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5小时前
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基于 YOLOv8 的面向矿井场景的煤炭图像智能检测系统 [目标检测完整源码](YOLOv8 + PyQt5 实战)
本文围绕矿井复杂环境下的煤炭图像识别需求,系统阐述了一套基于 YOLOv8 与 PyQt5 的煤炭图像智能检测解决方案。从数据集构建、模型训练与评估,到推理流程及图形化界面部署,完整展示了工业视觉项目从算法到应用落地的全过程。实践结果表明,YOLOv8 在矿井场景中具备良好的检测精度与实时性能,而 PyQt5 界面有效降低了系统使用与部署门槛,使模型真正具备工程化和产品化能力。该方案可直接服务于煤炭分拣、矿区巡检等智慧矿山应用,也为工业场景下目标检测系统的设计与实现提供了可复用的技术范式。
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6小时前
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基于YOLO26的学生课堂行为检测系统(中英文双版) | 附完整源码与效果演示
本项目基于YOLO26+PyQt5,构建中英文双语可切换的学生课堂行为检测系统,实时识别举手、阅读、写作、用手机、低头、睡觉6类行为,支持图片/视频/摄像头输入、模型训练与评估,含完整源码、预训练模型及数据集。
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10小时前
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《2026医疗行业GEO算法行为验证技术标准(技术版)》
爱搜光年(AISO)发布医疗GEO研究,首次定义生成式搜索下医疗内容的算法适配机制,涵盖向量稳定性、实体对齐、RAG拼接、Token密度、信源权重与幻觉抑制六大核心标准,并提出分级评估体系,揭示“算法结构稳定度”正取代关键词成为医疗内容竞争力的核心。
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10小时前
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什么是全链路自动化语料生产?
什么是全链路自动化语料生产?——从向量检索原理到 GEO 工程化实践第一部分:从 SEO 到 GEO 的演进分析在 Web 2.0 时代,互联网流量的分配权掌握在基于 PageRank 算法的传统搜索...
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1天前
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来自: 云原生
JAVA面试题速记-java基础
本文系统梳理Java核心知识点:涵盖8种基本数据类型、String/StringBuffer/Builder区别、final/static作用、==与equals差异、Collection接口与Collections工具类对比;详解List/Set/Map集合特性及线程安全方案;解析反射、异常处理(throw/throws)、线程生命周期、同步机制(synchronized/ReentrantLock)、ThreadLocal原理、序列化等关键概念。(239字)
大模型应用:向量数据库智能化索引优化:基于数据特征的最优算法自适应选择.32
本文介绍向量数据库的智能化索引优化方案:通过自动分析向量数据的维度、规模、分布与稀疏性四大特征,结合专家规则与轻量模型,动态匹配最优索引算法(如HNSW、IVF-PQ等),并经基准测试验证召回率、QPS与延迟,实现“分析—匹配—验证—部署”闭环,显著降低人工调参成本。
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1天前
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来自: 云原生
Python 3.14 正式发布:七大重磅新特性详解
Python 3.14(2025.10发布)重磅升级:新增安全模板字符串(t-strings)、远程进程调试(pdb -p)、Zstandard标准压缩、注解默认延迟求值、智能语法纠错、统一compression命名空间及asyncio任务可视化工具,全面提升安全性、开发效率与运行性能。(239字)
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1天前
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基于 YOLOv8 的水体污染目标检测系统 [目标检测完整源码]
本文围绕水体环境治理这一典型的现实需求,系统性地介绍了一个基于 YOLOv8 的水体污染智能监控解决方案。从应用背景出发,逐步阐述了系统架构设计、模型选型原因、数据集构建、训练与推理流程,以及 PyQt5 可视化界面的工程实现方式。该项目不仅验证了 YOLOv8 在复杂水面场景下对废弃物、污染区域、漂浮物等目标的良好检测能力,也通过完整的软件形态提升了算法的可用性与落地价值。整体来看,该方案兼顾技术先进性与工程实用性,为水环境监测、环保执法及无人机巡检等场景提供了一条可复用、可扩展的智能化实现路径。
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2天前
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从“竞价内卷”到“算法裁决”:医疗行业在生成式搜索时代的流量重构路径
爱搜光年(AISO)提出医疗GEO(生成式引擎优化)体系,直击竞价内卷、流量欺诈、算法黑箱、ROI崩塌等八大痛点。通过向量锚定、推荐度管理、可见度重构与数字信誉资产构建,助力医疗机构适配生成式搜索裁决逻辑,实现自然流量跃升与信任重建。(239字)
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2天前
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06实战处理AI音乐技术详解第一阶段:频谱破坏·卓伊凡
本教程详解AI音乐“去AI味”第一阶段——频谱破坏:针对AI生成音乐高频过净、中频刺耳、低频缺肉、频谱太平滑等典型问题,提供宽Q均衡、LPF降噪、段落明暗差异等实操方案,助你还原真实录音质感。(239字)
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