Datawhale人工智能培养方案v2.0

arXiv.org 论文

论文+代码复现，包含计算机科学、机器学习、数学、物理学、统计学、天文学这几大领域的论文与代码。

鱼香ROS机器人学习网站，ROS2相关文档、论坛。

Ubuntu安装Cuda、PyTorch、TensorRT、OpenCV、Redis等AI推理环境-CSDN博客

Yolo的pt模型要在C++环境下进行加载与推理，需要将pt模型转换成engine模型，以下为ubuntu20.04环境，工程为Yolov8框架的转换模型的流程。

AI项目案例

本项目是一个系统性的 LLM 学习教程，将从 NLP 的基本研究方法出发，根据 LLM 的思路及原理逐层深入，依次为读者剖析 LLM 的架构基础和训练过程。同时，我们会结合目前 LLM 领域最主流的代码框架，演练如何亲手搭建、训练一个 LLM，期以实现授之以鱼，更授之以渔。希望大家能从这本书开始走入 LLM 的浩瀚世界，探索 LLM 的无尽可能。

从零开始构建智能体系统原理与实践教程

Spring AI Alibaba 开源项目基于 Spring AI 构建，是阿里云通义系列模型及服务在 Java AI 应用开发领域的最佳实践，提供高层次的 AI API 抽象与云原生基础设施集成方案，帮助开发者快速构建 AI 应用。

Easy Learn AI让 AI 学习更简单

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让计算更简单

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Welcome to SearXNG — SearXNG Documentation (2025.8.1+3d9641448)

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DeepWiki provides up-to-date documentation you can talk to, for every repo in the world. Think Deep Research for GitHub - powered by Devin.

zread

新一代大模型网关与AI资产管理系统

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HexHub | 先进的数据库、Docker、SSH、SFTP桌面GUI工具

Meet GitKraken, the creator of legendary Git tools for developers and teams - like the GitKraken Desktop, with Git GUI and CLI, Git Integration for Jira, and GitLens for VS Code.

The Real-Time Communication Library for Python.

SGLang is a high-performance serving framework for large language models and multimodal models. - sgl-project/sglang

A high-throughput and memory-efficient inference and serving engine for LLMs - vllm-project/vllm

FlashInfer: Kernel Library for LLM Serving. Contribute to flashinfer-ai/flashinfer development by creating an account on GitHub.

Agents fail without the right context. Getting it right is hard. We fixed it. Goes beyond agent memory with unified knowledge graph, Graph RAG, and automated context assembly. Works with any framework. Three lines of code. 200ms retrieval.

Cognee is an open source AI memory engine. Try it today to find hidden connections in your data and improve your AI infrastructure.

AI agents forget. Mem0 remembers

Letta is the platform for building stateful agents: AI with advanced memory that can learn and self-improve over time. - letta-ai/letta

Agent memory platform for LLM applications. Autonomous memory management with higher accuracy, faster retrieval, and lower cost.

YOLO目标检测系列论文总结

【YOLO系列】YOLOv1论文超详细解读（翻译 ＋学习笔记）

Qwen 介绍与部署文档

C++与TensorRT基于Yolov8目标跟踪

基于Yolov8 + OBB + PaddleOCR，结合opencv的霍夫变换检测圆形，实现瓶盖字体的识别。

基于Yolov10实现脱氧剂检测与剔除

基于Yolov10实现的内包车间产品的视觉计数，代码为python，使用GPU进行推理。

并联机械臂分拣系统，峰值可达800单/小时，具备自动同步订单数据、根据订单sku数自动适配分拣槽、自动发框、自动推动SKU槽、自动打印面单放入指定框，通过各个感应器协作，能够判断吸盒是否成功、缺货预警、距离吸盒感知。后续可装配3D相机，实现机械臂动态识别与分拣。

基于Yolov10实现的漏饼检测，用于检测产品底托装饼是否遗漏，如果检测存在遗漏，现场通过plc触发预警，由现场产线作业人员进行处理。

基于yolov10训练二维码检测模型，对产品包装盒的二维码进行标框，截取二维码区域图像交给微信二维码识别模型，有效提高推理效率。硬件方面采用海康工业摄像头、迅捷PLC、报警灯等相关配件，组成一套扫码系统。