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
DeepSeek+SpringAI实战AI家庭医生应用｜果fx获课：jzit.top/14159/视觉的“创造力觉醒”：生成式AI如何重塑艺术与设计引言在过去的几年里，生成式人工智能（Generative AI）技术取得了显著进展，尤其是在计算机视觉领域。从生成对抗网络（GANs）到扩散模型（Diffusion Models），这些技术不仅改变了我们处理图像和视频的方式，还正在重新定义艺术与设计的边界。本文将探讨生成式AI如何重塑艺术与设计，并分析其对社会、文化和经济的影响。生成式AI的技术基础生成对抗网络（GANs）原理：GANs由生成器和判别器两部分组成，通过对抗训练生成逼真的图像。应用：广泛应用于图像生成、风格迁移、超分辨率等领域。扩散模型（Diffusion Models）原理：通过...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♥》789it.top/13600/AI 大模型微调是在预训练的大型语言模型基础上，针对特定任务或领域进行进一步训练和优化的过程。以下是关于它的详细介绍：微调的目的提高特定任务性能：预训练的大模型虽然具有广泛的知识和通用的语言理解能力，但在具体的特定任务上，如医疗文本分类、法律文件摘要等，可能无法达到最佳性能。通过微调，可以让模型更好地适应特定任务的特点和要求，从而提高任务的准确性和效果。适应特定领域数据：不同领域有其独特的术语、语言风格和数据分布。例如，科技领域的文本包含大量专业术语，而文学领域的文本则更注重情感表达和修辞手法。微调可以使模型适应特定领域的数据特征，更好地处理和理解该领域的文本。优化模型参数：在预训练过程中，模型学习到的是一般性的语言知识和模式。微调可以根...阅读全文
黑马AI大模型应用开发训练营第二期获ke地址：jzit.top/14411/Transformer架构：驱动现代AI大模型的核心技术Transformer架构自2017年由Vaswani等人在《Attention is All You Need》一文中提出以来，已经成为现代人工智能（AI）特别是自然语言处理（NLP）领域中最具影响力的技术之一。它在很多AI应用中，如机器翻译、文本生成、语音识别等，取得了突破性进展。以下是对Transformer架构的详细解析及其如何推动大规模AI模型的发展。1. Transformer的基本概念Transformer架构的核心思想是“注意力机制”（Attention Mechanism）。它摒弃了传统RNN（循环神经网络）和CNN（卷积神经网络）中依赖于序列...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/1657/Linux的多面性：从内核到生态的全维度解析Linux作为现代计算领域最具影响力的开源操作系统，已发展成为一个多维度、多层级的生态系统。本文将深入剖析Linux系统的七个关键维度，揭示其如何在不同的技术领域展现惊人的适应性和多样性。一、技术架构的多面性1. 内核设计的弹性架构Linux内核采用模块化设计，通过动态加载内核模块（LKM）实现功能扩展，这种设计使其能够适应从嵌入式设备到超级计算机的各种硬件环境。实时补丁（Live Patching）技术的引入进一步提升了关键系统的可用性。2. 多体系结构支持支持20+种处理器架构，包括：传统x86/AMD64架构ARM生态系统（从Cortex-M到Neoverse）RISC-V开源架构大型机架构（s390x）...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
获课：weiranit.fun/13914/获取ZY↑↑方打开链接↑↑在数字化时代的浪潮下，AI 技术正以前所未有的速度，重塑摄影行业的发展格局。AI 摄影不仅打破了传统摄影对设备和场地的限制，降低了创作门槛，还为创作者提供了广阔的变现空间。从电商产品图制作，到社交媒体视觉内容输出，再到艺术摄影作品售卖，AI 摄影作品在市场上的需求持续攀升，已然成为摄影行业的新风口。为助力摄影爱好者、创作者以及渴望涉足新兴领域的从业者，快速掌握 AI 摄影变现的实战技巧，我们精心筹备并推出 “AI 摄影变现：ComfyUI 可变现项目全流程实战” 课程。目前，该课程已圆满收官，相关学习资料一应俱全，为大家打造了一站式的学习体验，让你轻松实现从理论知识到商业变现的跨越。课程内容：循序渐进，贴合实战课程伊始，我...阅读全文
https://97it.top/13467/ 摘要 随着人工智能（AI）技术的快速发展，其在商业决策、数据分析和预测领域的应用日益广泛。AIPPT（Artificial Intelligence Predictive and Planning Tool）作为一种基于人工智能的智能预测与决策平台，旨在通过先进的机器学习算法和数据分析技术，为企业提供精准的预测和决策支持。本文从 AIPPT 的理论基础出发，详细探讨了其架构设计、核心功能、技术实现以及在不同行业中的应用前景。通过深入分析 AIPPT 的技术原理和应用场景，本文旨在为研究人员和企业决策者提供理论支持和实践指导，帮助其更好地理解和应用人工智能驱动的预测与决策工具。 1. 引言 在当今竞争激烈的商业环境中，企业需要快速准确地做出决策，...阅读全文
下栽课♥》789it.top/2586/从 0 到 1 构建私有大模型：技术路径与实践指南在大模型技术普惠化的浪潮中，企业与开发者正加速从通用模型向垂直领域私有化部署转型。据《2025 全球 AI 产业发展报告》显示，78% 的企业计划在三年内构建自有大模型能力。本文将系统梳理私有大模型的构建逻辑，涵盖数据治理、模型训练、安全机制及行业应用，为技术决策者提供可落地的实施框架。一、私有大模型的核心价值与挑战私有大模型通过整合行业专有数据与场景化训练，可实现三大核心价值：一是突破通用模型的知识盲区，如金融风控、医疗诊断等专业领域；二是规避数据泄露风险，满足政务、能源等敏感行业的合规要求；三是降低长期使用成本，避免闭源模型的 API 调用费用。然而，构建私有大模型面临多重挑战：首先是数据壁垒，企业...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
载ke程：789it.top/14278/获取ZY↑↑方打开链接↑↑现代桌面应用开发指南：Vue 3.5、Electron及大模型的技术栈选择在现代桌面应用开发中，技术栈的选择至关重要。Vue 3.5、Electron以及大模型（如ChatGPT、GPT-4等）的组合为开发者提供了一个强大且灵活的技术方案。以下是对这一技术栈的详细解析和指南。一、Vue 3.5：前端框架的选择Vue 3.5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。其特性包括：高性能：Vue 3.5引入了Proxy作为响应式系统的基础，提高了性能并减少了内存占用。响应式数据绑定：Vue的双向数据绑定机制使得界面与数据保持同步，简化了开发过程。组件化开发：Vue鼓励组件化开...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：jzit.top/4750/AI大模型全栈：从理论到实践AI大模型（如GPT、BERT等）是当前人工智能领域的热点，其全栈开发涉及从数据准备、模型训练到部署和优化的完整流程。本文将从理论到实践，全面介绍AI大模型全栈开发的关键环节和技术要点。1.AI大模型全栈概述AI大模型全栈开发包括以下核心环节：数据准备：收集、清洗和标注数据。模型设计：选择或设计适合任务的模型架构。模型训练：使用大规模数据和计算资源训练模型。模型评估：评估模型的性能并进行调优。模型部署：将模型部署到生产环境。模型监控与优化：持续监控模型性能并进行优化。2.数据准备数据是AI大模型的基础，高质量的数据是模型成功的关键。数据收集：从公开数据集（如Common Crawl、Wikipedia）获取数据。使用爬虫技术收集特...阅读全文
“Vue3.5+Electron+大模型 跨平台AI桌面聊天应用实战”是一个结合了Vue.js前端框架、Electron桌面应用框架和大语言模型（LLM）技术的综合性项目，旨在开发一个功能完整的跨平台AI桌面聊天应用。一、项目背景与意义随着人工智能技术的快速发展，AI聊天应用逐渐成为人们日常沟通的重要工具。而跨平台AI桌面聊天应用则能够为用户提供更加便捷、高效的沟通体验。通过结合Vue.js、Electron和大模型技术，可以充分发挥各自的优势，实现一个功能丰富、易于扩展且支持多平台的AI聊天应用。二、技术栈解析Vue.js（Vue 3.5）：Vue.js是一个流行的前端JavaScript框架，以其轻量级、易上手和高效性著称。Vue 3.5带来了许多新特性和改进，如Composition ...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实战计算机视觉与自然语言处理：智能交互系统的设计与实现在人工智能技术快速发展的今天，计算机视觉（CV）与自然语言处理（NLP）的融合应用正在开创人机交互的新纪元。通过将视觉理解与语言理解相结合，“获课”我们能够构建更加智能、自然的交互系统。itxt.top/1089/本文将以一个智能导览系统为例，探讨CV与NLP在实际项目中的融合应用。一、项目架构设计智能导览系统的核心功能包括：通过摄像头识别展品，理解用户的语音或文字查询，提供个性化的导览服务。系统架构采用微服务设计，将CV模块、NLP模块、知识图谱模块等解耦，通过API进行通信。这种设计提高了系统的可扩展性和可维护性。技术选型方面，CV模块采用YOLOv5进行物体检测，使用ResN...阅读全文
DeepSeek+SpringAI实战AI家庭医生应用获课：789it.top/14037/要理解DeepSeek的核心原理，首先需要掌握以下几个关键点：1. 深度学习基础DeepSeek基于深度学习技术，深度学习是机器学习的一个分支，通过多层神经网络模拟人脑处理数据的方式。核心在于利用大量数据和计算资源，训练模型以自动提取特征并进行预测或分类。2. 神经网络架构DeepSeek可能采用多种神经网络架构，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）或Transformer等。这些架构各有特点：CNN：擅长处理图像数据，通过卷积层提取局部特征。RNN：适合处理序列数据，如时间序列或文本。Transformer：在自然语言处理中表现优异，通过自注意力机制捕捉长距离依赖。3. 数据预处理数据预...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
DeepSeek+SpringAI：构建未来 AI 家庭医生应用在数字化时代，医疗健康领域正经历着深刻变革，AI 技术的飞速发展为医疗服务带来了全新的机遇。其中，利用 DeepSeek 强大的自然语言处理能力与 SpringAI 便捷的开发框架，构建 AI 家庭医生应用成为了医疗创新的前沿方向。这一应用不仅能通过自然语言交互为用户提供初步医疗咨询、症状分析和健康建议，还能引导用户进行正确就医流程，极大地提升医疗服务的可及性与效率。DeepSeek 与 SpringAI：技术基石DeepSeek：医疗自然语言处理的先锋DeepSeek 在医疗领域的自然语言处理方面展现出卓越的能力。它能够精准理解患者输入的复杂症状描述，哪怕是模糊不清或带有口语化表达的信息。例如，当患者描述 “最近总是感觉脑袋昏...阅读全文
获课：www.bcwit.top/13421/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 一、系统架构设计 1. 技术选型与核心能力 SpringBoot微服务框架：采用分层架构设计（Controller-Service-DAO），支持高并发面试场景（QPS 5000+），通过Actuator实现服务健康监控与动态扩缩容17。集成Swagger构建标准化API文档，接口开发效率提升40%69。 ChatGLM大模型引擎：基于32K长文本理解能力实现智能对话，支持多轮意图识别（准确率92%），结合JD解析生成个性化题库，问题匹配精准度达89%137。 DeepSeek优化方案：引入多模态特征融合技术，面试视频分析响应延迟<200ms，候选人微表情识别准确率提升至85%514。 二、核心功能模块 1. 智能交...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
”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：www.bcwit.top/14367/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 一、课程核心内容与技术体系 RAG基础理论与技术演进 定义与核心架构：RAG（检索增强生成）通过结合检索组件（Retriever）与生成组件（Generator），利用外部知识库增强大型语言模型（LLMs），解决模型幻觉、知识更新延迟等问题，提升生成内容的准确性与可追溯性3510。 技术演进：从传统RAG（Vanilla RAG）到高级架构（如分层索引、混合搜索），再到Agentic RAG（基于智能代理的动态检索生成），技术不断优化检索效率与生成质量。 数据处理与检索增强技术 数据分块与向量化：采用基于语义的分块策略（如句子窗口、父文档检索器），结合BERT、BGE等嵌入模型生成高精度语义向量，支持高效索引构建46...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
Vue3.5+Electron+大模型 跨平台AI桌面聊天应用实战获课♥》789it.top/14278/获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 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）。Vue3.5：组合式API+响应式优化，提升复杂UI开发效率，与Electron无缝适配。大模型加持：通过本地或云端LLM（如GPT、本地化轻量模型），赋予应用自然语言交互、智能决策能力。用户场景升级从“工具型软件”到“智能助手”：如文档编辑器集成AI...阅读全文
RAG全栈技术从基础到精通，打造高精准AI应用｜果fx获课♥》789it.top/14274/获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 从基础到实战：RAG全栈技术在AI应用中的核心原理与实现RAG（Retrieval-Augmented Generation） 是一种结合信息检索与生成模型的技术，特别适用于处理具有知识密集型任务的自然语言处理（NLP）问题。它通过结合外部检索和生成能力来提升模型的表现，特别在开放领域问答、对话系统和其他需要大规模知识库的场景中表现突出。在深入RAG的原理和实现之前，我们可以从以下几个方面来了解它：1. RAG的基础原理RAG的基本思想是将两个重要的模块结合起来：检索（Retrieval） 和 生成（Generation）。检索模块：该模块负责从外部知识库（如文档、数据...阅读全文
获课：www.bcwit.top/14129/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 第一章：项目背景与技术选型 1.1 行业痛点与需求分析 传统家庭医生服务面临资源分配不均、响应延迟、个性化不足等问题。AI家庭医生通过24小时在线问诊、健康数据监测、疾病预防等功能，可显著提升基层医疗效率。本项目的核心目标是构建一个低成本、高可用的智能健康管理系统。 1.2 技术栈选型逻辑 DeepSeek大模型：作为核心推理引擎，其多模态理解能力可处理文本问诊、影像分析等任务，医学知识增强版本（如Med-DeepSeek）可提升诊断准确率。 SpringAI框架：提供模型部署、服务编排、API网关等能力，支持微服务架构，便于与医院HIS系统对接。 边缘计算方案：采用NVIDIA Jetson AGX Orin实现本...阅读全文
获课：weiranit.fun/14043/获取ZY↑↑方打开链接↑↑一、 项目概述本项目旨在利用 DeepSeek 强大的自然语言处理能力和 Spring AI 的便捷开发框架，构建一个 AI 家庭医生应用。该应用能够通过自然语言交互，为用户提供初步的医疗咨询、症状分析、健康建议等服务，并引导用户进行正确的就医流程。二、 技术栈DeepSeek: 用于医疗领域的自然语言理解、症状分析、疾病预测等。Spring AI: 提供便捷的 AI 模型集成、API 接口开发、用户交互等功能。Spring Boot: 用于构建高效、稳定的后端服务。数据库: 可选 MySQL、PostgreSQL 等关系型数据库，用于存储用户信息、医疗数据等。前端: 可选 Vue.js、React 等前端框架，构建用户...阅读全文
获课：yinheit.xyz/14227/全新 云原生系统精讲与全流程落地实践一、云原生系统概述与核心架构设计云原生系统是面向云计算环境设计的现代化软件架构体系，以弹性伸缩、自动化运维 、 持续交付为核心特征，涵盖容器化、微服务、DevOps、Service Mesh 等技术栈。其核心架构设计包含以下关键要素：多架构混合支持：构建同时兼容 x86 与 ARM 架构的容器镜像，支持混合云与边缘计算场景部署，通过多集群管理实现跨云资源调度。微服务治理体系服务拆分原则：基于领域驱动设计（DDD）划分业务边界（如订单、支付模块），每个服务独立管理数据库，采用最终一致性替代强事务。通信模式选择：同步调用（gRPC/REST）用于实时库存扣减等高响应场景，异步消息队列（如 Kafka）解耦日志处理、邮...阅读全文
【完结14章】RAG全栈技术从基础到精通 ，打造高精准AI应用 RAG（Retrieval-Augmented Generation）全栈技术是一种结合检索和生成的技术，主要用于让AI在回答问题或生成内容时，能够更好地利用外部知识库，而不是完全依赖于自身预训练的知识。RAG通过在生成内容之前先从知识库中检索相关信息，从而提升生成内容的准确性和相关性。 一、RAG的工作原理 RAG的工作可以分为三个阶段： 1、检索（Retrieval）：用户提出问题后，RAG会将问题转换成一个“向量”，然后在知识库中查找最相关的向量。知识库中的内容会被提前处理成向量，并存储在向量数据库中。数据库可以根据语义理解来检索数据，而不是单纯靠关键词匹配。 2、增强（Augmented）：找到相关资料后，R...阅读全文
https://97it.top/2378/ 摘要 4-15 是一个广泛应用于不同领域的数字范畴，其涉及的内容涵盖了数学、工程、计算机科学、经济学等多个学科。这个数字组合在许多应用场景中都有着独特的意义和重要性。从数学中的约数和因数，到计算机系统中的数据结构，甚至在经济学和工程学中的不同定量分析方法，4-15 在不同领域的适用性与解读为人们提供了多样的思考角度与技术应用。本文将探讨4-15在不同学科中的重要性，并从多角度分析其带来的影响与应用价值。 1. 引言 4-15是一个看似简单的数字组合，但其蕴含的内容和应用范围广泛且深远。许多学科中都可以通过这一数字组合进行不同的解析、建模和实验。在数学领域，4-15可能涉及某种分解或者数列的解读；在计算机科学中，它可能与算法的效率、复杂度分析相关；...阅读全文
获课♥》jzit.top/5306/原生鸿蒙与HarmonyOS NEXT实际上指的是同一个操作系统，即华为发布的HarmonyOS NEXT。以下是关于它们关系的详细解释：一、名称与定位原生鸿蒙：这个名称强调该操作系统的自主研发、独立原生的特性。它指的是从底层代码到上层应用完全自主构建的操作系统，不依赖外部的核心技术。HarmonyOS NEXT：这是华为官方发布的操作系统名称，代表了鸿蒙系统的下一个阶段或版本。它同样强调系统的自主性和创新性。二、技术特点与发展自主研发：无论是原生鸿蒙还是HarmonyOS NEXT，都强调了系统的自主研发能力。这意味着系统的内核、数据库、编程语言、AI大模型等关键组件都是华为自主开发的。版本演进：HarmonyOS NEXT是鸿蒙系统不断发展和迭代的产物...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
获课：789it.top/2378/获取ZY↑↑方打开链接↑↑ChatGPT入门实战课：做AI时代更具竞争力的开发者在AI时代，掌握ChatGPT及其相关技术成为开发者提升竞争力的关键。以下是一份关于ChatGPT入门实战课的指南，旨在帮助开发者在AI领域脱颖而出。一、课程概述ChatGPT入门实战课是一门旨在帮助开发者掌握ChatGPT技术，提升AI应用开发能力的课程。通过该课程，学习者将了解ChatGPT的基本原理、应用场景以及如何通过实战项目提升技能。二、课程目标理解ChatGPT技术：掌握ChatGPT的基本概念、工作原理和技术架构。掌握应用开发技能：学习如何使用ChatGPT API进行应用开发，包括文本生成、对话系统等。提升实战能力：通过实战项目，将理论知识转化为实际技能，解决真...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
<<<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：www.bcwit.top/13877/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 第一章：课程定位与目标 1.1 目标学员群体 本训练营面向希望系统掌握大型语言模型（LLM）技术的算法工程师、NLP研究者及AI转型从业者。无论你是零基础入门者，还是具备一定经验的工程师，均可通过本课程提升LLM全链路开发能力。 1.2 核心培养目标 掌握LLM从算法原理到工程落地的完整技术栈。 能够独立设计并优化万亿参数模型训练流程。 具备解决真实业务场景中LLM应用难题的能力。 获得进入顶尖AI实验室或头部企业LLM团队的竞争力。 第二章：核心模块详解 2.1 基础理论模块 NLP基础强化： 深度解析词向量（Word2Vec、GloVe）、注意力机制（Self-Attention）等核心技术。 实战：从零实现Tr...阅读全文
获课：www.bcwit.top/13495/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 一、技术架构设计 1. 分层架构体系 后端架构：基于Go语言构建微服务体系，采用Gin框架实现RESTful API接口，支持每秒处理5000+并发请求。通过gRPC实现跨服务通信，结合Prometheus+Jaeger构建可观测性体系，异常定位时效从小时级缩短至3分钟48 前端架构：Flutter框架实现跨平台开发，统一代码库适配iOS/Android/Web三端，通过状态管理框架Riverpod实现组件高效通信，UI渲染性能较原生开发提升30%48 数据库选型：PostgreSQL主库处理事务型数据（如订单、用户信息），MongoDB分片集群存储非结构化学习行为数据，结合Redis缓存热点资源，查询延迟控制在50...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
https://97it.top/14265/ 摘要 随着前端开发的复杂性不断增加，代码质量和一致性的重要性日益凸显。ESLint 作为一种流行的代码检查工具，能够帮助开发者维护代码规范，减少错误。Vite 作为现代前端开发的高效构建工具，提供了快速开发和构建的能力。本文探讨了如何在 Vite 项目中配置 ESLint，以实现代码规范的自动化检查和修复，并结合 Prettier 实现代码格式的统一。通过详细的配置步骤和实际案例，本文为前端开发者提供了一套完整的解决方案，以提高开发效率和代码质量。 关键词 ESLint；Vite；Prettier；代码规范；自动化 一、引言 在现代前端开发中，代码质量和一致性是确保项目可维护性和团队协作高效性的关键因素。ESLint 是一个广泛使用的静态代码分...阅读全文
获课：www.bcwit.top/13622/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 一、课程体系全景解析 1. 技术能力分层进阶 基础理论筑基 系统学习Transformer架构原理与注意力机制变体，结合DeepSeek、LLaMA等模型解析MoE混合专家系统设计，掌握分布式训练中的ZeRO-3优化策略与FlashAttention加速技术4517 全流程工程实践 覆盖从模型量化（GPTQ/AWQ）到Triton推理服务器部署的完整链路，实现INT8量化下推理延迟<200ms的工业级优化方案1416 2. 分层教学模块 初级：参数高效微调 通过LoRA低秩适配器技术，仅调整10%参数即可实现医疗分诊建议生成准确率提升35%，金融风控文本生成效率提升2.8倍1012 高级：多模态融合开发 集成Stab...阅读全文
获课：www.bcwit.top/14129/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 一、技术架构与核心优势 1. 双引擎协同架构 DeepSeek医疗大模型 采用6710亿参数的混合专家系统（MoE），仅需激活370亿参数即可完成复杂医疗推理任务，支持128k超长文本处理与多模态数据解析56。其专业医学知识库涵盖6000+疾病图谱、200万+临床诊疗指南，HumanEval编码任务准确率达73.78%513。 SpringAI开发框架 通过标准化API集成医疗AI能力，支持RESTful服务快速部署，实现： 自然语言交互接口：响应速度<500ms，支持中文方言识别618 微服务治理：基于Spring Cloud实现健康档案管理、用药提醒等20+模块解耦713 弹性扩展：单节点可承载10万+并发问诊请...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
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/13617/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 一、课程架构设计理念 1. 全栈能力矩阵构建 三层技术栈融合：整合前端（Vue3/React）、后端（FastAPI/Flask）、数据库（MySQL/MongoDB）技术，通过电商系统项目实践实现全链路开发能力培养2712 跨领域技术融合：在智能制造场景中融合时序数据库TDengine与PyTorch预测模型，设备故障预警准确率提升至92%114 企业级工程规范：集成SonarQube代码质量检测与GitLab CI/CD流水线，构建日均30次安全发布体系916 2. 2025技术前瞻性布局 量子计算融合：通过Qiskit实现Shor算法模拟，助力金融领域加密系统升级，运算效率较传统方案提升8倍614 边缘计算优化...阅读全文
C++游戏后端开发（魔兽世界MMOTrinityCore源码拆解）「零声教育」深入TrinityCore架构核心：基于Boost.Asio的高并发TCP连接、MySQL异步连接池驱动数据流转，AI行为树构建智能战斗逻辑。分布式架构支撑万人同服，源码级解析从网络层到游戏逻辑层，提供企业级部署方案与性能调优实战，助开发者掌握C++游戏服务器开发全链路技术。获课♥》jzit.top/14526/获取ZY↑↑方打开链接↑↑以下是针对魔兽世界 MMO TrinityCore 源码拆解的系统化技术指南，结合 C++ 架构设计、核心模块分析与企业级实践进行结构化整理：一、TrinityCore 技术栈全景1. 核心架构模块基础服务层：网络通信：基于 Boost.Asio 实现 Reactor 模式，支持...阅读全文
获课：www.bcwit.top/13504/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 一、技术选型与架构设计 1. 核心框架优势 Electron跨平台能力：基于Chromium渲染引擎与Node.js运行时，实现Windows/macOS/Linux三端统一开发，系统级API调用覆盖文件管理、系统托盘等20+模块4717 Vue3响应式优化：采用Proxy重构响应式系统，数据变更检测效率较Vue2提升40%，支持Composition API实现高内聚逻辑封装1314 AI赋能场景：集成GPT-4/LLaMA等大模型，实现自然语言交互（NLP）、图像生成（Stable Diffusion）等智能功能4617 云存储协同：通过阿里云OSS/AWS S3实现数据多端同步，结合版本控制与增量更新策略，存储...阅读全文
获课♥》789it.top/13887/Agents（代理或主体）是让AI更智能的关键，这一观点在AI领域得到了广泛的认可。以下是对Agents如何使AI更智能的详细分析：一、Agents的基本概念在AI领域，Agents基本可以被理解为一个独立的实体，它能够感知环境并作出决策，以达成某种预设的目标。这个决策过程通常建立在某种逻辑或学习算法之上。Agents试图自治地、独立地完成任务，而且可以和环境进行交互，与其他Agents通信。二、Agents的关键特性感知能力：Agents能够通过一种或多种方式来获取其所处环境的信息，这些信息获取方式可能包括各种各样的传感器，比如相机、麦克风等输入设备。决策能力：在获取了环境信息后，Agents会进行决策的过程。这个过程可能会涉及一些复杂的算法，包括但...阅读全文
从边缘计算到AIoT（人工智能物联网），嵌入式工程师需要突破的技术瓶颈涉及硬件设计、软件优化、算法部署、系统集成及安全等多个维度。以下是嵌入式工程师在这一领域突破技术瓶颈的关键路径：<<<下栽科>>>：jzit.top/2543/一、边缘计算能力提升硬件优化低功耗与高性能的平衡：选择适合边缘设备的低功耗处理器（如ARM Cortex-M/A系列、RISC-V），结合异构计算（CPU+GPU/FPGA/NPU）提升算力。硬件加速：利用专用硬件（如TensorFlow Lite Micro、NVIDIA Jetson Nano）加速AI模型推理，减少CPU负载。算法轻量化模型压缩：通过剪枝、量化（如INT8）、知识蒸馏等技术，将复杂模型压缩至边缘设备可运行的大小。轻量级框架：使用TensorFl...阅读全文
