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：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
获课：yinheit.xyz5047AI Agent 智能应用从 0 到 1 定制开发（完结 12 章）第一章：AI Agent 概念与价值认知在数字化浪潮席卷全球的当下，AI Agent 作为人工智能领域的新兴力量，正逐渐成为改变行业格局的关键因素。AI Agent 是一种能够感知环境、自主决策并执行任务的智能实体，它具备学习、推理和适应能力，可模拟人类的思维与行为模式，在复杂环境中高效完成特定任务。从应用场景来看，AI Agent 在智能客服、智能办公、智能家居、医疗诊断等多个领域都展现出了巨大的价值。以智能客服为例，AI Agent 可以 7×24 小时不间断工作，快速准确地回答用户的常见问题，处理大量咨询请求，极大地提高了服务效率，降低了企业的人力成本。通过对这一概念和价值的深入剖析...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
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
HarmonyOS NEXT+AI打造智能助手APP (适配DeepSeek)获课♥》jzit.top/14742/一、技术架构的深度融合分布式架构与AI算力聚合HarmonyOS NEXT通过分布式软总线技术实现跨设备算力调度，结合DeepSeek-R1的轻量化推理能力，可在手机、平板、PC等终端间动态分配计算任务。例如，手机调用平板GPU加速图像渲染，或通过云端昇腾算力完成复杂模型推理，形成“端-边-云”协同的智能网络。动态模型加载技术系统支持按需加载DeepSeek模型模块，例如在语音交互场景仅激活NLP子模型，图像识别时动态加载CV模块，减少内存占用并提升响应速度。结合鸿蒙内核的轻量化设计（代码量减少40%），实现低功耗下的高效AI服务。二、协同优化的核心机制多模态交互的闭环设计意图...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：www.bcwit.top/13999/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 一、项目搭建与基础配置 环境部署 克隆ComfyUI官方仓库并创建Python虚拟环境，安装PyTorch、TorchVision等核心依赖项112。 下载Stable Diffusion模型文件（如SD 1.5/2.1或自定义模型），按规范存放至models/checkpoints目录118。 硬件要求：推荐NVIDIA显卡（显存≥6GB）、16GB内存及SSD存储，确保生成效率113。 服务启动与验证 通过python main.py启动本地服务，访问127.0.0.1:8188进入WebUI界面18。 测试基础文本生成图像流程，验证模型加载与节点连接功能917。 二、核心工作流设计与技术要点 节点化流程构建 利...阅读全文
获课♥》789it.top/14364/获取ZY↑↑方打开链接↑↑DeepSeek凭借自然语言处理与多场景应用能力，为企业打造智能客服、文档分析及代码生成解决方案，通过API订阅、行业定制与开源生态实现多元变现，以“AI+行业”模式突破成本与竞争壁垒，开启高效商业化新篇章。内容由DeepSeek-R1模型生成DeepSeek 作为一款强大的 AI 大模型，在应用开发和商业变现方面具有广阔的前景。以下是关于 DeepSeek 应用开发 和 商业变现 的一些关键方向和建议：一、DeepSeek 应用开发方向1. 企业级应用智能客服：结合 DeepSeek 的自然语言处理能力，开发高效的企业客服系统，降低人力成本。文档分析与生成：用于合同审查、报告生成、法律文书辅助等场景。数据分析与 BI 集成...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
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↑↑ 技术巅峰：RAG全栈技术在AI应用开发中的高级应用策略RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）全栈技术结合了信息检索（IR）和自然语言生成（NLG）的优势，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。以下是在AI应用开发中的高级应用策略：一、核心架构优化数据预处理层文档解析：基于NLP流水线清洗非结构化数据（如PDF、HTML、数据库等），提高数据质量。文本分块：采用动态分块算法（如滑动窗口+语义边界检测）解决长文本信息割裂问题，优化检索效果。检索优化层混合检索策略：结合传统检索算法（如BM25）和稠密检索技术，提升召回...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
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
极客时间-AI大模型系统实战｜更新完结获课♥》789it.top/4442/获取ZY↑↑方打开链接↑↑ AI大模型系统开发是一项复杂而充满挑战的任务，涉及多个方面和环节。以下是一份AI大模型系统开发攻略，旨在提升模型性能与扩展性，为开发者提供实用技巧和建议。一、明确模型目标与任务定义确定目标任务：明确AI大模型需要解决的具体问题，如文本生成、图像识别、语音合成等。这有助于为后续的模型架构选择和训练策略制定提供方向。定义输入输出格式：根据目标任务，确定模型的输入（如文本、图像等）和输出（如分类标签、生成文本等）格式。同时，明确性能指标，如准确率、F1分数等，以评估模型性能。二、数据收集与处理收集高质量数据：确保数据的多样性和代表性，以训练出泛化能力强的模型。可以通过网络爬虫、公开数据集、合作...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
获课：www.bcwit.top/13999/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 第一章：ComfyUI基础与生态解析 1.1 工具定位与核心优势 ComfyUI作为基于Stable Diffusion的图形化界面工具，通过可视化节点连接实现图像生成、修复、风格迁移等功能。其模块化设计支持参数动态调整（如分辨率、随机种子），并允许批量处理提升效率。与WebUI相比，ComfyUI以节点式工作流为特色，将图像生成过程拆解为可自由组合的模块，为用户提供前所未有的灵活性和控制精度。 1.2 生态与资源整合 ComfyUI拥有活跃的开发者社区，提供开源工作流模板库和自定义节点插件。例如，“ComfyUI-Bxb”工具可将工作流转换为小程序，实现轻量化服务。此外，ComfyUI支持与第三方工具（如Canva...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
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
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：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
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
获课：yinheit.xyz/14862/ 零基础玩转 DeepSeek AI 绘画与实战营技能培训指南在数字化艺术创作的浪潮中，AI 绘画以其独特的魅力和强大的功能吸引着越来越多的人参与其中。DeepSeek 作为一款备受瞩目的 AI 绘画工具，为零基础的创作者们打开了一扇通往创意世界的大门。本文将详细介绍如何通过 DeepSeek AI 绘画工具快速上手，以及相关实战营提供的核心技能培训内容。一、DeepSeek AI 绘画工具快速上手（一）工具认知与注册DeepSeek 提供了 Web 端和移动端应用 ，方便用户随时随地进行创作。首先，打开 DeepSeek 官网或相关应用，点击右上角的 “注册” 按钮，输入手机号码，按照提示完成注册流程，即可免费使用其 AI 绘画功能 。不过免费版通...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♥》789it.top/2853/Oracle软件在主机平台的应用：企业级数据库解决方案的深度实践Oracle数据库作为全球领先的企业级关系型数据库管理系统，在主机平台（Mainframe）上的应用承载着金融、电信、政府等关键行业的核心业务系统。本文将全面剖析Oracle在主机环境中的技术特性、架构优势以及行业应用实践。一、主机平台的技术特性与Oracle的适配优势1. 主机平台的独特价值主张极致可靠性：99.999%的高可用性标准（全年停机不超过5分钟）垂直扩展能力：单机支持数千个处理器核心和TB级内存配置批量处理效能：优化的COBOL作业调度与批处理吞吐量安全合规架构：符合EAL5+安全认证等级的硬件加密体系2. Oracle数据库的适配设计共享内存架构优化：针对主机的大内存配置优...阅读全文
Spring Boot ChatGLM DeepSeek 实战 AI 数字人面试官系统1. 项目背景与目标随着人工智能技术的快速发展，企业对高效、智能的招聘流程需求日益增加。传统的面试流程存在效率低、主观性强等问题，而AI数字人面试官系统通过结合 Spring Boot、ChatGLM 和 DeepSeek 的技术优势，能够实现自动化的面试流程，提升招聘效率与公平性。该系统旨在：利用 ChatGLM 的自然语言处理能力实现智能对话。借助 DeepSeek 的多模态分析与推理能力，优化面试评估。通过 Spring Boot 快速搭建稳定、高效的后端服务。2. 技术栈介绍（1）Spring BootSpring Boot 是一个基于 Spring 框架的开源开发工具，通过“约定优于配置”的理念简...阅读全文
获课♥》789it.top/14398/获取ZY↑↑方打开链接↑↑掌握全栈AI开发：从LangChain基础到CrewAI多Agent协作，四阶段攻克RAG检索与工作流设计，实战构建智能客服系统与自动化报告生成，通过异步执行和缓存优化打造高效LLM应用，持续迭代保持技术前瞻性。要掌握全栈技能（涵盖LangChain、CrewAI、Deepseek、RAG、单/多Agent及工作流等），建议按以下结构化路径学习和实践：1. 技术理解与核心概念LangChain作用：构建基于大语言模型（LLM）的应用框架，支持模型集成、数据检索、流程编排。关键模块：Models：集成多种LLM（如GPT、Claude）。Chains：将多个步骤串联（如输入处理→模型调用→输出解析）。Agents...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♥》jzit.top/14535/获取ZY↑↑方打开链接↑↑摩根士丹利分析师效率提升70%，特斯拉Autopilot实现多模态决策；蚂蚁集团诈骗识别准确率99.7%，NASA发现12颗新小行星。技术竞赛转向算力+数据+合规+场景的全维度对抗，国内外模型各展所长，开源闭源生态共存，智能体重构人机交互，多模态融合与具身智能引领未来。内容由DeepSeek-R1模型生成全景扫描：国内外主流大语言模型（LLM）以下从技术演进、生态格局、应用场景三个维度，对 2025 年国内外主流大语言模型（LLM）进行全景扫描，并结合行业趋势与挑战展开分析：一、技术演进：从单一语言到多模态融合（一）国外头部模型OpenAI GPT-4o核心突破：2024 年中期发布的多模态版本，支持文本、图像、音频、视频混合...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
获课♥》jzit.top/13641/AI大模型四阶技术是指在大模型技术发展中，逐渐形成的四个关键技术阶段，它们共同构成了AI大模型的核心能力。以下是AI大模型四阶技术的总览：一、提示工程（Prompt Engineering）提示工程是AI大模型时代的关键技术之一，它涉及如何设计和优化输入给模型的文本或指令（Prompt），以激发或引导模型生成高质量的输出。提示工程的核心在于通过系统化的设计、测试和优化提示词，来最大化地引导大语言模型产生符合预期的输出。关键实践：包括角色设定、指令注入、问题拆解、分层设计、编程思维、Few-Shot学习等。应用：使用LangChain和OpenAI API等工具自动化构造和优化Prompt，以提高模型的应用效果。二、AI智能体（Agents）AI智能体是能...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
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
获课♥》789it.top/13926/获取ZY↑↑方打开链接↑↑Kubernetes Operator与AIOps开发实战：智能化运维的新范式引言：当Operator遇见AIOps在现代云原生环境中，Kubernetes Operator已经成为扩展集群功能的强大模式，而AIOps（人工智能运维）则代表着运维自动化的未来方向。将两者结合，可以创造出能够自主决策、自我修复的智能化运维系统。本文将探讨如何在不涉及具体代码的情况下，设计和实现一个融合Kubernetes Operator与AIOps的解决方案。第一部分：理解基础概念Kubernetes Operator的核心思想Operator本质上是将运维人员的专业知识编码到软件中的一种方式。它通过自定义资源定义(CRD)扩展Kubernet...阅读全文
以下是最全的云原生Docker+Kubernetes（k8s）微服务容器化实战指南，涵盖从基础概念到实战应用的全面内容：一、Docker容器化基础获课：keyouit.xyz/707/获取ZY↑↑方打开链接↑↑Docker简介Docker是一个开源的容器化平台，它允许开发者将应用及其依赖打包到一个可移植的容器中，实现应用的快速部署和扩展。Docker核心概念镜像（Image）：包含应用程序及其运行环境的只读模板。容器（Container）：镜像的运行实例，可以认为是一个轻量级的、可移植的应用环境。仓库（Registry）：用于存储和分发Docker镜像的集中位置，如Docker Hub。Docker常用命令docker build：构建Docker镜像。docker run：运行Docker...阅读全文
获课：789it.top/14278/获取ZY↑↑方打开链接↑↑解锁 TypeScript 核心基础知识引言TypeScript 是 JavaScript 的一个超集，添加了可选的静态类型和基于类的面向对象编程。它由微软开发并维护，旨在开发大型应用时提供更好的工具和结构。本文将深入探讨 TypeScript 的核心基础知识，帮助你快速上手并理解其强大功能。1. 类型系统1.1 基本类型TypeScript 支持 JavaScript 的所有基本数据类型，并增加了额外的类型。boolean: 表示 true 或 false。number: 表示整数或浮点数。string: 表示文本数据。array: 表示元素类型相同的数组。tuple: 表示已知元素数量和类型的数组。enum: 表示一组命名的...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：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
<<<下栽科>>>：789it.top/5047/一、明确需求与目标深入沟通交流：与客户进行多次深入沟通，了解其业务领域、面临的问题以及期望通过 AI Agent 实现的目标。例如，在电商领域，客户可能希望 AI Agent 能实现智能客服，快速准确地回答用户关于商品信息、订单查询、退换货政策等方面的问题；在医疗领域，可能期望 AI Agent 辅助医生进行疾病诊断、提供治疗方案建议等。分析业务流程：详细梳理客户现有的业务流程，找出可以借助 AI Agent 提升效率、优化体验或创造新价值的环节。比如在企业办公流程中，AI Agent 可以自动处理文件分类、信息提取等重复性工作。确定功能范围：根据沟通和分析的结果，明确 AI Agent 的核心功能。这可能包括自然语言处理（理解用户输入并生成...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：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
【14章】Vue3.5+Electron+大模型 跨平台AI桌面聊天应用实战”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...阅读全文
获课：www.bcwit.top/14553/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 一、课程定位 面向工业4.0时代系统开发需求，培养掌握Linux内核机制与现代C++20/23标准的核心开发专家，覆盖从智能硬件驱动到千万级并发服务的全栈开发能力，适配自动驾驶、元宇宙、金融科技等前沿领域。 二、核心知识体系 现代C++工程化（4周） C++23新范式：协程网络框架、编译期反射实践 内存管控艺术：PMDK持久化内存、共享内存IPC优化 并发新模型：无锁环形缓冲区、Seastar框架深度解析 性能工程：SIMD指令集优化（AVX-512）、编译器内联汇编黑科技 Linux系统级开发（5周） 内核模块开发： eBPF实现网络QoS控制（XDP重定向） 定制调度器（CFS算法改造） 实时系统优化（PREEM...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
获课：keyouit.xyz/1170/获取ZY↑↑方打开链接↑↑"TensorFlow+CNN实战AI图像处理，入行计算机视觉完结无密"听起来像是一个专注于使用TensorFlow和卷积神经网络（CNN）进行图像处理的培训课程或教程。这类课程通常旨在帮助学员掌握计算机视觉的基础知识以及如何利用深度学习技术解决实际问题。以下是该类课程可能涵盖的内容概述：获课：keyouit.xyz/1170/获取ZY↑↑方打开链接↑↑课程内容1. 基础知识Python编程基础：作为TensorFlow的主要编程语言，掌握Python是必要的。数学基础：线性代数、概率论与统计学、微积分等基础知识对于理解深度学习算法至关重要。2. 深度学习基础神经网络基础：包括前馈神经网络、激活函数、损失函数、反向传播算法...阅读全文
获课：www.bcwit.top/3060/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 第一章：大数据基础架构与核心组件 数据采集与预处理 多源异构数据接入（日志、API、IoT 设备） 数据清洗与质量监控（缺失值 / 异常值处理） 实时流数据采集（Flume/Kafka/Canal） 分布式存储技术 HDFS 架构与副本机制 NoSQL 数据库（HBase/Cassandra）应用场景 对象存储（MinIO/S3）与文件系统优化 分布式计算框架 MapReduce 原理与 YARN 资源调度 Spark 生态解析（Core/Spark SQL/MLlib） Flink 流处理与状态管理 第二章：大数据处理与分析 SQL on Hadoop Hive 数据仓库与 HQL 优化 Impala/Presto ...阅读全文
FFA 2024 大会门票免费送！AI时代下大数据技术未来路在何方？ Flink CDC任务从savepoint/checkpoints状态中恢复作业错误问题 如何用实时数据同步打破企业数据孤岛？ FlinkCDC MySQL 中 scan.startup.mode 用的是什么模式啊？ flink用rocksdb作为状态后端，jobmanager重启后rocksdb目录文件会被清空 请问下大家有没有遇到过这个错:Caused by: java.lang.ClassNotFoundE Flink获取消费kafka的时候始终获取不到topic列表是啥原因啊？ Apache Flink未授权访问上传导致的RCE漏洞，这个漏洞目前方案解决吗？ flink 消费kafka,之前任务正常的，突然有个分区...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♥》jzit.top/14028/ComfyUI的核心技能及生态体系可以归纳为以下几个方面：一、核心技能节点化工作流架构ComfyUI采用节点化工作流架构，将深度学习模型的每个操作步骤模块化，用户可以通过简单的拖放操作，将这些节点按需组合成完整的生成工作流。每个节点代表一个独立的处理步骤，如噪声处理、采样、图像解码等，这种设计使得操作更加直观、易于理解。实时可视化每一个节点都可以实时显示其处理结果，用户可以在工作流的每一步进行调整并即时查看效果。这种高度可视化的设计帮助用户在图像生成过程中精确调控参数，确保最终的输出符合预期。易于扩展ComfyUI允许用户编写或导入自定义节点，这为高级用户提供了极高的扩展性。用户不仅可以添加新的处理模块，还可以集成其他深度学习模型或算法，进一步增强工作流...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
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
