商家宣传的AI，和实际上的AI

用MCP搭建约会大师智能体，自动定制专属邀约网站

只需提供城市与日期，这个约会大师智能体，可以全自动生成一个约会邀约网页，网页里有精美的行程卡片与地图详情。这个网页还自带公网地址，把这么一个可爱的网址发给女孩，一定会大增加好感度。 本期我使用工具是AI工作流开发平台-百宝箱。这里面不仅有免费无限量的顶级开源模型Qwen3与DeepSeek，还有文生视频，文生图，实时金融数据等各种稀缺插件，他们都是免配置开箱即用，免费无配额上限。

不要被资本家骗了，这几个神器是完全免费的！

-

comfyUI局部重绘工作流，五分钟学会四种方法！

3个外国佬开发的免费网站，每一个都能让你直呼卧槽！

Cling词灵——背单词的最终答案！以你的极限速度征服单词

词灵单词——我们致力于打造一个完美的背单词软件。 我们打破了传统的依赖SM-2或FSRS算法的记忆方式，采用无限背单词的方式，通过强化学习，让你可以以你的极限速度征服单词。 我们的 Cling 推词算法，能为每个人定制属于它们的记忆模式，让算法对于每个人都是最优解。 并加入了独创的造句系统——没有任何其它的单词软件具备这项功能。 软件网站 ： https://www.clingword.com Cling词灵，单词有灵

为什么平台总能猜中你想看什么，背后是矩阵在做个性化推荐 ！

视频内容简介： 当你在Netflix上看到个性化推荐时，背后其实是矩阵运算在发挥作用。假设四位用户对五部电影评分，数据可以整理成矩阵。Netflix通过计算用户之间的相似度（如余弦相似度），找到品味相近的人，再结合他们的评分预测你可能喜欢的电影。例如，若用户A没看过某部电影，系统会参考相似用户对该片的打分，加权计算后生成推荐。虽然实际算法更复杂（如奇异值分解），但核心逻辑就是利用矩阵高效匹配用户偏好，让推荐更精准。这就是为什么矩阵乘法能成为推荐系统的关键工具。 本视频翻译自： https://www.youtube.com/watch?v=s0fm0NvZKXk

IDA+MCP大模型，AI自动做安卓so算法逆向分析，爬虫进阶必备！

课件笔记代码在视频最后找到视频内小助手拿即可~ 本期：IDA+MCP大模型，AI自动做安卓so算法逆向分析，爬虫进阶必备！ UP教程含：Python爬虫/Python进阶/Python逆向/WEB/JS逆向/逆向算法/逆向混淆/爬虫实战仅供学习！ 本期案例教程仅供学习！洛哥出品！【仅供学习参考！个人胡乱尝试真有可能刑，后果自负哈！】

QQ聊天记录AI分析术！！！！

QQ聊天记录ai分析 qq聊天记录导出 粉丝群1046023711 https://github.com/NapNeko/NapCatQQ/releases/tag/v4.7.56 https://github.com/xingqimiao/Chat-Exporter-cleaner https://qce.luoxiaohei.cn/ https://github.com/mo-jinran/chii-devtools

【术力口AI打假】AI作者注册版权申诉我侵权诽谤，导致我视频下架，又如何因为申诉证据而自爆？//如何鉴定AI编曲作曲#4 @鸭鸭不吖吖

第四期了，处理真闹心。 鸭神早期作品留档： 通过网盘分享的文件：新建文件夹 链接: https://pan.baidu.com/s/1p-cAFOwpXLIYBd4VIzk2lw?pwd=y4za 提取码: y4za  --来自百度网盘超级会员v4的分享

[RA-L 2025]去除激光SLAM建图的两面歧义性！ II-NVM 利用法向量实现高精度一致性建图

II-NVM: Enhancing Map Accuracy and Consistency with Normal Vector-Assisted Mapping Chengwei Zhao∗, Yixuan Li∗, Yina Jian, Jie Xu†, Linji Wang, Yongxin Ma, Xinglai Jin [Accepted to RA-L 2025] SLAM 技术在室内建图与定位中具有重要作用，室内环境中普遍存在的"双面建图问题"导致紧密相邻的墙面、门体等表面被错误识别为单一平面，严重影响地图精度与一致性。针对该问题，本文提出一种基于法向量一致性的精准建图 SLAM 方法。通过改进体素地图结构，使其同时存储点云数据与法向量信息，使系统能够在最近邻搜索与地图更新过程中评估法向量一致性。该过程可有效区分表面的正反两面，避免错误的点面约束。此外，我们采用自适应半径 KD 树搜索方法，根据点云局部密度动态调整搜索半径，从而提升法向量计算精度。为进一步优化实时性能与存储效率，引入最近最少使用(LRU)缓存策略，实现体素地图的高效增量更新。代码已开源并在仿真环境与真实室内场景进行验证，实验结果表明该方法有效解决了双面建图问题并显著提升了建图精度。此外，我们开发并开源了首个针对双面建图问题专门设计的仿真与真实场景数据集。 github:https://github.com/chengwei0427/II-NVM