《无线网络架构与人工智能实时性：深度融合与未来展望》
在数字时代，人工智能（AI）已渗透到安防、家居、医疗、金融等多领域，其影响力无处不在。无线网络架构作为数据传输的关键支撑，与AI的实时性需求紧密相连，二者融合推动技术迈向新高度。Wi-Fi、蜂窝网络（4G/5G）、Mesh网络各具特点，分别通过提升速率、降低延迟和增强健壮性，确保AI应用高效稳定运行。未来，6G和量子通信将进一步优化无线网络，满足AI的实时性需求，开启智能新时代。
设计一个优秀 API 的秘诀
本指南深入探讨顶级API设计，强调其不仅是代码集合，更像五星级礼宾服务。通过REST基础、一致性、简洁性、清晰错误信息、版本控制、文档和安全性七大步骤，帮助创建功能强大且用户友好的API。使用Apipost平台，简化API测试与管理，提升开发体验。
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。