为帮黑龙江区域家装业主、工程采购方高效锁定适配自身需求的大理石瓷砖合作伙伴，避免选型走弯路，我们从产品供应链实力（如品牌矩阵丰富度、品控体系严格性）、空间适配能力（含风格搭配、场景功能适配）、本地化服务…

安全审计：系统日志审计与分析，识别潜在威胁 🧭 一、前言：为什么系统日志是安全审计的核心？ 在现代信息系统中，日志是最真实、最不可篡改的“现场证据”。无论是入侵行为、权限滥用、恶意操作，还…

当全世界都在狂造Agent，Anthropic说：停一下 过去一年，AI行业陷入了一场"军备竞赛"：OpenAI、Google、Meta，从大厂到创业团队，几乎所有人都在疯狂构建AI Agent。财务Agent、法务Agent、运营Agent……

免费获取高性能 TensorFlow 镜像：加速科研与教学的 AI 基础设施 在高校实验室里，你是否曾遇到这样的场景？一名研究生花了整整三天才把 CUDA、cuDNN 和 TensorFlow 的版本配对成功；另一位同学在复现论文时发现结果“总差一点”&…

AI Agent绝对是今年最热门的岗位之一。 我经常在各种平台上看到有人说想转AI Agent方向的工作，我们组有一个"AI Application Developer"岗位从今年年初招聘至今还没有找到合适的候选人，而且我自己也在做这个岗位，于是就从技能、薪…

AI安全与蒙昧时代 摘要 针对前沿AI模型的严格许可和监控提案可能无效甚至适得其反，它们将以不可持续的方式集中权力，并可能逆转启蒙时代取得的社会成果。在保卫社会与赋能社会自我保护之间的平衡是微妙的。我们应倡导开放、谦逊和广泛磋商，以…

如何通过API远程提交TensorFlow镜像训练任务 在现代AI工程实践中，一个常见的挑战是：数据科学家在本地调通的模型，一旦部署到服务器或集群环境就“跑不起来”——原因五花八门：CUDA版本不匹配、Python依赖冲突、甚至只是少装了一个…

TensorFlow镜像中的随机种子控制：保证实验可复现性 在一次CI/CD流水线的例行构建中，某自动驾驶团队发现同一模型版本连续两次训练出的感知精度相差超过0.8%——代码未变、数据一致、GPU环境相同。问题最终追溯到一个看似微不足道却影响深远的细节&#x…