本研究基于YOLOv10深度学习算法，构建高精度、实时化吸烟行为检测系统。针对传统方法在复杂场景下检测率低、效率差的问题，利用YOLOv10的动态稀疏注意力与多尺度融合优势，提升小目标与遮挡情况下的识别能力，结合五分类体系实现对香烟、烟雾、电子烟等多目标精准定位。系统支持GPU加速，达30帧/秒以上实时检测，可广泛应用于医院、机场等公共场所，助力无烟环境建设与智能安防升级，推动禁烟政策高效落地。

别光看销量：聊聊电动车市场背后的数据分析逻辑

别等系统“凉了”才响铃：聊聊延迟敏感系统的监控与报警设计

NewBie-image-Exp0.1 是基于 Next-DiT 的 3.5B 参数动漫图像生成模型，支持 XML 结构化提示词，擅长多角色与属性控制。本文详解其部署全流程，涵盖环境配置、依赖安装、源码 Bug 修复（如浮点索引、维度不匹配）、本地离线安装技巧及推理脚本编写，助你一键避坑，稳定生成高质量图像。

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某泛娱乐平台面临搜索架构复杂、成本高企难题，通过阿里云Elasticsearch实现日志、搜索、向量一体化重构。借助Serverless化与混合存储，成本降60%，运维统一，查询效率倍增，验证了“All in ES”极简架构在AI时代的高效与可扩展性。

“电不是不够，是调度太笨”：聊聊 AI 驱动的能源调度优化，到底在优化什么

“字段多一个，凌晨三点炸一次”：聊聊流数据里的 Schema 演化，到底该怎么扛

文章带你全面的回顾2025年高德空间智能开发者大赛的全部过程，从初赛到决赛，精彩纷呈，不仅有对参赛项目的介绍，也对本次活动中的硬核技术和产品功能进行了深度介绍。同时也分享了博主的参赛历程，所思所感，请您指正。

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MinerU是由OpenDataLab推出的开源PDF解析工具，支持精准布局分析、公式识别与表格提取。本文详解其2.5-2509-1.2B版本在Linux下的部署流程，涵盖环境搭建、模型下载、核心配置及实战应用，助你高效处理复杂PDF文档，提升AI数据清洗效率。

淘宝商品评论API可批量获取指定商品的评论数据，支持筛选评价类型、分页查询及提取评论内容、评分、晒图、买家信息等。需入驻淘宝开放平台，获取AppKey/AppSecret，调用接口taobao.item.review.get，通过签名验证，实现结构化数据采集，适用于电商分析与口碑监控。（239字）

别再迷信离线数仓了，用流处理把实时指标平台（实时 OLAP）真正“跑起来”

区块链不是银弹，但在供应链溯源这件事上，它真的“对路”了

区块链 + AI：一个负责“信任”，一个负责“聪明”，能不能真结婚？

淘宝商品列表API（taobao.items.search）支持按关键词、价格、销量等条件检索商品，返回商品ID、标题、价格等结构化数据，适用于比价、市场分析。需注册开放平台、获取AppKey/AppSecret并实名认证。接口限100次/秒，建议先测沙箱。请求含基础参数与筛选条件，签名通过MD5加密生成。

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在系统主导的时代，增长不再依赖技巧，而取决于是否“值得被长期信任”。《系统信任增长范式》揭示了一套正在成型的隐性公约：真实性、一致性、可修复性等行为将被持续奖励，捷径逐渐失效。它不提供速成模型，而是划清可持续增长的规则边界，让信任成为时间的朋友。（238字）

SPREAD 是系统信任增长的解释框架，非操作工具。它通过满意、传播、推荐、互动、权威、持续六大维度，揭示系统如何累积判断主体价值，强调信任复利与行为闭环，帮助理解为何“稳定普通”胜过“偶发优秀”。

企业常忽视“信任资产负债表”——系统长期记录其言行一致性的隐性账本。它影响获客、转化与推荐权重，由行为一致性、可验证承诺、修复能力与稳定输出构成资产端，而承诺透支、反复变动、风险逃逸等则积累负债。信任失衡导致增长乏力，修复需从克制口径、建立修复机制、保持可预测行为起步。信任是未来竞争的核心资产。

流式聚合不慢才怪？窗口、触发器和内存这三板斧你真用对了吗

PoS 之后，区块链共识还剩几条路？——一个老工程师的“后共识时代”思考

随着城市化进程加快，传统安防难以应对暴力事件。基于深度学习的暴力行为识别系统，融合YOLOv8、Python与多模态数据，实现高精度、实时检测，提升公共安全响应效率，助力智慧城市建设。

本研究聚焦基于深度学习的驾驶员行为检测系统，针对传统传感器方法局限，提出融合YOLOv8与计算机视觉的新方案，实现对疲劳、分心驾驶等行为的精准实时识别，提升行车安全，推动智能交通与自动驾驶发展。

全量采集难在成本，增量采集难在“你不知道自己漏了什么”。一次数据丢失事故让我明白：增量本质是强状态系统，时间戳不准、分页不稳、代理差异均使其看似成功实则丢数据。我们通过回退时间窗口、允许重复抓取、唯一ID去重、成功后才更新游标来保障可回溯。工程上宁可多抓，不可漏抓。真正可靠的不是“精准增量”，而是可验证与可恢复。

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在系统主导流量的时代，增长不再依赖短期投放，而是源于长期行为积累的“信用账本”。系统默默记录企业的五大维度：一致性、耐性、真实互动、错误修复与可预测性，构建其“主体画像”。当企业仍紧盯ROI时，系统已在评估信任。真正的增长，是值得被长期推荐的结果。

信任能否被量化？系统不评判态度或人格，而是通过持续记录行为轨迹，评估主体的稳定性、一致性和成长趋势。量化核心并非“你是谁”，而是“你如何变化”——系统关注可预测的行为模式与修复能力，偏好缓慢而稳定的价值输出。信任正从静态标签变为动态状态变量，其关键维度是“信任斜率”：变化的速度与方向，比当前位置更重要。

很多企业、个人困惑于“为何努力却失宠”？问题不在当下水平，而在“信任斜率”——系统评判的不是你有多好，而是是否在持续变好。趋势＞现状，进步速度决定未来权重。

LoRA（低秩适应）让普通人也能用消费级显卡高效微调大模型。它不改动原模型，仅添加小型“适配模块”，以0.1%-1%的参数量实现接近全量微调的效果，快速打造专属AI助手，推动AI民主化。

在智能交通快速发展背景下，传统车牌识别技术受限于复杂环境，难以满足高精度需求。深度学习凭借强大特征学习能力，显著提升识别准确率与鲁棒性，成为主流技术方向。本文综述基于YOLOv8等先进模型的研究进展，探讨系统实现关键步骤，推动智慧交通与城市治理智能化升级。