人工智能作为当下科技发展的热门领域，吸引了众多产品经理的目光。特别是互联网产品经理，他们开始寻求转型成为AI产品经理，以便在这个新的技术浪潮中发挥作用。本文旨在为这些转型中的产品经理提供一个AI的全局概览，帮助他们理解和掌握AI的基本技术与应用。 人工智能主要可以分为四个领域：机器学习、计算机视觉、语音交互和自然语言处理。其中，机器学习是其他三个领域的基础，并可进一步细分为监督学习、非监督学习、强化学习和迁移学习四大类别。机器学习的基本概念是让机器通过学习大量的数据找出拟合函数，从而对新数据进行预测。其适合解决有规律可循且难以通过编程直接实现的复杂问题。 在实际工作中，机器学习模型的建立通常遵循以下步骤：确定算法、数据预处理、模型构建、参数调优和模型评估。这些步骤包括将数据分为训练集、验证集和测试集，使用训练集构建模型，用验证集来调优参数，并最终用测试集来评估模型效果。另外，算法的选择和特征的选取也会对模型的性能产生重要影响。 监督学习是机器学习的一种类型，它通过学习带有标签的数据来找出特征值与标记值之间的关系，并据此对新的数据进行预测。监督学习又可以分为分类问题和回归问题。分类问题的输出通常是离散的类别标签，如决策树、随机森林等算法；而回归问题的输出则是连续的值，如线性回归等算法。这些算法在信用评估、文本分类和预测分析等领域都有广泛应用。 决策树是一种常见的监督学习算法，它通过构建一个树状结构来实现分类或回归任务。每个非叶节点代表一个特征属性，每个分支代表特征属性的一个取值，每个叶节点代表一个类别。决策树简单直观，易于解释，但容易过拟合。 随机森林是将多个决策树组合起来的一种集成学习方法。它通过在训练过程中引入随机性来增加模型的多样性，并减少过拟合的风险。随机森林在大规模数据集上表现良好，尤其适用于信用评估和风险分析。 朴素贝叶斯是一种基于概率的分类算法，它通过已知条件下的概率分布来预测新样本的类别。朴素贝叶斯算法简单、快速，并且适用于处理大规模数据集。但它的前提假设是特征间相互独立，这一假设在实际中往往难以满足。 K近邻算法（KNN）是一种非参数的分类算法，其核心思想是根据待分类项与已知类别数据之间的距离来进行分类。KNN算法简单有效，尤其适合处理小规模数据集。但其缺点是计算效率低，且难以处理大规模数据集。 AI产品经理在转型过程中需要了解和掌握机器学习的各个方面，包括算法原理、模型构建、参数调优和应用场景。这些知识将帮助他们更好地与技术团队沟通，并在项目中发挥作用。AI产业的快速发展为产品经理提供了新的机遇和挑战，转型成功的产品经理将能够在未来的市场竞争中占据有利位置。

AI产业在近两年内迅速崛起，成为业界关注的焦点。随着互联网巨头纷纷入局AI领域，许多互联网产品经理也开始考虑转型为AI产品经理。本文旨在为这些转型中的产品经理提供一个全面的AI知识框架，以便他们更好地理解AI并为其工作转型做好准备。文章分为上下两篇，这里介绍的是上篇内容。 AI产业结构中，根据公司分工的不同，大致可以分为三类公司： 1. 行业+AI：这类公司侧重于特定行业，以智能家居、智能车载等为代表。产品经理需要具备行业理解能力及趋势洞察力，并有能力分析具体垂直场景。 2. AI+行业：这类公司以AI为核心，通过提供如智能客服、智能外呼等服务来提升客户产品价值。产品经理需有较强的沟通能力，能快速理解客户需求，并对项目进行有效管理。 3. 基础平台：这些公司提供基础AI技术平台，如计算平台、算法平台等，帮助企业接入AI技术。产品经理在这里需要对底层技术框架有深刻理解，拥有研发背景者更具优势。 AI产品经理可根据其工作内容和性质被进一步分类为狭义和广义： 1. 狭义AI产品经理：这类产品经理直接应用语义、语音、计算机视觉和机器学习等AI技术，涵盖对话、知识图谱、机器翻译、搜索、语音识别、人脸识别、车辆识别、智能视频分析、图像检索等技术领域。产品经理需对相应技术有深入了解，并将其应用于产品设计、研发、推广和生命周期管理等环节。 2. 广义AI产品经理：这类产品经理间接涉及核心AI技术，或直接应用其他前沿领域技术。他们的工作职责可能不如互联网产品经理那样“重”，而且这类产品经理数量较少，目前主要由技术人员或公司创始人兼任，未来有望逐渐向狭义AI产品经理方向演变和融合。 此外，文章还对AI应用领域进行了概述，指出AI技术已渗透到多种行业和产品中，如智能家居、智能车载、智能客服等，并列举了AI技术在实际场景中的应用实例。 在AI技术方面，文章简要介绍了AI技术的四个主要领域：语义、语音、计算机视觉和机器学习，以及它们如何逐步转化为商用产品形态并改变交互方式。 整体而言，上篇内容涵盖了AI产品经理入门所需的基本概念、产业结构、技术分类和应用领域。它为读者提供了一个宏观的AI全景图，并指明了不同类别的产品经理所需的专业技能和知识。 文章对AI产品经理进行了系统性地分类，并提出了狭义与广义的概念。狭义AI产品经理专注于直接应用主流AI技术，而广义AI产品经理则涉及更广泛的AI技术应用，包括那些还不成熟的细分领域技术。这类产品经理虽然目前数量较少，但随着技术进步和市场发展，预计将会逐渐增多。

传统的农资采购销售模式，造成农业生产的效率和质量低，人们对食品安全问题关注不断增加，无法带动农业现代化进程。目前农产品销售仍然存在着信息不对称、流程繁琐、效率低下等问题，亟需一个更加高效和智能的系统来进行改进。随着互联网时代的发展，农产品销售行业也迈进数字化时代，农产品销售网站会起到连接卖家与消费者的作用。 为了解决以上问题，本论文基于 Spring Boot框架，进行了一种基于 Spring Boot架构的农产品市场营销网站的设计与实现。该系统使用了 B/S体系结构，并使用了 Idea。然后，根据 MVC的设计思路，在 BootStrap体系结构的基础上，实现了一个分布式数据库的管理。这个系统能够对商品进行管理、对用户进行管理、对农产品进行管理、对商品进行管理、进行订单管理、对农产品进行浏览、对商品进行收藏、对商品进行收藏、对商品进行网上订购、对商品进行管理、登录等功能，通过对它的系统设计和执行，使农资的采购和销售都实现了数字化和自动化，简化了工作程序，消除了不必要的步骤和错误，提高了农资的采购和销售的效率和准确性。更加便利、更加透明、 更加多样化、更加吸引人。 传统的农资采购销售

在uniapp框架中进行抖音小程序开发时，可能会遇到video-player组件覆盖问题，这通常是由于布局、样式冲突或者组件配置不当导致的。本教程将详细解析如何解决这一问题，并且已经成功应用于上线产品，确保方法的有效性。以下是针对该问题的详细分析与解决方案。 1. **了解uniapp和video-player组件**： uniapp是一个基于Vue.js开发的多端框架，它允许开发者使用一套代码同时发布到iOS、Android、Web（H5、微信小程序、支付宝小程序等）以及各种小程序平台，包括抖音小程序。video-player是uniapp提供的一款视频播放组件，用于在不同平台上播放视频。 2. **问题分析**： 在抖音小程序中，video-player可能与其他组件或页面元素重叠，造成显示异常，可能是由于以下原因： - CSS布局问题：如z-index设置不当，导致video-player层叠顺序错误。 - 视频容器尺寸问题：video-player的宽高设置不正确，导致视频溢出或被其他元素遮挡。 - 配置问题：video-player的属性设置有误，例如cover-image、controls等。 3. **解决方案**： a) **检查CSS布局**：确保video-player的父级容器具有合适的定位属性（如position: relative;），并调整z-index值，使其高于可能与其重叠的其他元素。例如，可以设置`z-index: 999;`以确保video-player位于最上层。 b) **调整尺寸**：确认video-player的宽度和高度设置，确保它们适应不同的屏幕尺寸。可以使用uniapp的flex布局或百分比单位来实现自适应。同时，检查video-player与其他元素的相对位置，避免因布局挤压而重叠。 c) **配置优化**：检查video-player的配置项，如是否开启自动播放(auto-play)、是否显示控制条.controls等。根据实际需求调整这些选项，有时关闭某些特性能解决覆盖问题。 4. **具体实践步骤**： 1. 定位问题：首先确定是哪部分元素与video-player重叠，可以通过开发者工具进行调试，查看元素的布局和样式信息。 2. 调整样式：针对问题元素调整z-index，确保video-player的z-index更高。如果仍存在重叠，尝试调整video-player的父级容器尺寸和位置。 3. 验证效果：在真机或模拟器上预览并测试，看是否解决了覆盖问题。 4. 代码优化：将修复的代码整理成可复用的组件或样式，避免在后续开发中再次出现类似问题。 5. **ttcomponents**： 压缩包中的"ttcomponents"可能是包含自定义组件的目录，这些组件可能是为了解决抖音小程序中的特定问题，如video-player覆盖问题而创建的。检查这些组件的源码，看看是否有可供参考的解决方案或优化策略。 6. **学习资源**： 掌握更多uniapp和抖音小程序开发技巧，可以查阅官方文档、社区论坛和在线课程，如“uniapp 小程序 课程资源”中可能就有针对此类问题的讲解。 通过以上步骤，你可以有效解决uniapp开发抖音小程序时video-player覆盖的问题。不断学习和实践，提升自己的前端技能，将使你在开发过程中更加得心应手。

随着Web2.0时代的到来，企业各个系统之间的协同性要求越来越高，网络时代的信息化传递与共享，成为企业各个部门之间沟通交流的必要桥梁，协同产品商务的概念被越来越多的制造型企业所接受。

华为Agile DG产品白皮书详细阐述了该产品的多个方面，包括产品简介、功能架构、部署方式、产品特点、特性分析、应用领域、售后服务以及公司介绍等。本文将基于提供的内容详细解析知识点。 ### Agile DG简介 随着社会分工的细化和信息技术的飞速发展，企业核心数据的安全问题日益凸显。电子文件的易于复制和传输给企业带来便利的同时，也带来信息泄露的风险。Agile DG旨在为企业的电子文件提供全生命周期的安全保护和统一管理平台，继承并发扬了电子文档透明加密的理念，与现有安全系统如防火墙等兼容，提供源端的安全保护，不可替代。 ### Agile DG功能架构 Agile DG采用B/S+C/S架构，由管理端、客户端和移动端组成。管理端支持基础平台管理和文档安全管理，能够下发策略至客户端，并实现终端文件的加密保护。客户端按策略执行终端文件加密，移动端支持移动设备的文档安全管理。 ### Agile DG部署方式 提供局域网部署和广域网部署两种方式，以适应不同企业的网络架构需求。 ### Agile DG产品特点 Agile DG特点包括：自由空间守护无痕、智能加密全程守卫、智能监控、无缝集成、无穷密钥、运行稳定、资源占用少、安全方便的维护等。这些特点使得产品在保证安全的同时，也兼顾了用户体验和系统的稳定运行。 ### Agile DG特性分析 - **运行环境的适应性**：服务器和客户机的配置要求。 - **与杀毒软件的兼容性**：兼容主流杀毒软件。 - **自身安全性分析**：包括加密算法安全性、密钥管理安全性、内存保护安全性等。 ### Agile DG应用领域 产品适用于需要高度数据安全保护的各类企业。 ### 售后服务 - **软件升级和维护(ACSP)**：提供电话热线、在线支持、远程调试、产品升级等服务。 - **软件许可权转移的权利**：为客户提供相应的权利。 - **客户关系管理**：通过敏捷科技用户大会等形式，加强与客户的关系。 - **现场服务**：提供现场技术支持。 ### 关于我们 介绍了敏捷科技股份有限公司的背景、使命及产品资质，展现其在数据安全管理领域的专业性和行业地位。 ### 总结 Agile DG是敏捷科技推出的一款集成了智能安全分析技术和高强度加密算法的产品，具有全面保护企业信息资产、与安全产品兼容、适应性强等特点。其为企业核心数据安全提供了强大的技术保障，并通过完善的售后服务体系，确保了用户长期的使用效益和满意度。

红外热成像技术是一种利用红外辐射探测和测量物体表面温度分布的技术，通过非接触式的测量手段，将目标物体表面的温度分布以图像的形式展现出来。TN160红外热成像模组是一种集成了红外探测器和信号处理功能的模块化产品，可以广泛应用于工业检测、医疗诊断、建筑维护、安全监控等领域。 TN160红外热成像模组的产品资料中包含了多个关键组件的详细信息。数据手册中一般会包含模组的技术规格、性能参数、接口定义、使用方法和注意事项等内容，是用户了解和操作TN160模组的基础文档。而原理图则详细展示了模组的电路连接和工作原理，是进行故障诊断或二次开发的重要参考资料。 探测器数据手册对于理解TN160模组的核心组件——红外探测器的特性至关重要。探测器手册会包含探测器的像素尺寸、响应波长、噪声等效温差（NETD）、帧频等技术细节，这些参数直接影响到热成像的清晰度和准确性。 FPGA（现场可编程门阵列）例程源码的提供意味着TN160模组支持用户进行硬件编程和功能定制。FPGA是一种可以通过编程来实现特定功能的集成电路，用户可以通过修改FPGA的程序代码来改变模组的处理逻辑和输出格式，以满足特定的应用需求。 STM32例程源码则提供了基于STM32微控制器的软件编程参考。STM32系列微控制器广泛应用于嵌入式系统，其例程源码展示了如何通过软件控制TN160模组进行数据采集、处理和传输。用户可以通过阅读和修改这些例程，实现对热成像数据的高效处理和通信功能的定制。 STM32配套的上位机软件则是为了实现模组与计算机之间的数据交互而设计的。上位机软件通常具有图像显示、参数设置、数据保存等功能，可以将从TN160模组传输过来的原始热成像数据转化为直观的图像，并提供用户友好的界面进行操作。串口传图功能指的是通过串行通信接口将热成像数据传送到计算机，进而实现图像的显示和处理。 总体来说，TN160红外热成像模组的资料包含了从硬件原理、信号处理到软件编程的全方位信息，为用户提供了深入理解产品性能和开发定制化应用的可能性。

支持RCSP协议的固件，支持以下系列芯片 | AC693X， AC697X， AC695X等等 |最后列新：2023/11/23 压缩包文件结构 ```tex |- apk -- 测试APK |- code -- 演示程序源码 |- BluetoothSDK_Vx.x.x_SDK_Vx.x.x |- doc -- 开发文档 |- 杰理OTA外接库(Android)开发文档 --- 在线开发文档 |- 杰理之家SDK(Android)开发文档 --- 在线开发文档 |- libs -- 核心库