RAG全栈技术，即“检索增强生成”（Retrieval Augmented Generation）技术，是一种结合了检索和生成两大核心技术的先进方法，旨在显著提升AI系统在回答自然语言问题时的准确性和可靠性。一、RAG技术基础定义与原理RAG技术通过将大量外部数据与基础模型相结合，显著增强了语言模型（LLM）的能力。在处理复杂的查询和生成任务时，RAG首先通过检索模块从大量数据中找到与查询最相关的信息，然后生成模块会利用这些检索到的信息来构建回答或生成文本。核心组件查询处理器（Query Processor）：负责预处理用户定义的查询，使其能够与图数据源进行交互。检索器（Retriever）：根据预处理后的查询从图数据源中检索相关内容。组织者（Organizer）：对检索到的内容进行整理和优...阅读全文
Vue3.5+Electron+大模型 跨平台AI桌面聊天应用实战1. 引言随着前端技术的快速发展，Vue 3.5 和 Electron 的结合为开发者提供了构建跨平台桌面应用的强大工具。而大模型（如 GPT、BERT 等）的兴起，则为应用注入了智能化的能力。本文将带领读者从环境搭建到实战项目，掌握如何使用 Vue 3.5、Electron 和大模型构建智能化的跨平台桌面应用。2. 技术栈概述2.1 Vue 3.5Vue 3.5 是一款流行的前端框架，具有响应式数据绑定、组件化开发等特性，适合构建现代化的用户界面。2.2 ElectronElectron 是一个基于 Node.js 和 Chromium 的框架，允许开发者使用 Web 技术（HTML、CSS、JavaScript）构建跨平台...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/AI + 云AI原+生云应用原开发生是应用当前开发技术是发展的指一个将重要人工趋势智能，（涉及AI将）人工技术智能与（云AI原）生技术架与构云结合原，以生实现架更构高结合效，、构灵建活具有、弹可性扩、展可的扩应用展开发、高和效部署能。这的种智能结合应用可以。帮助以下企业是提升一些数据关键处理要能力点、和智能发展化方向水平：，并###能 有效1利用.云 环境云的原弹生性应用与概资源述优化 。云具体原来说生，应用AI（+Cloud云-native原 applications生）应用是开发专包括门以下为几个云方面环境：设计###和 构1建.的 应用云。原它生们架利用构云概计算述的 灵云活原性生、是扩...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
【完结13章】Electron+Vue3+AI+云存储–实战跨平台桌面应用获课：jzit点top/13525/获取ZY↑↑方打开链接↑↑融合Electron、Vue3、AI及云存储融合Electron、Vue3、AI及云存储可以创建一个强大且功能丰富的桌面应用程序。让我们逐一了解这些技术，并探讨它们如何结合在一起：Electron:Electron 是一个用于构建跨平台桌面应用程序的框架，它允许开发者使用HTML、CSS和JavaScript来编写应用。Electron通过将 Chromium 和 Node.js 结合起来，使得开发的应用可以在Windows、macOS和Linux上运行。Vue 3:Vue.js 是一种流行的前端JavaScript框架，用于构建用户界面。Vue 3是该框...阅读全文
物联网/嵌入式全能工程师「完结40周」获课：97java.xyz/2543/获取ZY↑↑方打开链接↑↑1. 市场需求的增长随着物联网技术的不断成熟和普及，越来越多的行业开始应用这项技术。智能家居、智慧城市、工业自动化、医疗健康、农业等领域对物联网/嵌入式工程师的需求日益增加。根据市场研究机构的数据，物联网相关职位的需求预计将以每年20%以上的速度增长。2. 技术人才短缺尽管市场需求巨大，但目前具备扎实技术背景和实践经验的物联网/嵌入式工程师相对稀缺。这种供需不平衡为专业技术人员提供了良好的就业机会和较高的薪资待遇。3. 多样化的就业方向物联网/嵌入式工程师可以选择多种职业路径，包括但不限于：嵌入式软件开发：编写运行在硬件上的操作系统或应用程序。硬件设计：设计电路板和电子组件。系统集成：将不...阅读全文
获课：weiranit.fun/4973/获取ZY↑↑方打开链接↑↑在当今迅猛发展的 AI 时代，提示词工程（Prompt Engineering）作为新兴领域迅速崛起，成为连接人类意图与人工智能系统的关键桥梁。而大模型多场景实战，更是将 AI 的强大能力广泛应用于各个领域，二者的结合为我们开启了一扇通往智能未来的大门。本课程将深入探讨这两个关键领域，助你掌握 AI 时代的核心技能。提示词工程：AI 交互的关键提示词工程师通过精心设计自然语言提示，指导大型语言模型和其他 AI 系统生成符合用户需求的内容或执行特定任务，他们就像是人类与机器之间的翻译官。其重要性体现在多个方面：沟通媒介：让非技术用户也能轻松与高级 AI 工具交互，降低了使用门槛。比如普通文案创作者，无需了解复杂的编程知识，通...阅读全文
jk-企业级Agents开发实战营（已完结）获课地址：jk-企业级Agents开发实战营（已完结）获取ZY↑↑方打开链接↑↑AI Agents大模型时代得下一个风口在大模型时代，AI Agents（人工智能代理）被视为一个极具潜力的领域，有望成为下一个风口。AI Agents是指能够自主执行任务、进行决策和与环境互动的人工智能系统。以下是几个关键方向和应用场景，它们可能引领AI Agents的发展潮流：1. 个性化服务虚拟助手：如Siri、Alexa等语音助手将进一步进化，提供更加个性化的服务，不仅能理解用户的需求，还能预测用户的偏好并主动提供建议。客户服务机器人：通过自然语言处理技术的进步，客户服务机器人将能更准确地理解客户需求，提供即时有效的帮助。2. 自动化工作流企业流程自动化：利用...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
极客时间-企业级Agents开发实战营（已完结）获课：789it.top/13887/Agents，即智能体，是基于大语言模型（LLMs）能够自主理解、自主规划决策、执行复杂任务的智能系统。以下是对Agents开发的详细解析：一、Agents的核心概念与特点核心概念：Agents的核心概念是利用语言模型来选择一系列要执行的动作。与传统的硬编码动作链不同，Agents使用语言模型作为推理引擎来确定要执行哪些动作以及它们的执行顺序。主要特点：基于语言模型的决策：Agents以语言模型为核心，使其能够理解和执行自然语言或类似自然语言的指令，从而灵活地适应不同的任务和环境。可组合性与扩展性：通过组合各种工具和模块（如数据检索、信息提取、API调用等），Agents可以扩展其功能。学习与适应性：结合机...阅读全文
mk-DeepSeek+SpringAI实战AI家庭医生应用下仔课：jzit.top/14159/计算机视觉的“第三只眼”：如何用多模态感知打破视觉局限计算机视觉的“第三只眼”是一个形象化的比喻，它代表了通过多模态感知技术来打破传统视觉局限，实现更全面、更精准的信息获取和理解。以下是如何利用多模态感知打破视觉局限的详细分析：一、多模态感知的概念与意义概念：多模态感知是指结合多种不同的传感器和信息采集手段，如摄像头、激光雷达、红外线传感器、麦克风等，来获取周围环境的多维度信息。这些信息可以是视觉、听觉、触觉等多种感知模态的数据。意义：多模态感知能够提供更丰富、更全面的环境信息，有助于机器或系统更准确地理解周围环境和用户的意图，从而提高决策的准确性和可靠性。二、多模态感知如何打破视觉局限扩展感知...阅读全文
获课♥》789it.top/14456/构建未来：设计高效的多模态视觉大模型以提升AI认知能力一、多模态视觉大模型的核心价值与挑战核心价值：跨模态理解：整合图像、文本、音频等数据，突破单一模态的局限（如仅依赖图像识别物体）。认知能力升级：通过多模态数据关联，实现更复杂的推理（如“根据图像场景推断文本情感”）。应用场景扩展：自动驾驶（视觉+雷达数据）、医疗诊断（影像+病历文本）、智能交互（语音+视觉）等。关键挑战：模态对齐与融合：不同模态数据特征差异大（如图像像素与文本语义），需高效融合机制。数据规模与质量：多模态数据标注成本高，需解决数据稀缺与噪声问题。计算效率：多模态模型参数规模大，需优化计算架构以降低推理成本。二、高效多模态视觉大模型设计策略1. 模态对齐与融合技术跨模态注意力机制：通过...阅读全文
获课：789it.top/14033/经典计算机视觉核心技术与算法 – 重温经典，扎实 AI 根基计算机视觉是人工智能领域的重要分支，旨在让计算机理解和处理图像和视频数据。经典计算机视觉技术为现代 AI 奠定了基础，掌握这些核心技术和算法对于深入理解计算机视觉至关重要。本文将带你重温经典计算机视觉的核心技术与算法，帮助你扎实 AI 根基。1.图像处理基础图像表示：图像通常表示为像素矩阵，每个像素包含颜色信息（如 RGB 值）。灰度化：将彩色图像转换为灰度图像，简化处理过程。python复制import cv2 image = cv2.imread('image.jpg') gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)图像滤波：均值滤...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
课程概述获课：keyouit.xyz/13882/获取ZY↑↑方打开链接↑↑“完整的系统玩转OpenGL+AI，实现各种酷炫视频特效：深入理解3D图形”是一门结合了计算机图形学和人工智能技术的综合性课程。课程旨在教授学员如何使用OpenGL进行3D图形渲染，并结合人工智能技术，实现各种酷炫的视频特效。通过这门课程，学员将深入理解3D图形的原理和应用，掌握从基础到高级的图形渲染技术，并能够开发出具有创新性的视觉特效项目。1. 技术栈与工具OpenGLOpenGL（Open Graphics Library）：一个跨语言、跨平台的图形API，用于渲染2D和3D矢量图形。OpenGL广泛应用于游戏开发、虚拟现实、计算机辅助设计等领域。OpenGL Shading Language (GLSL)：用...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
黑马AI大模型应用开发训练营第二期是一个专注于AI大模型应用开发的培训课程。根据可获取的信息，该训练营的内容涵盖了多个方面，旨在帮助学员深入学习并掌握AI大模型的应用开发技巧。以下是该训练营的一些关键内容和结构：获课：keyouit.xyz/14257/获取ZY↑↑方打开链接↑↑Python语言基础：作为大模型开发的基础，训练营提供了多节关于Python语言的课程（如001-大模型必备Python语言.mp4等）。前置知识：包括了对大模型相关的基础知识和技术的介绍，例如006-大模型前置知识.mp4等。应用工具实战：教授如何使用不同的工具进行大模型的应用开发，如010-大模型应用工具实战.mp4等。大模型开发入门及进阶：从入门到高级的课程设置，涵盖主流大模型介绍、Prompt-Tuning方...阅读全文
获课：jzit.top/14395/获取ZY↑↑方打开链接↑↑RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合了信息检索和生成模型的技术，旨在提高生成任务的准确性和相关性。通过将检索到的相关文档或知识与生成模型结合起来，RAG可以为AI应用提供更精准的回答。下面从基础到精通介绍如何使用RAG技术打造高精准AI应用。RAG技术的性能如何？RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术的性能可以从多个角度来评估，包括准确性、相关性、实时性、可扩展性和灵活性等方面。以下是对这些方面的详细说明：准确性与相关性准确性：RAG通过结合检索模块和生成模块，能够在生成答案时参考最新的或最相关的文档资料，从而提高输出内容的准确性。相比于仅依赖于预训练...阅读全文
AI Agent从0到1定制开发 全栈/全流程/企业级落地实战｜果fx获课♥》789it.top/14398/获取ZY↑↑方打开链接↑↑在人工智能技术快速发展的今天，AI Agent（智能代理）已成为企业数字化转型的核心工具。本文将从全栈视角系统讲解如何从零开始构建一个可落地的AI Agent，涵盖架构设计、技术选型、开发流程和实战案例。一、AI Agent架构设计1. 分层架构模型用户交互层：支持多模态输入（文本/语音/图像）业务逻辑层：意图识别、对话管理、任务执行数据处理层：实时数据流处理与特征工程模型服务层：LLM大模型+垂直领域小模型协同基础设施层：GPU集群资源调度与弹性扩展2. 技术选型方案markdown复制| 模块 | 推荐技术栈 ||---------------|----...阅读全文
DeepSeek+SpringAI实战AI家庭医生应用基于DeepSeek与SpringAI构建智能家庭医生应用实战引言随着人工智能技术的快速发展，医疗健康领域正经历着前所未有的变革。“获课”本文将详细介绍如何利用DeepSeek大语言模型和SpringAI框架，itxt.top/14061/ 开发一款功能完善的AI家庭医生应用。该应用能够为用户提供24/7的医疗咨询服务，包括症状分析、健康建议、用药指导等基础医疗服务。一、技术选型与架构设计1.1 核心技术栈DeepSeek：作为核心AI引擎，提供强大的自然语言理解和医疗知识处理能力SpringAI：简化大模型集成流程的Spring生态框架Spring Boot 3：后端应用框架PostgreSQL：存储用户健康档案和咨询记录Redis：缓...阅读全文
获课：quangneng.com/6836/获取ZY↑↑方打开链接↑↑RAG如何填补大语言模型短板RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）模型是一种结合了信息检索和大语言模型（LLM）优势的技术，旨在填补大语言模型在处理特定信息或知识时的短板。以下将详细解释RAG如何做到这一点：一、大语言模型的短板大语言模型，如BERT、GPT等，虽然在自然语言处理领域取得了显著进展，但仍存在一些短板，尤其是在处理特定领域知识或实时信息方面：知识局限性：大语言模型的知识来源于训练数据，而训练数据往往具有一定的时效性和局限性。因此，模型可能无法准确回答涉及最新事件或特定领域专业知识的问题。信息更新困难：一旦模型训练完成，其知识库就相对固定。要更新模型的知识，通常需要...阅读全文
获课：789it.top/14290/探索未来：AI大模型在企业级应用中的创新与挑战AI 大模型在企业级应用中带来了诸多创新，同时也面临着一些挑战，具体如下：创新方面提升智能办公效率：能够实现文档自动生成、内容摘要提取、智能邮件分类与回复等功能，如飞书多维表格 AI 字段捷径可调用 DeepSeek R1 模型进行创作、推理等2。优化客户服务体验：构建智能客服系统，理解并处理客户的复杂咨询，提供精准、及时的回答，提升客户满意度。还能根据客户咨询内容自动转接给最合适的人工客服或专家，实现智能路由。助力营销精准推送：通过对海量用户数据的分析，精准预测用户需求和行为，制定个性化的营销策略，实现精准广告投放。此外，还能自动生成营销文案、创意内容等，提高营销内容的创作效率。推动产品研发创新：在产品设计...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
获课;keyouit.xyz/13458/获取ZY↑↑方打开链接↑↑万有影力-AIGC人工智能全能实操课 是一门专注于人工智能生成内容（AIGC, Artificial Intelligence Generated Content）的实战课程，旨在帮助学习者掌握 AI 技术在内容创作、设计、视频制作等领域的应用。以下是对该课程的详细介绍和内容整理，帮助你更好地了解和学习。课程概述课程名称: 万有影力-AIGC人工智能全能实操课课程目标: 掌握 AIGC 的核心技术，学会使用 AI 工具进行内容创作、设计、视频生成等。适合人群: 内容创作者、设计师、视频制作人、AI 技术爱好者课程特色: 实战导向，结合最新 AI 工具和技术，提供丰富的案例和实操练习。课程大纲第 1 部分：AI...阅读全文
AI大模型应用开发实战营AI大模型应用开发：开启智能新时代在人工智能技术快速发展的今天，AI大模型应用开发正成为推动产业变革的重要力量。从自然语言处理到计算机视觉，大模型展现出强大的学习和推理能力，为各行各业带来创新机遇。AI大模型应用开发需要掌握深度学习、自然语言处理、大数据处理等核心技术。开发者使用PyTorch、TensorFlow等框架训练模型，通过迁移学习、微调等技术适配具体场景。在智能客服领域，开发者训练对话模型，实现自然流畅的人机交互；在医疗诊断中，他们开发影像识别模型，辅助医生进行疾病筛查。这个领域面临着模型优化、数据安全、伦理规范等挑战。开发者需要优化模型结构，降低计算资源消耗；设计数据加密和访问控制机制，保护用户隐私；遵循伦理准则，确保AI应用的安全可靠。随着多模态学习、...阅读全文
获课♥》789it.top/14278/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Vue3.5+Electron与大模型的结合重新定义桌面应用边界，从功能驱动迈向智能驱动。跨平台开发效率革命实现一次开发多端运行，集成自然语言交互与本地模型推理，打造智能助手与行业解决方案。未来桌面应用不仅是工具，更是懂用户的“数字同事”。内容由跨平台桌面应用的革命：Vue3.5+Electron与大模型的深度集成——无代码视角下的架构革新与未来场景一、核心价值：为什么是Vue3.5+Electron+大模型？跨平台开发效率革命Electron：基于Chromium和Node.js，实现“一次开发，多端运行”（Windows/macOS/Linux）。Vue3...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
获课：jzit.top/14159/AI家庭医生 vs 现实中的医生：区别与互补AI家庭医生和现实中的医生在医疗健康领域各有优势和局限性。AI家庭医生利用人工智能技术提供便捷的健康管理服务，而现实中的医生则依靠专业知识和临床经验提供个性化诊疗。以下是两者的主要区别和互补关系。1.AI家庭医生的特点技术基础：基于人工智能（AI）、大数据、自然语言处理（NLP）等技术。通过算法分析用户健康数据，提供健康建议和初步诊断。主要功能：健康监测：实时监测用户的健康数据（如心率、血压、血糖）。疾病预测：基于历史数据预测潜在健康风险。健康建议：提供饮食、运动、生活方式等方面的建议。初步诊断：根据症状描述提供可能的疾病诊断。优势：便捷性：随时随地提供服务，无需预约和排队。高效性：快速处理大量数据...阅读全文
mk-AI Agent从0到1定制开发 全栈/全流程/企业级落地实战从LLaMA3微调到RAG架构实战，五阶段路径+行业案例解析：金融客服响应提速87%，制造业库存周转率提升18%，医疗诊断融合多模态技术，助你构建企业级AI Agent竞争力。获课♥》jzit.top/14535/获取ZY↑↑方打开链接↑↑以下是针对AI Agent 全栈 / 全流程 / 企业级落地实战的系统化指南，结合技术架构、实施路径与行业案例进行结构化整理：一、AI Agent 技术栈全景图1. 核心技术模块模型层：LLM（LLaMA3、GPT-4、Claude2）微调与部署多模态模型（BLIP-2、Segment Anything）集成领域专用模型（金融 NLP、医疗影像分析）框架层：对话框架：LangChain、...阅读全文
获课：youkeit.xyz/14289/获取ZY↑↑方打开链接↑↑黑马 AI 大模型应用以技术创新、场景深度融合和普惠化服务为核心，形成了独特的竞争力。以下是其核心特点和优势：一、技术突破与性能优势算法创新与效率革命采用动态反馈机制和强化学习实现模型自我优化，在数学推理、代码生成等复杂任务中表现接近人类水平（如 DeepSeek-V2 在 AlignBench 中排名前三，超越 GPT-4）。稀疏激活网络架构将训练效率提升 3 倍，成本仅为同类模型的 1/10（如 DeepSeek-V3 训练成本仅 557 万美元，约为 GPT-4o 的 1/18）。多模态与长上下文支持支持 128K 超长上下文窗口（如 DeepSeek-V3），兼容文本、语音、图像多模态交互，可处理复杂文档解析和多格...阅读全文
获课♥》jzit.top/14535/获取ZY↑↑方打开链接↑↑从LLaMA3微调到RAG架构实战，五阶段路径+行业案例解析：金融客服响应提速87%，制造业库存周转率提升18%，医疗诊断融合多模态技术，助你构建企业级AI Agent竞争力。内容由DeepSeek-R1模型生成以下是针对AI Agent 全栈 / 全流程 / 企业级落地实战的系统化指南，结合技术架构、实施路径与行业案例进行结构化整理：一、AI Agent 技术栈全景图1. 核心技术模块模型层：LLM（LLaMA3、GPT-4、Claude2）微调与部署多模态模型（BLIP-2、Segment Anything）集成领域专用模型（金融 NLP、医疗影像分析）框架层：对话框架：LangChain、Rasa、Botpress多轮对...阅读全文
下栽科： 789it.top/14274/<获取ZY↑↑方打开链接↑↑介绍RAG的基本概念和工作原理1. RAG的基本概念RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合了信息检索（Retrieval）和文本生成（Generation）的技术，主要用于增强生成式模型的能力。RAG模型通过从外部知识库中检索相关信息，并结合这些信息生成更准确、更丰富的文本输出。2. RAG的工作原理RAG模型的工作原理可以分为两个主要阶段：检索阶段和生成阶段。2.1 检索阶段输入处理：模型接收用户输入的问题或文本。信息检索：模型使用检索器（Retriever）从外部知识库中检索与输入相关的文档或段落。检索器通常基于向量相似度或关键词匹配等技术。相关文档：检索器返回一组与输入最相关...阅读全文
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
【完结7章】DeepSeek 应用开发与商业变现实战 什么是DeepSeek 1. DeepSeek的定义与背景 DeepSeek是杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司推出的一款人工智能应用软件，成立于2023年7月17日。它由知名私募巨头幻方量化孕育而生，专注于开发先进的大语言模型（LLM）和相关技术。 2. 核心技术与功能 DeepSeek凭借以下核心技术优势在多个领域表现出色： 自然语言处理与生成：能够理解和生成高质量文本，支持复杂的逻辑推理和问题解决。 深度搜索：专注于挖掘传统搜索引擎无法触及的深层次信息，适用于学术研究、市场分析等场景。 跨模态学习：实现多模态数据融合与学习，包括图像、视频、语音等。 个性化推荐：根据用户偏好提供精准的推荐服务。 3...阅读全文
https://97it.top/14311/ 在云原生技术汹涌澎湃的浪潮中，Kubernetes（简称K8s）作为容器编排领域的事实标准，已经成为企业实现高效创新和业务敏捷发展的关键驱动力。Kubernetes的起源可以追溯到Google内部的Borg系统，它是Google在容器化基础设施领域多年实践经验的沉淀与升华。2014年，Kubernetes作为开源项目首次亮相，并迅速成为云原生应用和微服务架构的首选平台。 Kubernetes的背景 Kubernetes的诞生与云计算的发展密切相关。随着容器技术的兴起，企业需要一种高效的方式来管理和编排容器化的应用程序。Kubernetes应运而生，它不仅继承了Google Borg系统的核心思想，还通过开源社区的协作不断进化。其开源特性使得Ku...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：weiranit.fun/4303/获取ZY↑↑方打开链接↑↑jk-AI大模型应用开发实战营是一个旨在帮助开发者深入了解并掌握AI大模型应用开发的实战课程。通过该课程，学员可以系统地学习AI大模型的基础知识、技术架构、训练与优化、部署与监控等关键环节，并通过实战项目积累实践经验。以下是对该课程的详细总结：一、课程亮点系统化学习路径：课程从AI大模型的基础理论出发，逐步深入到技术架构、训练优化、部署监控等各个环节，为学员提供了一条清晰的学习路径。实战项目驱动：通过多个实战项目，如基于LangChain优化OpenAI翻译器、实现LangChain版AutoGPT自主智能体等，让学员在实战中掌握AI大模型的应用开发技能。前沿技术覆盖：课程不仅涵盖了当前主流的AI大模型技术，...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
”虾崽ke>>>“789it.top/14278/Vue3.5 + Electron + 大模型 跨平台 AI 桌面聊天应用实战必备工具集锦：提升开发效率的利器开发基于 Vue3.5、Electron 和大模型的跨平台 AI 桌面聊天应用，需要借助一系列工具来提升开发效率。以下是一些必备工具集锦，涵盖开发、调试、构建、部署等各个环节：一、开发工具IDE:Visual Studio Code: 轻量级但功能强大的代码编辑器，支持 Vue、Electron 和 Python 等多种语言和框架，拥有丰富的插件生态系统。WebStorm: 功能强大的 JavaScript IDE，提供代码补全、调试、重构等功能，支持 Vue 和 Electron 开发。版本控制:Git: 分布式版本控制系统，用于代...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
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
黑马AI大模型应用开发训练营第二期是一个专注于AI大模型应用开发的培训课程，以下是对该训练营的详细介绍：一、核心特点与优势技术创新：训练营采用前沿的AI技术，如动态反馈机制和强化学习，实现模型自我优化，提升算法创新与效率。场景深度融合：注重AI技术与实际应用场景的深度融合，通过实战项目让学员掌握如何将AI技术应用于实际业务中。普惠化服务：提供普惠化的AI解决方案，降低AI技术的使用门槛，让更多人能够享受到AI技术带来的便利。二、技术突破与性能优势算法创新与效率革命：采用动态反馈机制和强化学习，使模型在数学推理、代码生成等复杂任务中表现接近人类水平。例如，DeepSeek-V2在AlignBench中排名前三，超越GPT-4。稀疏激活网络架构将训练效率提升3倍，成本仅为同类模型的1/10。如D...阅读全文
“黑马博学谷-AI大模型训练营2期”是一门专注于人工智能大模型应用开发的线上课程，主要面向希望深入学习AI大模型技术的学员。该课程内容丰富，涵盖了从基础理论到实战应用的多个方面。课程背景与目标黑马博学谷-AI大模型训练营2期是继第一期之后的进阶课程，旨在帮助学员掌握AI大模型的核心技术、开发工具及实际应用场景。课程内容包括Python语言基础、大模型前置知识、Prompt-Tuning方法、提示词工程理论等，并结合金融、电商、物流、新零售、新医疗、大数据等行业的实际项目进行讲解。【LLM大模型深度解析】LlamaI…课程模块与内容基础模块：包括Python语言基础、大模型前置知识、主流模型介绍等。AI大模型入门基础教程学习指南，带你从 …进阶模块：涉及Prompt-Tuning方法、提示词工...阅读全文
完结15章]系统玩转OpenGL+AI，实现各种酷炫视频特效获课：keyouit.xyz/13882/获取ZY↑↑方打开链接↑↑1. 课程概述该课程专注于使用OpenGL进行3D图形渲染，并结合人工智能（AI）技术，实现各种酷炫的视频特效。课程内容经过精心设计，共分为15个章节，涵盖了从基础到高级的图形渲染技术以及AI在视觉特效中的应用。通过这门课程，学员将能够深入理解3D图形的原理，并掌握如何利用AI技术增强和创造视觉特效。2. 课程结构与内容第一章：OpenGL基础OpenGL简介：介绍OpenGL的基本概念、历史和架构。环境搭建：配置开发环境，安装必要的库和工具，如GLFW、GLAD、GLEW等。第一个OpenGL程序：编写一个简单的OpenGL程序，绘制一个基本的三角形。第二章：3D...阅读全文
今年，DeepSeek在AI赛道一骑绝尘以“火炎焱燚”之势迅速延伸开启中国AI黄金时代如今，中国的AI故事正在书写新篇中国的科技强国之路也正越走越宽在DeepSeek引领的人工智能热潮中作为云服务国家队天翼云“息壤”智算平台率先完成国产算力与DeepSeek-R1/V3系列大模型的深度适配优化为用户提供了性能卓越安全可控的智能算力基座推动“人工智能+”全面落地生根央国企是国民经济的中流砥柱在能源产业数字化转型的关键战场天翼云展现国云担当助力中国石化率先完成全尺寸DeepSeek国产化部署赋能中国石化成为首批在多样算力环境下通过国产化自主可控训推平台成功完成验证测试的央企为人工智能技术在工业领域的落地应用提供了有益探索有力推动了工业领域的技术革新与效率提升在现代化物流体系建设方面天翼云助...阅读全文
<<<下栽科>>>：789it.top/14274/RAG（Retrieval-Augmented Generation）架构是一种结合了检索和生成技术的深度学习模型架构。它通过将传统的生成模型与外部知识库的检索功能结合，能够有效地增强生成模型的表现，特别是在处理信息量大且依赖背景知识的任务中。RAG的核心思想是利用外部检索来补充和增强生成模型的知识，而不仅仅依赖于模型本身的参数。RAG架构的工作原理RAG架构主要分为两个步骤：检索和生成。检索（Retrieval）： 在生成模型处理用户输入时，首先通过检索模块（通常是一个基于文本的检索系统，例如BM25、FAISS等）从一个大型知识库中寻找相关信息。这个过程类似于检索引擎，模型会根据输入的查询从预先构建的知识库中找出若干个相关的文档或者段落...阅读全文
「完结15章」系统玩转OpenGL+AI，实现各种酷炫视频特效获课：97java.xyz/2540/获取ZY↑↑方打开链接↑↑看起来您想要一篇关于如何使用系统玩转音频模式的文章，尤其是针对完结第15章的内容。虽然我不清楚具体上下文或特定章节的具体内容，但我可以提供一个通用框架来帮助你撰写这篇文章。标题：玩转音频模式：解锁系统的全声音潜力引言介绍音频模式在现代多媒体系统中的重要性，以及它如何增强用户体验。提及随着技术进步，用户可以通过不同的音频设置和模式享受更加个性化和沉浸式的听觉体验。第一部分：了解音频模式的基础定义音频模式：解释什么是音频模式，它是如何工作的。常见的音频模式类型：如立体声、环绕声、杜比全景声等，并简要说明每种模式的特点和适用场景。第二部分：探索系统中的音频选项调整设置：详细...阅读全文
<<<下栽科>>>：jzit.top/14395/RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合了信息检索和文本生成的技术，旨在生成更准确、更相关的文本内容。其核心思想是利用外部知识库来增强生成模型的能力，使其能够生成更符合事实、更具信息量的文本。一、RAG 的核心概念信息检索 (Retrieval): 从大规模知识库中检索与输入相关的文档或段落。文本生成 (Generation): 利用检索到的信息，结合生成模型，生成更准确、更相关的文本。联合训练 (Joint Training): 将检索模型和生成模型联合训练，使两者能够更好地协同工作。二、RAG 的优势生成更准确的文本: 利用外部知识库，可以生成更符合事实、更具信息量的文本。减少模型幻觉: 通过检索...阅读全文
课程简介这是一门专注于开发跨平台 AI 桌面聊天应用的实战课程，结合了 Vue.js（前端框架）、Electron（桌面应用框架）和大语言模型（LLM）技术。课程旨在帮助学员从零到一构建一个功能完整的桌面聊天应用，同时掌握前沿技术的应用。课程目标技术栈掌握：帮助学员掌握 Vue 3.5、Electron 和大语言模型的结合使用。项目实战能力：通过开发一个完整的跨平台 AI 桌面聊天应用，提升学员的实战能力。前沿技术应用：让学员了解并应用最新的前端技术和 AI 模型，提升竞争力。课程内容课程共分为 14 章，内容涵盖从基础到实战的完整开发流程：基础部分获课：keyouit.xyz/14245/获取ZY↑↑方打开链接↑↑课前准备：介绍课程内容、学习建议和注意事项。AI 时代的职业前景：探讨 AI...阅读全文
