事实上当我们在网络中搜索AI绘画会发现，关于AI绘画的软件层出不穷，但我们关于AI绘画的起源与发展的文章却少之又少，难道它的诞生就真是顺应时代的发展吗？无可纷争的是AI绘画确实已经深入到了我们的生活之中，它给我们带来了便利的同时也带了新的问题，也许我们可以产生新的制度来规范它的发展，但我相信它的未来一定会比现在更加精彩，对创作者们来说也不必担心它的产生会带来地位的动摇，人类艺术作品反映的特定历史背景和文化语境，蕴含的丰富情感、审美价值和深刻意义，是AI绘画难以企及的。
不用梯子，GitHub也能访问并提速
就在前段时间 github copilot 不是内测结束了，然后要开始收费了，收费标准 一个月 $10 / 一年 $100。这费用对于我本不富裕的生活雪上加霜。而 coplot 对教育认证有免费资格使用，于是乎就有了此次较为艰辛的 github 学生认证。
smart-doc 使用介绍 基于2.6.2版本
前言：还是老规矩，一步步的教大家如何建立前后端的 websocket 链接，并能完成互相传送数据的简单功能。由于网上找了半天发现很多帖子都是东一句西一句的，要不就是写的没什么注释和解释，导致我这个前端人员看后端代码非常折磨。但是，总算慢慢摸索给整出来了，那现在我就把一个详细版的，用前端小伙伴也听得懂的大白话来说一下如何实现 websocket 功能。效果图文档说明前端代码部分防止有后端小伙伴想写个前端代码的，不知道写哪里。我给个结构图代码直接复制，然后再views内创建一个vue文件
白鲸优化算法([Beluga whale optimization，BWO)是由是由 Changting Zhong 等于2022 年提出的一种群体智能优化算法。其灵感来源于白鲸的群体觅食行为。
图像分割是机器视觉任务的一个重要基础任务，在图像分析、自动驾驶、视频监控等方面都有很重要的作用。图像分割可以被看出一个分类任务，需要给每个像素进行分类，所以就比图像分类任务更加复杂。此处主要介绍 DL-based 方法。encoder：输入图像→resize到特定大小→输入 backbone→得到特征图可选：decode_head[0]：特征图→FCN→类别特征图→求带权重的 loss（权重0.4）
总而言之，Roboflow是一种非常有用的工具，它提供了一种简单的方式来调整训练数据，使其能够更好地适应YOLOv8的要求，帮助我们更轻松地准备YOLO v8所需的训练数据。用验证后的训练集模型预测新数据，需要先收集和我们的数据集相关的同类型图片，做成新的文件夹，图片大小和格式保持与之前的数据集图片一致，这里我们将新的图片文件夹命名为“images”，并放进仓库主路径中。的最新版本，相较于之前的版本，YOLOv8可以更快速有效地识别和定位图像中的物体，以及更准确地分类它们。
没有账户，需要注册
本工程建筑为办公生产大楼，由地上32层、地下3层组成；其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房；地上部分：主楼一层含公共大厅；5为设备转换层，11、22层为避难层，33层设置机房；6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展，能源系统智能化特征越来越突出，能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升，所 涉及的设备和系统将数以亿计，在 规划和运行过程中将产生海量数据， 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节，蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
本工程为单缆无源系统，将为大楼提供全面无线通信信号覆盖，所设计的室内覆盖系统是为智能化大楼室内移动通讯信号覆盖的需要而提出的
中服云能源管理系统旨在帮助企业、机构和园区等实现能源使用的高效管理和优化。基于中服云物联网平台打造的开放式能源管理平台,支持对企业能源数据采集及监控，随时远程控制能源浪费，调节尖峰平谷的用能策略,基于历史能耗数据对企业未来一定时间内的用能需求进行预测:根据企业生产计划和能耗需求灵活调度能源至各个生产环节;些控能耗异常情况，使企业用能更经济合理、降低能耗开支。系统通过能耗数据可视化分析为企业提供能耗数字化决策依据，不断优化用能结构及能源利用率。
中服云智能楼宇管理系统CServer IBMS以三维仿真模型为载体，整合楼控各子系统，提供集园区安全管控、园区决策于一体的智能运维平台。支持从便捷通行、安防管理、设施管理、水电供应、智能照明、空调新风、能耗环境检测和故障预警等多维度日常运行监测与管理，满足设备异常自动预警、故障快速定位、远程巡检等智能运维需求，提升管理人员对园区安全防范、事件快速处置效率。
中服云物联网平台主要为开发者、使用者、管理员提供了设备工艺环境的数据采集能力、监控能力、数据存储能力、数据分析能力、数据可视化能力以及支持快速开发的低代码工具集，于一身的开发、配置、运行支撑的设备数智化基础设施。主要由数据采集与控制、设备诊断、报表工具、组态工具、数据模拟工具、数据批处理工具、劣化分析、DataV数据大屏、AI0X模型训练工具、流数据处理工具、自动化流程调度工具等功能组成。满足设备数智化对于物联网平台基础架构高性能、高可靠、可扩展、简单易用的需求，实现物理层和业务应用层的高度配合。为企业数字化转型提供必不可少的核心支撑平台，平台支持云架构两层部署和分布式三层部署。
中服云机加生产监控系统CServer MDC基干中服云物联网开发平台，实现机床设备监控、生产数据采集、生产过程管理、智能统计分析、设备运维管理等几大功能。用于安全生产、提高生产效率、设备利用率、产品质量、生产过程管理、数据自动统计分析、管理决策。解决材料浪费、能源浪费、产品自动计件、生产怠工、减少人工成本、质量控制、设备故障实时报警、设备诊断、订单排产、生产进度可视化等问题。解决老板、管理者、工人遇到的不同问题。
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