AI智能体：从技术原理到落地实践，重构智能协作新范式
引言清晨，当你打开电脑，一个智能程序已自动梳理完今日邮件优先级，生成会议议程初稿，甚至根据你的项目进度调用数据分析工具完成趋势预测——这并非科幻场景，而是AI智能体（AI Agent）正在逐步实现的应用价值。随着大语言模型（LLM）能力的迭代，AI智能体已从
人工智能
AI数字人：繁荣背后的伦理困境与法律迷局（8/10）
摘要：本文深入剖析 AI 数字人从虚拟走向现实的历程，阐述其融合多技术实现从静态到动态交互的跨越，爆发式应用于各领域带来的商业价值与社会影响，同时直面由此引发的伦理法律挑战，包括身份认同、数据隐私、责任归属及权利保护等困境，最后从技术、法律、社会层面探索破局之路，展望构建 “技术 - 伦理 -
一文搞懂池化层！Pooling详解(网络下采样篇)
池化(Pooling)是卷积神经网络中的一个重要的概念，它实际上是一种形式的降采样。有多种不同形式的非线性池化函数，池化层会不断地减小数据的空间大小，因此参数的数量和计算量也会下降，这在一定程度上也控制了过拟合。通常来说，CNN的卷积层之间都会周期性地插入池化层
一. 池化的目的及作用
池化层大大降低了网络模型参数和计算成本，也在一定程度上降低了网络过拟合的风险。概括来说，池化层主要有以下五点
AI+Decodo：构建智能电商价格监控系统的完整实战指南
在现代电商环境中，价格监控已成为商家和消费者的刚需。然而传统的网页爬虫面临着反爬虫机制越来越严格、网页结构复杂多变、IP被封禁等诸多挑战。本文将详细介绍如何结合AI智能分析与高质量代理池，构建一个既稳定又智能的电商价格监控系统。一、技术背景与挑战分析1.1 传统爬虫的痛点现代电商网站的反爬虫机制日趋完善，传统爬虫面临以下核心挑战：
网络访问
原子内部99.99%都是空的，那么为什么多数物体都不透明
原子空是基于粒子模型的结论，以波或者能量的角度来看，原子并不空。透明也是一个相对概念，重点是物质能透过那种频率的电磁波。
如何理解原子的空？
第一个发现原子很空的人叫卢瑟福。
1911年，他做了一个“α粒子散射实验”，就是用α射线轰击一片薄金箔。他发现大多数α粒子都能直接穿透金箔，但少数α粒子会发生较大的散射，大约
9. k-近邻的k的影响有多大？
k-近邻涉及到的参数不多，也容易玩，因此我们来看下最为关键的参数k，对结果的影响。
之前我们都是把结果设置成了3，如数字识别，3的结果是1.06%的错误率。
我们来看看其他的：
1：最靠近哪个就是哪个，1.37%的错误率，也很不错嘛！看来你和闺蜜/兄弟的性格很接近啊。
2：1.37%，也挺好；
5：1.79%，开始下滑了；
10：2% 20：2.75% 50：5.18%
SparkThriftServer内存泄漏排查
STS（SparkThrfitServer）版本
spark-3.2.1-bin-hadoop3.2
问题表现
Spark UI 经常无响应
STS 经常挂掉
问题分析
获取heap.hprof和gc.log
spark.driver.extraJavaOptions -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/home/spark/
敏感与钝感的趋向变化2023-04-25
ww：对外在环境与各种因素的敏感度
AI语言模型对外在环境和各种因素的敏感度是由其训练数据和算法所决定的。训练数据的质量和种类决定了模型的语言理解能力和对不同话题的敏感度。算法的优化程度和参数设置也会影响模型对外在环境和各种因素的敏感度。同时，AI语言模型还受到用户输入信息的影响，输入的内容和形式也会影响模型的输出结果。因此，为了提高AI语言模型对外在环境和各种因素的敏感度，需要不断优化训练数据
医疗AI中GPU集群设计与交付实践
引言随着人工智能在医疗领域的应用不断深化，GPU 千卡集群已经成为支撑大规模医疗 AI 模型训练与推理的关键基础设施。 不同于互联网推荐、搜索等场景，医疗 AI 对可靠性、精度和稳定性的要求极高。 任何训练过程中的波动，都会影响模型在临床中的应用价值。
医疗 AI 的快速发展
医学影像：CT、MRI、病理切片大模型推动了智能诊断的发展。
基因组学：深度学习在基因测序
MCScanX安装与使用 (2022)
为什么要写这篇文章：
最近因为需要用到MCScanX画两个物种的共线性点图，但是发现搜到的blog中所提供的安装方法都不太相同，且在都会出现或多或少的问题，另外搜到的所有blog安装链接
下载安装包以及需要的环境
需
