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AI 问答系统实战：用 Python + Flask + LLM 打造你的智能对话机器人！

开篇互动：你是否想拥属于自己的AI问答机器人？“你是否想过拥有一个可以随时为你解答问题、提供建议的AI助手？”随着大语言模型（LLM）的快速发展，打造一个智能问答系统已经成为可能！

Leaton Lee·2025-03-11 20:57

在线监控+日志分析方案

1.在线监控系统设计技术选型：Prometheus+Grafana+各ExporterPrometheus：负责定时拉取各服务指标数据并存储。

徐福记c·2025-03-11 19:56

【TVM教程】为 Mobile GPU 自动调优卷积网络

ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。

·2025-03-11 19:35

DeepSeek赋能机器人革命：从推理引擎到行业落地的全栈技术实践

——解析大模型如何重塑机器人产业的智能化未来引言：机器人产业的技术范式转移在2025年全球机器人市场规模突破2000亿美元的关键节点，DeepSeek凭借其创新的"推理优先"技术架构，正在重构机器人产业的智能化路径

量子纠缠BUG·2025-03-11 19:52

600条最强 Linux 命令总结（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了

一、基本命令uname-m显示机器的处理器架构uname-r显示正在使用的内核版本dmidecode-q显示硬件系统部件(SMBIOS/DMI)hdparm-i/dev/hda罗列一个磁盘的架构特性hdparm-tT

网安导师小李·2025-03-11 19:21

RoboVQA：机器人多模态长范围推理

通过在3栋办公楼内执行任何用户请求并使用多种具身（机器人、人类、带抓取工具的人类）来收集真实数据

三谷秋水·2025-03-11 18:49

XGBoost常见面试题（五）——模型对比

XGBoost与GBDT的区别机器学习算法中GBDT和XGBOOST的区别有哪些？

月亮月亮要去太阳·2025-03-11 18:15

常用图像增强算法原理及 OpenCV C++ 实现

一、引言图像增强是数字图像处理中的一个重要分支，其目的是改善图像的视觉效果，突出图像中的重要信息，或者将图像转换为更适合人或机器分析处理的形式。

埃菲尔铁塔_CV算法·2025-03-11 18:12

likeadmin 安装与使用指南

controller:控制器目录，负责处理HTTP请求。model:数据模型目录，用于数据库操作。service:服务层目录，提供业务逻辑。frontend:

强和毓Hadley·2025-03-11 18:11

ESP32 小智 AI 机器人入门教程从原理到实现（自己云端部署）

此博客为一篇针对初学者的详细教程，涵盖小智AI机器人的原理、硬件准备、软件环境搭建、代码实现、云端部署以及优化扩展。文章结合了现有的网络资源，取长补短，确保内容易于理解和操作。

与光同尘大道至简·2025-03-11 18:11

本地部署Hive集群

规划服务机器Hive本体部署在Node1元数据服务所需的关系型数据库(MYSQL)部署在Node1安装MYSQL数据库#更新密钥rpm--importhttps://repo.mysql.com/RPM-GPG-KEY-mysql

克里斯蒂亚诺罗纳尔多阿维罗·2025-03-11 17:06

Python从0到100（七十六）：计算机视觉-直方图和自适应直方图均衡化

想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习

是Dream呀·2025-03-11 17:35

Zookeeper+kafka学习笔记

配置管理分布式系统都有好多机器，比如我在搭建hadoop的HDFS的时候，需要在一个主机器上（Master节点）配置好HDFS需要的各种配置文件，然后通过scp命令把这些配置文件拷贝到其他节点上，这样各个机器拿到的配置信息是一致的

CHR_YTU·2025-03-11 16:01

【UI自动化框架设计思路】runner：如何运行框架

一、简介**功能：**自动化测试的运行器，负责整合UI识别与UI操作、读取配置文件并执行测试用例步骤。参数：config_pth：配置文件的路径（字符串类型）。

小怪兽长大啦·2025-03-11 16:00

Android Glide 的显示与回调模块原理源码级深度剖析

其中，显示与回调模块更是Glide的核心部分，它负责将加载好的图片资源准确无误地显示在目标视图上，并在整个过程中提供各种回调机制，让开发者能够实

&有梦想的咸鱼&·2025-03-11 16:29

Android Glide 框架线程管理模块原理的源码级别深入分析

其中，线程管理模块是Glide框架中至关重要的一部分，它负责协调不同线程之间的工作，确保图片的加载、解码、处理等操作能够高效、有序地进行。

&有梦想的咸鱼&·2025-03-11 16:29

autoMate - AI实现电脑任务自动化的本地工具

/yuruotong1/autoMate更多AI开源软件：发现分享好用的AI工具、AI开源软件、AI模型、AI变现-小众AIautoMate是一款由开源开发的本地自动化工具，以AI+RPA（人工智能+机器人流程自动化

小众AI·2025-03-11 16:28

机器学习之线性代数

文章目录一、引言：线性代数为何是AI的基石二、向量：AI世界的基本构建块（一）向量的定义（二）向量基础操作（三）重要概念三、矩阵：AI数据的强大容器（一）矩阵的定义（二）矩阵运算（三）矩阵特性（四）矩阵分解（五）Python示例（使用NumPy库）四、线性代数在AI中的应用（一）数据表示（二）降维：PCA（三）线性回归（四）计算机视觉（五）自然语言处理一、引言：线性代数为何是AI的基石在人工智能领

珠峰日记·2025-03-11 15:20

如何在Spring Boot中实现数据加密

如何在SpringBoot中实现数据加密大家好，我是免费搭建查券返利机器人省钱赚佣金就用微赚淘客系统3.0的小编，也是冬天不穿秋裤，天冷也要风度的程序猿！

·2025-03-11 15:56

在linux下安装GCC报依赖关系错误问题

在linux下安装GCC报依赖关系错误问题解决办法：背景：公司给的机器，机器是禁网的情况下。

肅·2025-03-11 15:48

基于transformer实现机器翻译(日译中)

文章目录一、引言二、使用编码器—解码器和注意力机制来实现机器翻译模型2.0含注意力机制的编码器—解码器2.1读取和预处理数据2.2含注意力机制的编码器—解码器2.3训练模型2.4预测不定长的序列2.5评价翻译结果三

小白_laughter·2025-03-11 15:46

QOpenGLShaderProgram 对象

shaderProgram是一个QOpenGLShaderProgram对象，负责管理和使用OpenGL着色器程序。

阳光开朗_大男孩儿·2025-03-11 15:46

零基础必看！CCF-GESP Python一级考点全解析：运算符这样学就对了

1.1运算符分类图谱算术运算符：负责数字间的数学运算（+-*/%）比较运算符：用于

奕澄羽邦·2025-03-11 14:12

机器学习(Machine Learning)

《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Ada

七指琴魔御清绝·2025-03-11 14:42

灵犀X2：人形机器人的新篇章

Anima.AI·2025-03-11 14:39

机器学习实战——音乐流派分类（主页有源码）

✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨1.简介音乐流派分类是音乐信息检索（MusicInformationRetrieval,MIR）中的一个重要任务，旨在通过分析音频信号的特征，将音乐自动分类到不同的流派（如古典、摇滚、爵士、流行等）。随着数字音乐平台的普及，音乐流派分类技术被广泛应用于音乐推荐、自动标签生成和音乐库管理

喵了个AI·2025-03-11 13:37

matlab spmd,matlab并行计算命令

这样，就相当于将一台计算机的两个核心，当做两台机器用啦。接下来是编程序实现的方法。MATLAB并行计算的模式有几种？主要是两种：parfor模式和spmd模式。两种模式的应用都很简单。

其实我是老莫·2025-03-11 11:53

linux下搭建Llama3

官方网站：https://ollama.com/可以再下载win、mac和linux版本linux安装命令为：curl-fsSLhttps://ollama.com/install.sh|sh由于我的机器是

念去去~·2025-03-11 11:19

HarmonyNext实战案例：基于ArkTS的高性能分布式机器学习应用开发

HarmonyNext实战案例：基于ArkTS的高性能分布式机器学习应用开发引言在HarmonyNext生态系统中，分布式机器学习是其核心特性之一。

·2025-03-11 11:52

成功案例丨开发时间从1小时缩短到3分钟：如何利用历史数据训练AI模型，预测设计性能？

（以下简称Hero）致力于通过将人工智能（AI）和机器学习技术融入有限元分析（FEA）流程，以加速产品开发周期。

Altair澳汰尔·2025-03-11 11:45

Redis 主从复制机制深度解析与实践指南

主节点负责处理写

月落星还在·2025-03-11 10:12

Servlet 服务器 HTTP 响应

Servlet负责处理客户端的请求，并生成响应。HTTP响应是Servlet处理请求后返回给客户端的数据。本文将详细介绍Servlet服务器HTTP响应的相关知识，包括响应状态码、响应头、响应体等。

wjs2024·2025-03-11 10:11

一篇文章了解CI/CD管道全流程

从CI/CD过程开始，包含所有阶段并负责创建自动化和无缝的软件交付的一系列步骤称为CI/CD管道工作流。

黄蓝v社·2025-03-11 10:41

Python学习指南：系统化路径 + 避坑建议

数据分析（如Excel自动化、可视化）Web开发（如搭建网站）人工智能（如机器学习）自动化办公（如处理文件、邮件）目标不同，后续学习侧重点不同（但基础通用）。

程之编·2025-03-11 09:39

机器学习之KMeans算法

目录一、KMeans的核心思想二、KMeans算法流程三、KMeans的关键点1.优点：2.缺点：四、如何确定最佳k值1.肘部法则2.轮廓系数五、Kmeans的典型应用场景六、代码示例KMeans是一种广泛使用的无监督学习算法，主要用于聚类分析（Clustering）。它的目标是将数据集划分为K个互不重叠的子集（簇，Cluster），使得同一簇内的数据点尽可能相似，不同簇之间的数据点尽可能差异显著

Mr终游·2025-03-11 09:07

智能语音交互新标杆：WT2003HX语音芯片赋能扫地机器人产品升级

在智能家居快速普及的今天，扫地机器人作为家庭清洁领域的核心设备，已从单一的清洁工具逐步演变为具备高度智能化、交互化特性的家庭助手。

广州唯创电子·2025-03-11 09:04

Python机器学习实战：构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务

Python机器学习实战：构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务1.背景介绍1.1问题的由来翻译是跨语言沟通的重要桥梁，随着全球化进程的加速，翻译需求日益增长。

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-11 09:03

linux 同一机器 mongodb 分片,MongoDB自动分片介绍

MongoDB自动分片介绍高性能、易扩展一直是MongoDB的立足之本，同时规范的文档和接口更让其深受用户喜爱，这一点从分析DB-Engines的得分结果不难看出——仅仅1年时间，MongoDB就完成了第7名到第五名的提升，得分就从124分上升至214分，上升值是第四名PotgreSQL的两倍，同时当下与PostgreSQL的得分也只相差16分不到。1.片键介绍数据划分(partitioning)

吴炳忠·2025-03-11 09:00

2025 年，微服务架构和大模型能 “玩出” 什么新花样？

微服务架构通过将系统拆解为多个小型、独立的服务，每个服务运行在自己的进程中，负责特定的业务功能。与单体架构相比，微服务架构实现了更高的灵活性、可扩展性和可维护性，这些特性使其成为现代软件开发的首选。

字节跳动开源·2025-03-11 08:56

【漫话机器学习系列】130.主成分（Principal Components）

主成分（PrincipalComponents）详解1.什么是主成分？主成分（PrincipalComponents，PCs）是数据集中方差最大的线性组合，它是主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）中的核心概念。主成分可以看作是对原始特征的新表述方式，它通过数学变换找到一组新的正交坐标轴，使得数据的主要变化方向与这些轴对齐。简单来说：主成分是数据集中信息量（方差

IT古董·2025-03-11 08:25

Web UI自动化测试--元素操作

介绍什么是webui自动化测试1、通过代码来模拟人的手工操作，执行测试内容2、自动化是为了代替重复的手工操作，提高测试效率ui自动化的价值：1、回归速度的对比，以前进行全量回归测试需要x天，现在有没有减少2、负责功能测试的同事

每天早睡·2025-03-11 08:54

tcp和http的区别

TCP:TCP是一种传输层协议，负责在网络上可靠地传输数据。它提供了数据的可靠性，通过三次握手建立连接，以及数据的顺序和完整性保证。TCP是面向连接的，通信双方在数据传输之前需要建立连接，传

2301_76723322·2025-03-11 08:24

Apache Doris中都用了哪些开发语言，编译过程中用到了哪些编译器，以及用到了哪些成熟的技术框架

以下是综合多个来源的详细分析：一、开发语言Java•应用场景：主要用于开发Frontend（FE），负责元数据管理、查询解析、集群管理等模块。

fzip·2025-03-11 08:24

Python通过RS485串口控制码垛机器人

先看代码，再看后面的说明importserialimporttimeclassPalletizingRobot:def__init__(self,port,baudrate=9600,timeout=1):self.port=portself.baudrate=baudrateself.timeout=timeoutself.serial_conn=Nonedefconnect(self):"""

mosquito_lover1·2025-03-11 07:18

C++开源库大全

程序员要站在巨人的肩膀上，C++拥有丰富的开源库，这里包括：标准库、Web应用框架、人工智能、数据库、图片处理、机器学习、日志、代码分析等。

大王算法·2025-03-11 07:47

从青铜巨人到硅基生命：机器人文明的意识觉醒之路--三千年人类想象与科技突破的双螺旋演进）

一、神话时代的机械启蒙：人类意识的原始投射公元前3世纪的地中海沿岸，克里特岛民仰望青铜巨人塔罗斯巡视海岸的传说，折射出人类最早的机器人想象。

109702008·2025-03-11 07:17

基于PyTorch的深度学习——机器学习3

激活函数在神经网络中作用有很多，主要作用是给神经网络提供非线性建模能力。如果没有激活函数，那么再多层的神经网络也只能处理线性可分问题。在搭建神经网络时，如何选择激活函数？如果搭建的神经网络层数不多，选择sigmoid、tanh、relu、softmax都可以；而如果搭建的网络层次较多，那就需要小心，选择不当就可导致梯度消失问题。此时一般不宜选择sigmoid、tanh激活函数，因它们的导数都小于1

Wis4e·2025-03-11 07:47

AI 驱动的软件测试革命：从自动化到智能化的进阶之路

人工智能技术的突破为测试领域注入了新动能，通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，测试流程正从“被动验证”向“主动预防”演进。

綦枫Maple·2025-03-11 06:08

【DeepSeek问答】Qt布局和控件的关系

布局负责自动管理控件的排列、尺寸调整和自适应，确保界面在不同窗口尺寸下保持美观和功能。

CSUC·2025-03-11 05:37

XGBClassifiler函数介绍

XGBoost是一种高效且灵活的梯度提升决策树（GBDT）实现，它在多种机器学习竞赛中表现出色，尤其擅长处理表格数据。

浊酒南街·2025-03-11 05:32

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