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
10倍+程序员效能提升AI实战课「完结」来百度APP畅享高清图片获课：itazs.fun/13252/获取ZY↑↑方打开链接↑↑程序员如何使用AI编程提高代码质量和效率随着人工智能（AI）技术的不断发展，越来越多的工具和平台开始集成AI功能，帮助程序员提高代码质量和开发效率。以下是一些具体的方法和工具，程序员可以利用AI来提升自己的编程水平：1. 代码生成与补全GitHub Copilot：GitHub Copilot 是一个 AI 代码生成工具，集成在 Visual Studio Code 中。它可以根据上下文自动生成代码片段，大大减少了手动编写代码的时间。使用方法：在 VS Code 中安装 GitHub Copilot 插件，编写代码时，Copilot 会自动提示和生成代码。Tabn...阅读全文
2024新版-AI+JavaWeb开发入门，Tlias教学管理系统项目实战获课♥》789it.top/14255/获取ZY↑↑方打开链接↑↑AI+JavaWeb 开发入门的系统性学习路径和实践指南，结合现代技术栈与典型应用场景：一、核心知识体系1. AI 基础能力算法选型：分类 / 回归：线性模型、SVM（Java 实现库：Apache Commons Math）深度学习：DL4J（Java 版深度学习框架）、TensorFlow Lite（移动端部署）自然语言处理：OpenNLP（Java NLP 库）、Hugging Face Transformers（REST API 调用）数据处理：数据清洗：Apache Spark（Java API）特征工程：Scikit-learn（通过 Pyt...阅读全文
RAG全栈技术从基础到精通，打造高精准AI应用获课♥》789it.top/14274/获取ZY↑↑方打开链接↑↑RAG技术，即检索增强生成（Retrieval Augmented Generation）技术，其核心在于结合了检索和生成两大核心技术。以下是对RAG技术核心及其双塔结构的详细解析：一、RAG技术核心RAG技术通过将传统的基于检索的问答系统与基于自然语言生成的技术相结合，使得模型能够在生成答案时利用外部知识库中的最新信息，从而克服传统生成模型的一些局限性，如知识更新不及时、容易产生幻觉（即生成内容或回答问题时的输出结果不完全准确，甚至存在错误）等。其技术核心可以概括为以下几点：知识整合：RAG技术能够整合外部数据，增强模型的生成能力，从而解决大型语言模型（LLM）的知识中断和幻觉问...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
Vue3.5+Electron+大模型跨平台AI桌面聊天应用的实战开发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。以下是基于我搜索到的资料对该问题的详细解答：获课：keyouit.xyz/14245/获取ZY↑↑方打开链接↑↑技术栈与框架选择Vue3.5：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。Vue3.5的性能优化和新功能（如Teleport、Fragments等）进一步提升了开发效率。Electron：Electron是构建跨平台桌面应用的核心框架，整合了Chromium和Node.js，使得开发者可以使用HTML、CSS和JavaScript开发功能完备的桌面应用。Electron支持多窗口模式、拖拽...阅读全文
体系-AI人工智能算法工程师(完结)来百度APP畅享高清图片获课：itazs.fun/5235/获取ZY↑↑方打开链接↑↑AI人工智能算法工程师：塑造未来的科技先锋在当今数字化时代，人工智能（AI）已经渗透到我们生活的方方面面，从智能手机的语音助手到自动驾驶汽车，从金融风控到医疗诊断，AI技术的应用正在改变我们的世界。在这背后，有一群默默耕耘的技术精英——AI人工智能算法工程师。本文将详细介绍AI人工智能算法工程师的角色、职责、核心技能、应用领域和发展前景。一、AI人工智能算法工程师的角色AI人工智能算法工程师是专门从事人工智能算法研究、开发和优化的专业人士。他们的主要职责包括：需求分析与场景定义：与业务团队合作，理解业务需求，明确AI技术的应用场景和目标。数据处理与分析：收集、清洗和处理...阅读全文
https://97it.top/14265/ 引言 随着现代 Web 开发的不断发展，前端工具的性能和开发体验变得愈发重要。在传统的前端开发工具中，如Webpack，随着项目规模的扩大，构建速度和热更新速度往往会变得较慢，极大地影响了开发者的生产力。为了提高前端开发效率，Vite（法语中意为“快速”）应运而生，它是一个现代化的前端构建工具，旨在提供极速的开发体验。 Vite 的设计理念是利用浏览器原生的模块系统（ESM）进行快速的模块热更新，并通过采用现代浏览器特性（如原生支持 ES Modules）来提升性能。Vite 不仅大大提高了开发过程中的构建速度，同时也简化了配置，使得开发者能够专注于代码本身，而非繁琐的工具配置。 本文将介绍如何使用 Vite 创建一个前端项目，包括项目初始化、...阅读全文
自计算机诞生之日起，科学研究对计算性能的无限追求，一直在不断冲击和超越摩尔定律的想象。而高校作为科研成果创新和人才培养的重要基地，其计算能力已经成为衡量自身科学技术研究、产品研发实力、人才培养水平的重要标志。在中南大学的高性能计算公共平台机房内，一排排机柜排列有序，一台台服务器高速运转，在机器内高速传输的算力正成为学校科研创新的“新生产力”。天翼云依托高性能、高可靠的算力资源为中南大学的科研创新提供了关键支撑，让中南大学的计算能力跃居国内高校顶尖水平，持续引领着高校智慧化发展潮流。撬动高校“科研生产力”，算力资源高效利用成关键中南大学坐落于岳麓山下、湘江之畔，是教育部直属全国重点大学、国家“211工程”和“985工程”高校及世界一流大学A类建设高校。学校拥有一系列国家重点学科和实验室，承担...阅读全文
极客时间-AI大模型应用开发实战营（完结）获课：极客时间-AI大模型应用开发实战营（完结）获取ZY↑↑方打开链接↑↑入门篇学习基础理论人工智能基础：了解人工智能的基本概念、发展历程、主要应用领域等，掌握机器学习、深度学习的基本定义和区别。深度学习基础：熟悉神经网络的基本原理，包括神经元、权重、偏置、激活函数、损失函数等概念，理解前向传播和反向传播的过程。自然语言处理基础：若侧重于自然语言处理相关的大模型应用，需学习自然语言处理的基本任务，如文本分类、命名实体识别、情感分析等，以及词向量、文本表示等基础知识。掌握开发工具和环境编程语言：熟练掌握 Python，它是 AI 开发中最常用的语言，具有丰富的库和工具，如 NumPy、Pandas 用于数据处理，Matplotlib 用于数据可视化。...阅读全文
LLM算法工程师全能实战营（包更新）获课：aixuetang.xyz/14307/获取ZY↑↑方打开链接↑↑成为一名全能的大型语言模型（LLM）算法工程师需要掌握多个领域的知识和技能，包括但不限于机器学习、深度学习、自然语言处理（NLP）、数据结构与算法设计、编程能力以及对特定工具和技术栈的熟悉。以下是一些关键领域和技能点：1. 基础理论数学基础：概率论、线性代数、微积分等。计算机科学基础：数据结构、算法分析、操作系统原理、网络原理。2. 机器学习与深度学习掌握经典机器学习算法如决策树、支持向量机等。深入理解神经网络架构，包括但不限于RNN, LSTM, GRU, Transformer等。熟悉深度学习框架，例如TensorFlow, PyTorch等。3. 自然语言处理（NLP）文本预处...阅读全文
韩超·AI工人工智能应用通用实操（进阶班）获课：999it点top/2332/获取ZY↑↑方打开链接↑↑用Al做市场调研和需求分析使用人工智能（AI）进行市场调研和需求分析能够显著提升效率、准确性和洞察力。以下是一些具体的方法和技术，可以利用AI来支持这些任务：1. 数据收集与整理自动化数据抓取：AI可以通过网络爬虫自动从互联网上抓取相关的信息，如社交媒体评论、新闻文章、论坛帖子等，用于了解消费者的态度和偏好。API集成：连接到第三方数据服务提供商的API，获取结构化或非结构化的行业报告、销售数据、客户反馈等。2. 自然语言处理（NLP）情感分析：通过NLP技术对文本内容进行情感分类，确定公众对于特定品牌、产品或服务的情感倾向（正面、负面或中立），以评估品牌形象和顾客满意度。主题建模：识别...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：aixuetang.xyz/5285/ AI全流程落地实战：从设计-开发-测试到运营一站式搞定 随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，越来越多的企业开始探索如何将AI应用于实际业务中。从最初的概念验证到最终的大规模部署，AI项目的成功不仅依赖于先进的算法和技术，还需要一套完整的流程来确保其顺利实施。本文将带您了解AI项目从设计、开发、测试到运营的一站式落地实战。 一、设计阶段：明确目标与规划 1.需求分析 成功的起点在于准确的需求分析。团队需要深入了解企业的痛点和挑战，确定哪些问题可以通过AI解决方案得到改善。例如，在零售行业，预测销售趋势可以帮助优化库存管理；在医疗领域，辅助诊断工具可以提高诊疗效率。 2.可行性研究 评估...阅读全文
音视频流媒体高级开发（FFmpeg6.0/WebRTC/RTMP/RTSP/编码解码）从编解码器深度优化到低延迟传输架构设计，揭秘音视频流媒体开发核心技术。掌握H.265硬件编码调参、WebRTC拥塞控制算法、SRT前向纠错等实战技巧，构建高性能服务器与跨平台播放器，同步集成DRM加密与AI增强编码，助开发者实现全链路优化与安全合规，决胜4K/VR时代。内容由DeepSeek-R1模型生成获课♥》jzit.top/14552/获取ZY↑↑方打开链接↑↑音视频流媒体高级开发核心技术解析一、编解码器深度优化与选择策略1. 编解码器选型矩阵编码标准优势场景硬件支持开源实现2. 编码参数调优实战bash复制# H.265硬件编码示例（Intel QSV）ffmpeg -hwaccel qsv -...阅读全文
获课：www.bcwit.top/13607/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 一、课程体系全景设计 1. 分层能力培养框架 基础认知构建 系统解析AIGC技术演进路径，覆盖文本生成（如DeepSeek、Kimichat）、图像生成（Midjourney、ComfyUI）、视频生成（Runway）等核心工具链，结合《AIGC行业产业全景图》建立技术-商业联动的认知体系410。通过案例分析植物识别系统、智能手环概念设计等场景，掌握AI技术落地的需求拆解方法论613。 高阶应用突破 聚焦多模态融合开发，基于Transformer架构实现图文音跨模态特征对齐，构建电商虚拟试衣间等复杂系统，用户转化率提升28%313。融入虚幻引擎技术，完成工业级数字孪生方案设计，实现设计效率提升5倍212。 2. 模块...阅读全文
<<<下栽科>>>：789it.top/13902/在数字化浪潮中，AI 摄影正逐渐崭露头角，成为摄影领域的一股新兴力量。ComfyUI 作为一款强大的基于节点的用户界面设计工具，与 Stable Diffusion 深度结合，为 AI 摄影变现提供了无限可能。接下来，我们将详细介绍利用 ComfyUI 开展 AI 摄影变现项目的全流程。一、ComfyUI 基础入门（一）ComfyUI 简介ComfyUI 主要用于操作和管理 Stable Diffusion 这一强大的文本到图像生成模型。它通过图形化的工作流程，让创建和优化 AI 艺术生成图像变得直观高效。其具备以下显著特点：图形化工作流：用户只需简单地拖拽节点并将它们连接起来，就能构建复杂的工作流程，即使是复杂的 AI 摄影任务也能轻松理...阅读全文
获课：666it.top/5285/ 在当今快速发展的技术时代，人工智能（AI）的应用已经渗透到各行各业。然而，将AI技术从理论转化为实际应用并落地，却是一个复杂且充满挑战的过程。本文将详细介绍AI全流程落地的实战策略，涵盖从设计、开发、测试到运营的每一个环节，帮助读者实现从0到1的突破。 一、设计阶段：明确目标，构建蓝图 需求分析与目标设定 市场调研：了解行业趋势、竞争对手以及用户需求，明确AI项目的应用场景和价值定位。 目标设定：基于调研结果，设定具体的、可量化的项目目标，如提高生产效率、降低运营成本、提升用户体验等。 技术选型与架构设计 技术选型：根据项目需求，选择合适的AI算法、框架和工具。考虑技术的成熟度、可扩展性、安全性等因素。 架构设计：设计合理的系统架构，包括数据输入层、模型...阅读全文
近日，以“智启新篇，汇力共赢”为主题的“国云智算”生态大会在四川省成都市中国西部信息中心隆重举行。本次大会由中国电信四川公司、天翼云科技有限公司、四川省大数据产业联合会联合主办，四川省经济和信息化厅二级巡视员苏平，中国电信四川公司党委书记、总经理郑成渝，天翼云科技有限公司副总经理广小明，中国电信四川公司副总经理蒋成等出席活动。大会共同探讨了四川智算产业布局、行业赋能及生态合作的发展成果，以推动新一代数字技术与成渝地区数字经济发展的深度融合，为构建数字中国贡献力量。四川省经济和信息化厅二级巡视员 苏平四川省经济和信息化厅二级巡视员苏平在致辞中回顾了新一代信息技术的发展情况，并强调算力作为数字化转型支撑的重要性。苏平表示，目前，数字产业化和产业数字化协同发展呈蓬勃之势，中国电信四川公司在算力设...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
获课 ：789it.top/2378/获取ZY↑↑方打开链接↑↑理解 ChatGPT 基础与应用：从原理到实战引言ChatGPT 作为 OpenAI 推出的革命性语言模型，已经在文本生成、对话交互和问答系统等领域展现了强大的能力。无论是开发者、研究者还是普通用户，掌握 ChatGPT 的工作原理和应用技巧都至关重要。本文将从 ChatGPT 的基础原理出发，深入探讨其技术架构、核心算法，并通过实战案例帮助读者高效应用 ChatGPT，同时拓展 AI 视野，了解行业最新动态。1. 理解 ChatGPT 基础：工作原理、技术架构与核心算法1.1 ChatGPT 的工作原理ChatGPT 是基于 GPT（Generative Pre-trained Transformer）架构的大型语言模型。其...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
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
AI 摄影变现：ComfyUI 可变现项目全流程实战｜已完结获课：AI 摄影变现：ComfyUI 可变现项目全流程实战｜已完结获取ZY↑↑方打开链接↑↑ComfyUI简介ComfyUI 是一种基于节点的用户界面设计工具，主要用于操作和管理 Stable Diffusion，这是一个强大的文本到图像生成模型。通过图形化的工作流程，ComfyUI使得创建和优化AI艺术生成图像变得更加直观和高效。其模块化和可定制的特点，允许用户根据自己的需求自定义工作流程，实现更加精确的操作。主要特点图形化工作流：用户可以通过拖拽节点并连接它们来构建复杂的工作流程，这使得即使是复杂的任务也变得易于理解和执行。模块化设计：每个功能或步骤都作为一个独立的节点存在，可以轻松添加、移除或替换，从而快速调整整个流程以适应...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 获课♥》789it.top/5285/ AI全流程落地实战是一个复杂而多维的过程，涉及从算法设计到上线运营的多个环节。以下是对这一过程的系统化解析： 一、算法设计阶段 需求分析与目标设定 深入了解企业的痛点和挑战，确定AI解决方案能够改善的问题。 评估现有的数据资源和技术能力是否足以支持所设想的AI应用。 考虑法律合规性和伦理道德方面的要求。 数据准备与处理 收集高质量的训练数据，包括传感器数据、用户交互数据等。 进行数据清洗、预处理与特征工程，确保数据多样性和隐私保护。 算法选择与模型设计 根据业务需求挑选适当的机器学习算法或深度学习框架，如决策树、随机森林、支持向量机（SVM）、神经网络等。 设计模型架构，选择合适的特征输入变量。 ...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/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
近日，2024大湾区网络安全大会暨第二十六期花城院士科技会议在广州启幕。学者专家、高校院长、政府相关负责人及行业大咖齐聚一堂，围绕网络安全的前沿话题与挑战展开深入交流与探讨。天翼云科技有限公司网络安全领域高级产品经理刘寿浩在教育行业信息网络安全论坛发表演讲，阐述了天翼云AOne边缘安全加速平台在构筑教育网络安全堡垒方面的创新举措，为教育行业健康平稳发展贡献智慧力量。随着经济社会数字化进程加快，网络安全威胁和风险日益突出，全面加强网络安全保障体系和能力建设成为上云企业的当务之急。对于教育行业来说，网络与信息安全工作关系着教育信息化的稳步推进，是教育现代化不可或缺的重要部分。刘寿浩表示，教育行业的信息化安全建设需求主要集中在合规管理、安全运维、真实防护等方面。对此，天翼云通过融合终端、云网资源...阅读全文
https://97it.top/1964/ 摘要 随着信息技术的迅猛发展，智慧零售已经成为现代零售行业的核心驱动力之一。智慧零售通过利用大数据、人工智能、物联网、云计算等先进技术，优化供应链管理、提升客户体验、增强个性化推荐和运营效率，帮助零售商在竞争激烈的市场中获得优势。本文以某智能零售项目为例，介绍智慧零售的应用场景、核心技术、实施过程以及项目的成果与挑战。通过对该项目的深入分析，揭示智慧零售的实践价值，并为未来零售行业的数字化转型提供参考。 1. 引言 随着全球互联网渗透率的提高和消费者购物习惯的变化，传统零售业正在经历一场前所未有的变革。消费者更加注重个性化、便捷性和体验感，零售商面临着如何在竞争中脱颖而出的问题。在这种背景下，智慧零售应运而生，成为现代零售行业的趋势之一。 智慧零...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
10倍+程序员效能提升AI实战课【完结】获课：789it.top/13252/“程序员效能提升AI实战课”通常指的是通过利用人工智能（AI）技术来提升程序员的工作效率和编程技能的课程。这类课程主要帮助程序员更高效地进行代码编写、调试、测试、文档编写等任务，同时利用AI工具提升开发过程中的自动化和智能化水平。这类课程的主要内容可能包括以下几个方面：1.AI工具与编程助手代码生成工具：如何使用像GitHub Copilot、Tabnine等AI编程助手来加速代码编写。通过AI智能推荐代码、提供代码补全、修复常见错误等，帮助程序员提高开发效率。代码审查与优化：AI可以自动化代码审查，识别潜在的性能瓶颈或安全漏洞，提供优化建议。2.自然语言处理与代码理解自然语言到代码转换：AI通过自然...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
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：weiranit.fun/14280/获取ZY↑↑方打开链接↑↑RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）全栈技术是一种结合了信息检索（IR）和自然语言生成（NLG）优势的技术，旨在通过从大规模语料库中检索相关信息来增强生成模型的表现。以下是从基础到精通的RAG全栈技术介绍，以及如何利用它打造高精准AI应用的相关内容。一、RAG全栈技术基础核心原理RAG技术的核心在于将信息检索与文本生成两个过程有机结合。在接收到输入query后，系统首先从知识库中检索相关文档，然后将检索结果与原始query一起输入生成模型，产生最终输出。技术架构RAG技术架构主要包括三个组件：检索器、生成器和知识库。检索器：负责从大规模知识库中查找相关文档，通常...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
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
Kotlin+组件化 打造AI语音助手App 解锁交互技能包获课:xuelingit点xyz/1275/获取ZY↑↑方打开链接↑↑Kotlin+组件化：解锁交互技能包在移动应用开发的浪潮中，Kotlin作为一门简洁、安全且强大的编程语言，凭借其独特的优势成为了众多开发者的首选。而组件化作为一种高效、模块化的开发方式，更是为应用的扩展性和可维护性带来了革命性的提升。将Kotlin与组件化相结合，不仅能够打造出功能强大、性能卓越的移动应用，还能够解锁一系列令人惊叹的交互技能包。一、Kotlin：编程语言的优选Kotlin作为Android开发的官方语言，具有以下几个显著优势：简洁性：Kotlin语法简洁明了，减少了模板代码的编写，使开发者能够更专注于业务逻辑的实现。安全性：Kotlin提供了空...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
--- Hugging Face 的 transformers 库是自然语言处理（NLP）领域的核心工具库，它简化了预训练模型的加载、训练和应用流程。以下是其核心功能与使用场景的详细说明： 1. 核心功能 (1) 预训练模型的“一站式”调用 支持模型类型：BERT、GPT、T5、RoBERTa、DeepSeek 等几乎所有主流架构。 直接加载模型与分词器： python Copy Code from transformers import AutoModel, AutoTokenizer model = AutoModel.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-base") # 加载模型 tokenizer = AutoTokenizer.f...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
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
上海东方明珠广播电视塔、金茂大厦、上海环球金融中心、上海中心……这些矗立东方的标志性建筑，都离不开“土木建筑巨头”同济大学的贡献。2（2）+4+31+X+O的梯次云化资源，京津冀、长三角两大液冷万卡智算集群，万亿级参数大模型训推服务一步到位的“息壤”平台……这些丰富的算力资源和服务能力，都是“数字基建排头兵”天翼云夯实国云底座的基础。人工智能时代，当传统的“土木建筑巨头”遇上新时代的“数字基建排头兵”，在数智化转型的道路上会擦出什么样的创新火花呢？赋能建筑产业焕新升级走在同济大学校园里，一幢幢略带斑驳的建筑试验模型错落而立，见证着一个个地标性建筑诞生的过程；而现代化的实验室里，数字孪生建筑模型正迅速“拔地而起”。今天，传统与数字交汇，人工智能技术赋予了建筑行业新的生命。在天翼云的算力赋能下...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
【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：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/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：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：youkeit.xyz/14294/获取ZY↑↑方打开链接↑↑王道 2024 版 C++ 课程结合了 C++ 语言本身的技术优势和课程体系的优化升级，以下是其核心特点与优势：一、C++ 语言本身的技术优势高性能与底层控制直接操作内存，运行效率极高，适合对性能敏感的场景（如游戏引擎、实时交易系统、嵌入式系统）。支持多范式编程（面向对象、泛型、过程式），灵活性强。现代特性与标准演进通过 C++11/14/17/20 标准持续升级，引入 Lambda 表达式、智能指针、模块化等新特性，提升开发效率和代码质量。标准库（STL）丰富，包含数据结构、算法、并发支持等，减少重复开发。跨平台与广泛适用性代码可移植性强，适用于 Windows、Linux、嵌入式等多平台。在 AI 领域（如底层框架加速）...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
逆向工程师2023逆向工程全流程工具链揭秘：从IDA Pro/Ghidra脚本开发到Frida动态插桩，融合AI反混淆与云原生安全，掌握内核漏洞挖掘与CTF实战技巧，构建覆盖静态分析、动态调试、自动化攻防的完整技术体系。内容由DeepSeek-R1模型生成获课♥》jzit.top/4273/获取ZY↑↑方打开链接↑↑逆向工程师需要掌握的工具链可分为基础分析、动态调试、自动化工具、特定领域专项工具四大类，以下是结合 2023 年技术趋势的详细工具清单：一、二进制分析工具链静态分析工具IDA Pro 8.0+：行业标杆，支持跨平台反汇编（x86/ARM/RISC-V），集成 LLVM IR 视图，适合复杂二进制分析。Ghidra 10+：NSA 开源工具，新增 AI 辅助反混淆（自动识别函数边...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
