黑马人工智能AI课程概述黑马程序员在2024年推出了多个人工智能相关的课程，旨在帮助学员系统掌握人工智能领域的核心技术和实战应用能力。这些课程涵盖了从基础理论到高级应用的多个方面，适合不同阶段的学习者。课程类型与内容人工智能AI进阶班课程内容：涵盖图像识别、自然语言处理（NLP）、深度学习、模型部署等高级技术。具体包括EfficientNet图片分类优化、分布式任务队列Celery、OpenPose动作捕捉、情感分析、机器翻译、BERT模型动态量化等。项目实践：如视频场景识别、在线商品检测、智能客服系统等，通过实际项目帮助学员提升实战能力。AI大模型训练营获课：keyouit.xyz/14297/获取ZY↑↑方打开链接↑↑课程内容：8周内掌握大模型在垂直业务领域的应用与开发能力，包括大模型开...阅读全文
https://97it.top/13840/ 摘要 在现代数据库管理系统和软件应用中，UNDO数据管理是实现事务回滚、版本控制和数据恢复的关键技术。通过合理管理UNDO数据，系统能够在发生错误或用户请求撤销操作时，快速恢复到一致的状态。本文从理论角度探讨了UNDO数据管理的基本原理、技术框架以及在不同应用场景中的重要性，旨在为数据库设计者和软件开发者提供一个系统的理论指导。 1. 引言 在数据库管理和软件开发中，数据的一致性和完整性是至关重要的。UNDO数据管理作为一种支持事务回滚、错误恢复和版本控制的技术，广泛应用于数据库管理系统（DBMS）、事务处理系统和复杂的软件应用中。UNDO数据记录了事务操作前的数据状态，使得系统能够在需要时撤销事务的影响，恢复到操作前的状态。本文将深入探讨UN...阅读全文
火星时代Unity3D游戏开发工程师培训班获课：97java.xyz/4234/获取ZY↑↑方打开链接↑↑开发一个工程师培训班项目是一个复杂且多层次的任务，涉及到课程设计、教学方法选择、技术平台搭建等多个方面。以下是一些关键步骤和考虑因素：需求分析：首先需要明确培训的目标群体是谁（例如，刚毕业的大学生、转行者或在职提升人员），以及他们希望通过培训获得哪些技能。课程设计：根据目标群体的需求确定核心课程内容，如编程语言（Python, Java等）、软件工程原理、算法与数据结构等。设计进阶课程，比如云计算、大数据处理、人工智能等前沿技术。加入实践环节，通过项目作业和案例研究来增强学习效果。选择教学模式：决定是采用线上教学、线下教学还是混合模式。考虑是否引入互动式学习、小组合作等方式来提高参与度。...阅读全文
LLM大语言模型算法特训LLM大语言模型算法特训：探索人工智能的前沿随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型（LLM）如GPT-3、BERT等已成为自然语言处理（NLP）领域的核心技术。这些模型通过海量数据的训练，能够生成高质量的文本、理解复杂的语言结构，并在多种任务中表现出色。本文将探讨LLM大语言模型的算法特训，以及如何通过系统化的训练提升模型性能。一、LLM大语言模型的核心技术Transformer架构Transformer架构是LLM的核心，它通过自注意力机制（Self-Attention）捕捉输入序列中的长距离依赖关系，避免了传统RNN和LSTM模型中的梯度消失问题。Transformer的并行计算能力也大大提高了训练效率。预训练与微调LLM通常采用两阶段训练策略：预训练和微调。预...阅读全文
黑马AI就业班2024人工智能Python视频课程涵盖了自然语言处理（NLP）、机器视觉（CV）等多个领域，旨在培养学员在人工智能领域的就业竞争力。一、课程概述获课：keyouit.xyz/14297/获取ZY↑↑方打开链接↑↑黑马AI就业班2024是一个专注于人工智能领域的培训课程，课程内容包括Python编程、自然语言处理、机器视觉等多个方面。通过系统的学习和实战演练，学员将掌握人工智能领域的核心技术和实战技能，为未来的就业或职业发展打下坚实的基础。二、课程结构课程主要分为两大板块：自然语言处理（NLP）和机器视觉（CV）。以下是具体的课程结构：自然语言处理（NLP）基础与进阶：涵盖NLP的基本概念、文本预处理、分词、词性标注、命名实体识别等基础知识，以及深度学习在NLP中的应用、Tra...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
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
获课：jzit.top/14399/获取ZY↑↑方打开链接↑↑Vue3.5+Electron+大模型 跨平台AI桌面聊天应用实战是一个结合了前端技术、跨平台框架和人工智能技术的综合性项目。以下是对该项目的详细解析：一、项目背景与技术栈项目背景随着人工智能技术的飞速发展，聊天应用逐渐智能化，成为用户日常沟通的重要工具。跨平台桌面应用能够满足不同操作系统用户的需求，提高应用的覆盖面和用户体验。Vue3.5、Electron和大模型技术的结合，为开发高效、智能且跨平台的桌面聊天应用提供了可能。技术栈Vue3.5：作为前端框架，提供了高性能、响应式的设计和组合式API，能够快速搭建交互性强且易于扩展的前端架构。Electron：构建跨平台桌面应用的核心框架，整合了Chromium和Node.js，使...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
【完结11章】SpringBoot 3.x + Netty + MQTT 实战物联网智能充电桩 物联网（Internet of Things，简称 IoT）是一种通过互联网将各种物理设备、传感器、软件以及其他技术连接在一起，使它们能够相互通信和交换数据的网络系统。以下是物联网的核心概念和特点： 1. 物联网的定义 物联网是指通过信息传感设备，按约定的协议，将任何物体与网络相连接，物体通过信息传播媒介进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监管等功能。 2. 物联网的工作原理 物联网系统通常包括以下四个关键元素： 传感器/设备：从环境中收集数据，例如温度、湿度、位置等信息。 连接：通过Wi-Fi、蓝牙、卫星等方式将数据传输到云端。 数据处理：云端软件对数据进行分...阅读全文
【完结】LLM算法工程师全能实战训练营 LLM算法工程师是指专门从事大型语言模型（LLM）算法研究与开发的职业角色。LLM算法工程师的主要职责包括LLM模型的研发与优化、特征工程与数据预处理、算法应用与产品开发、技术探索与创新以及团队协作与培训 他们的主要职责包括： 1、LLM模型研发与优化：负责大型语言模型的研发，包括模型设计、训练、调优和部署等，持续优化LLM模型的性能，提升模型的准确性、速度和可扩展性 2、特征工程与数据预处理：根据业务需求完成特定领域的特征工程，提取和选择有效的特征，解决数据预处理中的各种问题，确保数据的准确性和完整性 3、算法应用与产品开发：基于LLM算法开发各种应用场景，如文本摘要、文本生成、机器阅读理解、问答系统、多轮对话等。参与产品的功能...阅读全文
获课：weiranit.fun/14280/获取ZY↑↑方打开链接↑↑课程内容，由浅入深课程开篇，从 RAG 技术最底层的理论基石娓娓道来。深入剖析 RAG 技术的核心原理，详细阐释其在检索与生成环节的精妙运作机制，同时，针对不同应用场景，细致解读 RAG 技术所蕴含的独特价值，为学习者逐步搭建起稳固扎实的知识框架，让大家对 RAG 技术有一个全面且深入的理论认知。紧接着，课程通过丰富多样、贴合实际的案例，生动形象地展示 RAG 技术在文本生成、问答系统、智能推荐等当下热门场景的具体应用。以文本生成为例，会介绍如何利用 RAG 技术辅助创作新闻稿件、营销文案等，让学习者清晰理解技术从理论到落地的逻辑链条，知晓如何将抽象的技术原理运用到实际业务需求中。进入实践环节，课程借助 Python 这一...阅读全文
在TCP协议中，**一个RTT（往返时间）确实是一个报文从发送到接收确认的时间**，但通过**滑动窗口机制**，TCP允许在等待确认的过程中**连续发送多个报文**，从而显著提高网络利用率。 --- ### **1. RTT的定义与基本概念** - **RTT（Round-Trip Time）**：指一个数据包从发送方发出到接收方返回确认（ACK）所需的时间。例如，若发送方在时间`t0`发送报文，接收方在`t1`返回ACK，则RTT = `t1 - t0`。 - **传统停止等待协议**：早期的简单协议（如停等协议）要求发送方每发送一个报文后必须等待ACK，才能发送下一个报文。此时，**每个RTT仅能传输一个报文**，效率极低。 --- ### **2. TCP的滑动窗口机制** 为了提升效...阅读全文
”虾崽ke>>>“jzit.top/14452/在Python AI编程中，数据结构与算法是非常重要的基础，它们为处理数据、优化程序性能和实现高效的AI模型提供支持。以下是一些关键概念：1.数据结构数据结构是存储和组织数据的方式，它们在AI编程中扮演着至关重要的角色。常见的数据结构包括：列表（List）列表是Python中最基本的数据结构之一，用于存储有序的元素集合。可以通过索引访问、修改和添加元素。特点：支持动态增加、删除元素，元素可以是不同类型的。应用：存储训练数据、模型预测结果等。python# 示例 my_list = [1, 2, 3, 4] my_list.append(5) # 添加元素 print(my_list[2]) # 访问元素 字典（Dictionary）字典是一种...阅读全文
获课：weiranit.fun/14280/获取ZY↑↑方打开链接↑↑课程内容，由浅入深课程开篇，从 RAG 技术最底层的理论基石娓娓道来。深入剖析 RAG 技术的核心原理，详细阐释其在检索与生成环节的精妙运作机制，同时，针对不同应用场景，细致解读 RAG 技术所蕴含的独特价值，为学习者逐步搭建起稳固扎实的知识框架，让大家对 RAG 技术有一个全面且深入的理论认知。紧接着，课程通过丰富多样、贴合实际的案例，生动形象地展示 RAG 技术在文本生成、问答系统、智能推荐等当下热门场景的具体应用。以文本生成为例，会介绍如何利用 RAG 技术辅助创作新闻稿件、营销文案等，让学习者清晰理解技术从理论到落地的逻辑链条，知晓如何将抽象的技术原理运用到实际业务需求中。进入实践环节，课程借助 Python 这一...阅读全文
https://97it.top/13584/ 摘要 在机器学习和数据科学领域，测试和训练数据集的生成是模型开发过程中的关键步骤。高质量的训练数据集能够提高模型的性能和泛化能力，而合理的测试数据集则能够有效评估模型的准确性和稳定性。本文从测试和训练数据集的理论基础出发，详细探讨了其生成方法、重要性及其在实际应用中的最佳实践。通过深入分析这些内容，本文旨在为数据科学家和机器学习工程师提供理论支持和实践指导，帮助其更好地理解和应用测试和训练数据集的生成。 1. 引言 在机器学习和数据科学中，数据集的质量和结构对模型的性能有着决定性的影响。训练数据集用于训练模型，而测试数据集用于评估模型的性能。合理生成和划分测试和训练数据集是确保模型有效性和可靠性的关键。本文将从理论层面探讨测试和训练数据集的生成...阅读全文
https://97it.top/13620/ 摘要 随着人工智能（AI）技术的快速发展，其在各个领域的应用越来越广泛，对社会和人类生活产生了深远的影响。然而，AI 的快速发展也带来了一系列伦理、法律和社会问题。负责任的人工智能（Responsible AI）应运而生，旨在确保 AI 的开发和应用符合伦理原则、法律规范和社会利益。本文从负责任的人工智能的理论基础出发，详细探讨了其定义、原则、实施方法及其在实际应用中的重要性。通过深入分析这些内容，本文旨在为研究人员、开发者和政策制定者提供理论支持和实践指导，帮助其更好地理解和应用负责任的人工智能。 1. 引言 在当今数字化时代，人工智能（AI）技术的迅猛发展正在深刻改变着我们的生活和工作方式。AI 的应用范围广泛，从自动驾驶汽车到智能语音助手...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
获课♥》jzit.top/3564/边缘智能：嵌入式人工智能的技术挑战与解决方案边缘智能（Edge Intelligence）将AI计算从云端迁移至设备端（如传感器、IoT设备、嵌入式系统），实现低延迟、高隐私保护和离线运行能力。然而，嵌入式AI面临资源受限、实时性要求高、环境复杂等挑战。以下是主要技术挑战及解决方案：一、技术挑战1. 资源受限问题：嵌入式设备（如MCU、低功耗SoC）的算力、内存、存储远低于云端服务器。影响：无法直接运行复杂AI模型（如ResNet、BERT），需压缩模型或优化算法。2. 实时性要求问题：边缘设备需在毫秒级时间内完成推理（如自动驾驶障碍物检测）。影响：传统AI模型推理速度慢，无法满足实时性需求。3. 功耗与散热问题：嵌入式设备依赖电池供电，且无主动散热设计。...阅读全文
2025最新版黑马程序员人工智能开发学习路线图获课♥》789it.top/14426/机器学习核心技术解析一、机器学习概述机器学习作为人工智能的核心组成部分，已经深刻改变了我们处理数据和解决问题的方式。它通过算法使计算机系统能够从数据中"学习"并做出决策或预测，而无需进行明确的编程指令。机器学习技术的核心在于从历史数据中发现规律和模式，并将这些发现应用于新数据的分析中。二、机器学习主要类型1. 监督学习监督学习是最常见且应用最广泛的机器学习类型。在这种范式下，算法通过已标记的训练数据进行学习，其中每个样本都包含输入特征和对应的正确输出（标签）。监督学习的主要任务包括分类（预测离散类别）和回归（预测连续数值）。典型的监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、支持向量机和神经网络等。2. 无监督学习无...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
https://97it.top/13577/ 摘要 自动映射规则作为一种在数据处理、系统集成及人工智能领域中具有广泛应用的技术，正逐渐成为现代信息处理系统的重要组成部分。自动映射规则通过算法和模型自动化地进行信息映射，简化了人工干预的需求，提高了系统的处理效率。本文将探讨自动映射规则的概念、应用领域、优势以及发展前景，分析其在现代数据处理及系统集成中的关键作用，并展望未来技术的发展方向。 1. 引言 自动映射规则（Automatic Mapping Rules）指的是一种通过自动化方式将不同数据模型、结构或信息形式之间进行映射的规则和技术。随着信息技术的进步，尤其是在大数据、云计算及人工智能等领域，数据和信息的多样性和复杂性急剧增加。为了更高效地处理这些信息，自动映射规则应运而生，成为了促...阅读全文
获课♥》jzit.top/14052/云原生 AIOps 是将云原生技术与 AIOps（人工智能运维）相结合的一种理念和技术体系，以下是关于它的详细介绍：概念云原生 AIOps 利用云原生架构的优势，如容器化、微服务、自动化部署和弹性伸缩等，为 AIOps 提供更高效、灵活和可扩展的运行环境，同时借助 AIOps 的能力，如机器学习、数据分析和智能决策，来提升云原生应用的运维效率和质量，实现智能化的运维管理。关键技术容器技术：通过将应用及其依赖打包成容器，实现了应用的轻量化、可移植性和快速部署，为云原生 AIOps 提供了基础的运行单元。微服务架构：将应用拆分成多个小型、独立的微服务，每个微服务可以独立开发、部署和扩展。这使得运维更加灵活，同时也便于 AIOps 对各个微服务进行精细化的监控...阅读全文
华清远见-嵌入式人工智能更具职业发展“前（钱）”景拼课》》》❤ jzit.top/1176/嵌入式人工智能确实更具职业发展“前（钱）”景，这一观点可以从市场需求、行业应用、技术趋势以及薪资待遇等多个方面来论证。一、市场需求持续增长随着物联网、5G技术、边缘计算以及人工智能技术的快速发展，嵌入式系统在各行业中的应用日益广泛。特别是在智能家居、汽车电子、医疗设备、工业自动化等领域，嵌入式系统的需求持续增长。同时，人工智能技术的融入使得嵌入式系统具备了更强的智能处理能力和自主决策能力，进一步拓宽了其应用场景。因此，具备嵌入式人工智能技能的专业人才在就业市场上具有很高的竞争力。二、行业应用前景广阔嵌入式人工智能在各行各业中都有广泛的应用前景。例如，在医疗行业，嵌入式人工智能可以用于疾病诊断、远程医疗...阅读全文
极客时间-互联网人的数字化企业生存指南获课♥》789it.top/4420/获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 数字化企业的高效生存与成长策略：互联网从业者的企业生存全攻略在当今这个数字化迅速发展的时代，互联网行业的企业面临着前所未有的机遇和挑战。为了在竞争激烈的市场中脱颖而出，企业需要不断调整策略、创新思维，并利用数字化技术提升其运营效率和市场竞争力。下面是一些数字化企业生存与成长的关键策略，帮助互联网从业者在这个快速变化的时代实现高效生存与成长。1. 数字化转型：从传统到创新数字化转型是指企业在技术、文化、业务和运营等方面的全面升级和转型。互联网从业者必须紧跟技术发展的步伐，充分利用人工智能、大数据、云计算、物联网等新兴技术，优化业务流程，提升服务水平。技术驱动业务：通过自动化、智能化的技术应...阅读全文
获课：weiranit.fun/13937/获取ZY↑↑方打开链接↑↑以下是关于 AIOps 相关内容的介绍：AIOps 基础理论基本概念：AIOps 是人工智能运维（Artificial Intelligence for IT Operations）的缩写，是将人工智能和机器学习技术引入 IT 运维领域，用于改善和优化 IT 运维的过程和结果的一种方法。通过运用这些先进技术，AIOps 能够帮助企业更高效地管理和维护其 IT 系统，提升运维的整体效率与质量，为企业的数字化运营提供有力保障。发展历程1：随着企业 IT 基础设施的不断扩展和应用的快速迭代，传统的运维方式难以应对海量数据和复杂系统的管理需求。为提升运维效率，减少人为错误，企业开始探索将人工智能技术引入运维领域，AIOps 应运而...阅读全文
AI+云原生应用开发 从设计到部署运维全链路实战与提效（完结）获课：789it.top/5915/获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 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：应用程序被拆分成一系列小的、独立的服务，每个服务负责特定的业务功能。微服务架构提高了系统的可维护性和可扩展性，使得开发团队能够更快地响应市场变化和客户需求。CI/CD（持续集成/持续部署）：通过自...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
AI大模型入门课程2025年AI大模型入门课程全攻略：从零基础到实战应用人工智能领域正经历着前所未有的变革，“获课”大模型技术已成为推动这一变革的核心引擎。itxt.top/14463/ 随着ChatGPT、Sora等大模型的火爆出圈，AI大模型相关岗位需求激增，薪资水平持续走高。本文将为初学者提供一份全面的AI大模型入门学习指南，涵盖从基础理论到实战应用的全套学习路径，帮助您系统掌握这一前沿技术，把握时代机遇。一、AI大模型学习基础准备踏入AI大模型领域的第一步是建立坚实的数学和编程基础。数学作为人工智能的基石，需要重点掌握三个核心领域：线性代数、微积分以及概率与统计。线性代数中的矩阵运算、特征值与特征向量等概念是理解神经网络权重更新的关键；微积分的导数与梯度则为优化算法提供了理论支持；而...阅读全文
下栽课♥》789it.top/5747/大模型开发基础、RAG基础与架构、RAG与LangChain、模型微调与私有化大模型一、大模型开发基础大模型开发通常涉及以下几个基础方面：开发语言：Python是最常用的语言，而C/C++在性能要求较高时也会被使用。开发框架和工具库：熟悉如Numpy、Pandas、Matplotlib、Seaborn、Scikit-learn、Pytorch、Tensorflow、Keras和Onnx等工具，这些是进行数据科学和机器学习项目的重要工具。数学知识：掌握线性代数、微积分、概率论及凸优化等基本数学知识，是进行算法开发和模型训练的基础。二、RAG基础与架构RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）是一种技术范式，通过“...阅读全文
获课♥》jzit.top/5235/学习人工智能（AI）涉及多个方面，包括基础知识、核心算法、应用领域等。以下是对人工智能相关基础及其应用的详细梳理：一、基础知识计算机科学基础：算法与数据结构：理解基本算法和数据结构，如排序、搜索、链表、树等。计算机组成原理：了解计算机的硬件组成和工作原理。操作系统与编程语言：熟悉操作系统的基础知识，掌握至少一种编程语言（如Python、Java、C++等）。数学基础：线性代数：矩阵运算、向量空间、特征值与特征向量等。概率论与统计学：随机变量、概率分布、假设检验、回归分析等。微积分：导数与微分、积分等。优化理论：线性规划、非线性优化等。人工智能原理：机器学习基础：监督学习、无监督学习、强化学习等基本概念。深度学习基础：神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神...阅读全文
「完结7章」DeepSeek 应用开发与商业变现实战获课♥》789it.top/14364/获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 探索 DeepSeek：创新应用开发的新纪元与商业变现策略一、引言在人工智能的飞速发展历程中，2023-2024年无疑是具有里程碑意义的时期。OpenAI 的 GPT-4O、Meta 的 Llama 3、DeepSeek 的 R1等一系列先进模型相继涌现，将 AI 技术推向了新的高度。尤其是DeepSeek，自成立以来便备受瞩目，在短短一年内成功推出多个具有重大影响力的模型，如 DeepSeek-V3 和DeepSeek-R1，展现出强大的技术实力和创新能力。二、DeepSeek 的技术实力2.1 模型性能超越预期DeepSeek-R1在性能表现上令人惊叹，其推理能力可与...阅读全文
2025最新版黑马程序员人工智能开发学习路线图拼课》》》❤ jzit.top/14562/人工智能如何推动行业创新发展？人工智能（AI）作为新一轮科技革命的核心驱动力，正在深刻改变各行各业的运作模式，推动创新发展的路径主要体现在以下几个方面：1. 效率革命：自动化与优化流程自动化：AI通过RPA（机器人流程自动化）、智能调度等技术替代重复性工作，如制造业的智能质检、金融业的单据处理，显著降低人力成本，提升效率。资源优化：AI算法可动态优化资源配置，例如物流行业的路径规划（如京东智能仓储）、能源电网的负荷预测，减少浪费并提升响应速度。2. 数据驱动决策：从经验到智能精准分析：AI通过机器学习挖掘海量数据中的规律，辅助企业制定策略。例如零售业通过用户行为分析实现个性化推荐（如亚马逊的推荐系统）...阅读全文
获课 ♥》www.bcwit.top/1176/ 一、课程定位与特色 软硬件结合的核心架构 课程强调嵌入式系统与人工智能技术的深度融合，涵盖硬件设计（如ARM架构处理器、传感器接口驱动）、操作系统（Linux内核与驱动开发）、AI算法（机器学习、图像识别）及物联网（5G、窄带物联网）等模块，形成从底层硬件到上层应用的完整知识链136。 示例项目：智能仓储管理系统、工业自动化控制等真实场景实训，提升学员解决复杂工程问题的能力1417。 分阶段递进式学习 课程分为六大阶段： 基础补习：C语言编程、数据结构与算法； 嵌入式开发基础：ARM体系架构、Linux环境搭建； 应用层开发：QT图形界面、Python与AI框架（如TensorFlow）； 底层开发：Linux驱动开发、内核移植与优化； 物联...阅读全文
获课：weiranit.fun/13937/获取ZY↑↑方打开链接↑↑以下是关于 AIOps 相关内容的介绍：AIOps 基础理论基本概念：AIOps 是人工智能运维（Artificial Intelligence for IT Operations）的缩写，是将人工智能和机器学习技术引入 IT 运维领域，用于改善和优化 IT 运维的过程和结果的一种方法。通过运用这些先进技术，AIOps 能够帮助企业更高效地管理和维护其 IT 系统，提升运维的整体效率与质量，为企业的数字化运营提供有力保障。发展历程1：随着企业 IT 基础设施的不断扩展和应用的快速迭代，传统的运维方式难以应对海量数据和复杂系统的管理需求。为提升运维效率，减少人为错误，企业开始探索将人工智能技术引入运维领域，AIOps 应运而...阅读全文
慕课网物联网/嵌入式工程师获课♥》jzit.top/2543/物联网（IoT）、嵌入式系统与智能家居项目之间存在着密切的关联。以下是对这三者之间关系的详细阐述：一、物联网与智能家居的关系物联网是指通过装置在对象（人或物）体上的各种信息感知设备，并通过相应的接口，把物品与互联网相连，进行信息交换和通信，最终目的是实现对象的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种巨大网络。智能家居作为物联网的重要应用领域，为人们提供了更加便捷、舒适、安全的生活方式。物联网平台的发展促进了智能家居的发展，同时，物联网正在整合大数据和人工智能技术，使得智能家居领域基于物联网的解决方案进一步得到丰富。二、嵌入式系统与智能家居的关系嵌入式系统是物联网的心脏，它在智能家居项目中扮演着至关重要的角色。嵌入式系统是一种专用...阅读全文
慕ke计算机基础——更适合程序员的编程必备基础知识拼课》》》❤ 789it.top/491/计算机的发展历史计算机的发展历程可以追溯到几百年前，经历了多个阶段。从最初的机械计算工具到现代的智能计算机，计算机的技术不断演进和创新。古代计算工具（公元前3000年左右 - 19世纪初）算盘：算盘是最早的计算工具之一，源于中国，后来在世界范围内广泛使用。算盘与罗马的水钟：古代文明也使用简单的计时和计数工具，帮助进行日常计算。机械计算机的初步发展（17世纪 - 19世纪）布莱兹·帕斯卡尔（1642）：发明了帕斯卡尔计算器，这是一种加法和减法的机械计算工具，标志着机械计算机的开始。查尔斯·巴贝奇（1837）：提出了差分机和分析机的设计，这些是早期的计算机原型。分析机的设计可视为现代计算机的雏形。电子计算...阅读全文
https://97it.top/1170/ 摘要 在人工智能（AI）技术日益发展的当下，职场环境正经历着前所未有的变革。随着AI在各个行业中的应用愈加广泛，职场中的工作内容、工作方式以及职位结构都发生了深刻的变化。许多职场观察者认为，AI将重新定义未来职场的工作分配方式和职业发展的路径。在这种变革中，一种被称为“蛋糕定律”的概念逐渐浮现，它从比喻的角度阐述了AI如何影响职场中的资源分配与机会结构。本文将深入探讨AI职场中的蛋糕定律，分析其核心原理，探讨其对职场人才的影响，以及如何应对这一变化，确保个人在智能化时代的职场中立于不败之地。 1. 引言 随着人工智能技术的迅猛发展，越来越多的行业开始感受到AI带来的冲击。传统的工作岗位逐步被自动化和智能化工具所取代，新的职业形态和岗位开始出现，职...阅读全文
黑马-程序员人工智能开发学习路线图拼课》》》❤ 789it.top/14426/零基础数据科学入门：探索数据的世界数据科学是现代科技时代中一个重要的领域，它结合了统计学、计算机科学、数学和领域知识，旨在从大量数据中提取有价值的信息和见解。在零基础的情况下，想要进入数据科学的世界，首先需要了解一些基本的工具和概念。本文将帮助零基础的读者理解数据科学的核心内容，并介绍一些重要的库和工具，助你迈出数据科学的第一步。1. 什么是数据科学？数据科学（Data Science）是通过分析、处理和建模数据，来揭示潜在模式并做出预测的学科。它可以应用于多个领域，如医疗、金融、零售、社交媒体分析等。数据科学家需要从大量无序的原始数据中提取有用的信息，然后转化为决策支持或商业价值。2. 数据科学的基本步骤数据科...阅读全文
七月在线-机器学习集训营（期）拼课》》》❤ 789it.top/1158/机器学习（Machine Learning, ML）和人工智能（Artificial Intelligence, AI）密切相关，但它们并不完全相同。可以从以下几个方面来理解它们的关系：1. 定义区别人工智能（AI）：人工智能是计算机科学的一个分支，旨在让机器具备模拟人类智能的能力。AI包括许多技术和方法，目标是使机器能够执行需要人类智能才能完成的任务，如感知、推理、学习、决策、自然语言处理等。机器学习（ML）：机器学习是人工智能的一个子领域，专注于通过数据让计算机自动学习和改进。与传统编程方法不同，机器学习不需要明确编程指令，而是通过输入大量数据，计算机能够自主发现规律和模式，并根据这些数据进行预测和决策。2. 机器...阅读全文
达内Python人工智能全日制就业课｜2024年11月完结拼课》》》❤ 789it.top/14435/图像的平移、缩放、旋转等几何变换是计算机图形学和图像处理的基础操作，其数学原理和实现方法涉及坐标系变换、像素插值等核心概念。以下从原理到实践的系统解析：一、图像几何变换的数学基础1. 二维仿射变换（Affine Transformation）通用矩阵表示：[x′y′1]=[abtxcdty001][xy1]x′y′1=ac0bd0txty1xy1(x,y)(x,y)：原图像素坐标(x′,y′)(x′,y′)：变换后坐标tx,tytx,ty：平移量a,b,c,da,b,c,d：控制旋转、缩放、错切特殊形式：平移：a=d=1a=d=1, b=c=0b=c=0缩放：tx=ty=0tx=ty=0,...阅读全文
达内Python人工智能全日制就业课｜2024年11月完结拼课》》》❤ 789it.top/14435/图像的平移、缩放、旋转等几何变换是计算机图形学和图像处理的基础操作，其数学原理和实现方法涉及坐标系变换、像素插值等核心概念。以下从原理到实践的系统解析：一、图像几何变换的数学基础1. 二维仿射变换（Affine Transformation）通用矩阵表示：[x′y′1]=[abtxcdty001][xy1]x′y′1=ac0bd0txty1xy1(x,y)(x,y)：原图像素坐标(x′,y′)(x′,y′)：变换后坐标tx,tytx,ty：平移量a,b,c,da,b,c,d：控制旋转、缩放、错切特殊形式：平移：a=d=1a=d=1, b=c=0b=c=0缩放：tx=ty=0tx=ty=0,...阅读全文
获课：yinheit.xyz/13784/90% 产品经理正在被淘汰？AIGC 产品经理高薪突围指南在当下竞争激烈的商业环境中，产品经理这一角色正面临着前所未有的挑战。有观点甚至直言，90% 的产品经理正在被淘汰。事实究竟如何？让我们深入剖析。传统产品经理陷入困境如今从事产品经理工作，着实压力不小。市场竞争愈发激烈，产品的打造难度与日俱增，随之而来的是晋升艰难，薪资增长也陷入停滞。不仅如此，一旦公司面临裁员，产品经理往往首当其冲。许多人在产品领域拼搏数年，晋升的机会未见踪影，却先遭遇了 “职业天花板”。满心期待凭借积累的经验跳槽寻求新发展，然而打开招聘软件才惊觉，对产品经理的要求早已今非昔比，不懂 AI 技术的产品经理，几乎已站在被淘汰的边缘。晋升之路荆棘丛生随着产品市场竞争不断加剧，产品经...阅读全文
获课：666it.top/5235/ AI 算法工程师的 31 周蜕变之路：能力图谱与实战指南 在人工智能领域，AI 算法工程师扮演着至关重要的角色。他们不仅是技术的实施者，更是创新的推动者。然而，成为一名优秀的 AI 算法工程师并非易事，需要系统的学习、实践以及不断的自我提升。本文将为您规划一条为期 31 周的蜕变之路，通过能力图谱的构建与实战指南的提供，助您稳步前行。 第一阶段：基础构建（第 1-8 周） 第 1-2 周：数学基础 线性代数：掌握矩阵运算、特征值与特征向量、奇异值分解等。 概率论与统计学：理解随机变量、概率分布、贝叶斯定理、假设检验等。 微积分：熟悉极限、导数、积分及其在优化问题中的应用。 第 3-4 周：编程语言与工具 Python：精通基本语法、数据结构、面向对象编程...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
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
download： https://www.daxiacode.com/7424.html【资源介绍】:AI人工智能工程师-NLP必备技能主要指的是在自然语言处理（NLP）领域中，作为人工智能工程师应具备的必要技能。这些技能包括但不限于：自然语言处理基础知识：掌握自然语言处理的基本概念、原理和常用算法，了解语言学的基础知识。机器学习和深度学习：熟悉常用的机器学习和深度学习算法，并能应用于NLP任务中，如文本分类、情感分析、机器翻译等。文本表示与向量化：了解和掌握常用的文本表示方法，如词袋模型、TF-IDF、word2vec等，能够将文本数据转化为向量表示。语言模型和序列模型：熟悉语言模型的概念和常用模型，如N-gram、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等，并能应用于文本生成...阅读全文
