领先AI企业经验谈：探究AI分布式推理网络架构实践
当前，AI行业正处于快速发展的关键时期。继DeepSeek大放异彩之后，又一款备受瞩目的AI智能体产品Manus横空出世。Manus具备独立思考、规划和执行复杂任务的能力，其多智能体架构能够自主调用工具。在GAIA基准测试中，Manus的性能超越了OpenAI同层次的大模型，展现出卓越的技术实力。
FANformer：融合傅里叶分析网络的大语言模型基础架构
近期大语言模型（LLM）的基准测试结果显示，OpenAI的GPT-4.5在某些关键评测中表现不如规模较小的模型，如DeepSeek-V3。这引发了对现有LLM架构扩展性的思考。研究人员提出了FANformer架构，通过将傅里叶分析网络整合到Transformer的注意力机制中，显著提升了模型性能。实验表明，FANformer在处理周期性模式和数学推理任务上表现出色，仅用较少参数和训练数据即可超越传统Transformer。这一创新为解决LLM扩展性挑战提供了新方向。
基于DeepSeek的多媒体应用技术探索与实践
随着人工智能技术的快速发展，深度学习在多媒体领域的应用日益广泛。DeepSeek作为一种先进的深度学习框架，凭借高效的计算能力和灵活的模型构建方式，逐渐成为多媒体处理中的重要工具。本文将深入探讨DeepSeek在图像处理、视频分析、音频处理等方面的应用，并结合代码示例展示其技术实现。DeepSeek支持多种神经网络架构，提供丰富的预训练模型和易于使用的API，适用于图像分类、目标检测、视频分类、动作识别、语音识别等任务。未来，DeepSeek有望在多模态学习、自监督学习和模型压缩与加速等方面取得突破，推动多媒体处理技术的进一步发展。
基于MobileNet深度学习网络的MQAM调制类型识别matlab仿真
本项目基于Matlab2022a实现MQAM调制类型识别，使用MobileNet深度学习网络。完整程序运行效果无水印，核心代码含详细中文注释和操作视频。MQAM调制在无线通信中至关重要，MobileNet以其轻量化、高效性适合资源受限环境。通过数据预处理、网络训练与优化，确保高识别准确率并降低计算复杂度，为频谱监测、信号解调等提供支持。
Windows用户必备：Postman v11详细安装指南与API测试入门教程（附官网下载
Postman是全球领先的API开发与测试工具，支持REST、SOAP、GraphQL等协议调试。2025年最新版v11新增AI智能生成测试用例、多环境变量同步等功能，适用于前后端分离开发、自动化测试、接口文档自动生成及团队协作共享API资源。本文详细介绍Postman的软件定位、核心功能、安装步骤、首次配置、基础使用及常见问题解答，帮助用户快速上手并高效利用该工具进行API开发与测试。
Python 高级编程与实战：构建 RESTful API
本文深入探讨了使用 Python 构建 RESTful API 的方法，涵盖 Flask、Django REST Framework 和 FastAPI 三个主流框架。通过实战项目示例，详细讲解了如何处理 GET、POST 请求，并返回相应数据。学习这些技术将帮助你掌握构建高效、可靠的 Web API。
如何实现和调试REST API中的摘要认证（Digest Authentication）
本文介绍如何实现和调试REST API中的摘要认证（Digest Authentication），涵盖其原理、优势及Java和Go语言的实现示例。摘要认证通过哈希算法处理密码，避免明文传输风险，并使用nonce防止重放攻击，确保数据完整性。文中还提供了Postman、cURL和Insomnia等工具的测试方法，帮助开发者轻松验证API的安全性。总结指出，摘要认证相比基本认证更安全，适合需要高安全性的API应用。
企业网络架构安全持续增强框架
企业网络架构安全评估与防护体系构建需采用分层防御、动态适应、主动治理的方法。通过系统化的实施框架，涵盖分层安全架构（核心、基础、边界、终端、治理层）和动态安全能力集成（持续监控、自动化响应、自适应防护）。关键步骤包括系统性风险评估、零信任网络重构、纵深防御技术选型及云原生安全集成。最终形成韧性安全架构，实现从被动防御到主动免疫的转变，确保安全投入与业务创新的平衡。