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A collection of 445 posts

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构建雷达模拟器

雷达是实现自动驾驶感知的基础。本文介绍如何雷达的基本原理，并使用Matlab构建一个雷达模拟器来实现Doppler运动和二维CFAR检测。

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15个最受欢迎的AI网站模板

本文介绍15个AI驱动的网站模板，你得到的不仅仅是设计。你获得了一种不公平的优势。这些模板是为速度、转化率和纯粹的美学魔力而打造的。

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如何设计大规模AI系统

训练一个机器学习模型是一回事，也许在基准数据集上达到最先进的准确性。但将其部署，使其为数百万用户服务，处理TB级的数据，并可靠地全天候运行则是完全不同的挑战。

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推理/微调速度对比：CPU vs. GPU

上周末，我有机会测试了多个GPU，包括最先进的Nvidia H100、RTX 5090、RTX 4090等。本文将总结它们在推理和微调任务上的性能。

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AI爬虫的麻烦

生成式AI公司是否有权从任何网站抓取训练数据？在两年多的针对AI公司的诉讼以及几百万美元的数据共享协议之后，政治风向似乎偏向了AI公司。

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用C++构建激光雷达障碍物检测器

这个项目专注于处理城市驾驶场景中的激光雷达点云数据。但在深入实现之前，我会先介绍激光雷达的工作原理及其重要性，以及它如何解决相机和雷达等其他传感器的局限性。

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AI+遥感：助力城市可持续发展

随着全球各地的城市面临日益严峻的挑战——从基础设施老化到气候变化——人工智能 (AI) 和遥感技术正成为促进城市可持续发展的有力工具。

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用Lag-Llama预测股价

为了解决时间序列泛化挑战，研究人员引入了Lag-Llama，这是一种专为单变量概率时间序列预测设计的基础模型。

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从数据中挖掘规则

在本文中，我们探讨了如何从数据中提取简单的“规则”，并将其用于业务决策。

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失控：自主AI与社会工程攻击

网络犯罪分子在新技术方面很少落后。事实上，他们往往是最早尝试新兴技术的人之一。他们没有合法组织所受的限制。他们可以快速行动、承担风险，并且无需考虑伦理或法律框架即可运作。

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从提示到产品：与AI助手共事

我想带你了解我最近的一个构建过程——一个简单但功能齐全的项目，展示了我的完整工作流程。通过这些步骤，你会清楚地看到我是如何将与AI的对话转化为实际产品的。

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AI代理的5个难度级别

本文介绍将代理设计分解为五个实用的难度级别，每个级别都提供可运行的代码。

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从零实现反思Agent

在这篇文章中，我们将深入探讨如何从头开始用Python实现一个反思代理。

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10个听起来怪异但很酷的算法

在这篇文章中，我们将深入探讨十个最怪异、最聪明的算法——这些算法帮助在几毫秒内搜索数十亿行代码，从无到有生成无限地图，并将量子怪异转化为实用逻辑。

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基于深度学习的股票预测

本文探讨了如何结合TA、FA和深度学习，帮助投资者在日益复杂的金融市场中做出更明智的决策。

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打造自己的Devin, AI软件工程师

AI 软件工程师是一种 AI 助手，它可以查看 Git 存储库中的多个代码文件，并根据助手要执行的具体任务确定需要更改哪些文件。

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基于深度研究的GenAI应用开发

在这篇文章中，我们将讨论如何实施和推广深度研究的设计模式。最终目标是将其专门化为您的领域用例。

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应该从OpenAPI自动生成MCP？

我们应该直接从现有的API规范生成模型上下文协议（MCP）服务器吗

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地震可视化AI代理

想象一下，拥有一个AI助手，它可以自动收集全球地震数据，分析模式，并生成漂亮的可视化效果——所有这些都不需要人工干预。

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从零构建订阅制AI网页应用

我们将从头开始创建一个简单的AI聊天机器人网页应用（前端+后端+支付系统），该应用将包含三种订阅计划。

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抓包理解MCP模型上下文协议

通过抓包分析，我们清晰地了解了 MCP 的完整通信流程：从建立 SSE 连接、三步初始化、工具调用操作，到最终的连接终止

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监视ANN训练的更好方法

有时让人工神经网络表现良好可能是一个挑战。你需要够在训练过程中可视化模型内部工作的、能够帮助你快速识别问题根源的工具。

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AI Agent的代码沙盒

沙盒是一个隔离环境，用于运行不受信任的代码，并具有严格定义的安全边界。当LLM或AI Agents生成代码时，后台会创建一个沙盒，代码上传、执行并返回其结果。

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AgentOps：软件开发新的抽象层

我们将进入一个开发者更少关注实现细节，而更多关注意图和结果的时代。这将从根本上改变我们在软件开发中解决问题的方式。

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大规模代码库的RAG实践

在这篇博客中，我将分享qodo（前身为Codium）如何通过构建一个优先考虑代码质量和完整性的生成式AI编码平台来解决RAG与具有有限上下文窗口的LLMs和大型复杂代码库之间的差距。