作為機(jī)器視覺系統(tǒng)連接物理視界與數(shù)字大腦的核心樞紐，圖像采集卡始終以“信號翻譯官”的身份，推動著視覺信息處理技術(shù)的迭代升級。從早期簡單的模擬信號轉(zhuǎn)換，到如今支持超高清采集與AI預(yù)處理的智能設(shè)備，其發(fā)展軌跡不…

Docker 應(yīng)用場景：Galera 集群負(fù)載均衡與 Spark 集群搭建 1. Galera 集群與動態(tài)負(fù)載均衡 在使用 Docker 進(jìn)行多節(jié)點(diǎn)部署時，Galera 集群是一個不錯的選擇。利用 Docker Network 可以實(shí)現(xiàn)與單 Docker 主機(jī)相同的部署方法，這為多節(jié)點(diǎn) Galera 集群的搭建提供了便利。 1.1 問題…

AutoGPT如何避免生成違法內(nèi)容？合規(guī)過濾層深度解析 在AI智能體逐步接管復(fù)雜任務(wù)的今天，一個核心問題浮出水面：當(dāng)AutoGPT這類系統(tǒng)可以自主搜索、編程、寫報告甚至調(diào)用API時，我們?nèi)绾未_保它不會“越界”？比如自動生成繞過…

在全球能源轉(zhuǎn)型與新型電力系統(tǒng)建設(shè)的雙重驅(qū)動下，直流配電、新能源并網(wǎng)、電動汽車快充等領(lǐng)域?qū)﹄娐繁Ｗo(hù)設(shè)備的響應(yīng)速度、可靠性與智能化水平提出了嚴(yán)苛要求。傳統(tǒng)機(jī)械斷路器因響應(yīng)遲緩、電弧燒蝕、壽命有限等固有缺陷，已難以適配現(xiàn)代電力系統(tǒng)的發(fā)展需求?！?

Docker不同操作系統(tǒng)及工具使用指南 1. 在AWS上啟動Atomic實(shí)例以使用Docker 有時候，你可能既不想用Vagrant來嘗試Atomic，也不想使用ISO鏡像。這時可以在Amazon EC2上啟動一個Atomic實(shí)例，因?yàn)锳WS EC2上有可用的Atomic AMI。 具體操作步驟如下： 1. 打開AWS管理控制臺，通過…

打造專屬AI助手：LobeChat角色預(yù)設(shè)配置完全手冊 在今天，幾乎每個開發(fā)者都用過ChatGPT——但你有沒有想過，為什么每次對話都像從零開始？同一個問題問兩次，答案可能完全不同；想讓它扮演某個專業(yè)角色&#xff0…

如何理解CAGRA 目前主流的圖索引技術(shù)主要分為兩類：以CAGRA（Milvus中已實(shí)現(xiàn)）為代表的迭代式圖構(gòu)建技術(shù)，和以Vamana（能力構(gòu)建中）為代表的插入式圖構(gòu)建技術(shù)，兩者針對的場景與技術(shù)路徑存在顯著差異，分別適配不同的數(shù)據(jù)規(guī)模與業(yè)務(wù)需求。 其中，CAGRA是迭代式構(gòu)建的代表，…

AutoGPT能否自動生成UML圖？系統(tǒng)設(shè)計輔助嘗試 在現(xiàn)代軟件開發(fā)中，系統(tǒng)設(shè)計往往是一個耗時且高度依賴經(jīng)驗(yàn)的環(huán)節(jié)。尤其是在項(xiàng)目初期，工程師需要花費(fèi)大量時間從模糊的需求中提煉出清晰的架構(gòu)模型——而UML圖（統(tǒng)一建模語言）…