图形处理中常用的滤波算法
在图形处理中，滤波算法是用于图像增强、去噪、边缘检测等的重要工具。介绍12种常用的滤波算法，包括算法原理、特点以及简短的代码例程。♜均值滤波♜中值滤波♜高斯滤波♜双边滤波♜拉普拉斯滤波♜Sobel滤波♜Scharr滤波
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公差零界点
2025-11-01 · 江苏
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齿轮炼金术士
2025-10-11 · 江苏
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GPT-5解决量子版NP难题？半小时内给出有效方案
量子计算听起来就很烧脑了，但在理论世界里还有一群人，他们专门研究「量子证明」能做到什么程度。这个领域叫量子复杂性理论，其中很出名的一个类是 QMA ——它是「量子版的NP问题」，可以理解成：有一个「量子证明」，由验证者用量子计算机来检查真假。过去二十年，研究者不断尝试把验证错误率压得越来越低，就像玩游戏要刷「满暴击率」。而这次，理论物理学家 Scott Aaronson
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锻造元代码
2025-10-01 · 江苏
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百度智能云对象存储的分布式层级 Namespace 破解业界难题，彻底扫清 AI 时代大数据上云障碍
恭喜百度沧海・存储团队与中国科学技术大学、清华大学合作的论文《Mantle: Efficient Hierarchical Metadata Management for Cloud Object Storage Services》已正式被计算机系统领域顶级学术会议 SOSP'25（Symposium on Operating Systems Principles）录用！SOS
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锻造元代码
2025-10-01 · 江苏
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逆势降本：云上数据平台年复削减30%的治理实践
随着业务快速发展，大数据平台所支撑的业务矩阵愈发庞大且繁杂多样，数据业务在高速发展建设阶段，更关注的是数据交付效率、稳定性、平台易用性等方面，与此同时，数据规模爆炸式增长和计算需求的不断攀升，使大数据平台成本呈现快速上扬态势，如何有效控制和优化这些成本，成为数据团队面临的巨大挑战。朴朴数据平台建设历经多个发展阶段：从早期的报表取数 -> 数仓体系建设 -> 以指标平
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成果巡礼
2025-09-19 · 江苏
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万亿空间！国产AI算力与信创产业的研究报告！2025
一、产业发展现状与核心特征（一）信创产业：从政策驱动到生态构建1. 市场规模与行业渗透信创产业作为国家数字安全与自主可控的核心载体，近年来发展迅猛。2022 年，其市场规模已达数千亿元，并且保持着超 30% 的年复合增长率高速扩容。在政策引导和市场需求的双重推动下，金融、电信、
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锻造元代码
2025-09-19 · 江苏
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千禧年大奖难题有望突破？AI为流体动力学提供新思路
从飓风的旋转涡流到抬升飞机机翼的气流，流体动力学对理解自然现象、解决工程应用至关重要。几个世纪以来，数学家们提出了复杂的方程来描述流体动力学所涉及的基本物理原理。专家可以精心设计使理论与实践相悖的场景，形成永远无法在物理世界中发生的情况，例如当速度或压力变为无穷大时，方程会「爆破」，超出那个爆破点 ——「奇点」，方程将不再有解。这帮助数学家识别流体动力学方程的基本局限性，也有助
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代码幻影
2025-09-16 · 江苏
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从零搭建RAG应用：跳过LangChain，掌握文本分块、向量检索、指代消解等核心技术实现
RAG（检索增强生成）本质上就是给AI模型外挂一个知识库。平常用ChatGPT只能基于训练数据回答问题，但RAG可以让它查阅你的专有文档——不管是内部报告、技术文档还是业务资料，都能成为AI的参考资源。很多人第一反应是用LangChain或LlamaIndex这些现成框架，确实能快速搭起来。但自己实现的核心价值在于：你能清楚知道文档是怎么被切分的、向量是怎么生成的、检索逻辑具体
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发条幻影
2025-09-14 · 江苏
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机器人逆运动学进阶：李代数、矩阵指数与旋转流形计算
做机器人逆运动学（IK）的时候，你迟早会遇到矩阵指数和对数这些东西。为什么呢？因为计算三维旋转的误差，不能简单地用欧氏距离那一套，那只对位置有效。旋转得用另一套方法——你需要算两个旋转矩阵之间的差异，这就涉及到矩阵对数了。这篇文章就是要把这事儿说清楚：从旋转矩阵构成的李群开始，到流形和切空间，再到怎么用叉积算旋转矩阵的导数，如何对旋转矩阵做增量更新，最后是如何计算从一个姿态到另
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齿轮炼金术士
2025-09-14 · 江苏
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中国智能算力基础设施发展深度分析 2024
中国AI产业基础设施规模智能算力产业规模高速增长，上层模型应用需求带动AI基础数据服务市场根据测算，2023年中国智能算力市场规模已达到5097亿元。在大模型训推需求影响下，2023年中国智算市场规模相较于2022年完成大比例跃升，一方面AI芯片的单卡算力呈倍数增加，另一方面，以训练场景为主的服务器载卡数量从原来的2-4卡逐步升级到4-8卡的普遍配置。
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代码幻影
2025-09-12 · 江苏
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2025智算中心：布局、分布与发展态势
与传统的数据中心不同，智算中心更加专注于人工智能相关的计算任务，具备更高的算力密度、更强大的并行计算能力以及对深度学习算法的优化支持。它能够满足人工智能领域如机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等复杂应用场景对海量数据处理和大规模模型训练的需求。
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