基于YOLOv8+pyqt5的pcb缺陷检测系统
针对电子制造中PCB缺陷检测难题，本研究提出基于YOLOv8与PyQt5的智能检测系统。融合深度学习高精度识别与图形界面友好交互，实现短路、断路等微小缺陷的高效、自动化检测，提升检测精度与效率，降低企业成本，推动电子制造向智能化、低成本化发展。
Lux 上手指南：让 AI 直接操作你的电脑
Lux 是一款能直接操作计算机的AI基础模型，通过视觉理解与动作预测，实现自然语言指令下的自动化任务。它无需依赖API，可像真人一样点击、输入、滚动，完成浏览器操作等复杂工作，准确率超越主流模型，是迈向“意图即执行”的重要突破。（238字）
基于深度学习的摔倒检测系统
针对人口老龄化背景下老年人摔倒问题突出，传统检测方法存在佩戴不便、隐私泄露等局限，本研究基于深度学习技术，利用YOLOv8模型与Python开发非接触式摔倒检测系统。通过高效算法与高质量数据集实现精准识别，具备实时性高、适应性强等优势，可广泛应用于家庭、社区及医疗机构，有效提升老年人安全监护水平，减轻照护负担，推动人工智能在智慧医疗领域的融合应用。
基于深度学习的水稻病虫害检测系统
水稻是全球半数人口的主食，病虫害导致年减产20%-40%。传统识别依赖人工，效率低、误判率高。深度学习技术，尤其是YOLOv8模型，可实现快速精准检测，提升防治效率，降低损失。结合Python生态与高质量标注数据集，构建智能检测系统，助力农业智能化与可持续发展，保障粮食安全。
从零开始用Python生成码：自定义样式与Logo嵌入
二维码与条形码已广泛应用于支付、溯源、签到等场景。本文教你使用Python的qrcode、python-barcode和Pillow库，从零生成并美化码图：自定义颜色、形状、尺寸，嵌入Logo，批量生成带编号的活动签到码，兼顾美观与实用性，轻松掌握高效、专业的码定制技术。
Python 实用标准库与工具函数使用指南
本文系统梳理Python高效开发三大利器：标准库（datetime、os等）、第三方库（requests、Pillow等）及自定义工具函数，结合高频场景与实操代码，助你避免重复造轮子，提升开发效率。
C++基本介绍
C++是一种静态类型、编译式通用编程语言，支持过程化、面向对象和泛型编程。作为C的超集，它兼具高效性能与硬件控制能力，广泛应用于游戏开发、嵌入式系统、金融交易、图形处理及科学计算等领域，具有封装、继承、多态和抽象等特性，提升代码复用性与可维护性。（238字）
AI场景面试题
本项目聚焦AI客服与智能分析，集成Ollama、MaxKB与百度云千帆大模型，实现RAG问答、健康分析等功能。采用Spring AI框架，通过API调用7B/14B级大模型，结合本地部署与云端资源，优化数据同步、模型微调与推理流程，提升响应准确率。涵盖AIGC应用、图像处理心得及DDPM等算法实践，构建高效、可扩展的智能服务体系。
OCR与语义分割技术详解：法小师如何智能解析纸质合同
语义分割结合OCR，实现文档像素级理解，精准识别标题、表格、签名等元素，破解传统OCR无法解析版面的难题。通过深度学习与多模态融合，将复杂合同转化为可编辑、可分析的结构化数据，助力智能文档处理迈向“机器认知”新阶段。（238字）
作业参考
完成前后端联调，实现微服务配置统一管理。基于Nacos集中管理商品、交易、购物车、支付、用户等服务的配置文件，遵循命名空间一致、逐个改造、备份原配置等规范，通过bootstrap引入配置，迁移application.yaml内容至Nacos，确保服务稳定上线。
