Git基础
本文介绍了Git的四大工作区域：工作区、暂存区、版本库和远程仓库，详解文件在各区域间的流转过程及四种状态（未跟踪、未修改、已修改、已暂存）。涵盖常用命令如init、add、commit、push、pull等，帮助理解Git版本控制的核心流程与操作要点。
基于yolov8的深度学习垃圾分类检测系统
本研究针对传统垃圾分类效率低、准确率不高等问题，提出基于YOLOv8与Python的深度学习检测系统。通过构建高质量标注数据集，利用YOLOv8强大的目标检测能力，实现垃圾的快速精准识别，提升分类自动化水平，助力环境保护与资源回收。
室内外融合定位系统从核心架构、技术原理到部署实施流程等详解（四）
本文详解工业级室内外融合定位系统的精度保障与误差控制，涵盖硬件选型、算法优化与部署策略，分析化工、管廊、制造等场景的应用成效，展现“北斗+UWB”无缝衔接的高精度定位方案及其在安全管理与运营优化中的核心价值。如果您想进一步了解室内外融合定位技术和案例，欢迎搜索维构lbs智能定位~
医疗引导机器人技术架构解析：从感知算法到业务闭环
智慧医院建设推动医疗引导机器人迈向智能化，其核心技术涵盖多传感器融合导航、垂直领域大模型与RAG语义理解、主动视觉交互、跨楼层梯控及HIS系统深度集成。本文从技术架构出发，剖析环境感知、认知决策与系统协同的关键突破，揭示机器人如何成为连接物理空间与数字医疗的核心终端。
01_万亿级推荐系统嵌入表的技术挑战与现状
推荐系统中，Embedding表规模随用户与物品增长呈指数膨胀，成为存储与计算瓶颈。传统静态存储导致冗余，而生成式模型更需高维向量与海量参数，加剧资源压力。业界通过Embedding卸载、多级缓存、预取流水线与分片优化等技术，在有限显存下实现超大规模模型训练。美团MTGR框架基于TorchRec构建，支持TB级Embedding与混合并行，显著提升训练效率与推荐效果，推动推荐系统向生成式演进。
王耀恒：GEO不是做榜单，而是建信任
在生成式引擎时代，GEO的核心不是追逐榜单可见性，而是构建AI与用户双重认可的“信任共识”。王耀恒指出，真正的竞争力源于成为可信赖的知识源：以事实准确、逻辑清晰、伦理负责为基础，打造算法可识别、用户可感知的信任体系。短期操纵终将失效，唯有长期积累的信任，才是数字生存的战略基石。
