背景：數(shù)字化時代的機房網(wǎng)絡運維挑戰(zhàn)隨著企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深入，機房網(wǎng)絡規(guī)模日益龐大，設備與線纜數(shù)量呈指數(shù)級增長，傳統(tǒng)依賴人工記憶、紙質(zhì)記錄的運維模式已難以適應現(xiàn)代運維需求。nVisual作為專業(yè)的IT基礎設施可視化運維管理平臺&…

PyTorch 樹莓派5：打造低功耗人臉追蹤系統(tǒng)，安防邊緣計算實戰(zhàn)全解析 最近在做一個社區(qū)門禁的智能化改造項目，目標是用最低的成本實現(xiàn)穩(wěn)定的人臉檢測與追蹤功能。一開始我們嘗試了傳統(tǒng)的 Haar 級聯(lián)分類器和 OpenCV 流程，雖然幀率不錯…

PaddlePaddle鏡像訓練時如何避免NaN梯度？調(diào)試技巧 在實際項目中，你是否遇到過這樣的場景：模型訓練剛開始還一切正常，損失穩(wěn)步下降，但突然某一步，loss直接跳成 nan，接著所有參數(shù)更新失效&#xf…

PaddlePaddle鏡像支持模型量化嗎？INT8部署實戰(zhàn) 在當前AI模型日益復雜、部署場景不斷下沉的背景下，如何在保證精度的前提下提升推理效率，成為工業(yè)落地的關鍵挑戰(zhàn)。尤其是在邊緣計算、移動端應用和高并發(fā)服務中，FP32模型帶來的高內(nèi)存…

原文：towardsdatascience.com/how-to-prepare-for-your-data-science-behavioural-interview-b26b7a2db669 作為數(shù)據(jù)科學家，你可能不喜歡行為面試。我們的大部分工作都是編碼和分析，所以你可能認為這有什么意義。然而，在團隊中工作…

PaddlePaddle鏡像中的損失函數(shù)自定義方法全解析 在工業(yè)級AI項目中，一個模型能否成功落地，往往不只取決于網(wǎng)絡結構的復雜程度，而更在于損失函數(shù)是否真正貼合業(yè)務目標。標準交叉熵或均方誤差雖然通用，但在面對中文OCR字符錯檢、醫(yī)療…

從零開始造一輛會“看路”的小車：Arduino循跡教學全解析你有沒有試過讓一個小車自己沿著黑線跑？不靠遙控，也不靠人推——它就像長了眼睛一樣，知道該往哪拐、怎么走。這就是Arduino循跡小車的魅力所在。這個項目在創(chuàng)客課堂、中小學…

思想領域思想流派/名稱關鍵人物/起源地核心主張/貢獻偉大原因/深遠影響東方思想傳統(tǒng)儒家思想孔子（中國）“仁”（愛人）、“禮”（秩序）、“中庸”（平衡）；強調(diào)倫理教化、家庭…