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- Gemini多模态实战：调用GoogleAPI教程
- 调用Google的GeminiAPI进行多模态处理的关键在于熟悉API流程与模型特性。1.获取GoogleCloud账号并在AIStudio中启用GeminiAPI，获取API密钥；2.安装google-generativeai库并配置密钥；3.使用GenerativeModel对象调用对应版本模型（如gemini-pro-vision）以支持图文输入；4.注意图像格式、大小及提示词设计以提升结果质量；5.可通过ChatSession对象维持上下文实现连续交互；6.实战中应从小样本测试开始，加入错误处理机
- 科技周边 · 人工智能 | 3星期前 | 407浏览 收藏
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- Cursor与DeepSeek协作指南：代码生成与异常处理
- Cursor和DeepSeek通过智能代码补全、异常识别与解决、自定义异常处理逻辑的协作，提升代码质量。1）Cursor生成代码片段，DeepSeek优化代码。2）DeepSeek识别并解决异常，Cursor整合解决方案。3）DeepSeek生成自定义异常处理逻辑，Cursor帮助整合，确保系统稳定性和可靠性。
- 科技周边 · 人工智能 | 3星期前 | 321浏览 收藏
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- AIOverviews异常检测设置教程
- 要开启AIOverviews的智能告警功能：登录GoogleSearchConsole，进入“Performance”报告，点击图表区域的“Compare”功能，查看异常检测提示；AI通过时间序列分析基于历史数据建立正常波动范围，识别偏离阈值的异常点，并支持多维度细分识别；收到告警后应按步骤排查：确认数据准确性、查看具体维度、结合其他工具验证、检查近期变更记录，再根据问题类型采取对应措施。
- 科技周边 · 人工智能 | 3星期前 | 345浏览 收藏
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- 豆包AI菜谱推荐怎么用？
- 豆包AI大模型与AI菜谱推荐工具结合，能根据食材、口味和设备生成个性化菜谱。1.输入清晰需求如主料和限制条件让AI更懂你；2.利用步骤拆解功能简化复杂菜谱并提供替代方案；3.结合语音/图片功能实现边做边看不手忙脚乱；4.根据口味定制做出属于自己的味道并提供调整建议。
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- 中欣晶圆硅片背封工艺专利曝光
- 天眼查数据显示，杭州中欣晶圆半导体股份有限公司近日公开了名为“改善硅片背封外观的加工工艺”的专利信息，该专利申请公布日期为2025年3月14日，公布编号为CN119615104A。本发明提供了一种优化硅片背封外观的加工方法，属于硅片制造技术领域。具体操作流程如下：首先对已完成双面抛光处理的硅晶片进行APCVD工艺前的清洗作业；其次将硅晶片送入设备中进行SiO2薄膜沉积，传输速度控制在190～210mm/min之间；接着，APCVD工艺所使用的三个反应喷头温度分别设定为T1=620～700℃、T2=560～
- 科技周边 · 人工智能 | 3星期前 | 专利 中欣晶圆 apcvd 硅片背封 加工工艺 498浏览 收藏
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- 豆包AI编程助手入门指南
- 豆包AI编程助手的核心使用方法包括代码补全、错误排查、代码优化和学习辅助。在代码补全时，应明确输入意图并配合注释提示AI生成准确代码；遇到报错可将完整错误信息交给AI分析原因；已有代码可通过AI建议优化为更高效写法；还可用于实时学习语法和库用法。关键在于清晰表达需求以获得有效帮助。
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- 豆包AI学大数据：Hadoop与Spark入门教程
- 豆包AI可作为学习Hadoop和Spark的辅助工具，通过以下方式帮助新手入门：1.解释核心概念并结合用户背景举例说明，如用Java或Python视角解释RDD；2.生成示例代码并协助调试，如编写PySpark的WordCount程序并分析错误原因；3.模拟真实场景练习，引导完成数据清洗、统计、导出等流程；4.提供技术选型建议，如对比SparkStreaming与Flink、Hive与SparkSQL。
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- 豆包AI提升NumPy运算的3个技巧
- <p>豆包AI可通过三个技巧优化NumPy计算效率。1.描述逻辑让AI生成高效向量化表达式，如用np.mean(arr*(arr>0),axis=1)替代循环求每行正数均值；2.提供现有代码让AI分析瓶颈并提出优化建议，如将显式循环改为np.where(np.sum(arr,axis=1)>threshold)[0]提升性能；3.让AI生成示例数据和测试代码，如构造形状为(100,10)的数组并按列中心化，提升调试效率。</p>
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- 即梦AI试用期延长技巧全解析
- 通过注册新账号可以延长即梦AI的试用期：1.注册新账号可重新获得7天的免费使用时间；2.需使用不同邮箱或手机号注册，避免被识别为重复注册。
- 科技周边 · 人工智能 | 3星期前 | 213浏览 收藏
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- DeepSeekAPI负载均衡详解
- 要实现对DeepSeekAPI的负载均衡，需从应用层设计入手，1.客户端侧集成指数退避重试、熔断器模式和并发控制机制以增强弹性；2.通过代理层实现请求路由、统一限流与缓存、APIKey轮换等策略；3.采用多实例部署或多APIKey池策略分散请求压力并提高容错能力。这些方法能有效应对限流、临时性错误和服务不稳定带来的风险，保障用户体验与系统稳定性。
- 科技周边 · 人工智能 | 3星期前 | 156浏览 收藏
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- PyTorch预训练模型加载全攻略
- 在PyTorch中加载预训练模型的关键在于理解模型结构与权重的匹配关系。1.对于ResNet、VGG等常见模型，可通过torchvision.models直接加载预训练版本，使用weights参数指定权重类型更推荐；2.自定义模型需手动加载权重，创建模型后使用load_state_dict并设置strict=False忽略不匹配部分；3.微调时可冻结部分层，通过设置requires_grad=False锁定参数；4.推荐仅保存和加载模型状态字典以提高灵活性，并注意设备一致性问题。掌握这些要点即可应对大多数
- 科技周边 · 人工智能 | 3星期前 | 421浏览 收藏
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- MemoAI官网正式版安装指南
- MemoAI目前处于内测阶段，获取正式版可关注官方渠道、申请内测资格、加入社区交流群；安装流程可能包括下载安装包、运行安装向导、选择路径等步骤，网页版则直接登录官网使用；其常见功能包括音视频转文字、字幕生成与编辑、翻译与导出、多人声识别等功能。
- 科技周边 · 人工智能 | 3星期前 | 141浏览 收藏
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- TCL华星发布首款强推理模型星智X-Intelligence3.0
- AI技术不仅推动了生产工具的升级，更成为重塑产业格局、重构生产体系的关键力量。随着新一轮科技革命和产业变革的加速推进，以ChatGPT、DeepSeek等为代表的大模型技术迅猛发展，如何将大模型有效应用于工业场景，满足智能化需求，已成为各企业积极探索的方向。作为全球半导体显示行业的领军者，TCL华星在TCL科技首席技术官、TCL华星首席技术官闫晓林博士的带领下，持续探索制造业深厚积累与大模型技术的深度融合，并于2025年6月正式发布显示领域首款具备强推理能力的垂直领域模型——星智X-Intelligenc
- 科技周边 · 人工智能 | 3星期前 | TCL华星 星智X-Intelligence3.0 强推理模型 显示领域 垂直领域模型 422浏览 收藏
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