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- “中国软件杯”大学生软件设计大赛-3D智慧医疗baseline
- “中国软件杯”3D智慧医疗赛题要求基于百度飞桨，完成3D医疗数据分割算法及WEB解析平台开发。算法需用PaddleSeg的MedicaSeg，以AMOS2022数据集（含11个器官标注）训练，采用nnunet模型；平台需实现数据导入、分割等功能。baseline提供了克隆仓库、数据处理、训练推理等全流程操作及权重快速推理方案。
- 人工智能 . 科技周边 432 2025-07-21 11:10:52
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- 基于YOLOv3实现跌倒检测
- 本教程介绍如何用PaddleDetection的YOLOv3模型实现摔倒检测。步骤包括解压VOC格式数据集、安装相关包、划分数据集，修改配置文件后训练模型，还涉及模型评估、预测及可视化，最后说明Paddle Inference、Serving、Lite等部署方式，mAP达80.28%，可用于监控场景。
- 人工智能 . 科技周边 227 2025-07-21 11:09:02
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- “中国软件杯”大学生软件设计大赛——龙源风电赛道比赛预测基线
- 本文围绕风电功率预测赛题展开，介绍了龙源电力提供的数据集，包括数据字段、采集方式及预测时间要求。阐述了用PaddleTS模型库处理数据的流程，如预处理、分析，还讲解了单模型和集成模型的训练、评估、保存等，以及回测、提交说明和常见问题解答。
- 人工智能 . 科技周边 795 2025-07-21 11:07:14
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- Deepseek 满血版携手 Canva Docs，共同创作图文并茂文档
- Deepseek与CanvaDocs结合，极大提升了图文文档的创作效率与质量。通过Deepseek强大的文本生成能力，用户可快速完成内容构思、初稿撰写、风格调整及内容提炼；随后借助CanvaDocs直观的拖拽操作、丰富的模板素材库、品牌一致性管理及团队协作功能，将文字内容高效转化为视觉美观的专业文档。这种人机协作模式不仅节省时间、降低成本，还降低了高质量内容创作门槛，使创作者更聚焦于核心创意与策略。
- 人工智能 . 科技周边 229 2025-07-21 11:07:01
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- 一个项目体验stable-diffusion、waifu、NovelAI三大模型
- 该项目可在一个项目中切换Stable Diffusion、waifu、NovelAI三大模型及权重，支持载入自主训练模型。进入Notebook后按步骤运行代码，含解压模型、安装库等，可实现文生图、图生图、超分等功能，也可批量生成，还介绍了参数、常见问题及非界面版玩法，方便用户集中操作。
- 人工智能 . 科技周边 644 2025-07-21 11:05:04
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- 点击反欺诈预测Baseline
- 本文介绍点击反欺诈预测赛题及基线方案。赛题需预测点击是否为欺诈，基于约50万次点击数据，仅限用飞桨框架。基线含运行方式、设计思想与技术方案，包括数据处理（提供emb和norm方案）、网络结构设计，还给出训练和推理步骤及相关代码实现。
- 人工智能 . 科技周边 761 2025-07-21 10:57:13
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- Perplexity AI响应时间过长优化 Perplexity性能调优技巧
- 遇到PerplexityAI响应时间过长的问题，可通过优化查询、调用方式和系统配置来解决。具体包括：1.把问题具体化并限定范围，避免宽泛或需大量推理的提问；2.单次请求只完成一个任务，提升处理效率；3.引入缓存机制，利用历史记录减少重复调用；4.设置合理缓存失效时间，确保信息时效性；5.控制输出长度、调整temperature值并关闭不必要的stream参数；6.选择靠近服务端的节点调用以减少网络延迟。
- 人工智能 . 科技周边 861 2025-07-21 10:56:01
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- Paddle2.0案例： 人脸关键点检测
- 在图像处理中，关键点本质上是一种特征。它是对一个固定区域或者空间物理关系的抽象描述，描述的是一定邻域范围内的组合或上下文关系。它不仅仅是一个点信息，或代表一个位置，更代表着上下文与周围邻域的组合关系。关键点检测的目标就是通过计算机从图像中找出这些点的坐标，作为计算机视觉领域的一个基础任务，关键点的检测对于高级别任务，例如识别和分类具有至关重要的意义。
- 人工智能 . 科技周边 166 2025-07-21 10:55:05
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- 行人重识别：基于度量学习的行人重识别算法
- 本文介绍行人重识别项目，基于Paddle官方Metric Learning模型开发，修复Bug、优化代码并增加多个BackBone及模型导出脚本。使用Market-1501数据集，经解压、预处理后，用arcmargin loss训练，可微调提升性能，评估用Recall@Rank-1指标，未微调模型达96.65%，还涉及预测与模型导出。
- 人工智能 . 科技周边 626 2025-07-21 10:53:34
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- 想让豆包与 AI 绿植养护工具结合，轻松养好室内植物？方法全解析
- 豆包结合AI绿植养护工具可有效提升室内植物管理效率。一、用豆包记录植物生长周期，通过文档和日历功能建立“植物档案”，设置浇水、施肥等提醒，上传照片对比生长状态。二、结合AI工具识别病虫害并保存诊断结果至豆包文档，形成“健康档案”。三、在豆包中建立植物知识库，收藏资料、总结经验、整理养护表格。四、设定自动提醒流程，结合任务清单与天气预报，实现系统化养护。
- 人工智能 . 科技周边 903 2025-07-21 10:51:02
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- DeepSeek配合Excel实现AI写作+选题数据联动流程
- 更高效的做法是将AI产出内容与数据结合做选题优化，具体方法为：一、先在Excel中建立关键词+内容模板结构，如“副业推荐”文章的标题关键词和内容结构字段，再用DeepSeek按模板指令生成内容；二、内容生成后回填数据至Excel，记录标题、关键词、结构版本、字数及润色需求等信息；三、使用COUNTIF、AVERAGE、VLOOKUP等Excel函数进行数据分析，识别受欢迎的关键词与结构；四、定期更新模板库，标记表现优异项并调整模板结构，形成闭环流程，从而提升写作效率与内容质量。
- 人工智能 . 科技周边 994 2025-07-21 10:47:01
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- CT影像数据DICOM与图像分割(paddle2.0)
- 本文介绍了医疗影像DICOM数据的处理与分割流程。先阐述DICOM格式特点，用pydicom库读取信息和图像，经窗口技术调整后转为numpy格式。接着处理标签数据，生成训练、验证和测试集，构建DicomDataset，使用UNet等模型训练，实现肝脏及血管分割，最后通过MIP技术处理分割结果以显示相关结构。
- 人工智能 . 科技周边 505 2025-07-21 10:43:14
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- Paddle2.0：使用动转静完成模型部署
- 本文介绍Paddle2.0动转静功能，能兼顾动态图调试方便与静态图部署高效的优势。通过实例展示动态图转静态图、导出推理模型及部署过程，并测试不同部署方式的效率。在CPU平台用U2Netp模型测试，动态图耗时2.1827s，而动转静结合PaddleInference与mkldnn仅需0.5750s，还含完整操作步骤。
- 人工智能 . 科技周边 856 2025-07-21 10:41:28
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- 从0—1开始手撕一个简单的神经网络
- 本文先从0开始用Python实现简单三层神经网络，生成数据集后，先展示逻辑回归分类器效果不佳，再说明神经网络结构、参数学习等原理，通过代码实现并测试不同隐藏层节点数的效果，最后对比介绍用飞桨框架更高效实现深度学习任务，如手写数字识别，凸显框架优势。
- 人工智能 . 科技周边 925 2025-07-21 10:38:55
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- Paddle2.0案例： 人体姿态关键点检测
- 本文介绍基于Paddle2.0实现人体姿态关键点检测的案例。先说明关键点检测的意义与两类方法，强调人体姿态检测的特殊性及常用热力图回归法。接着讲解环境设置、COCO数据集处理、数据集定义与抽样展示，还构建了基于ResNet的PoseNet模型，阐述训练过程与预测结果，展示不同训练程度模型的效果差异。
- 人工智能 . 科技周边 287 2025-07-21 10:35:45
PHP讨论组
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PHP一种被广泛应用的开放源代码的多用途脚本语言，和其他技术相比，php本身开源免费； 可以将程序嵌入于HTML中去执行， 执行效率比完全生成htmL标记的CGI要高许多，它运行在服务器端，消耗的系统资源相当少，具有跨平台强、效率高的特性，而且php支持几乎所有流行的数据库以及操作系统，最重要的是
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