AI 编程让研发：聚焦核心，远离低效内耗
AI编程革新研发模式：通过规范驱动、沙箱防护、无缝协作与多模型适配，解决代码漏洞、安全风险、协作低效等痛点，让开发者聚焦创新，提升效率与质量，实现技术价值回归。
基于 YOLOv8 的智能杂草检测识别实战 [目标检测完整源码]
基于YOLOv8的智能杂草检测系统，融合目标检测与PyQt5可视化，实现田间杂草精准识别。涵盖数据标注、模型训练、推理部署全流程，支持图片、视频及实时摄像头检测，具备高精度、强鲁棒性与工程落地价值，适用于智慧农业、科研教学等场景，提供完整源码与预训练模型，助力AI+农业应用开发。
构建AI智能体：九十、图解大模型核心三大件 — 输入编码、注意力机制与前馈网络层
本文深入解析了大模型三大核心技术：输入编码、多头自注意力机制和前馈网络层，从应用视角阐述了它们的工作原理和协同效应。输入编码负责将文本转换为富含语义和位置信息的数学表示；多头自注意力机制通过多专家团队模式建立全局依赖关系，解决长距离依赖问题；前馈网络层则通过非线性变换进行深度语义消歧。文章通过可视化示例展示了词向量的语义关系建模、注意力权重的分布模式以及前馈网络的语义过滤功能，形象地说明了大模型如何通过这三层架构实现"广泛联系-深度加工"的认知过程。
AI驱动的应用开发平台实现原理概述
VTJ.PRO是基于Vue3与TypeScript的AI驱动低代码平台，支持Web、H5、UniApp多端应用开发。提供可视化设计器、AI代码生成、统一认证与多平台运行时，涵盖前端架构、后端模块、权限管理及LLM集成，助力高效应用构建与部署。
货运SSCC标签编码
SSCC标签是GS1标准的18位全球唯一编码，用于标识托盘、集装箱等运输单元，支持GS1-128条码，实现货运追踪、自动化分拣与供应链可视化，广泛应用于跨境物流与数字化供应链管理。
基于UWB定位技术的工地安全管理系统从技术原理到功能应用详解
基于UWB高精度定位技术，构建工地安全管理系统，实现人员实时定位、轨迹回溯、智能预警、电子围栏、SOS呼救与数字孪生可视化，覆盖数据采集、传输、分析与应用全流程，助力施工安全管理从被动响应转向主动预防，提升监管效率，降低人力成本，推动工地管理数字化、智能化升级。如果您想进一步了解维构工地安全管理系统的技术和案例，欢迎搜索维构lbs智能定位~
