- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏孟永辉
荣耀10：AI的护城河，生态化的手机系统
荣耀10正在搭建基于手机为圆心的“生态森林” 当下，苹果基于手机所打造的生态系统的成功愈发引起同样注意。 三星、华为等手机品牌都在试图通过手机这个端口建立一套属于自己的生态系统，由此完善手机的功能和作用。此次荣耀10新品手机的发布则印证了这样一种发展模式。 基于荣耀系列手机的生态系统正在逐步完备。 从自拍杆到笔记本，再到背包，荣耀10正在将自身的生态系统打造得足够完备。 可以预见的是，未来随着AI技术在荣耀系列手机上应用的逐渐成熟，基于AI技术而来的诸多新的设备将会在荣耀系列产品当中出现，并将会把荣耀系列手机的生态系统打造得足够完美。 透过荣耀10手机在AI技术上的拓展以及HiAI系统的逐步形成和完善，荣耀系列手机能够充当这样一种流量获取端口的重任，通过将社交、购物、拍照、音乐等不同的场景进行充实和完备，基于荣耀手机的在不同场景下应用的全新的生态链条已然形成
99740发布于 2018-05-11 - 来自专栏禅境花园
Windows 10 子系统
我准备搞一下虚拟机，当然不是指 VirtualBox 和 VMware Workstation， 嗯， 是的 win10 自带的子系统。 介绍 适用于 Windows 的 Linux 子系统（英语：Windows Subsystem for Linux，简称 WSL）是一个为在 Windows 10 和 Windows Server 2019 准备工作 确保当前系统版本号高于 1607（Build 14393.10）。 1、安装前要修改一些系统设置，首先在开始菜单中选择 设置 -> 更新与安全 -> 开发者选项，选择第三项 开发人员模式。 2、在 控制面板 中 程序和功能 打开 启用或关闭 Windows功能 , 勾选 适用于 Linux 的 Windows 子系统，点击确定，等待系统配置完后重新启动电脑。
3.2K30编辑于 2022-10-25 - 来自专栏玩转Lighthouse
10分钟，用OpenClaw打造你的AI选股系统
现在，借助 OpenClaw，加上实时行情 API 和自动化调度能力，普通个人也可以在 10 分钟内搭建一个“专属股票分析系统”，随时随地可以在手机上查看最新行情！ 本文主要以“选股系统”为例，手把手教你如何自定义 Skill 技能，最终“养”一只专属于你的个性化“小龙虾”。 QQ 机器人查询股票情况，QQ 还没反应过来的话，先问它现在有哪些 skill，唤醒它已经安装了股票 skill 的记忆，之后，就可以顺利对话了：）总结当你跟随本教程走完整个流程，你不仅获得了一个选股系统 从某种意义上来说，这已经不是一个“聊天机器人”，而是一个真正属于你的AI助理系统。
103.5K17164编辑于 2026-03-02 - 来自专栏燧机科技-视频AI智能分析
河道水利巡检AI智能分析系统基于YOLOv10改进架构
随着计算机视觉技术的快速发展，基于深度学习的智能巡检系统为河道水利管理提供了新的技术解决方案，实现了全天候、自动化、精准化的河道监测。 1.3 实时性与准确性平衡河道巡检系统需要在保证高检测精度的同时，实现毫秒级的响应速度。延迟过高的系统无法满足实时预警需求，而过度追求速度可能导致漏检和误报。 二、改进的YOLOv10模型架构设计2.1 整体架构概述本文提出一种针对河道水利巡检优化的YOLOv10改进架构，通过引入注意力机制、多尺度特征融合和水文环境自适应模块，显著提升河道异常问题识别的准确性和实用性 七、技术总结基于改进YOLOv10的河道水利智能巡检系统在实验室测试中表现出优异的性能。通过水面注意力机制、多尺度特征融合和专项检测模块设计，有效解决了河道巡检场景下的技术难题。 未来工作将聚焦于多模态数据融合、跨域适应性和系统集成等方向。
19700编辑于 2026-05-29 - 来自专栏AI系统
【AI系统】AI系统架构的组成
AI 系统组成如图所示，大致可以将 AI 系统分为以下几个具体的方向：AI 训练与推理框架AI 框架不仅仅是指如 PyTorch 等训练框架，还包括推理框架。 就像传统的软件工程中调试器，可视化，类型系统等工具链的支撑，让整个开发过程中，跨平台，跨平台，问题诊断，缺陷验证等得以高效实现，目前 AI 系统领域也不断有类似工具产生，以支持整个 AI 工程化实践。 AI 编译与计算架构负责 AI 模型在真正运行前的编译和系统运行时的动态调度与优化。 但是我们将在后续章节中，将会围绕核心系统软硬件，如 AI 训练和推理框架，AI 编译器，AI 芯片，部分涉及更广泛的 AI 系统生态中的重要内容如算法等展开介绍。 AI 系统生态除了以上重要的 AI 系统构成之外，随着人工智能应用越来越广泛，我们还可以看到更广泛的 AI 系统生态的构成。
2K11编辑于 2024-11-26 - 来自专栏Java技术栈
提升系统 10 倍性能的 10 个建议！
译者：为之漫笔 来源：http://www.zcfy.cc/article/10-tips-for-10x-application-performance-nginx-22.html 原文：https: //www.nginx.com/blog/10-tips-for-10x-application-performance/ 提升Web应用的性能从未像今天这样刻不容缓。 如果系统服务于很多连接，可能需要增大sys.fs.file_max这个对描述符的系统级限制，以及nofile这个用户文件描述符限制，以支持增大后的负载。 临时端口。 如果需要，大多数系统都支持提高worker_connections的值（默认为512）。可以通过试验找到最适合你系统的这个值。 套接字分片。通常，一个套接字监听器向所有工作进程分发新连接。 在NGINX中，read()系统调用和sendfile()被转载到了线程池。 ? 提示 修改任何操作系统及周边设备的设置时，每次只修改一项，然后测试性能。
86020发布于 2020-06-04 - 来自专栏MyTechnology
Windows 10:系统美化篇
Windows 10:系统美化篇 系统设置 1.开始菜单 设置---开始,设置如下: 更多磁贴这个可以关闭 应用列表要打开 最近应用可要可不要(开启更方便查找新装应用) 显示建议不知道是什么,一律砍掉 主题美化:例如枫叶这类美化系统软件其实可以用用,但是日常办公之类的建议少折腾这这种. win10自带的功能很强大,很多软件都被系统取代了,能用自带的尽量少安装软件.
1.7K10发布于 2020-07-31 - 来自专栏嵌入式与Linux那些事
10.输入子系统
h_list, d_node) if (handle->open) handle->handler->event(handle, type, code, value); 怎么写符合输入子系统框架的驱动程序 static struct timer_list buttons_timer; static irqreturn_t buttons_irq(int irq, void *dev_id) { /* 10ms
1.2K40发布于 2021-05-20 - 来自专栏云计算linux
10_博客管理系统
1 项目展示 Express框架可以开发各种不同类型的项目，博客管理系统（Blog Management System）就是一个比较典型的项目。
45110编辑于 2024-12-13 - 来自专栏python爱好部落
win10系统装机
然后系统提示要更新，就更新了。
3.3K10发布于 2020-03-26 10 OpenClaw Skills 技能系统
OpenClawSkills技能系统给AI装能力扩展包，从发现到安装全流程你好，我是鱼皮。 这篇教程带你全面了解OpenClaw的技能系统。技能是什么技能（Skills）就是给AI准备的能力扩展包。技能本质上是存放在特定目录下的文件夹，里面包含一个SKILL.md说明文件和可选的资源文件。 比如我这里告诉AI使用Banana技能生图，甚至还可以给AI发送图片哦：效果还不错吧！ 这就是AI的厉害之处：只要你下命令，它就能自己研究问题、自己解决问题，还能把解决方案沉淀成可复用的技能，下次直接用。写在最后学会了技能系统，接下来我们来看定时任务和自动化，让小龙虾定时帮你巡检、汇报。 推荐资源1）鱼皮AI导航网站：AI资源大全、最新AI资讯、免费AI教程2）编程导航学习圈：学习路线、编程教程、实战项目、求职宝典、交流答疑3）程序员面试八股文：实习/校招/社招高频考点、企业真题解析4）
65311编辑于 2026-05-29- 来自专栏Live专区
讲解苹果系统安装WIN10系统-双系统
今天接到手的是一台2011年I5 DDR3 4G内存的一台Macbook Air,机主要求安装WIN10系统,刚开始我用bootcamp安装是发现不行的,后面用PE来进行安装. 准备工作： 一个U盘 最好32G 分区磁盘 用于安装win10系统用（推荐70G左右） 安装工作 打开DiskGenius工具 找到刚刚分区的盘 格式化为NTFS 建立新分区 前部分为200MB 然后新建分区 格式选为EFI开头的 保存更改 打开winNTsetup软件 上面选择WIN vata/7/8/10/2008/2012项 安装源：拷贝u盘的iso镜像文件 引导器：选择EFI的200MB 安装驱动器
3K20编辑于 2022-08-16 - 来自专栏phodal
AI × 老旧系统：Vibe Coding 构建 AI 迁移工具，实现 10x 端到端智能迁移
因此，使用 AI 辅助改造之前，我们有必要对基本的 AI 辅助 老旧系统改造有基本的认知，再结合 AI 来进行学习。 AI × Legacy Modernization：从增强语义理解到 10x 速度的重建 基于过往丰富的遗留系统迁移经典，我们会加 AI 加速放在两个主要的领域： 加速对于遗留系统的分析与评估，如：AI 加速逆向：增强语义分析与全面的系统评估 理解 AI 遗留系统代码，和我们在 AI 编程助手中使用的解释代码本质是一样的，就是 AI 将代码转为文本。 然后，可以让 AI 来生成新的架构设计： 基于领域建模构建模块化系统 推导 RESTful API 设计 识别前端组件并构建设计系统 这种生成的方式与我们现有的 AI 编程助手使用是相似的，只是它的输入是来源于现有的代码 小结 本文深入探讨了如何利用生成式 AI，特别是通过构建自动化的 AI Agent，将传统上复杂、割裂的遗留系统现代化改造，转变为一个高效、智能的协同工作流。
1.9K10编辑于 2025-08-08 - 来自专栏ADAS性能优化
AI weekly (10-26)
can stop a facial recognition network from identifying people in videos. https://venturebeat.com/2019/10 software tools for artificial intelligence deep learning applications. https://venturebeat.com/2019/10 verification solutions, has raised $10 million in seed funding. https://venturebeat.com/2019/10/24/incode-raises-10-million-to-verify-identities-with-ai Twitter now With the advent of AI, data access and accuracy are being improved even more How AI is transforming
45820编辑于 2022-05-13 转载：【AI系统】AI系统架构的组成
AI 系统组成 如图所示，大致可以将 AI 系统分为以下几个具体的方向： AI 训练与推理框架 AI 框架不仅仅是指如 PyTorch 等训练框架，还包括推理框架。 就像传统的软件工程中调试器，可视化，类型系统等工具链的支撑，让整个开发过程中，跨平台，跨平台，问题诊断，缺陷验证等得以高效实现，目前 AI 系统领域也不断有类似工具产生，以支持整个 AI 工程化实践。 AI 编译与计算架构负责 AI 模型在真正运行前的编译和系统运行时的动态调度与优化。 但是我们将在后续章节中，将会围绕核心系统软硬件，如 AI 训练和推理框架，AI 编译器，AI 芯片，部分涉及更广泛的 AI 系统生态中的重要内容如算法等展开介绍。 AI 系统生态 除了以上重要的 AI 系统构成之外，随着人工智能应用越来越广泛，我们还可以看到更广泛的 AI 系统生态的构成。
2.8K10编辑于 2024-12-11- 来自专栏AI系统
【AI系统】AI系统概述与设计目标
AI 系统全栈架构 通过对 AI 的发展、以及模型算法、硬件与数据的趋势介绍，我们已经了解了 AI 系统的重要性。 本文将介 AI 系统的设计目标、组成和生态，让读者形成 AI 系统的知识体系，为后续展开每篇文章的内容做好铺垫。 接下来将从不同的维度和技术层面展开 AI 系统的全景图。 AI 系统概述 AI 系统基本概念 从类比的角度理解 AI 系统：AI 时代连接硬件和上层应用的中间层软硬件基础设施。 AI 系统。 所介绍的 AI 全栈相关内容中则是指 AI 系统（AI System），是围绕深度学习而衍生和设计的系统，因此也叫做深度学习系统（Deep Learning System）。
98310编辑于 2024-12-02 - 来自专栏AI系统
【AI系统】推理系统架构
推理系统架构是 AI 领域中的一个关键组成部分，它负责将训练好的模型应用于实际问题，从而实现智能决策和自动化。 此外，硬件加速（如 GPU、TPU）和专用芯片（如 AI 加速器）也是提高推理效率的重要手段。部署（Deployment）训练得到的模型并不仅仅是为了学术研究，最终目的是应用于实际问题的解决。 多框架支持：兼容 TensorFlow、PyTorch、ONNX 等主流 AI 框架。模型优化：集成 TensorRT 等优化工具，进一步提升模型推理性能。 作为一个强大的推理框架，Triton 能够满足多样化的 AI 应用需求，帮助企业和开发者构建高效、可靠的推理服务。 这一功能基于其动态模型发现与加载机制，使得 AI 应用能够迅速适应市场需求变化，如模型精度提升、新功能上线等。配合版本控制和滚动更新策略，可确保服务连续性不受影响。
2.7K10编辑于 2024-12-02 - 来自专栏AI系统
【AI系统】推理系统引言
推理的最终目标，便是将训练好的模型部署到实际的生产环境中，使 AI 真正运行起来，服务于日常生活。推理系统，是一个专门用于部署神经网络模型，执行推理预测任务的 AI 系统。 它类似于传统的 Web 服务或移动端应用系统，但专注于 AI 模型的部署与运行。推理系统会加载模型到内存，并进行版本管理，确保新版本能够顺利上线，旧版本能够安全回滚。 推理引擎，则是推理系统中的重要组成部分，它主要负责 AI 模型的加载与执行。 人工客服应用推理引擎或推理系统在人工客服和 AI 对话方面有广泛的应用。以下是一些相关的内容：智能客服：推理引擎可以用于实现智能客服系统，能够理解用户的问题并提供准确的答案。 对话管理：在 AI 对话中，推理引擎可以帮助系统理解用户的意图和需求，并根据这些信息来引导对话的流向。它可以根据用户的输入和历史对话记录，预测用户可能的问题和需求，并提供相应的回答和建议。
2K10编辑于 2024-12-02 - 来自专栏AI系统
【AI系统】推理系统介绍
推理系统是一个专门用于部署神经网络模型，执行推理预测任务的 AI 系统。它类似于传统的 Web 服务或移动端应用系统，但专注于 AI 模型的部署与运行。 AI 生命周期在日常生活中，深度学习的相关方法已经广泛的部署到各类的应用当中。 其中，对于关键点的检测可以通过如 Faster R-CNN、YOLO 等 AI 模型进行输入到输出的映射与转换。 根据上图示的 AI 框架、推理系统与硬件之间的关系，可以看到，除了应对应用场景的多样化需求，推理系统还需克服由不同训练框架和推理硬件所带来的部署环境多样性挑战，这些挑战不仅增加了部署优化和维护的难度，而且易于出错 需要考虑到 AI 框架的不断更新，特别是针对训练优化的迭代，而某些框架甚至不支持在线推理，系统需要具备足够的兼容性。为了支持多种框架，可以利用模型转换工具，将不同框架的模型转换为一种通用的中间表示。
2.8K10编辑于 2024-12-02 多AI聚合系统FAQ：关于购物决策的10个最常见问题
引言多AI聚合系统通过整合多个独立AI模型的判断，为用户提供去中心化、可追溯的购物决策情报。然而，这一理念在落地过程中，读者常常产生各种疑问。 本文汇总了10个最常见的问题，逐一解答，帮助您快速理解其核心逻辑与挑战。---Q1：多AI聚合和“多个AI分别推荐然后取平均”有什么区别？ 如果某个AI在过去100次推荐中错误率最高，系统自动降低其投票权重。####3.3用户自定义权重用户可手动降低不信任模型的权重，增加系统透明度。---Q4：没有历史数据时，冷启动阶段如何分配初始权重？ ####9.2偏差提示当用户权重组合导致某类模型占比过高时，系统给出警告。---Q10：多AI聚合系统的推荐准确率真的比单一AI高吗？ 问：用户如何信任聚合系统本身不被操控？答：通过开源算法、公开审计日志、以及用户可自定义权重来建立信任。---总结多AI聚合系统的核心价值在于：通过机制设计而非个体智能，将决策权交还给用户。
23710编辑于 2026-06-18
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号