文科生也能懂：AI万能分类器极简体验教程 引言：当文科生遇上AI分类器 作为一名人文专业的学生，你可能经常需要处理大量文本数据——比如整理文献资料、分析社交媒体评论，或者对问卷调查结果进行分类。传统方法往往需要手动阅读和…

单目深度估计应用案例：MiDaS在机器人导航中的实践 1. 引言：从2D视觉到3D空间感知的跨越 随着智能机器人技术的快速发展，环境感知能力成为决定其自主性与安全性的核心要素。传统机器人多依赖激光雷达（LiDAR）或多目立体…

MiDaS单目测距完整指南：从图片上传到热力图解析 1. 引言：AI 单目深度估计的现实意义 在计算机视觉领域，如何让机器“感知”三维空间一直是核心挑战之一。传统方法依赖双目摄像头或多传感器融合（如LiDAR），…

信息抽取实战｜用AI智能实体侦测服务快速高亮人名地名机构名 在当今信息爆炸的时代，非结构化文本数据（如新闻、报告、社交媒体内容）呈指数级增长。如何从这些海量文本中快速提取关键信息，成为企业、研究机构乃至政府单…

AI万能分类器最佳实践：低成本云端GPU方案 引言：中小企业主的AI分类器入门指南 作为中小企业主，您可能经常听到AI分类器能优化业务流程，比如自动分类客户反馈、智能整理订单信息或者过滤垃圾邮件。但面对动辄几十万的AI系统采购费…

本文深入探讨AI智能体开发中的上下文工程，解释了如何在LangChain中通过瞬态和持久上下文构建可靠的智能体。文章详细介绍了上下文的数据来源（运行时上下文、状态和存储）、生命周期管理，并提供了代码示例和避坑指南，帮助…

MiDaS深度估计保姆级指南：零基础入门到精通 1. 引言：AI 单目深度估计的现实意义 在计算机视觉领域，从单张2D图像中恢复3D空间结构一直是极具挑战性的任务。传统方法依赖双目立体视觉或多传感器融合，而近年来，基于深度…

中文NER也能有炫酷界面？AI智能实体侦测服务集成Cyberpunk风WebUI 1. 背景与痛点：中文命名实体识别的“颜值”困局 在自然语言处理（NLP）领域，命名实体识别（Named Entity Recognition, NER） 是信…