小滴课堂-新版Vue3.4+ElementPlus全家桶开发视频项目实战获课♥》789it.top/14129/获取ZY↑↑方打开链接↑↑新版 Vue3.4+ElementPlus 全家桶实战：打造高性能前端视频项目一、技术栈选型与优势解析Vue3.4 作为 2024 年前端框架的标杆版本，在性能与开发体验上实现了跨越式升级：渲染引擎重构：基于状态机的模板解析器使解析速度提升 2 倍，虚拟 DOM 初始化速度显著优化。响应式系统增强：计算属性仅在值变化时触发更新，内存占用降低 30%。双向绑定革新：defineModel成为正式功能，组件间数据流转更简洁。模块化开发：全面支持 Tree-Shaking，打包体积减少 15%-20%。ElementPlus 作为 Vue3 生态的旗舰 UI 库...阅读全文
HarmonyOS 鸿蒙分布式应用开发基础与实战HarmonyOS鸿蒙分布式应用开发实战指南：从概念到落地的全流程解析一、HarmonyOS分布式核心概念“获课”1.1 分布式能力三大技术支柱 itxt.top/4373/mermaid复制graph TD A[分布式软总线] --> B[设备自动发现] A --> C[低时延传输] A --> D[高可靠连接] E[分布式数据管理] --> F[数据无缝流转] E --> G[跨设备数据同步] E --> H[安全数据共享] I[分布式设备虚拟化] --> J[硬件能力池化] I --> K[虚拟设备映射] I --> L[能力按需调用]1.2 典型分布式场景多屏协同：手机与智慧屏联动跨设备接力：导航从手表转到车机硬件互助：平板调用无人机摄...阅读全文
DeepSeek+SpringAI实战AI家庭医生应用（完结）获课♥》789it.top/14037/获取ZY↑↑方打开链接↑↑AI 家庭医生应用项目规划项目概述本项目旨在结合DeepSeek和SpringAI技术，创建一个AI家庭医生应用。该应用将为用户提供便捷的健康咨询服务、疾病预测以及个性化的健康管理方案。通过集成先进的人工智能引擎和高效的开发框架，我们力求打造一个用户体验友好、功能强大的健康服务平台。主要组成部分用户交互界面提供简洁直观的界面，方便用户输入健康咨询信息、查看疾病预测结果和健康管理建议。支持多种交互方式，包括文本、语音和图像输入。AI引擎NLP：解析用户输入，提取关键信息，生成结构化查询。知识图谱：存储医学知识、疾病信息和药物数据，支持复杂查询和推理。机器学习：训练疾病...阅读全文
获课：weiranit.fun/4267/获取ZY↑↑方打开链接↑↑机器视觉企业级实战源码 - 朝夕教育在科技革新的浪潮中，机器视觉技术凭借其高精度、高效率、非接触式检测等优势，在工业制造、物流仓储、医疗影像、智能安防等众多领域得到广泛应用。为帮助学员快速掌握机器视觉开发核心技术，积累丰富的企业级项目经验，朝夕教育精心打造 “机器视觉企业级实战源码” 课程，助力学员成为能够应对复杂工程挑战的机器视觉开发工程师。一、课程目标1. 技术知识精通帮助学员系统学习机器视觉的基础理论和前沿技术，深入理解数字图像处理、计算机视觉算法、深度学习模型等核心技术原理。通过对算法和模型的深入剖析，让学员不仅能熟练运用相关技术，还能理解其背后的数学原理和设计思路，为解决复杂的机器视觉问题筑牢理论根基。2. 实战能...阅读全文
获课：weiranit.fun/14437/获取ZY↑↑方打开链接↑↑1.1 AI Agent 概述课程开篇，通过丰富的案例，从日常生活中的智能语音助手，到工业领域的智能机器人，全面介绍 AI Agent 的定义与特性。详细讲解 AI Agent 的自主性、反应性、主动性和社会性，剖析这些特性如何在不同场景中发挥作用，帮助学员对 AI Agent 形成直观认识。此外，深入探讨 AI Agent 与传统 AI 系统的区别，突出 AI Agent 在交互性和适应性方面的优势。1.2 AI Agent 分类与应用场景根据功能和应用领域，对 AI Agent 进行系统分类，包括任务型 Agent、对话型 Agent、探索型 Agent 等。针对每一类 Agent，结合具体案例，如电商客服场景中的任务...阅读全文
朝夕教育 - 机器视觉企业级实战源码机器视觉实战：C++/Python双剑合璧，OpenCV与深度学习框架驱动工业检测、自动驾驶与医疗影像，以模块化架构与实时优化实现高效精准的跨领域解决方案。内容由DeepSeek-R1模型生成获课♥》jzit.top/4267/获取ZY↑↑方打开链接↑↑机器视觉企业级实战涉及多个方面，包括技术选型、系统架构设计、算法优化、系统集成与部署等。以下是一个关于机器视觉企业级实战的详细解析：一、技术选型编程语言：C++、Python是机器视觉领域常用的编程语言。C++以其高性能和实时性在嵌入式和底层算法实现中占有优势，而Python则因其简单易用和丰富的生态资源在快速原型开发和算法验证中广受欢迎。开源框架：OpenCV、TensorFlow、PyTorch等是机...阅读全文
拼课》》》❤789it.top/1089/获取ZY↑↑方打开链接↑↑PyTorch 是一个由 Facebook 开发的深度学习框架，在计算机视觉（Computer Vision, CV）和自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）等领域广泛应用。它为研究人员和开发者提供了一个灵活且高效的工具来构建和训练深度学习模型。PyTorch 支持动态计算图，这意味着模型可以在运行时动态创建，使得调试和原型设计变得更加简便。1. PyTorch与计算机视觉 (CV)计算机视觉是研究如何让计算机理解和分析图像、视频等视觉数据的领域。在 PyTorch 中，CV 任务通常包括图像分类、目标检测、语义分割、姿态估计等。PyTorch 提供了许多用于图像处理和卷积神经网络...阅读全文
获课♥》789it.top/4267/获取ZY↑↑方打开链接↑↑OpenCV与YOLOv8双剑合璧，从工业零件毫米级尺寸测量到实时目标追踪，再到PyTorch驱动的表面缺陷智能识别，三大实战源码揭秘机器视觉如何让生产线更精准、监控更智能、质检更高效。内容由DeepSeek-R1模型生成机器视觉企业级实战源码通常涉及多个复杂度和应用场景，以下提供几个典型的实战源码示例及其解析：一、工业检测场景在工业生产线上，常常需要对零件的尺寸进行精确测量以确保产品质量。以下是一个使用Python和OpenCV库实现工业零件尺寸测量的示例代码：Pythonimport cv2import numpy as np# 读取图像image = cv2.imread('part_image.jpg')gray =...阅读全文
获课♥》jzit.top/4267/获取ZY↑↑方打开链接↑↑机器视觉实战：C++/Python双剑合璧，OpenCV与深度学习框架驱动工业检测、自动驾驶与医疗影像，以模块化架构与实时优化实现高效精准的跨领域解决方案。内容由DeepSeek-R1模型生成机器视觉企业级实战涉及多个方面，包括技术选型、系统架构设计、算法优化、系统集成与部署等。以下是一个关于机器视觉企业级实战的详细解析：一、技术选型编程语言：C++、Python是机器视觉领域常用的编程语言。C++以其高性能和实时性在嵌入式和底层算法实现中占有优势，而Python则因其简单易用和丰富的生态资源在快速原型开发和算法验证中广受欢迎。开源框架：OpenCV、TensorFlow、PyTorch等是机器视觉领域的主流开源框架。OpenC...阅读全文
获课♥》789it.top/14374/获取ZY↑↑方打开链接↑↑在数据源头直接处理信息，边缘计算让延迟归零，响应速度飙升。从树莓派到Jetson硬件选型、Linux内核裁剪到C++高性能驱动开发，实战指南教你打造实时可靠的边缘设备，解锁物联网未来。内容由DeepSeek-R1模型生成嵌入式系统实战：利用 Linux 与 C++ 开发高性能边缘计算设备一、引言在当今数字化时代，边缘计算作为云计算的延伸，正发挥着越来越重要的作用。边缘计算设备能够在数据源附近进行数据处理和分析，减少数据传输延迟，提高系统的响应速度和可靠性。嵌入式系统则是边缘计算设备的核心，它具有体积小、功耗低、实时性强等特点。Linux 操作系统以其开源、稳定、可定制的特性，成为嵌入式系统开发的热门选择。而 C++ 语言凭借...阅读全文
获课：www.bcwit.top/3186/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 双轨教学：Python零基础直达PyTorch高阶开发，同步夯实微积分、概率论与线性代数核心数学基础 全栈覆盖：数据预处理→模型训练→部署落地，配套Kaggle实战与LeetCode算法题精讲 工业级项目：CV/NLP/推荐系统三大方向实战（对标大厂P6级能力要求） 职业赋能：算法工程师面试题库、GitHub项目包装指南、技术晋升路径规划 模块一：机器学习与神经网络基础 数学基石强化 矩阵运算与梯度下降可视化（3Blue1Brown风格动画解析） 概率分布与贝叶斯推断（朴素贝叶斯分类器手写实现） 信息论基础：交叉熵、KL散度在损失函数中的应用 Python科学计算栈 NumPy向量化编程技巧（广播机制与内存优化） Pa...阅读全文
获课：www.bcwit.top/4267/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 一、企业级机器视觉技术架构设计 企业级机器视觉系统需具备高精度、高实时性和高可靠性，其技术架构通常分为硬件层、算法层、平台层三大模块： 硬件层 工业相机：选用Basler或海康威视等品牌，支持高帧率（如120fps）和微米级分辨率，适用于钢板表面缺陷检测等场景218。 光学系统：搭配远心镜头消除畸变，结合环形光源或结构光，增强图像对比度，例如在金属划痕检测中可提升特征提取精度29。 算力设备：采用NVIDIA Jetson边缘计算设备或Intel Xeon服务器，支持实时推理（如YOLOv8模型部署）212。 算法层 传统视觉：基于OpenCV/Halcon实现图像预处理（滤波、形态学操作）、模板匹配（用于零件定位）等...阅读全文
获课：www.bcwit.top/1083/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 第一章：目标检测基础 任务定义与挑战 目标检测 vs 图像分类 / 分割 核心挑战：多尺度、遮挡、小目标、背景干扰 基础概念 边界框（Bounding Box）表示与回归 交并比（IoU）与非极大值抑制（NMS） 锚框（Anchor Box）机制 数据集与评价指标 COCO、VOC、OpenImages 数据集解析 mAP（平均精度均值）计算与可视化 第二章：经典目标检测算法 两阶段检测框架 R-CNN（2014）：候选区域提取 + 特征提取 + 分类回归 Fast R-CNN（2015）：共享卷积特征与多任务损失 Faster R-CNN（2016）：区域建议网络（RPN）的引入 R-CNN 系列 Mask R-CN...阅读全文
获课：www.bcwit.top/3060/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 第一章：大数据基础架构与核心组件 数据采集与预处理 多源异构数据接入（日志、API、IoT 设备） 数据清洗与质量监控（缺失值 / 异常值处理） 实时流数据采集（Flume/Kafka/Canal） 分布式存储技术 HDFS 架构与副本机制 NoSQL 数据库（HBase/Cassandra）应用场景 对象存储（MinIO/S3）与文件系统优化 分布式计算框架 MapReduce 原理与 YARN 资源调度 Spark 生态解析（Core/Spark SQL/MLlib） Flink 流处理与状态管理 第二章：大数据处理与分析 SQL on Hadoop Hive 数据仓库与 HQL 优化 Impala/Presto ...阅读全文
download： https://www.daxiacode.com/7424.html【资源介绍】:AI人工智能工程师-NLP必备技能主要指的是在自然语言处理（NLP）领域中，作为人工智能工程师应具备的必要技能。这些技能包括但不限于：自然语言处理基础知识：掌握自然语言处理的基本概念、原理和常用算法，了解语言学的基础知识。机器学习和深度学习：熟悉常用的机器学习和深度学习算法，并能应用于NLP任务中，如文本分类、情感分析、机器翻译等。文本表示与向量化：了解和掌握常用的文本表示方法，如词袋模型、TF-IDF、word2vec等，能够将文本数据转化为向量表示。语言模型和序列模型：熟悉语言模型的概念和常用模型，如N-gram、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等，并能应用于文本生成...阅读全文
AI全流程落地实战：从设计-开发-测试到运营一站式搞定(完结) 获课♥》789it.top/5285/获取ZY↑↑方打开链接↑↑ AI落地攻略：一站式掌握设计、开发、测试与运营的高级实战技巧一、设计阶段1. 明确目标与需求目标定义：首先，确定AI应用的核心目标，如提升客户满意度、优化运营效率、降低成本或提升产品个性化推荐服务等。需求分析：深入分析业务需求，包括当前痛点、市场趋势、竞争对手等，确保AI设计能解决实际问题并具备商业价值。2. 选择合适的AI技术根据需求选择适合的AI技术，如图像识别、自然语言处理、机器学习或深度学习等。考虑技术的成熟度、成本、维护难度等因素。3. 数据准备与标注收集并准备大量高质量的数据，确保数据的多样性与代表性。对数据进行清洗、去重、标注等预处理工作。二、开发...阅读全文
AI+云原生应用开发 从设计到部署运维全链路实战与提效（完结）获课：789it.top/5915/获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 云原生（Cloud Native）云原生是一种构建和运行应用程序的方法，它充分利用云计算的优势，如弹性、可扩展性和高可用性，以实现应用程序的高效、灵活和可靠运行。云原生的核心概念主要包括：容器化：应用程序及其依赖被封装在轻量级的容器中，这些容器可以在任何支持容器技术的平台上运行，实现“一次构建，到处运行”。容器化提高了应用程序的可移植性和一致性，简化了部署和管理。微服务架构：应用程序被拆分成一系列小的、独立的服务，每个服务负责特定的业务功能。微服务架构提高了系统的可维护性和可扩展性，使得开发团队能够更快地响应市场变化和客户需求。CI/CD（持续集成/持续部署）：通过自...阅读全文
机器视觉企业级实战源码-朝夕教育下栽课♥》789it.top/4267/在机器视觉企业级实战中，多车票识别特别是第二张车牌的识别过程，涉及一系列复杂的逻辑分析与技术实现。以下是对该过程逻辑的详细分析与总结：一、识别过程逻辑分析图像预处理灰度化：首先，将彩色图像转换为灰度图像，这有助于减少计算量并突出图像中的边缘信息。去噪：通过滤波器等方法去除图像中的噪声，提高图像质量，为后续处理提供清晰的图像基础。车牌定位边缘检测：利用边缘检测算法（如Canny边缘检测）提取图像中的边缘信息，这些边缘信息往往与车牌的轮廓相关。形态学处理：通过膨胀、腐蚀等形态学操作进一步突出车牌区域，去除小噪声点。车牌区域提取：根据边缘信息和形态学处理结果，提取出潜在的车牌区域。第二张车牌识别模板匹配：利用预定义的车牌模板与...阅读全文
