思科网络认证工程师 CCNA 373班获课：keyouit.xyz/13882/获取ZY↑↑方打开链接↑↑思科网络认证工程师（CCNA）373班是一个专门为希望获得思科认证的网络工程师设计的培训课程。以下是关于CCNA 373班的一些详细信息：1. 课程概述CCNA（思科认证网络工程师）认证是思科公司推出的网络工程师认证体系中的基础级别认证。CCNA 373班旨在帮助学员掌握网络基础知识和技能，具备安装、配置、运行中小型路由和交换网络，并进行故障排除的能力。2. 课程内容CCNA 373班的课程内容通常包括以下几个方面：网络基础：了解网络的基本概念和原理，如TCP/IP协议、OSI参考模型、数据封装过程等。网络访问：学习如何配置和管理网络设备，如交换机和路由器。IP连接：掌握IP地址的配置和...阅读全文
获课：weiranit.fun/13928/获取ZY↑↑方打开链接↑↑多模态融合3D目标检测教程（视频+答疑）课程简介“多模态融合3D目标检测教程”是一门专注于多模态数据融合与3D目标检测技术的高级课程，旨在帮助学员掌握如何利用多种传感器数据（如激光雷达、摄像头、雷达等）进行高精度3D目标检测。课程内容涵盖从理论到实践的全面讲解，并提供视频教程与答疑服务，适合有一定深度学习基础和计算机视觉兴趣的学员。课程亮点多模态融合：学习如何融合激光雷达、摄像头、雷达等多源数据。3D目标检测：掌握点云处理、3D边界框预测等核心技术。实战项目：通过实际案例学习如何实现多模态融合的3D目标检测。视频+答疑：提供高清视频教程和一对一答疑服务，确保学习效果。课程内容基础理论3D目标检测概述多模态数据（激光雷达、摄...阅读全文
互联网人副业指南 传授思维与方法 启动你的首个项目｜更新完结获课：jzit点top/4820/获取ZY↑↑方打开链接↑↑在互联网时代，副业已成为许多人增加收入、拓宽职业道路的重要途径。为了成功开展副业，掌握一系列必备技能至关重要。以下是对互联网时代副业必备技能的整理总结：一、基本计算机操作技能操作系统与办公软件：熟悉Windows或MacOS操作系统，掌握Word、Excel、PowerPoint等基本办公软件的使用。这些技能不仅在日常工作中不可或缺，也是开展副业所必需的。网络基础：了解互联网基础知识，如网络连接、浏览器使用、搜索引擎等，以便更高效地获取信息和交流。二、网络营销与社交媒体运营内容创作：具备撰写文章、拍摄视频或制作音频等内容创作能力，以吸引和留住目标受众。社交媒体管理：熟悉微...阅读全文
程序员基石必修课，计算机网络底层原理获课：666it.top/4986/程序员基石必修课：计算机网络底层原理引言对于任何希望深入理解和掌握软件开发的程序员来说，计算机网络底层原理是不可或缺的知识。它不仅帮助我们理解互联网的工作机制，还为我们提供了优化应用程序性能、提高安全性以及解决复杂问题的工具。本文将带您走进计算机网络的世界，探讨其核心概念和技术。一、计算机网络基础计算机网络是指通过物理介质或无线信道连接起来的一组独立计算设备，它们可以相互通信和共享资源。一个典型的计算机网络包括硬件（如路由器、交换机）、软件（协议栈）以及用于传输数据的通信链路。1.1 OSI七层模型为了更好地理解和设计网络系统，国际标准化组织（ISO）提出了开放系统互连参考模型（OSI），该模型分为七个层次，从下至上依...阅读全文
获课：weiranit.fun/6085/获取ZY↑↑方打开链接↑↑厂案例落地实战（已完结）” 是关于自然语言处理（NLP）领域知识与实践结合的内容，以下是相关要点介绍：NLP 系统精讲NLP 概念23：自然语言处理是计算机科学与人工智能领域的重要方向，旨在让计算机理解、处理和生成人类自然语言，实现人与计算机用自然语言有效通信，是计算机科学、语言学、数学的交叉学科。NLP 基础框架文本预处理：包括文本清洗、分词、词性标注、去除停用词、词干提取或词形还原等，为后续处理准备数据。特征提取：将文本转换为计算机可理解的特征向量，如词袋模型、TF-IDF、Word2Vec、GloVe、FastText 及 BERT 等词向量表示方法。模型构建：运用统计方法、机器学习或深度学习算法构建模型，如朴素贝叶...阅读全文
mk-计算机视觉—YOLO+Transfomer多场景目标检测实战获课：jzit.top/14155/从 YOLO 到 Transformer：目标检测的技术演进与实战从 YOLO 到 Transformer：目标检测的技术演进与实战引言目标检测（Object Detection）是计算机视觉领域的核心任务之一，旨在识别图像或视频中的目标对象并确定其位置。随着深度学习技术的发展，目标检测算法从传统的基于手工特征的方法，逐步演变为基于深度学习的端到端模型。本文将回顾目标检测的技术演进历程，重点介绍 YOLO 和 Transformer 的技术特点，并通过实战案例展示其在实际应用中的价值。1. 目标检测的技术演进（1）传统方法HOG + SVM：使用方向梯度直方图（HOG）提取特征，结合支持向...阅读全文
获课：weiranit.fun/14437/获取ZY↑↑方打开链接↑↑1.1 AI Agent 概述课程开篇，通过丰富的案例，从日常生活中的智能语音助手，到工业领域的智能机器人，全面介绍 AI Agent 的定义与特性。详细讲解 AI Agent 的自主性、反应性、主动性和社会性，剖析这些特性如何在不同场景中发挥作用，帮助学员对 AI Agent 形成直观认识。此外，深入探讨 AI Agent 与传统 AI 系统的区别，突出 AI Agent 在交互性和适应性方面的优势。1.2 AI Agent 分类与应用场景根据功能和应用领域，对 AI Agent 进行系统分类，包括任务型 Agent、对话型 Agent、探索型 Agent 等。针对每一类 Agent，结合具体案例，如电商客服场景中的任务...阅读全文
https://97it.top/14261/ 摘要 大语言模型（LLM）在自然语言处理（NLP）领域取得了显著进展，其强大的语言生成和理解能力为众多应用场景提供了支持。然而，将大语言模型应用于实际项目时，开发者面临着本地部署与API调用、GPU与CPU资源利用等多方面的选择。本文综述了大语言模型在本地和API环境下的部署方式，并对比了GPU与CPU在模型推理中的性能表现。通过对不同部署方式和硬件资源的分析，本文为开发者提供了在实际应用中选择合适方案的参考依据。 关键词 大语言模型；本地部署；API调用；GPU；CPU；性能对比 一、引言 大语言模型（LLM）近年来在自然语言处理领域取得了突破性进展，其在文本生成、机器翻译、问答系统等任务中展现了强大的能力。随着模型规模的不断扩大，其应用场景...阅读全文
Python数据分析数据分析：从入门到精通数据分析是通过对数据进行收集、清洗、处理和分析，从中提取有价值的信息和洞察，以支持决策和优化业务流程。本文将详细介绍数据分析的基本概念、流程、工具和技术，帮助你从入门到精通数据分析。1.数据分析的基本概念数据分析的定义：数据分析是通过统计和逻辑技术对数据进行处理，以发现有用信息、形成结论和支持决策的过程。数据分析的类型：描述性分析：描述数据的现状和特征，如平均值、中位数、分布等。诊断性分析：分析数据背后的原因，找出问题的根源。预测性分析：基于历史数据预测未来趋势和结果。规范性分析：提供优化建议和决策支持。2.数据分析的流程数据分析通常包括以下几个步骤：明确目标：确定分析的目标和问题，明确需要回答的业务问题。数据收集：从各种来源（如数据库、API、日志...阅读全文
数据分析50+高频场景实战 业绩提升立竿见影|已完结获课：数据分析50+高频场景实战 业绩提升立竿见影|已完结成为一名数据分析师是一个充满挑战但也极具成就感的过程。无论你是完全的新手还是已经有一定基础，以下的成长路径和建议可以帮助你更好地发展自己的技能。初期阶段学习基础知识：首先需要掌握一些基本的数学和统计知识，如概率、线性代数等。同时，熟悉数据分析的基本概念和技术是非常重要的。掌握工具：Excel是入门的好帮手，它能让你快速上手进行简单的数据分析工作。接下来可以学习SQL来处理更复杂的数据查询和管理任务。Python和R语言也是数据分析师常用的编程语言，特别是对于数据清洗、分析和可视化方面。中级阶段深入学习高级分析技术：包括机器学习的基础知识、预测分析、A/B测试等。这些技能将帮助你在面对...阅读全文
AI+Go 打造你的智能办公助手获课：jzit.top/13449/获取ZY↑↑方打开链接↑↑当提到“AI + Go语言”时，我们指的是人工智能技术与编程语言Go（Golang）的结合。Go语言是由Google开发的一种静态类型、编译型语言，因其简洁、高效和强大的并发处理能力而受到欢迎。将AI与Go语言结合，可以在多个方面产生积极的影响：1.高效的机器学习模型部署微服务架构：Go语言非常适合构建高性能的微服务，可以用来创建快速响应的API端点，为机器学习模型提供服务。模型优化：利用Go语言的优势进行模型推理优化，尤其是在资源受限的环境中，如嵌入式系统或移动设备。2.数据流处理实时分析：Go语言支持高效的并发处理，可用于实时数据分析管道，例如在物联网(IoT)场景中处理来自传感器的数据。流处...阅读全文
机器视觉企业级实战源码获课：97java.xyz/4267/获取ZY↑↑方打开链接↑↑机器视觉实践：开启智能识别的新纪元引言随着人工智能技术的发展，机器视觉作为其中一个重要分支，正逐步改变着我们的生活和工作方式。它不仅被广泛应用于工业自动化、医疗影像分析等领域，还在无人驾驶、智能家居等新兴领域中发挥着重要作用。本文将探讨机器视觉的基础概念、关键技术以及实际应用案例。机器视觉基础概念机器视觉是指通过光学装置和非接触传感器自动获取和解析现实世界中的信息，以获得描述一个场景或控制某种动作的数据。这一过程涉及图像采集、预处理、特征提取、图像分析与理解等多个步骤。关键技术图像处理：包括图像的增强、变换、分割等操作，目的是提高后续处理步骤的准确性和效率。特征提取：从原始图像中提取出可用于区分不同对象的特...阅读全文
课程内容 基础入门：包括上位机开发概述、常用开发工具介绍（如Visual Studio、Qt、C#等）、工业自动化系统简介等。获课：keyouit.xyz/13927/获取ZY↑↑方打开链接↑↑框架学习：介绍最新智能化上位机框架，包括框架架构与设计理念、核心组件与模块等。开发实践：学员将学习使用框架进行项目搭建、数据采集与处理、实时监控与报警系统开发等。高级功能：涵盖多线程与异步编程、网络通信与协议解析、数据库集成与数据存储等内容。智能化应用：包括机器学习与数据分析在上位机中的应用、智能化算法集成、自动化控制与优化等。项目实战：通过实际工业项目案例分析，进行项目需求分析与设计、团队协作与项目管理等实践。适合人群 对工业自动化和上位机开发感兴趣的开发者。 有一定编程基础（如C#、C++、Pyt...阅读全文
获课：weiranit.fun/5047/获取ZY↑↑方打开链接↑↑AI Agent 智能应用：从 0 到 1 定制开发，开启智能时代新篇章在人工智能飞速发展的当下，AI Agent 智能应用已成为各行业提升效率、优化决策的关键工具。本项目 “AI Agent 智能应用从 0 到 1 定制开发” 旨在为开发者打造一套完整指南，助力其从零起步，逐步掌握 AI Agent 的定制开发流程。无论你是初涉该领域的新手，还是经验丰富的开发者，本项目都能提供极具价值的指导与实践经验，让你在智能应用开发道路上稳步迈进。AI Agent 开发关键技术领域自动化技术：AI Agent 通过自动化执行重复性任务，能显著提升工作效率，降低人力成本。比如在数据录入、文件整理等繁琐工作中，它可快速准确地完成，解放人力...阅读全文
本文分享自天翼云开发者社区《创建云主机你不知道的那些事》，作者：乐道在界面上简简单单点击了一下创建云主机，但是后台发生了什么？大家清楚吗？本文将详细为大家讲述整个云主机创建的流程1、根据资源ID查询云主机基础信息表，如果该表里面存在云主机相关信息，会抛出异常（应该只是针对云主机名称重复场景）2、上述云主机表查询云主机信息不存在，之后便会会生成云主机名称和云主机展示名称信息，同时生成云主机的一些其他基础信息（这块是创建云主机传入的一些参数信息）3、前置校验如果走到克隆场景，克隆的话会校验被克隆的云主机是否存在（即云主机A是否存在），云主机A不存在抛异常4、前置校验image镜像是否存在，不存在抛异常5、前置校验flavor规格是否存在，不存在抛异常6、根据image镜像和flavor规格，来更...阅读全文
https://97it.top/4312/ 摘要 逻辑回归是机器学习中经典的分类算法之一，而梯度下降是实现逻辑回归参数优化的核心方法。本文通过具体案例，详细介绍了如何使用Python实现逻辑回归模型，并结合梯度下降策略进行参数优化。文章首先回顾了逻辑回归和梯度下降的基本原理，然后通过代码示例展示了模型的实现过程，并对不同梯度下降策略的性能进行了对比分析。最后，总结了梯度下降策略在实际应用中的优化技巧和注意事项，为读者提供了一个完整的实战指南。 1. 引言 逻辑回归是一种广泛应用于二分类问题的机器学习算法，其目标是通过学习数据特征与标签之间的关系，构建一个能够对新样本进行分类的模型。梯度下降作为一种高效的优化算法，被广泛用于逻辑回归的参数优化。本文将通过Python实现逻辑回归模型，并结合批...阅读全文
(2024版)体系课-物联网/嵌入式工程师获课：97java.xyz/2543/获取ZY↑↑方打开链接↑↑随着全球城市化进程的加速，智慧城市的建设已成为应对城市化挑战的关键解决方案之一。物联网（IoT）和嵌入式系统作为核心技术，在实现这一愿景中扮演着至关重要的角色。本文将探讨物联网/嵌入式工程师在构建智慧城市过程中的具体职责、技术要求及实践路径。一、理解智慧城市架构智慧城市是一个复杂的生态系统，涵盖了交通管理、公共安全、能源利用、环境保护等多个领域。物联网/嵌入式工程师首先需要对智慧城市的整体架构有一个全面的理解，包括：感知层：负责数据采集，通过各种传感器（如温度、湿度、空气质量、车辆流量等）收集环境信息。网络层：确保数据的安全传输，通常使用无线通信技术（如Wi-Fi、LoRa、NB-Io...阅读全文
获课：weiranit.fun/5069/获取ZY↑↑方打开链接↑↑课程内容3基础数据结构和算法：涵盖复杂度分析、数组、链表、栈、队列、递归、分治、排序、二分查找、哈希表、二叉树、堆、字符串匹配等基础知识讲解。题型套路与技巧：针对刷题和大厂算法面试，总结了各种题型、套路和解题技巧，还包含 200 道 LeetCode 真题的详细讲解。课程示例第一周：有复杂度分析、纯编程题和找规律题的课程，以及相应的配套习题课和直播写代码课程。第五周：包括递归和分治、排序的基础知识和题型套路讲解，还有配套习题和直播习题课。第十周：讲解 DFS&BFS 的基础知识和题型套路、海量数据处理，同样设有配套习题和相关直播课程。教学优势1严谨的教学体系：课程内容系统全面，从基础到进阶逐步深入，涵盖算法基础知识、数据结...阅读全文
机器视觉企业级实战源码-朝夕教育 获课：97java.xyz/4267/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 机器视觉企业级实战：车牌识别技术解析 —— 朝夕教育 随着智能交通系统的快速发展，车牌识别技术作为其中的关键组成部分，正发挥着越来越重要的作用。朝夕教育推出的“机器视觉企业级实战源码-车牌识别”课程，旨在为学习者提供深入理解和实践这一先进技术的机会。 课程概述 该课程专注于车牌识别技术的实际应用与实现，通过理论讲解和实战项目相结合的方式，帮助学员掌握从图像预处理、特征提取到车牌定位及字符识别的全过程。课程内容不仅涵盖了传统算法，如边缘检测、形态学操作等，还介绍了深度学习在车牌识别中的最新进展和应用案例。 技术栈与工具 课程采用Python作为主要编程语言，并利用OpenCV进行图像处理和分析...阅读全文
https://97it.top/14085/ 引言 在信息安全领域，沙箱（Sandbox）技术被广泛应用于隔离并分析潜在的恶意软件（恶意程序）。沙箱技术为安全分析人员提供了一种安全的环境，用于检测可疑软件的行为。然而，随着恶意软件技术的不断发展，许多恶意软件通过使用加密、虚拟化或反沙箱技术来规避检测。为了解决这些问题，沙箱脱壳机（Sandbox Unpacking Machine）应运而生。脱壳机的核心功能是帮助分析人员在沙箱环境中准确识别和解密恶意软件中的“壳”或加密部分，从而获取到真实的恶意代码和其实际行为。 本文将介绍沙箱脱壳机的核心原理，探讨其工作流程以及技术挑战，并讨论其在恶意软件分析和信息安全中的重要性。 一、沙箱脱壳机的定义与背景 沙箱脱壳机（简称脱壳机）是一种自动化工具，专...阅读全文
获课:789it.top/2096/Python 是数据分析领域中最常用的编程语言之一，因为它提供了强大的库和工具，能够高效地进行数据清洗、分析、可视化以及机器学习建模等工作。以下是 Python 数据分析的常见步骤和工具：1.安装常用的库在进行数据分析时，一些常用的 Python 库包括：NumPy：用于数值计算和数组处理。Pandas：用于数据操作，特别是数据清洗和结构化数据处理。Matplotlib：用于数据可视化。Seaborn：基于 Matplotlib 的高级数据可视化库。SciPy：提供高级的数学、科学和工程计算。Scikit-learn：用于机器学习建模和数据预处理。可以通过以下命令安装：bashpip install numpy pandas matplotlib seab...阅读全文
获课♥》程序员数学体系课对于零基础程序员而言，构建一套完整的数学体系课程是提升编程能力和解决复杂问题能力的关键。以下是一套推荐的数学体系课程，以及相应的学习心得。数学体系课程推荐一、基础阶段离散数学内容：集合论、布尔代数、图论、组合数学等。推荐理由：离散数学是程序员的逻辑思维基石，有助于理解算法设计和数据结构实现。线性代数内容：向量空间、矩阵运算、特征值与特征向量等。推荐理由：线性代数在深度学习和计算机图形学等领域有广泛应用，是理解神经网络和3D变换的基础。概率统计内容：概率论基础、统计推断、随机过程等。推荐理由：概率统计在数据分析和机器学习等领域至关重要，有助于理解不确定性决策和模型优化。二、进阶阶段数值分析内容：误差分析、迭代法、插值与拟合等。推荐理由：数值分析是工程数学的重要组成部分，...阅读全文
获课：789it.top/4750/AI大模型全栈工程师是指能够在人工智能领域，特别是涉及到大规模AI模型的研发和应用的各个技术层面上，具有较强技术能力的工程师。这个角色要求具备广泛的知识面和技术背景，能够在多个领域之间切换并协作。AI大模型全栈工程师的职责和能力要求一般包括：1.数据处理与预处理数据清洗、数据标注、数据增强等，确保输入数据的质量。设计和实现数据流和ETL（Extract, Transform, Load）管道。能够处理多种类型的数据（文本、图像、视频、音频等）。2.算法与模型开发深入理解各种机器学习和深度学习算法（例如：监督学习、无监督学习、强化学习等）。熟悉当前流行的大模型架构（如GPT、BERT、Transformer、T5、ResNet等）。能够设计和训练自定义的大规...阅读全文
开课吧-数据分析高薪培养计划35期（完结）获课：789it.top/2574/一、引言1.1 背景在大数据时代，数据规模呈指数级增长，传统的集中式数据处理方式已无法满足需求。分布式数据分析通过将数据分布到多个节点上并行处理，显著提高了数据处理效率。然而，分布式环境下的数据异构性、节点动态性以及任务复杂性等问题，给数据分析带来了新的挑战。多智能体系统（MAS）是一种由多个智能体（Agent）组成的分布式系统，每个智能体具有自治性、社交性和反应性等特点，能够通过协作完成复杂任务。将 MAS 应用于分布式数据分析，可以有效解决上述挑战，提升系统的灵活性和可扩展性。1.2 研究意义提升数据分析效率：通过多智能体协同机制，实现任务的动态分配和并行处理。增强系统鲁棒性：智能体的自治性和容错能力可以提高系...阅读全文
获课：789it.top/1101/OpenCV经典项目在不同应用场景OpenCV作为一个功能强大的计算机视觉库，在多个应用场景中都有经典项目的实践。以下是一些OpenCV经典项目在不同应用场景中的具体实例：1. 安防监控目标检测：利用OpenCV的目标检测算法，如基于Haar特征和AdaBoost分类器的方法或深度学习目标检测算法，在视频监控画面中检测出人和车辆等目标。例如，在机场、车站等公共场所的监控系统中，准确识别出可疑人员或行李。目标跟踪：通过帧间差分、相关滤波器或深度学习跟踪算法，持续跟踪目标的运动轨迹。在监控场景中，能对特定目标（如被盗车辆）进行长时间跟踪，了解其行动路线。行为分析：分析目标的行为模式，如通过目标的运动轨迹、速度变化等信息，判断人员是否有异常行为（如徘徊、奔跑等）...阅读全文
https://97it.top/14096/ 摘要 随着信息技术的快速发展和互联网的广泛应用，网络安全已经成为全球社会面临的重大挑战之一。随着网络攻击手段的日益复杂和威胁的持续演变，网络安全产业也在不断发展壮大。本论文旨在探讨网络安全产业的现状、发展趋势以及未来的机遇和挑战。通过分析网络安全产业的构成、技术发展、市场需求以及政策环境，本文为网络安全产业的进一步发展提供了一些启示，并展望了未来的发展方向。 1. 引言 网络安全作为信息化社会的核心问题，直接关系到国家安全、经济安全和社会稳定。从个人数据隐私保护到企业数据安全，再到国家重要基础设施的保护，网络安全的重要性与日俱增。网络攻击的手段日益复杂，传统的安全防护措施已经难以应对新型的威胁。因此，网络安全产业的崛起不仅是应对日益严峻的网络安...阅读全文
获课：youkeit.xyz/1170/获取ZY↑↑方打开链接↑↑TensorFlow 是一个由 Google 开发的开源机器学习框架，广泛应用于各种深度学习任务，包括图像处理。卷积神经网络（CNN，Convolutional Neural Network）是图像处理中最常用的一种深度学习模型。以下是关于使用 TensorFlow 和 CNN 进行 AI 图像处理的详细介绍：1. TensorFlow 概述TensorFlow 是一个端到端的开源平台，适用于从研究原型到生产部署的机器学习任务。其主要特点包括：灵活性：支持从简单的线性回归到复杂的深度学习模型的构建。可扩展性：可以在 CPU、GPU、TPU 等多种硬件上运行。社区与生态系统：拥有庞大的社区和丰富的工具生态系统，如 TensorB...阅读全文
HarmonyOS 鸿蒙分布式应用开发基础与实战HarmonyOS鸿蒙分布式应用开发实战指南：从概念到落地的全流程解析一、HarmonyOS分布式核心概念“获课”1.1 分布式能力三大技术支柱 itxt.top/4373/mermaid复制graph TD A[分布式软总线] --> B[设备自动发现] A --> C[低时延传输] A --> D[高可靠连接] E[分布式数据管理] --> F[数据无缝流转] E --> G[跨设备数据同步] E --> H[安全数据共享] I[分布式设备虚拟化] --> J[硬件能力池化] I --> K[虚拟设备映射] I --> L[能力按需调用]1.2 典型分布式场景多屏协同：手机与智慧屏联动跨设备接力：导航从手表转到车机硬件互助：平板调用无人机摄...阅读全文
AI全流程落地实战：从设计-开发-测试到运营一站式搞定(完结) 获课♥》789it.top/5285/获取ZY↑↑方打开链接↑↑ AI落地攻略：一站式掌握设计、开发、测试与运营的高级实战技巧一、设计阶段1. 明确目标与需求目标定义：首先，确定AI应用的核心目标，如提升客户满意度、优化运营效率、降低成本或提升产品个性化推荐服务等。需求分析：深入分析业务需求，包括当前痛点、市场趋势、竞争对手等，确保AI设计能解决实际问题并具备商业价值。2. 选择合适的AI技术根据需求选择适合的AI技术，如图像识别、自然语言处理、机器学习或深度学习等。考虑技术的成熟度、成本、维护难度等因素。3. 数据准备与标注收集并准备大量高质量的数据，确保数据的多样性与代表性。对数据进行清洗、去重、标注等预处理工作。二、开发...阅读全文
获课：keyouit.xyz/13448/获取ZY↑↑方打开链接↑↑韩立刚老师的《计算机网络原理》课程是计算机科学领域的经典课程之一，深受学生和从业者的喜爱。以下是对韩立刚老师《计算机网络原理》课程的整理和总结，帮助你更好地学习和理解计算机网络的核心知识。课程概述课程名称: 计算机网络原理主讲人: 韩立刚课程目标: 掌握计算机网络的基本概念、协议和工作原理，理解网络分层模型、数据传输机制以及常见网络设备的配置与管理。适合人群: 计算机专业学生、网络工程师、IT从业者课程大纲第 1 部分：计算机网络基础计算机网络概述计算机网络的定义与分类网络拓扑结构（星型、总线型、环型、网状等）网络性能指标（带宽、延迟、吞吐量等）网络分层模型OSI 七层模型TCP/IP 四层模型各层功能与协议数据传输基础数...阅读全文
获课：keyouit.xyz/13442/获取ZY↑↑方打开链接↑↑开设一门以 ACM Fellow 和 《算法（第 4 版）》 为核心的专栏课程，旨在帮助学习者深入理解算法设计与分析，掌握经典算法及其在实际问题中的应用。以下是一个详细的课程大纲和内容设计：课程名称ACM Fellow 带你学算法：从理论到实战（基于《算法（第 4 版）》）课程目标掌握经典算法的设计与实现。理解算法的时间复杂度和空间复杂度分析。学会将算法应用于实际问题解决。为参加编程竞赛（如 ACM-ICPC）或面试算法题做准备。课程大纲第 1 部分：算法基础算法导论什么是算法？算法的重要性与应用领域《算法（第 4 版）》简介算法分析时间复杂度与空间复杂度渐进符号（O、Ω、Θ）递归算法的分析方法数据结构回顾数组、链表、栈、...阅读全文
获课：keyouit.xyz/4267/获取ZY↑↑方打开链接↑↑1.2 主要应用领域工业自动化：生产线上的质量检测、装配定位、缺陷检测等。智能安防：视频监控、人脸识别、行为分析等。医疗影像：医学影像分析、疾病诊断、手术辅助等。零售与物流：自动结账、库存管理、包裹分拣等。自动驾驶：环境感知、目标识别、路径规划等。2. 企业级机器视觉系统设计2.1 系统架构设计数据采集模块：摄像头、传感器等硬件设备的选择与集成。图像处理模块：图像预处理、特征提取、目标检测与识别等。决策与控制模块：基于视觉信息的决策算法，如分类、回归、聚类等。反馈与优化模块：系统性能监控、模型更新与优化。2.2 硬件选型与集成摄像头选型：根据应用场景选择合适的摄像头，如工业相机、高速相机、红外相机等。计算平台：选择合适的计算...阅读全文
“夏のke”789it.top/14471/对于初学者来说，选择适合自己的AI大模型学习路径是一个关键步骤。以下是一个详细的学习路径建议，旨在帮助初学者系统地掌握AI大模型的相关知识：一、基础知识准备数学基础：线性代数：理解矩阵、向量、特征值、特征向量等基本概念，以及矩阵运算和向量空间理论。推荐学习Khan Academy或MIT的线性代数公开课。微积分：掌握导数、积分、多变量微积分等基础知识。推荐学习Khan Academy或MIT的微积分公开课。概率与统计：理解概率分布、贝叶斯定理、统计推断等概念。推荐学习Khan Academy的概率与统计课程或Coursera的“Probability and Statistics for Business and Data Science”课程。编...阅读全文
获课♥》789it.top/5235/人工智能算法：智能时代的核心引擎一、人工智能算法的演进历程人工智能算法的发展经历了从规则驱动到数据驱动的革命性转变。早期基于符号逻辑的专家系统通过人工编码的规则进行推理，而现代人工智能则主要依赖统计学习和神经网络自动从数据中提取模式。这一演进过程可以分为几个关键阶段：1. 萌芽期（1950s-1980s）基于逻辑推理的符号主义方法专家系统的兴起与局限简单的机器学习算法如线性回归、决策树出现2. 发展期（1990s-2010）统计学习理论成熟支持向量机（SVM）、随机森林等算法广泛应用浅层神经网络开始解决实际问题3. 爆发期（2011至今）深度学习革命大规模神经网络在视觉、语音等领域取得突破强化学习在游戏和控制领域表现优异生成式AI创造全新内容二、现代AI...阅读全文
// download：quangneng.com/5504/获取ZY↑↑方打开链接↑↑云原生与人工智能的深度融合将重塑技术未来：容器化与微服务优化AI部署，CI/CD加速智能迭代，AI驱动的自动化运维与智能推荐提升效率，结合物联网与边缘计算推动产业升级，为数字化转型注入强大动力。内容由DeepSeek-R1模型生成云原生（Cloud Native）云原生是一种构建和运行应用程序的方法，它充分利用云计算的优势，如弹性、可扩展性和高可用性，以实现应用程序的高效、灵活和可靠运行。云原生的核心概念主要包括：容器化：应用程序及其依赖被封装在轻量级的容器中，这些容器可以在任何支持容器技术的平台上运行，实现“一次构建，到处运行”。容器化提高了应用程序的可移植性和一致性，简化了部署和管理。微服务架构：应用...阅读全文
极客时间-AI大模型系统实战｜更新完结获课♥》789it.top/4442/获取ZY↑↑方打开链接↑↑ AI大模型系统开发是一项复杂而充满挑战的任务，涉及多个方面和环节。以下是一份AI大模型系统开发攻略，旨在提升模型性能与扩展性，为开发者提供实用技巧和建议。一、明确模型目标与任务定义确定目标任务：明确AI大模型需要解决的具体问题，如文本生成、图像识别、语音合成等。这有助于为后续的模型架构选择和训练策略制定提供方向。定义输入输出格式：根据目标任务，确定模型的输入（如文本、图像等）和输出（如分类标签、生成文本等）格式。同时，明确性能指标，如准确率、F1分数等，以评估模型性能。二、数据收集与处理收集高质量数据：确保数据的多样性和代表性，以训练出泛化能力强的模型。可以通过网络爬虫、公开数据集、合作...阅读全文
课程内容 CUDA编程基础：包括CUDA架构、编程模型、开发环境搭建，CUDA C编程中的线程模型、内存模型、CUDA API，以及CUDA性能优化，如内存访问优化、线程调度优化、CUDA工具链等，并通过实战项目，如使用CUDA实现图像处理算法（图像卷积、边缘检测）来巩固所学知识。获课：keyouit.xyz/13822/获取ZY↑↑方打开链接↑↑TensorRT模型优化与部署：介绍TensorRT的架构、工作流程、优势，讲解模型解析、层融合、精度校准、动态形状等模型优化技术，以及TensorRT推理引擎、Python/C+API、部署到不同平台（如Jetson、Tesla）等部署知识，同样有实战项目，如使用TensorRT优化和部署图像分类模型（ResNet、MobileNet）。CUDA...阅读全文
在人工智能技术蓬勃发展的时代，AI 人工智能算法工程师成为备受瞩目的热门职业。本 **《体系 - AI 人工智能算法工程师 (完结)：全栈能力培养与国家职业标准认证课程》**，旨在为学员打造一套系统、全面的学习体系，助力学员掌握全栈 AI 技能，同时对标国家职业标准，帮助学员高效备考认证，实现职业进阶。一、课程核心目标课程紧密围绕 AI 人工智能算法工程师的核心职责与能力要求，以培养学员具备扎实的理论基础、熟练的技术实操能力和项目落地经验为目标。同时，深度契合国家职业标准对 AI 算法工程师的考核要点，确保学员所学知识与技能能够满足认证要求，为学员获取权威职业认证提供有力支持。二、课程体系架构（一）基础理论模块数学基础强化：系统讲解线性代数、概率论与数理统计、微积分等 AI 算法必备的数学知...阅读全文
2025最新版黑马程序员人工智能开发学习路线图2025版黑马程序员人工智能开发学习路线图解析随着AI技术的快速发展，黑马程序员2025年最新版人工智能开发学习路线图进行了全面升级，“获课”itxt.top/14422/ 旨在培养符合行业最新需求的高端AI人才。以下是这一学习路线图的详细解析。 一、基础阶段（1-2个月）1. 编程基础Python编程语言核心语法数据结构与算法基础面向对象编程思想Python科学计算库(NumPy/Pandas)2. 数学基础线性代数(矩阵运算、特征值分解)概率论与数理统计微积分基础(梯度、导数概念)最优化理论初步二、机器学习核心（2-3个月）1. 传统机器学习监督学习算法(线性回归、逻辑回归、SVM等)无监督学习(K-means、PCA等)模型评估与优化方法S...阅读全文
获课 ♥》www.bcwit.top/1158/ 一、课程定位与核心优势 行业驱动型培养体系 该集训营以解决AI领域人才供需矛盾为目标，课程内容覆盖机器学习全链路技术栈，从数学基础（微积分、概率统计）到工业级项目实战（推荐系统、图像识别），旨在培养兼具理论深度与实践能力的复合型工程师。据网页信息显示，前12期学员转型成功率超80%，平均薪资涨幅达40%68。 分层递进式课程设计 课程分为四大进阶模块，形成完整学习闭环： 基础夯实：Python编程、Pandas数据处理、可视化工具（Matplotlib/Seaborn）及数学基础（线性代数、凸优化）71017； 算法精讲：经典模型（线性回归、SVM、决策树）、集成学习（GBDT/XGBoost）、深度学习（CNN/RNN）及前沿技术（强化学习...阅读全文
https://97it.top/13497/ 摘要 编码器-解码器架构是深度学习中一种重要的模型结构，广泛应用于自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）和语音处理等领域。PyTorch 作为一种流行的深度学习框架，提供了强大的工具和灵活的接口，使得构建和训练编码器-解码器模型变得简单高效。本文从编码器-解码器架构的理论基础出发，详细探讨了其在 PyTorch 中的实现方法、关键组件、优化策略及其在不同领域的应用。通过深入分析这些内容，本文旨在为研究人员和开发人员提供理论支持和实践指导，帮助其更好地理解和应用编码器-解码器架构。 1. 引言 在深度学习领域，编码器-解码器架构因其在处理序列到序列（Seq2Seq）任务中的卓越表现而受到广泛关注。这种架构通过将输入序列编码为固定长度的上下文向...阅读全文
“PyTorch入门到进阶 实战计算机视觉与自然语言处理项目”是一个涵盖了PyTorch深度学习框架从基础到高级应用的学习路径，旨在通过实战项目帮助学习者掌握计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP）的核心技能。以下是对该学习路径的详细解析：获课：keyouit.xyz/1089/获取ZY↑↑方打开链接↑↑一、PyTorch基础入门PyTorch简介与安装：了解PyTorch的基本概念、特点以及安装方法。张量操作：学习PyTorch中的张量（Tensor）概念，掌握张量的创建、索引、切片、运算等基本操作。自动求导：理解PyTorch的自动求导机制（Autograd），掌握如何计算梯度以及进行梯度下降优化。二、神经网络与模型训练神经网络基础：学习神经网络的基本结构，包括全连接层、激活函数、损失...阅读全文
获课：PyTorch深度学习开发医学影像端到端判别项目（完结）获取ZY↑↑方打开链接↑↑在PyTorch项目实战中，基于循环神经网络（RNN）实现情感分析是一个常见的任务。以下是一个基于PyTorch使用RNN进行情感分析的完整项目框架，包括数据准备、模型构建、训练和评估等步骤。1. 数据准备1.1 数据集选择IMDb数据集：这是一个常用的情感分析数据集，包含大量的电影评论及其对应的情感标签（正面或负面）。1.2 数据预处理文本清洗：去除文本中的HTML标签、特殊字符等。分词：将文本拆分成单词或子词单元。构建词表：将单词映射到唯一的索引，并过滤低频词。序列填充：由于不同评论的长度不同，需要将它们填充或截断到相同的长度。2. 模型构建2.1 RNN模型定义Pythonimport torc...阅读全文
体系 - AI 人工智能算法工程师 (完结)：全栈能力培养与国家职业标准认证课程获课：yinheit.xyz/5235/在人工智能技术蓬勃发展的时代，AI 人工智能算法工程师成为备受瞩目的热门职业。本 **《体系 - AI 人工智能算法工程师 (完结)：全栈能力培养与国家职业标准认证课程》**，旨在为学员打造一套系统、全面的学习体系，助力学员掌握全栈 AI 技能，同时对标国家职业标准，帮助学员高效备考认证，实现职业进阶。一、课程核心目标课程紧密围绕 AI 人工智能算法工程师的核心职责与能力要求，以培养学员具备扎实的理论基础、熟练的技术实操能力和项目落地经验为目标。同时，深度契合国家职业标准对 AI 算法工程师的考核要点，确保学员所学知识与技能能够满足认证要求，为学员获取权威职业认证提供有力支...阅读全文
以下是对“【14章】RAG全栈技术从基础到精通 ，打造高精准AI应用”的详细解析，该内容可能涵盖RAG技术的各个方面，从基础概念到高级应用，旨在帮助读者全面掌握RAG技术并打造高精准AI应用。一、RAG技术基础第1章：RAG技术概述定义：RAG（Retrieval Augmented Generation）即“检索增强生成”，是一种结合信息检索与生成模型的技术。核心：RAG技术的核心在于将外部知识源与基础模型相结合，提高生成内容的准确性和可靠性。第2章：信息检索基础获课：keyouit.xyz/14241/获取ZY↑↑方打开链接↑↑原理：介绍信息检索的基本原理，包括索引、查询处理、排序等。技术：讲解常见的信息检索技术，如布尔检索、向量空间模型、概率检索模型等。第3章：自然语言生成基础定义：自...阅读全文
DeepSeek+SpringAI实战AI家庭医生应用（完结）获课♥》789it.top/14037/获取ZY↑↑方打开链接↑↑AI 家庭医生应用项目规划项目概述本项目旨在结合DeepSeek和SpringAI技术，创建一个AI家庭医生应用。该应用将为用户提供便捷的健康咨询服务、疾病预测以及个性化的健康管理方案。通过集成先进的人工智能引擎和高效的开发框架，我们力求打造一个用户体验友好、功能强大的健康服务平台。主要组成部分用户交互界面提供简洁直观的界面，方便用户输入健康咨询信息、查看疾病预测结果和健康管理建议。支持多种交互方式，包括文本、语音和图像输入。AI引擎NLP：解析用户输入，提取关键信息，生成结构化查询。知识图谱：存储医学知识、疾病信息和药物数据，支持复杂查询和推理。机器学习：训练疾病...阅读全文
获课yinheit.xyz/13991/ 一、LLM 算法工程师的能力要求剖析（一）扎实的基础知识储备深度学习框架的精通：深度学习框架是构建和训练 LLM 的基石。以 PyTorch 和 TensorFlow 为例，它们提供了丰富的函数库和工具，方便开发者搭建神经网络模型。对于 LLM 算法工程师来说，需要熟练掌握这些框架的使用，包括如何定义模型结构、设置训练参数、进行模型训练和优化等。例如，在使用 PyTorch 搭建一个简单的 Transformer 模型时，要能够准确地定义各个模块，如多头注意力机制、前馈神经网络等，并合理设置参数以确保模型的高效运行。Transformer 系列模型架构及训练技巧的熟知：Transformer 架构是 LLM 的核心，其自注意力机制打破了传统循环神经网...阅读全文
IPv6 中确实不存在类似于 IPv4 的 ARP（地址解析协议）的独立协议（如用户提到的“ARP6”），这是因为 IPv6 通过 **ICMPv6（Internet Control Message Protocol version 6）** 将地址解析、邻居发现等功能直接集成到协议栈中，并实现了更高效的自动化机制。 --- ### **1. ICMPv6 如何替代 ARP 功能？** 在 IPv4 中，ARP 协议通过广播请求和单播应答实现 **IP 地址到 MAC 地址的映射**。而在 IPv6 中，这一功能由 **邻居发现协议（NDP，Neighbor Discovery Protocol）** 完成，NDP 基于 ICMPv6 定义以下两种报文实现地址解析： • **邻居请求报文（N...阅读全文
2025年人工智能学习路线图获课♥》jzit.top/14562/计算机视觉(CV)核心技术解析一、计算机视觉概述计算机视觉(Computer Vision)是人工智能领域的重要分支，致力于使计算机系统能够从数字图像或视频中获取信息、理解内容并做出决策。这项技术模拟人类视觉系统，通过算法实现对视觉数据的感知、分析和理解。近年来，随着深度学习的发展，计算机视觉技术取得了突破性进展，广泛应用于安防监控、医疗影像、自动驾驶、工业检测和增强现实等多个领域。二、计算机视觉核心任务1. 图像分类图像分类是计算机视觉的基础任务，目标是识别图像中的主要对象并将其归类到预定义的类别中。现代图像分类系统基于深度卷积神经网络(CNN)，如ResNet、EfficientNet等架构，在ImageNet等大型数据集...阅读全文
获课：weiranit.fun/5793/获取ZY↑↑方打开链接↑↑咕泡人工智能深度学习系统班第九期是一个致力于培养人工智能深度学习专业人才的课程，以下是关于它的详细介绍：课程内容基础理论：涵盖神经网络的基本概念，让学员了解神经元、网络结构等基础内容，为后续学习搭建理论框架。还会深入讲解深度学习的关键算法，如反向传播算法等，使学员明白模型训练的原理。深度学习架构：包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）以及长短期记忆网络（LSTM）等。通过学习这些架构，学员能够掌握图像、序列数据等不同类型数据的处理方法，为解决实际问题提供技术支持。深度学习框架：教授学员如何使用现代深度学习框架，如 TensorFlow 和 PyTorch 来构建和训练深度学习模型。让学员在实践中掌握框架的使用技...阅读全文
