摘要： 在深度学习和计算机视觉的研究中，视觉基础模型（Visual Foundation Models，简称VFM）近年来取得了显著进展。这些模型利用大规模的预训练，展现出了强大的泛化能力，能够处理各种视觉任务，从图像分类到目标检测，再到语义分割等。然而，大多数现有的VFM主要关注二维图像数据，而在三维数据 阅读全文

摘要： 背景：App端需要日历组件，选择年月日，或者年月日时分秒。找到了两种组件，如下：方式一：DCloud插件市场的uni-datetime-picker组件，设置为日期时间选择器【datetimerange】，或者日期选择器【daterange】<uni-datetime-pickerv-model=" 阅读全文

摘要： 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2509.20021本文全面综述了具身人工智能领域的现状，特别强调了整合多模态大语言模型（MLLM）和世界模型（WM）的协同潜力。它提出了一种联合MLLM-WM驱动的架构，以克服各自的局限性，并推进具有物理基础和语义智能的智能体。引言具身人工智能 阅读全文

摘要： 一、引言在 Kubernetes 应用部署实践中，开发者常面临三大核心挑战：1. 环境配置漂移开发、测试、生产环境需维护多套高度相似的 Kubernetes 资源声明文件（YAML）。同步修改时易出现人工遗漏与配置失准。2.版本回退失控组件升级后因兼容性问题需快速回滚时，缺乏原子化的版本快照与变更追 阅读全文

摘要： 缓存总线是什么？一、核心概念：一句话概括缓存总线是连接CPU内部多个核心的私有缓存（如L1、L2）以及共享缓存（通常是L3缓存）的高速通信通道。通过你能够把它想象成一条在CPU芯片内部、专门为各个核心的“小仓库”（缓存）之间运输数据的超高速专用公路。二、为什么需要缓存总线？要理解它的必要性，我们需要 阅读全文

摘要： 1.摘要background在机器学习领域，集成（ensemble）多个模型来做预测通常能取得比单一模型更好的性能。然而，这种方法的缺点也非常明显：它需要巨大的计算资源和存储空间，导致模型难以部署到对延迟和算力有严格要求的生产环境中，例如移动设备。因此，核心问题是如何将一个强大的集成模型（或一个非常 阅读全文

摘要： ✅ 一、为什么运用“标量损失”？神经网络的本质是一种函数逼近器。它的目标是让输出y^=fθ(x)\hat{y} = f_\theta(x)y^​=fθ​(x)尽可能接近真实标签yyy。为了度量该“接近程度”，我们需要一个量化的指标，这个指标就是“损失函数”（loss function）。损失是模型预 阅读全文

摘要： 四川话语音识别模型 - Paraformer微调版 模型介绍本项目基于阿里巴巴达摩院的 iic/speech_paraformer-large-vad-punc_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch 预训练模型，使用220小时的高质量四川话数据进行微调 阅读全文

摘要： 目录一、概念1.1 定义与价值1.2 核心概念1.3 核心功能1.4 工作流程1.5 常见CI/CD工具对比二、安装与配置2.1 环境准备2.2 安装Jenkins2.2.1 方式一：通过包管理器安装（推荐用于生产环境）2.2.2 方式二：通过 WAR 包安装（适合快速测试）2.3 防火墙与访问设置 阅读全文

摘要： GitOps 的核心概念GitOps 是一种基于 Git 的持续交付方法，凭借将 Git 作为唯一可信源，实现基础设施和应用程序的自动化部署与管理。其核心思想是将所有配置、代码和策略存储在 Git 仓库中，并通过自动化工具（如 ArgoCD 或 Flux）实现与目标环境的同步。GitOps 的基本原 阅读全文