隨著人口老齡化程度的加深，養(yǎng)老護(hù)理資源的供需矛盾日益凸顯。截止2025年底，養(yǎng)老機(jī)構(gòu)對于智能化設(shè)備的需求已不再局限于簡單的視頻監(jiān)控，而是轉(zhuǎn)向具備自主決策能力的巡檢機(jī)器人。這類機(jī)器人主要承擔(dān)三大職能：一是全天…

導(dǎo)語長期以來，人工智能領(lǐng)域一直籠罩在“單體AGI”的假設(shè)之下，認(rèn)為通用人工智能終將以一個全能的超級大腦形式降臨。然而，Google DeepMind 的最新研究卻打破了這一幻象，提出 AGI 的真正形態(tài)或許是一個由無數(shù)亞智能體（su…

Miniconda-Python3.10鏡像顯著降低AI環(huán)境配置門檻 在人工智能項(xiàng)目開發(fā)中，一個常見的場景是：你剛剛接手一個開源模型倉庫，興奮地克隆代碼后準(zhǔn)備運(yùn)行 pip install -r requirements.txt，結(jié)果卻陷入長達(dá)半小時的依賴沖突、版本不兼容和…

為什么你的STM32總是“連不上”？一文講透ST-LINK驅(qū)動安裝的坑與解法 你有沒有遇到過這樣的場景：興沖沖打開STM32CubeProgrammer，插上開發(fā)板，點(diǎn)擊“Connect”，結(jié)果彈出一個無情提示—— No ST-LINK detected &#x…

使用Miniconda為不同客戶定制專屬大模型運(yùn)行環(huán)境 在面向企業(yè)客戶的AI項(xiàng)目交付中，一個看似基礎(chǔ)卻頻頻引發(fā)故障的問題浮出水面：為什么同一個模型，在開發(fā)機(jī)上跑得好好的，到了客戶服務(wù)器卻頻頻報錯？ 答案往往藏在那些不起眼…

Miniconda配置技巧：加快PyTorch和TensorFlow雙框架共存 在深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目開發(fā)中，一個看似簡單卻頻繁困擾工程師的問題是：如何讓 PyTorch 和 TensorFlow 在同一臺機(jī)器上和平共處？ 你可能正在復(fù)現(xiàn)一篇論文，其中模型用 PyTo…

手把手教你使用Miniconda安裝PyTorch并啟用GPU支持 在深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目中，你是否曾遇到過這樣的問題：剛寫好的模型訓(xùn)練腳本，在同事的電腦上卻跑不起來？提示“CUDA not available”或者某個包版本不兼容。更糟的是，明明昨天…

使用Miniconda實(shí)現(xiàn)PyTorch模型訓(xùn)練環(huán)境的版本控制 在深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目中，你有沒有遇到過這樣的場景？剛接手一個同事的代碼，滿懷信心地運(yùn)行python train.py，結(jié)果第一行就報錯：ModuleNotFoundError: No module named torch?！?