AutoGLM-Phone输入法报错？ADB Keyboard安装避坑指南 AutoGLM-Phone不是普通App，它是一套运行在电脑端、指挥手机完成任务的AI智能体系统。你不需要在手机上装“大模型”，而是让本地电脑通过ADB这条“数字神经”，把手机屏幕画面传…

【研发笔记20260120】 🖊️ 应对变化 今天我在审批一个MR。从下面截图中的代码可知，这是在控制返回数据列表的排序——根据状态值进行排序。 页面截图见下方，更直观。 显然，这种实现方式，每当排序发生变化、或者新增状…

以下是对您提供的技术博文进行深度润色与专业重构后的版本。我以一名资深嵌入式系统工程师兼一线硬件调试老兵的身份，用更自然、更具实战感的语言重写了全文——去除了AI常见的模板化表达、空洞术语堆砌和机械式结构，代之以真实项目中的思考脉络、踩坑经…

为什么结果带标签？SenseVoiceSmall rich_transcription后处理详解 1. 你听到的不只是文字，而是“有情绪的声音” 打开 SenseVoiceSmall 的 WebUI，上传一段录音，点击识别——几秒后，屏幕上跳出的不是干巴巴的一行字&a…

BSHM人像抠图模型实测，复杂背景也能应对 1. 这不是又一个“一键抠图”工具，而是真正能处理毛发和杂乱背景的实用方案 你有没有试过用AI抠图工具处理这样一张照片：人物站在树影斑驳的公园长椅上，头发被风吹得微微飘起&#xff0c…

目录 一、项目背景 二、数据预处理 1.导入相关依赖 2. 数据加载与清洗 3. 构建中文 Tokenizer 3. 文本编码与数据保存 三、构建 DataLoader 四、构建 LSTM 模型 五、模型训练 1. 训练配置 2. 训练与验证 六、模型预测 七、完整代码如下 LSTM 即长短期记忆网络&…

目录 一、项目背景与数据准备 1.1 数据来源与结构 1.2 环境依赖 二、数据预处理 2.1 文本提取与分割 2.2 构建中文分词器 2.3 构建训练数据 四、搭建双向 RNN 模型 五、模型训练 5.1 训练配置 5.2 训练与验证流程 5.3 训练结果 六、文本预测 七、完整代码如下 循…

零基础入门verl：手把手教你搭建智能代理系统 注意：本文面向完全零基础的开发者，不假设你了解强化学习、RLHF或分布式训练。全文用“你正在搭积木”的思维讲解——每一步都可验证、每行代码都能跑通、每个概念都有生活类比。不需要GPU集群&…