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GlideV4 AbstractMethodError解决方案
昨天升级glide最新包遇到的问题，看了一下官网的解决方案 https://github.com/bumptech/glide 集成4.x报错信息 java.lang.AbstractMethodError
36140编辑于 2022-09-05 - 来自专栏机器学习AI算法工程
KDD CUP 2018 前4 名解决方案公开: AI预测空气质量
官网：https://biendata.com/competition/kdd_2018/ Top4 方案源码 关注微信公众号 datayx 然后回复 KDD 即可获取。 北京奥体中心站点5月8号-5月9号的PM2.5预测值及真实值 而天气预报数据只有 2018 年 4 月 10 号后约一个月的数据，在此前一年的训练数据缺失天气预报，没法做有效的训练。 所以我们使用 2018 年 4 月 10 号以前的真实气象数据代替此时段天气预报数据。 而SMAPE在0点不可导且有临近点不稳定问题，我们为了直接优化SMAPE参照kaggle web traffic prediction比赛分享进行了损失函数逼近[4]，使得模型优化与评测更一致： epsilon
1.8K10发布于 2019-10-28 - 来自专栏燧机科技-视频AI智能分析
AI视频分析解决方案
AI视频分析解决方案在视频行业的使用已经逐步步入大家的日常生活、面部识别、个人行为分析、车辆识别等场景。AI视频分析解决方案可以应用于包含前端处理和后台预警提醒、监控视频、视觉系统等。
1.3K40编辑于 2022-09-11 AI解决方案的决策工具
一家财富500强公司正在大力投资使用AI来改善其运营。他们认识到，AI的价值通常来自于帮助人类更好地完成工作。一个例子是帮助调度员更有效地处理票据和路线。 解决方案的一部分是为给定的决策选择正确的人工参与模型。此外，每个微观决策系统都应该受到监控，无论有多少人为参与。 无论您采用哪种模型，我们认为将AI放在组织结构图和流程设计中以确保人类管理者对其输出负责至关重要。 对更多自主系统的需求、消费者对即时响应的需求、供应链的实时协调以及远程、自动化环境，所有这些都使组织内AI的使用增加成为必然。 要取得成功，您需要了解与AI交互的不同方式，并为每个AI系统选择正确的管理选项。
14410编辑于 2025-09-18智慧交通AI算法解决方案
算法整体架构整体架构与功能体系平台层AI能力中心：整合了各种人工智能技术的核心模块，为系统提供智能化的分析和决策支持。 AI算法引擎：包含多种具体的识别功能，如闯红灯识别、机动车识别、非机动车识别、车牌识别等，能够对交通违法行为进行精准监测。 智慧交通AI算法方案价值基于AI视觉分析技术建立实时监控系统，为传统监控赋能，实现智能化、自动化，能够及时发现并处理AI算法在智慧交通管控中的异常情况。 AI赋能业务闭环：强化交通情指勤督宣、监管执法、继续教育等业务闭环，构建监管精准、响应及时、决策合理的智慧化应用体系。 智慧交通AI算法示例车辆违停识别车牌识别车辆速度检测路面破损识别行人闯红灯识别交通标识牌识别
52110编辑于 2024-11-18AI与科学的双向革命：AI4Science与Science4AI如何重塑未来？
这不仅是对传统科研体系的颠覆，更宣告 AI与科学融合进入"双向赋能"新阶段 ：AI4Science（人工智能加速科学发现）与Science4AI（科学理论反哺AI创新）形成螺旋上升的结构性协同，重塑人类认知世界的方式 https://agents4science.stanford.edu/ 一、AI4Science：当人工智能成为科学发现的"超级引擎" 生物医疗领域：从"十年磨一药"到"数月出成果" 2025年5月， https://seedllm.org.cn/ 二、Science4AI：当物理、数学成为AI创新的"理论引擎" 物理学的馈赠：从自旋系统到神经网络 2024年诺贝尔物理学奖授予霍普菲尔德和辛顿，标志着科学理论对 范式**变革：AI从"执行者"变为"建议者"，与科学家形成平等协作关系 独立作者阶段 ： 全流程自主研究、多模态知识整合，如斯坦福Agents4Scie nce会议尝试AI作为论文作者 2. 数据与理论的融合：新科研范式的诞生，科学第四范式 《科学智能白皮书2025》指出，AI4Science正推动科研范式从"假设-验证"向" 数据-发现 "转变。
69910编辑于 2025-08-27企业AI数据挑战与解决方案
企业仍面临AI数据挑战几年前，商业技术领域最流行的术语是"大数据"——指组织收集大量信息以探索新的运营方式和战略方向。 如今越来越明显的是，企业在利用大数据时面临的问题依然存在，而新技术AI正让这些问题再次浮出水面。如果不解决困扰大数据的问题，AI实施将继续失败。那么阻碍AI实现承诺的问题是什么？ 大数据需要（可能仍然需要）而AI项目也依赖的是，以某种方式将所有元素整合在一起，使计算机算法能够理解。 某机构的2024年人工智能炒作周期将AI就绪数据置于炒作周期的上升曲线，估计需要2-5年才能达到"生产力稳定期"。 考虑到AI系统挖掘和提取数据，大多数组织——除了最大型的——都没有构建的基础，可能在未来1-4年内无法获得AI协助。
9110编辑于 2025-10-23- 来自专栏嵌入式iot
BeagleBone AI VS Raspberry 4评测
BeagleBone AI VS Raspberry 4评测 1.本文概述 2.主控与外设 2.1 主控 2.2 外设 3.上手把玩与定位 3.1树莓派上手流程 3.2 狗板AI上手方法1 3.3 狗板 AI上手方法2 3.4 狗板AI上手方法3 4.对比总结 1.本文概述 最近一直在研究树莓派4和BeagleBone AI。 如果是个深度的玩家，那么两者的玩法和定位其实不太一样，树莓派4更像一个电脑PC，而狗板更倾向于去做PC与MCU之间可以做的的事情，而狗板AI则具有TI的C66x数字信号处理器（DSP）内核。 BeagleBone AI的图示如下所示： ? 树莓派4的实物图如下： ? 两者的外形设计都比较精致，便携性和可玩性都很高。 2.2 外设 树莓派4和狗板AI的外设对比如下： 配置 树莓派4 狗板AI WIFI+蓝牙 802.11ac(2.4/5GHz)蓝牙5.0 802.11ac(2.4/5GHz)蓝牙5.0 USB USB2.0x2
2.2K10发布于 2020-11-17 - 来自专栏深度探索
AI 平台评估与解决方案报告
AI 平台评估与解决方案报告本报告以近几年（截至 2025 年 10 月）的公开资料为基础，梳理人工智能平台的定义、架构模型与核心模块，并比较若干代表性开源平台，最后给出实施建议。 一、AI 平台定义｜Definition of AI Platform1.1 背景与意义｜Background and SignificanceAI 平台是连接数据、工具和模型的一体化环境，使企业能够在一个统一平台中采集 部署迅速但定制性有限；自建平台由企业自主设计并维护，灵活性高但成本和技术门槛较高；企业级开源平台在开源框架基础上增加安全性和商业支持，兼顾灵活性与可靠性:contentReferenceoaicite:4{ index=4}。 未来的 AI 平台将更重视模块化扩展、跨云支持以及与 DevOps/ML Ops 工具链的深度整合。
20610编辑于 2025-10-14 - 来自专栏云技术+云运维
盘点Kubernetes网络问题的4种解决方案
4、 remote：Docker网络插件的实现，Remote driver使得Libnetwork可以通过HTTP Resful API 对接第三方的网络方案，类似于SocketPlane的SDN方案只要实现了约定的 Pipework是个很好的网络配置工具，但Pipework并不是一套解决方案，我们可以利用它提供的强大功能，根据自己的需求添加额外的功能，帮助我们构建自己的解决方案。
2.5K20发布于 2019-10-29 - 来自专栏从零开始学 Web 前端
详细梳理ajax跨域4种解决方案
via@ 阮一峰 实现跨域的方式 反向代理 JSONP WebSocket CORS（根本解决方案） 反向代理 反向代理就是使用自己的服务器，在后端请求目标服务器的数据，然后返回给客户端。
1.4K40发布于 2019-11-08 - 来自专栏王磊的博客
@Autowired报错原因分析和4种解决方案！
不报错，而使用 @Mapper 注解却会报错的根本原因，如下图所示： 解决方案1：关闭报警机制 关闭 IDEA 注入报警机制，可以避免报错，实现步骤如下。 解决方案2：添加Spring注解 在 Mapper 的类上添加 Spring 的注解，也可以解决 IDEA 报错的问题，如 @Repository 或 @Component 这类注解，如下图所示： 解决方案3：允许注入对象为NULL 设置允许注入的 Mapper 对象为 NULL，也可以避免 IDEA 报错，只需要设置 @Autowired(required=false) 即可，如下图所示： @Autowired 默认值的实现源码： 解决方案4：使用@Resource注解 使用 @Resource 注解替换 @Autowired 注解也可以避免报错，它们的对比效果如下： @Resource 当然，它的解决方案也有很多，推荐使用 @Resource 替代 @Autowired 注解的方式来解决此问题。 更多 Spring 干货，关注公众号「Java中文社群」，实时获取。
2.3K50发布于 2021-07-08 - 来自专栏明明如月的技术专栏
log4j-over-slf4j.jar AND slf4j-log4j12.jar 依赖冲突解决方案
使用maven构建项目时，使用了slf4j+logback，并没有主动添加log4j依赖，但是仍然报下面错误： Caused by: java.lang.IllegalStateException: Detected both log4j-over-slf4j.jar AND bound slf4j-log4j12.jar on the class path, preempting StackOverflowError See also http://www.slf4j.org/codes.html#log4jDelegationLoop for more details. at org.slf4j.impl.Log4jLoggerFactory. 也就是说log4j-over-slf4j.jar和slf4j-log4j12.jar被其他依赖自动导入进来了，因此进行排查。
2.9K20发布于 2021-08-27 - 来自专栏TSINGSEE青犀视频
方案：AI边缘计算智慧工地解决方案
特别是TSINGSEE推出的”AI边缘计算智慧工地解决方案“，以云计算、物联网、边缘计算、人工智能等技术为主要依托，通过内置部署的AI算法的智能分析网关，构建软硬件于一体的智慧工地安全生产风险预警智能分析平台 二、平台优势1）智能物联网基于5G、大数据、物联网、智能AI、互联网等技术，满足现场风险早发现、早预警、早解决，建设本地化部署的可按需配置的智慧工地物联网管理系统，实现“人、机、物、事”等四大核心要素监控监测和预警处置管理的一体化采集处理 4）人员安全监控采用了神经网络算法和边缘云计算分析技术，对视频监控画面进行实时分析和识别。系统可从摄像头的视频流中抓拍图像，在摄像头可视范围内自动识别人员是否佩戴了安全帽和穿着了反光衣。 TSINGSEE青犀智能视频分析系统AI算法引擎中台是一款专门面向各大场景的视频 AI 识别分析系统，提供视频接入、识别报警、任务调度、报警统计等功能，具有算法多、识别准、功能全、性价比高等特点，适用于智慧工地
74630编辑于 2023-08-22 - 来自专栏燧机科技-视频AI智能分析
监狱AI视频分析监控系统解决方案
监狱AI视频分析监控系统解决方案可以对现场人员行为及物体状态进行实时分析识别，监狱AI视频分析监控系统解决方案对监控画面中特殊区域入侵监测、睡岗脱岗监测、越界监测、人员异常徘徊监测、视频骤变监测、攀高识别 监狱AI视频分析监控系统一旦发现现场出现违规异常行为，则立即抓拍报警发给后台并同步到相关人员的手机上。 监狱AI视频分析监控系统解决方案采用智能视频分析技术，解决了传统安全监控固有的一些缺陷，实现了从一般监控到主动识别报警的改变。 监狱AI视频分析监控系统可以完成全天不间断的视频监控，自动识别相机图片里的异常情况，更有效的协助后台人员解决问题。 监狱AI视频分析监控系统解决方案可以对监狱四周的进行安全防御，为预防内部人员的外逃和外部人员攀爬、以及重点区域人员徘徊潜在危险行为，监狱AI视频分析监控系统需要对围墙周界进行24小时无死角的智能监控，若有异常行为
94320编辑于 2022-10-22 - 来自专栏燧机科技-视频AI智能分析
AI+明厨亮灶解决方案
AI+明厨亮灶解决方案通过python+yolo网络模型分析算法，AI+明厨亮灶解决方案可接对后厨实现如口罩识别、厨师服穿戴、夜间老鼠监测、厨师帽识别、厨师玩手机打电话识别、抽烟识别等实时分析监测。
48920编辑于 2023-04-14 - 来自专栏Android知识点总结
4-AI--Activity跳转动画
android:duration="500" android:fromXDelta="0%p" android:toXDelta="100%p"/> </set> 4.
76620发布于 2018-09-26 - 来自专栏python前行者
python crawl4ai基本用法
github：https://github.com/unclecode/crawl4aiCrawl4AI是一个强大的网页爬取和内容提取库，专门为AI应用设计。 以下是其主要用法和核心功能：安装bash#Installthepackagepipinstall-Ucrawl4ai#Forprereleaseversionspipinstallcrawl4ai--pre #Runpost-installationsetupcrawl4ai-setup#Verifyyourinstallationcrawl4ai-doctor基本用法1.简单爬取pythonfromcrawl4aiimportWebCrawlerwithWebCrawler crawl4ai解析方法crawl4ai有三种解析方法：修剪内容过滤器（PruningContentFilter），BM25内容过滤器，LLM内容过滤器（LLMContentFilter）由于LLM需要调用 ,CrawlerRunConfig,CacheModefromcrawl4ai.content_filter_strategyimportBM25ContentFilterfromcrawl4ai.markdown_generation_strategyimportDefaultMarkdownGenerator
15210编辑于 2025-10-08 - 来自专栏一臻AI
人人都会AI｜Python基础应用（4）
一起 AI 创富 人人都会AI。好比历史浪潮中工业时代过渡到互联网阶段时，从"电脑是什么"到"人人都会上网"，AI正在蜕变为每个人的必备技能。 世界正在被代码改写。 你是否好奇，为什么Python会成为AI时代最炙手可热的编程语言？ 今天开始，让我们从Python基础学起！ Python的基础概念和简单应用 记得你小时候第一次学说话吗？" pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 创建示例销售数据 sales_data = { '月份': ['1月', '2月', '3月', '4月 在AI时代，掌握Python就像是给自己装上了一对翅膀，让你能够自由地在数字世界翱翔。 在接下来的学习中，我们将继续探索更多AI和Python的高级特性和实际应用场景。
27610编辑于 2025-03-06 - 来自专栏程序员小跃
@Autowired报错的4种解决方案和原因分析！
今天，跃哥就带你去了解下，这个注解中几个报错的解决方案，以及原因分析。 ? 解决方案1：关闭报警机制 关闭 IDEA 注入报警机制，可以避免报错，实现步骤如下。 1.打开 IDEA，找到参数设置选项 “Preferences...” ，如下图所示： ? 解决方案2：添加Spring注解 在 Mapper 的类上添加 Spring 的注解，也可以解决 IDEA 报错的问题，如 @Repository 或 @Component 这类注解，如下图所示： ? 解决方案4：使用@Resource注解 使用 @Resource 注解替换 @Autowired 注解也可以避免报错，它们的对比效果如下： ? 当然，它的解决方案也有很多，推荐使用 @Resource 替代 @Autowired 注解的方式来解决此问题。 ?
1.8K20发布于 2021-08-06
腾讯云开发者
