AI_DL_CODE-CSDN博客

AI_DL_CODE

码龄8年

IP 属地：浙江省

加入CSDN时间： 2017-08-11

个人简介：人工智能，软件开发，工控自动化，工厂数字化及智能化

查看详细资料

个人成就

钧锐智能科技
获得19,184次点赞
内容获得4,777次评论
获得17,200次收藏
代码片获得1,604次分享
原力等级

原力等级

8

原力分

5,642

本月获得

26

TA的专栏

TA关注的专栏 14

TA关注的收藏夹 0

TA关注的社区 40

TA参与的活动 21

TA的推广

兴趣领域设置

Python

python
编程语言

c#
开发工具

pycharmvscode
大数据

oraclesqlmysqlhadoophivestormsparketl
前端

javascript
后端

后端架构
人工智能

计算机视觉目标检测机器学习人工智能深度学习神经网络自动驾驶边缘计算图像处理分类
嵌入式

stm32物联网
云平台

云计算
软件工程

性能优化
区块链

区块链
数学

动态规划线性代数矩阵概率论拓扑学抽象代数几何学图论傅立叶分析
服务器

linuxubuntu负载均衡centos缓存unix
学习和成长

蓝桥杯leetcodepat考试职场和发展面试程序人生

创作活动更多

AI 镜像开发实战征文活动

随着人工智能技术的飞速发展，AI 镜像开发逐渐成为技术领域的热点之一。Stable Diffusion 3.5 FP8 作为强大的文生图模型，为开发者提供了更高效的图像生成解决方案。为了推动 AI 镜像开发技术的交流与创新，我们特此发起本次征文活动，诚邀广大开发者分享在 Stable Diffusion 3.5 FP8 文生图方向的实战经验和创新应用本次征文活动鼓励开发者围绕 Stable Diffusion 3.5 FP8 文生图方向，分享以下方面的内容： 1. 技术实践与优化 - Stable Diffusion 3.5 FP8 模型架构解析与优化技巧 - 文生图生成效果的提升方法与技巧 - 模型部署与加速策略，例如使用 Hugging Face、Diffusers 等工具 - 针对特定场景（例如二次元、写实风）的模型微调与定制化开发 2. 应用场景探索 - Stable Diffusion 3.5 FP8 在不同领域的应用案例分享，例如游戏设计、广告创意、艺术创作等 - 利用 Stable Diffusion 3.5 FP8 实现图像编辑、图像修复、图像增强等功能的探索 - 结合其他 AI 技术（例如 NLP、语音识别）构建更强大的应用 3. 创新应用与思考 - 基于 Stable Diffusion 3.5 FP8 的创新应用场景设计 - AI 镜像开发的未来发展方向的思考与展望 - 对 AI 镜像开发伦理、安全等问题的探讨

28人参与去参加

更多

【HALCON工业视觉应用探索】08. C#+Halcon视觉引导机器人抓取：从入门到工业级实战（附完整代码+部署指南）

摘要：本文聚焦C#+Halcon在视觉引导机器人抓取领域的落地应用，从新手友好的“二十分钟基础引导系统”切入，逐步深入工业级场景（汽车变速箱壳体抓取）。内容涵盖核心概念（手眼标定原理、坐标转换、机器人通信协议）、完整技术流程（图像采集→目标定位→标定转换→机器人执行→结果反馈）、工业级代码实现（多目标识别、智能抓取策略、实时状态监控），以及现场部署关键技巧（硬件选型、通信配置、精度优化）。

博文更新于 2025.11.01 ·

【Python高阶开发】12. 工业知识图谱实战：从0构建设备故障诊断系统（附Neo4j部署+完整代码）

摘要：传统工业设备故障诊断依赖专家经验，存在知识难沉淀、故障定位慢、根因分析不彻底等痛点。本文基于开源工具栈（Neo4j+Py2neo+Spacy+FastAPI），从0到1构建工业知识图谱故障诊断系统。内容涵盖：知识图谱核心概念解析、Neo4j图数据库部署、工业设备本体设计、多源知识抽取（结构化Excel+非结构化手册）、图谱构建与查询、故障诊断与根因分析功能实现，以及可视化与API服务部署。每个模块附完整可运行代码及执行结果，新手可按步骤复现全流程，进阶读者可直接复用代码到实际项目

博文更新于 2025.10.16 ·

【HALCON工业视觉应用探索】11. C#+Halcon工业视觉系统架构设计：从单机到分布式实战指南（附完整代码+部署流程+故障排查）

摘要：工业视觉是智能制造中实现“机器替代人眼”的核心技术，但新手常因架构设计混乱、代码耦合度高、部署运维复杂难以落地；企业则面临“单机系统扩展难、多工位数据不互通、高可用保障不足”等痛点。本文以“实用性”为核心，从单机基础架构切入，逐步演进至多工位分布式系统，覆盖硬件控制、图像处理、业务逻辑、数据存储、监控运维全链路。文中包含8类核心场景（相机冗余、异步处理、容器化部署等）的完整可运行代码、详细实操步骤（如RabbitMQ搭建、Docker镜像制作）、真实执行结果，以及10+工业级故障排查案例。

博文更新于 2025.10.16 ·

【YOLOv11工业级实战】30. 端到端优化实战：电池表面缺陷检测全流程（从数据标注到TensorRT部署，附完整可运行代码）

摘要：本文针对新能源电池厂“人工质检效率低、漏检率高”的核心痛点，提供一套从数据采集到模型部署的完整工业级解决方案。以锂电池表面6类缺陷（划痕、凹陷、污染等）检测为目标，涵盖数据工程（采集、标注、增强）、模型训练（多阶段优化、超参数搜索）、性能优化（剪枝、蒸馏、量化）、部署集成（TensorRT加速、API封装）及监控维护（数据漂移检测、性能衰减预警）全环节。实战结果显示：基于YOLOv11优化后的模型，在RTX 3080工控机上推理速度达18ms/帧（满足产线<100ms要求），mAP@0.5达95.2%

博文更新于 2025.10.16 ·

【Python高阶开发】11. 工业数据管道+MLOps实战：从0构建燃气轮机NOx预测系统（附完整代码+Docker部署）

摘要：工业场景中，燃气轮机NOx排放预测常面临“数据混乱难治理”“模型训练无追溯”“预测服务难落地”“性能衰退无监控”四大痛点。本文基于开源工具栈（Prefect+MLflow+Feast+FastAPI+Docker），以UCI燃气轮机数据集为案例，构建端到端智能预测系统。内容涵盖：MLOps核心概念解析、数据管道自动化（清洗+特征工程）、特征存储（离线+在线）、实验跟踪（参数+指标+模型）、预测服务化、实时监控（性能+数据漂移）及容器化部署。

博文更新于 2025.10.16 ·

「自然语言驱动生产力」34. 从零实战：自然语言生成Excel公式（OpenAI+Python，附销售数据全案例）

摘要：Excel公式是数据处理的核心工具，但新手常因记不住函数语法（如VLOOKUP参数顺序）、复杂逻辑嵌套（如多条件判断）、边界错误处理（如#DIV/0!）而效率低下；业务人员面对“计算绩效奖金”“动态统计销售额”等需求时，更是需要反复求助技术人员。本文基于Python、OpenAI API与openpyxl库，提供一套可落地的“自然语言→Excel公式”生成方案：从3分钟环境搭建，到基础公式生成、批量验证、复杂业务公式构建，再到销售数据分析全流程实战，每个功能均附完整代码与实测结果。

博文更新于 2025.10.07 ·

【AI 赋能：Python人工智能应用实战】21. 金融风控实战：孤立森林与自编码器信用卡异常检测（附完整代码+阈值优化）

摘要：异常检测是金融风控的核心技术之一，尤其在信用卡欺诈识别中，需应对数据极度不平衡（欺诈占比仅0.172%）、模式动态演化等挑战。本文以Kaggle信用卡欺诈数据集为案例，对比两种主流异常检测算法：孤立森林（传统机器学习）与自编码器（深度学习），提供从数据探索到模型部署的全流程可复现方案。强调：本案例为技术演示，实际风控需结合业务规则与人工审核，不构成生产部署建议。

博文更新于 2025.10.05 ·

【人工智能之深度学习】24. 智能客服实战：BERT联合意图识别与槽位填充全流程（ATIS数据集+可跑代码）

摘要：智能客服中，传统“意图识别+槽位填充”分离模型存在语义表示不共享、误差累积等问题（如意图识别错误导致槽位填充失效）。本文基于ATIS航空旅行数据集（5871条对话、26类意图、127类槽位），构建BERT联合模型：1）共享BERT预训练语义表示，避免分离模型的语义割裂；2）设计联合损失函数（意图分类损失+槽位序列标注损失），协同优化两任务；3）解决子词对齐、特殊token过滤等关键问题。虚拟实验显示：联合模型意图准确率达97.5%（较分离模型+3.3%），槽位F1达96.3%（较分离模型+3.5%）

博文更新于 2025.10.05 ·

【存算一体架构实战】十五、低功耗智能手环健康监测系统搭建（附WTM2101部署全流程）

摘要：传统智能手环因依赖CPU处理传感器数据，存在三大问题：功耗15-25mW（续航仅7天）、心率/活动数据传云端泄露隐私、运动时噪声导致识别误报率超8%。本文以知存WTM2101存算开发板为核心，手把手教你搭建“传感器采集→滤波去噪→特征提取→存算推理→本地存储”的低功耗健康监测系统。通过IMU（运动）和PPG（心率）传感器，结合INT8量化模型，实现跑步/行走/静止等5类活动识别（准确率90.8%）、心率实时监测（误差±2BPM）及异常警报（误报率1.2%）。

博文更新于 2025.10.05 ·

YOLOv8/v9工业零件缺陷检测实战指南：从原理到产线部署

摘要：本文系统介绍基于YOLOv8/v9的工业零件缺陷检测技术，从工业质检背景与需求出发，详解缺陷检测原理、算法构建与模型训练，提供从数据集准备到移动端部署的全流程实操方案。包含多尺度检测、纹理分析等高级技术，适配工业相机的环境优化策略，以及完整质检系统代码实现。适合工业视觉领域新手与进阶开发者，助力快速构建高鲁棒性的缺陷检测系统。

博文更新于 2025.10.04 ·

【大模型微调实战】20. 农业智能问答系统防幻觉实战：5小时搭建精准种植助手（附病虫害识别+农药安全代码）

摘要：农业领域大模型幻觉可能直接导致农户经济损失——2023年某平台因AI误报农药剂量（10ml/亩→100ml/亩）、虚构病虫害特征，造成200亩作物药害，损失30万元。本文针对农业“地域差异大、农时性强、安全要求高”的特点，设计“四重校验防幻觉方案”：3小时构建权威农业知识库（作物+气象+农资+土壤数据）、2小时搭建分类问答管道（病虫害/种植/施肥/采收）、30分钟实现病虫害核心处理（症状匹配+安全用药）、30分钟测试验证（地域/季节/剂量陷阱用例）。

博文更新于 2025.09.27 ·

【Coze搞钱实战】20. 客户反馈自动收集与分析：零成本NPS监控系统搭建指南（Coze+简道云7天落地）

摘要：企业常因客户反馈零散、分析低效陷入产品优化困境：某SaaS团队曾依赖客服工单收集反馈，问题发现滞后且决策无数据支撑。本文提供零成本可落地方案：用简道云制作NPS表单，Coze搭建自动收集-分析-汇总工作流，1小时完成配置，7天实现常态化监控。方案基于NPS国际标准，某团队实测显示，实施后日均收集10+条结构化反馈，问题发现速度提升80%，产品决策从“凭感觉”转为“数据驱动”。文中包含完整表单模板、Coze工作流代码、情感分析逻辑及避坑指南，新手无需编程即可实操，为企业提供精准捕捉客户心声的工具。

博文更新于 2025.09.27 ·

【C#工业上位机高级应用】11. 工业移动监控：.NET MAUI跨平台实践与离线优先架构全指南

摘要：工业现场工程师对移动巡检系统的需求日益迫切，但跨平台适配、离线工作、设备集成等问题常导致应用卡顿、数据丢失。本文以某制造企业设备巡检系统开发为例，详解.NET MAUI工业移动应用的全流程实现：从离线优先架构设计（本地数据库+远程同步），到跨平台设备集成（条码/RFID扫码、相机拍照），再到自适应UI与电池优化。提供可复用的完整代码，如离线数据同步成功率从60%提升至99%，图片上传流量减少70%，电池续航延长4小时。

博文更新于 2025.09.23 ·

高保真多物理场仿真实战：ANSYS与MATLAB/Simulink协同仿真实操指南（基于FMI/FMU标准）

摘要：在数字孪生与复杂机电系统开发中，单一仿真工具难以兼顾高保真物理场分析与复杂控制系统验证，工具协同成为制约研发效率的核心痛点。本文以FMI/FMU开放标准为技术纽带，系统拆解高精度三维物理场仿真（ANSYS）与系统级控制仿真（MATLAB/Simulink）的协同原理、工具配置及全流程实操方法。通过"伺服驱动液压系统"真实案例，从ANSYS物理建模细节、FMU导出参数配置，到Simulink控制器搭建、求解器同步设置，再到结果量化分析与PID参数优化，提供逐步骤可复现的操作指引，配套完整代码与结果解读。

博文更新于 2025.09.23 ·

【Python高阶开发】10. 工业数据管道与MLOps实战：从数据到智能预测系统（附Docker部署+完整代码）

摘要：传统工业AI项目常面临“模型从实验到生产脱节”“数据处理手动化效率低”“模型迭代无追踪”的痛点。本文基于开源工具栈（Prefect+MLflow+Feast+FastAPI+Docker），以UCI燃气轮机排放数据集为案例，构建端到端工业智能预测系统。内容涵盖MLOps核心概念、数据管道自动化（Prefect）、特征存储（Feast）、实验跟踪（MLflow）、模型服务化（FastAPI）、实时监控（Prometheus/Alibi Detect）及容器化部署（Docker）。

博文更新于 2025.09.22 ·

【Java生产级避坑指南】11. 流量整形实战：自适应限流如何扛住电商大促突发流量？

摘要：某电商平台2023年双11大促期间，商品详情页服务因固定计数器限流遭遇严重故障：QPS从日常800骤升至12000时，系统4秒内大量返回429，6秒后线程池耗尽瘫痪。根源在于固定阈值无法应对突发流量，且未结合系统负载动态调整。本文从实战出发，先解析固定窗口、滑动窗口等5种限流算法的优劣，再深入Guava RateLimiter的令牌桶实现与预热机制，重点落地基于系统负载（CPU、内存、线程数）的自适应限流方案，结合Redis+Lua实现分布式限流。

博文更新于 2025.09.22 ·

【HALCON工业视觉应用探索】10. C#+Halcon 3D视觉实战：点云处理与三维测量工业指南（附完整代码与实操案例）

摘要：本文聚焦C#+Halcon在3D视觉领域的工业应用，从新手友好的“基础3D检测系统”切入，逐步深入“汽车铸件三维测量”等工业级场景。内容涵盖核心概念（点云数据结构、3D采集原理、坐标系统）、完整技术流程（数据采集→预处理→特征提取→三维测量→结果可视化）、工业级代码实现（多视角点云融合、微缺陷检测、高精度尺寸测量），以及现场落地关键技巧（硬件选型、标定流程、抗干扰优化）。

博文更新于 2025.09.21 ·

【YOLOv11工业级实战】29. 模型蒸馏实战：2MB模型逼近大模型性能（工业级部署指南+光伏缺陷检测代码）

边缘设备部署中，大模型算力需求与硬件限制的矛盾突出——某光伏电站无人机巡检任务需模型<5MB且mAP@0.5>75%，而YOLOv11-nano（89MB）无法满足要求。本文提供工业级模型蒸馏解决方案：从原理解析到实操落地，通过“教师模型选型-蒸馏损失设计-渐进式训练-部署优化”四步法，将YOLOv11-tiny从62.1%mAP提升至78.9%，模型大小仅2.1MB，推理速度8ms，完全适配嵌入式平台。

博文更新于 2025.09.21 ·

「自然语言驱动生产力」33. 从零实战：自然语言生成API代码（Flask+OpenAI，附可运行CRUD案例）

摘要：手动开发API接口常面临重复CRUD编码、配置繁琐、安全细节遗漏等痛点——新手写一个带数据库的用户API要查3次Flask文档，熟手集成JWT认证也需反复调试参数。本文基于Python、Flask框架与OpenAI API，提供一套可落地的“自然语言→API代码”生成方案：从5分钟环境搭建，到基础CRUD接口生成、数据库集成、JWT认证实现，再到待办事项API全流程实战，每个功能均附完整代码与实测结果。

博文更新于 2025.09.20 ·

【存算一体架构实战】十四、低功耗智能门禁人脸识别系统搭建（附WTM2101部署全流程）

摘要：智能安防门禁系统面临三大难题：传统方案功耗8-12W（电池续航仅7天）、云端传输导致人脸数据泄露风险、低质量图像误识别率超5%。本文以知存WTM2101存算开发板为核心，构建“人脸检测对齐→轻量化特征提取→INT8量化模型→本地特征比对→活体检测”的三层低功耗系统。基于LFW数据集训练的MobileFaceNet模型，经量化后部署至存算芯片，虚拟门禁案例验证：系统功耗降至1W（续航60天），识别延迟150ms（比传统方案快40%），误识别率1.8%（降低64%）。

博文更新于 2025.09.19 ·