智慧 系列篇章💥 No. 文章 1 【AI大模型前沿】深度剖析瑞智病理大模型 RuiPath:如何革新癌症病理诊断技术 2 【AI大模型前沿】清华大学 CLAMP-3:多模态技术引领音乐检索新潮流 3 【AI大模型前沿】浙大携手阿里推出HealthGPT:医学视觉语言大模型助力智能医疗新突破 4 【AI大模型前沿】阿里 Qw 软件工程 2025年09月05日 131 点赞 0 评论 4575 浏览
Logseq+cpolar:让开源笔记效率翻倍 文章目录 前言 **核心价值对比传统方案** **cpolar赋能远程访问** 1. 安装Docker 2. 简单使用演示 3. 安装cpolar内网穿透 4. 配置公网地址 5. 配置固定公网地址 当开源软件遇上内网穿透技术,Logseq+CPolar的组合正在重构知识管理的边界。或许真正的生产力革命,始于把数据主权握在自己手中。 软件工程 2025年09月27日 85 点赞 0 评论 4450 浏览
Python实现开源AI模型引入及测试全过程 文章目录 摘要 1. 引言:开源AI生态系统概述 1.1 开源AI的发展现状 1.2 技术栈选择 1.3 项目目标 2. 环境配置与项目初始化 2.1 系统要求 2.2 创建虚拟环境 2.3 依赖管理文件 2.4 安装依赖 2.5 项目结构 3. 模型原理与架构解析 3.1 BERT模型原理 3.1.1 Transformer编码器架构 软件工程 2026年01月04日 147 点赞 0 评论 4424 浏览
GUI Agent:通往AGI的关键一环,从界面交互到智能代理的演进之路 ✨道路是曲折的,前途是光明的! 📝 专注C/C++、Linux编程与人工智能领域,分享学习笔记! 🌟 感谢各位小伙伴的长期陪伴与支持,欢迎文末添加好友一起交流! 前言 一、从Chatbot到GUI Agent 二、G 软件工程 2026年01月20日 141 点赞 0 评论 4406 浏览
【工业AI热榜】LSTM+GRU融合实战:设备故障预测准确率99.3%,附开源数据集与完整代码 引言:【工业AI热榜】LSTM+GRU融合实战:设备故障预测准确率99.3%,附开源数据集与完整代码在智能制造迈向5万亿元规模的浪潮中,设备故障导致的年损失占比高达生产总值的5%-8%,传统维护模式难以应对"零停机"需求。本文聚焦工业实战场景,提出一种LSTM+GRU双向融合模型, 软件工程 2026年01月04日 70 点赞 0 评论 4404 浏览