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
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
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：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：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
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
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
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
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
获课：www.bcwit.top/4303/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 一、课程体系全景解析 （一）分层递进式能力培养 基础理论筑基 技术演进脉络：从Transformer架构原理到GPT-4、LLaMA、DeepSeek等主流模型的技术对比，深入解析自注意力机制、位置编码等创新点，结合《DeepSeek:AI赛道的超级引擎》方法论建立技术认知框架148 算法核心突破：通过代码级拆解理解MoE混合专家系统、FlashAttention高效注意力机制、RLHF对齐技术等前沿算法实现114 开发全链路实践 模型优化全流程：覆盖8位整型量化（INT8）、知识蒸馏、动态剪枝等技术，实现推理速度提升300%且精度损失<2%的工业级优化方案114 部署工程化方案：基于Triton推理服务器构建高并发A...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：jzit.top/14028/ComfyUI可变现项目的全流程实战涵盖了从项目准备到最终变现的多个环节。以下是对这一全流程的详细分析：一、项目准备环境搭建克隆ComfyUI仓库，并创建激活虚拟环境。安装必要的依赖项，如torch、torchvision等。下载Stable Diffusion模型文件，并放置在指定目录。启动服务启动ComfyUI服务，通过访问本地WebUI界面进行操作。确保计算机硬件和软件基础环境支持ComfyUI的运行，包括足够的存储空间、适当的处理器和显卡配置等。二、工作流设计选择模板打开ComfyUI后，从模板库中选择一个基础的工作流作为起点，如“基础文本到图像”模板。构建工作流利用ComfyUI的图形化工作流程，通过拖拽节点并连接它们来构建复杂的工作流。每个功能...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
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
「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
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
慕K网体系课-LLM应用开发平台特训营（完结）获课♥》789it.top/5805/获取ZY↑↑方打开链接↑↑当前主流的大型语言模型（LLM）应用开发平台及生态体系的深度解析，涵盖技术架构、核心功能、典型场景及未来趋势：一、企业级全栈开发平台1. 天壤小白 LLM APP Stack核心能力：提供从提示词工程、检索增强生成（RAG）、智能体（AI Agent）构建到模型运维的全流程工具链，支持私有化部署和企业级定制。技术亮点：多模型集成：兼容 GPT-4、Claude、LLaMA 等主流模型，并内置多模型评测体系。智能体开发：支持自主代理（Autonomous Agent）的可视化编排，可调用外部 API 和工具。企业级特性：提供 SSO/LDAP 集成、流量控制、内容安全审查等功能，满足金...阅读全文
获课♥》789it.top/13843/GPU体系架构深度解析：从图形处理到通用计算的演化之路GPU（Graphics Processing Unit）作为现代计算体系中的重要组成部分，已经发展出与传统CPU截然不同的架构范式。本文将系统剖析GPU架构的六大核心设计哲学及其技术实现。一、GPU架构设计哲学1. 吞吐量优先原则延迟容忍：通过大规模线程级并行隐藏内存访问延迟SIMT架构：单指令多线程执行模式（NVIDIA术语）细粒度多线程：每个时钟周期切换线程上下文2. 层次化并行模型mermaid复制graph TB A[Grid] --> B[Block] B --> C[Warp/Wavefront] C --> D[Thread]二、核心计算架构1. 流式多处理器(SM)结构CUDA ...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
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
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
获课：jzit.top/14052/物联网场景下的 AIOps 实践：海量设备运维的智能管理之道物联网（IoT）设备数量呈指数级增长（Gartner预测2025年全球IoT设备将超270亿台），传统运维模式面临数据爆炸、故障定位难、人力成本高等挑战。AIOps（智能运维）通过AI与大数据技术，为海量设备运维提供自动化、智能化的解决方案。以下是物联网场景下AIOps的实践路径与关键技术。一、物联网运维的核心痛点数据爆炸单个设备每天产生数百条日志/指标，万台设备形成PB级数据。案例：某智慧城市项目，10万路灯每天产生500GB数据，传统监控工具无法处理。故障定位难设备分布广、网络环境复杂，告警误报率高达60%（如传感器网络误报）。案例：某工业物联网系统，因网络波动导致误报，运维团队需人工排查数千...阅读全文
拼课》》》❤ 789it.top/2543/物联网（IoT）和嵌入式系统工程师需要掌握跨学科知识，涵盖硬件、软件、通信协议及系统集成等多个领域。以下是其核心知识体系的详细分解：一、硬件基础1. 电子电路设计模拟电路：ADC/DAC、运放电路、传感器信号调理数字电路：GPIO、PWM、定时器、中断控制器PCB设计：Altium Designer/KiCad（布局、布线、EMC设计）2. 微控制器（MCU）与处理器8/16/32位MCU：STM32（Cortex-M）、ESP32、AVR（Arduino）嵌入式Linux平台：树莓派（Broadcom）、i.MX（NXP）实时操作系统（RTOS）：FreeRTOS、Zephyr、RT-Thread3. 传感器与执行器常用传感器：温湿度（DHT22...阅读全文
获课：www.bcwit.top/13428/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 一、技术架构设计精要 1. Go语言核心优势 高并发处理：基于Goroutine实现百万级任务调度能力，单节点支持5000+并发会话，资源利用率较Java方案提升40%1513 微服务架构：通过gRPC实现跨模块通信，结合Istio服务网格实现金丝雀发布，故障切换时效<50ms51314 AI集成方案：集成NLP（自然语言处理）与深度学习模型，支持多轮对话意图识别准确率92%，语音转文本响应延迟<200ms71012 2. 系统分层架构 前端交互层：Vue3+Electron构建跨平台桌面应用，支持Windows/macOS/Linux三端统一，UI渲染性能提升30%14 服务中间层： Go // RESTful...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
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
DeepSeek与SpringAI联手：打造智能AI家庭医生应用”获客：yinheit.xyz/14227/DeepSeek与SpringAI联手：打造智能AI家庭医生应用一、引言随着人工智能技术的迅猛发展，医疗健康领域正迎来前所未有的变革。DeepSeek与SpringAI的强强联手，为打造智能AI家庭医生应用提供了强大的技术支撑，旨在为用户提供便捷、高效、个性化的健康服务。二、技术架构后端技术栈：Spring Boot 3.2.x：基于Spring框架的快速应用开发工具，支持微服务架构，提供高效、稳定的后端服务。DeepSeek：中文优化的多模态大模型，具备强大的自然语言处理和复杂推理能力，特别适用于医疗场景。Spring AI：集成多种AI模型，提供统一的API和工具链，简化AI模型的...阅读全文
体系课-物联网/嵌入式工程师物联网/嵌入式工程师：技术成长与职业发展指南1. 物联网/嵌入式工程师的核心职责 “获课”itxt.top/2543/物联网（IoT）和嵌入式系统是智能硬件、工业自动化、智能家居等领域的核心技术。作为一名物联网/嵌入式工程师，主要工作包括：嵌入式软件开发：基于MCU（如STM32、ESP32）或MPU（如树莓派、NVIDIA Jetson）开发固件。硬件接口编程：驱动开发（GPIO、I2C、SPI、UART、CAN等）。无线通信协议：Wi-Fi、蓝牙（BLE）、LoRa、Zigbee、NB-IoT等。物联网云平台对接：AWS IoT、阿里云IoT、腾讯云IoT等。边缘计算与AI部署：TensorFlow Lite、PyTorch Mobile等轻量级AI模型优化。...阅读全文
获课♥》jzit.top/5047/AI Agent 在智能应用与定制开发中具有多方面的革命性作用，以下是一些具体表现：智能应用方面增强自主性和智能性：AI Agent 能够感知环境、自主推理、规划决策，不再是简单的被动响应模式。例如，在智能家居中，它可以根据用户的日常习惯和实时环境信息，自动调整温度、灯光等设备状态，无需用户手动操作。实现复杂任务处理：可以将复杂任务分解为多个子任务，并自主生成执行路径。如在医疗场景中，AI Agent 能根据患者的症状描述，自动完成病历分析、相关检查建议、初步诊断等一系列任务。提供个性化服务体验：通过持续记忆模块记录用户的行为和偏好，为用户提供个性化的服务。以购物应用为例，AI Agent 能根据用户的历史购买记录和浏览行为，精准推荐符合其喜好的商品，并提...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
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/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
课程简介这是一门专注于 Retrieval-Augmented Generation（RAG） 技术的实战课程，由资深AI专家倾力打造，旨在帮助学员从零到一掌握RAG技术栈，并通过实战项目开发高精准的AI应用。课程内容涵盖从基础概念到深入原理剖析，囊括核心组件、检索增强技术、智能评估以及双模型微调等前沿技术。课程目标技术掌握：帮助学员全面掌握RAG技术，包括检索、生成和优化。实战能力：通过完整的实战项目，培养学员开发高精准AI应用的能力。职业发展：助力学员在AI领域提升竞争力，为就业或创业打下坚实基础。课程内容课程共分为14章，内容涵盖从基础理论到实战应用的完整流程：1. 课程学习必知获课：keyouit.xyz/14241/获取ZY↑↑方打开链接↑↑介绍课程学习方法，帮助学员少走弯路。2....阅读全文
获课 ♥》www.bcwit.top/13778/ 一、课程定位与技术纵深 CTO级知识体系构建 课程聚焦Kubernetes集群生命周期的源码级控制，以kubeadm为核心工具链，覆盖集群初始化、控制平面组件（API Server、Controller Manager、Scheduler）的深度定制，以及CNI网络插件、CSI存储接口的扩展开发。通过逆向工程解析kubeadm的证书生成、配置模板渲染等关键流程，培养学员对云原生基础设施的全局掌控能力710。 四层进阶式学习路径 基础篇：基于kubeadm v1.28的集群部署源码分析，包括kubeadm init的证书签名请求（CSR）动态生成机制、etcd集群引导算法优化策略1112； 内核篇：剖析kubelet与容器运行时（contai...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：jzit.top/14395/RAG技术体系：从基础原理到全栈实现一、RAG基础概念与核心价值1.1 RAG是什么检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）是一种将信息检索技术与生成式AI相结合的技术架构。它通过两个核心阶段工作：检索阶段：从知识库中检索与输入相关的文档片段生成阶段：将检索结果与原始输入结合，生成更准确、可靠的输出1.2 RAG与传统生成模型的区别特性传统生成模型RAG系统1.3 RAG的核心价值解决幻觉问题：基于真实文档生成内容知识可更新性：无需重新训练即可更新知识领域适应性：快速适配专业领域可解释性：提供生成内容的参考依据二、RAG核心组件与工作原理2.1 RAG系统架构复制用户查询 ↓[查询理解模块] → 查询重写/扩展...阅读全文
获课：789it.top/13481/结合自然语言处理（NLP）技术，使用Go语言和Flutter框架来实现一个智能答疑机器人，是一个既实用又充满挑战的项目。以下是对该项目的详细规划与实施步骤：项目概述目标：创建一个智能答疑机器人，能够理解和回答用户通过自然语言提出的问题，适用于教育、客服等多种场景。技术栈：后端：Go语言，用于构建高效、可扩展的服务器应用，处理自然语言理解、知识库查询等核心逻辑。前端：Flutter框架，用于构建跨平台的移动应用界面，支持iOS和Android系统，提供友好的用户交互体验。NLP技术：利用现有的NLP库或API（如Hugging Face的Transformers、Google的Cloud NLP等）实现自然语言理解和生成。系统架构设计前端界面：使用Flut...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
RAG（Retrieval Augmented Generation）全栈技术是一种结合了信息检索与生成模型的技术，旨在通过整合外部知识源，提高大语言模型（LLM）生成的答案的准确性和可信度。以下是对RAG全栈技术从基础到精通的详细介绍，以及打造高精准AI应用的相关内容。一、RAG技术基础获课：keyouit.xyz/14241/获取ZY↑↑方打开链接↑↑1. 技术概述定义：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的能力，使AI的回应更加真实、个性化和可靠。核心：RAG技术的核心在于结合了检索（Retrieval）和生成（Generation）两大核心技术。2. 工作原理检索模块：负责从外部知识库中检索与输入查询最相关的文档。这一过程主要涉及向量搜索技术，即将文档和查...阅读全文
极客时间-AI大模型系统实战AI大模型系统实战：从架构设计到生产部署的全流程指南一、大模型技术栈全景解析1.1 主流大模型架构对比模型类型代表模型参数量级适用场景硬件需求通用基座模型GPT-4、Claude百亿-万亿多任务处理、“获课”知识问答A100/H100集群垂直领域模型BloombergGPT十亿-百亿金融、itxt.top/4442/ 医疗等专业领域A800服务器轻量化模型LLaMA-2-7B十亿以下移动端/边缘设备RTX4090/T4多模态模型GPT-4V千亿级图文理解、跨模态生成H100集群1.2 现代大模型技术栈组成mermaid复制graph TD A[基础设施层] --> B[计算加速] A --> C[分布式训练] A --> D[高速网络] B --> E[NVIDI...阅读全文
获课：www.bcwit.top/13743/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 一、云原生架构核心要素解析 1. 基础技术栈构建 容器化技术 采用Docker实现应用标准化封装，结合containerd运行时提升容器启动效率（较传统虚拟机快10倍）58。通过镜像分层构建技术，实现基础镜像复用率超80%14 Kubernetes编排体系 设计多集群联邦架构，支持万级节点管理，实现跨AZ（可用区）故障自动迁移，保障99.99%服务可用性48 服务网格升级 集成Istio实现细粒度流量管控，金丝雀发布过程错误率降低65%，服务间通信时延控制在5ms内812 2. 架构设计原则 弹性扩展机制 基于HPA（水平扩展器）实现CPU/内存动态扩缩，突发流量承载能力提升7倍，资源利用率达85%612 可观测性体...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
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
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
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：weiranit.fun/13937/获取ZY↑↑方打开链接↑↑AIOps训练营是一个专注于培养人工智能运维（AIOps）领域专业人才的平台。以下是对AIOps训练营的详细介绍：一、定义与目标AIOps，即Artificial Intelligence for IT Operations的缩写，是指利用人工智能（AI）和机器学习（ML）技术来优化IT运维流程，提高运维效率，降低运维成本，并实现智能化的故障预测、根因分析和自动化修复。AIOps训练营的目标就是帮助学员掌握这些先进技术，成为AIOps领域的专业人才。二、核心内容与技能AIOps核心概念：学员需要理解AIOps的定义、重要性以及其在IT运维中的应用场景和优势。数据采集与处理：从多种数据源（如日志、指标、事件）中采集数据，并...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♥》789it.top/14274/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，从而打造高精准AI应用。以下是对RAG全栈技术打造高精准AI应用的详细分析：一、RAG技术的核心原理RAG技术的核心在于结合了检索和生成两大核心技术。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。二、RAG全栈技术的优势高准确性：通过结合外部知识库的信息，RAG模型能够生成更准确和可靠的文本。丰富性：检索到的相关信息可以丰富生成内容，提供更多背景...阅读全文
获课♥》jzit.top/2586/获取ZY↑↑方打开链接↑↑从联邦学习协同训练到银行欺诈检测准确率99.9%，企业通过混合架构设计与垂直场景融合，构建数据主权与合规体系，实现端到端智能闭环，在自建算力与开源生态支撑下，完成从技术追随者到行业引领者的跨越。内容由DeepSeek-R1模型生成从零开始构建私有大模型：企业实现技术自主与市场领先的关键路径一、技术自主：构建核心能力的四大支柱1. 数据主权与合规体系数据资产化：建立企业级数据中台，整合多源异构数据（结构化 / 非结构化 / 时序数据），通过数据清洗、去重、标注构建高质量训练语料库。例如，金融企业可通过联邦学习技术实现跨机构数据协同训练，既保护隐私又提升模型泛化能力。合规框架：遵循《网络数据安全管理条例》等法规，实施数据分类分级管理...阅读全文
