获课：666it.top/5235/ AI 算法工程师的 31 周蜕变之路：能力图谱与实战指南 在人工智能领域，AI 算法工程师扮演着至关重要的角色。他们不仅是技术的实施者，更是创新的推动者。然而，成为一名优秀的 AI 算法工程师并非易事，需要系统的学习、实践以及不断的自我提升。本文将为您规划一条为期 31 周的蜕变之路，通过能力图谱的构建与实战指南的提供，助您稳步前行。 第一阶段：基础构建（第 1-8 周） 第 1-2 周：数学基础 线性代数：掌握矩阵运算、特征值与特征向量、奇异值分解等。 概率论与统计学：理解随机变量、概率分布、贝叶斯定理、假设检验等。 微积分：熟悉极限、导数、积分及其在优化问题中的应用。 第 3-4 周：编程语言与工具 Python：精通基本语法、数据结构、面向对象编程...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♥》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
2024新版-AI+JavaWeb开发入门，Tlias教学管理系统项目实战全套拼课》》》❤ jzit.top/14380/JavaWeb既涉及前端也涉及后端，但主要偏向于后端开发。以下是对JavaWeb的详细介绍：一、JavaWeb的定义JavaWeb是指基于Java技术的Web应用程序开发。它包括使用Java语言编写的服务器端代码，用于处理客户端请求和生成动态网页内容。这些Web应用程序通常运行在Web服务器上，如ApacheTomcat、Jetty等，并通过HTTP协议与客户端进行通信。二、JavaWeb的前端与后端前端：在JavaWeb开发中，前端主要负责与用户进行交互的页面展示部分。这通常包括HTML、CSS和JavaScript等技术的使用，用于构建Web页面的结构、样式和交互逻...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：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
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
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
计算机基础——更适合程序员的编程必备基础知识拼课》》》❤ jzit.top/491/计算机发展对个人成长的影响是深远且多维度的，其核心作用体现在知识获取、技能培养、思维模式转变、职业发展、社会参与等方面。以下从多个维度展开分析：一、知识获取与学习方式的变革信息爆炸与自主学习互联网和搜索引擎（如Google、百度）使知识获取成本趋近于零。个人可随时查阅全球学术资源、教程和案例，突破地域和资源限制。案例：MOOC平台（如Coursera、edX）提供顶尖大学课程，普通人可免费学习AI、编程等前沿领域知识。碎片化学习与终身学习移动设备（手机、平板）使学习场景碎片化，个人可利用通勤、午休等时间通过短视频（如B站、YouTube）、播客（如Spotify）学习。数据：2023年全球在线教育市场规模超...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
https://97it.top/1170/ 摘要 在人工智能（AI）技术日益发展的当下，职场环境正经历着前所未有的变革。随着AI在各个行业中的应用愈加广泛，职场中的工作内容、工作方式以及职位结构都发生了深刻的变化。许多职场观察者认为，AI将重新定义未来职场的工作分配方式和职业发展的路径。在这种变革中，一种被称为“蛋糕定律”的概念逐渐浮现，它从比喻的角度阐述了AI如何影响职场中的资源分配与机会结构。本文将深入探讨AI职场中的蛋糕定律，分析其核心原理，探讨其对职场人才的影响，以及如何应对这一变化，确保个人在智能化时代的职场中立于不败之地。 1. 引言 随着人工智能技术的迅猛发展，越来越多的行业开始感受到AI带来的冲击。传统的工作岗位逐步被自动化和智能化工具所取代，新的职业形态和岗位开始出现，职...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
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：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♥》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
<<<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：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：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
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
【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
拼课》》》❤ 789it.top/14255/Spring事务管理是Spring框架中提供的一个重要特性，它主要用于简化和管理Java应用程序中的事务控制。事务管理的核心目标是确保数据的一致性和完整性，特别是在涉及多个数据库操作或多个系统的交互时。Spring事务管理的优势是它抽象了事务处理的底层细节，使得开发者能够专注于业务逻辑，而不需要关心具体的事务控制。Spring事务管理的核心概念事务（Transaction）事务是对数据库的操作，通常包括一系列步骤。这些步骤要么全部成功，要么在出现异常时全部回滚。事务的核心特性有四个：原子性（Atomicity）：事务是不可分割的单位，操作要么全部执行，要么全部不执行。一致性（Consistency）：事务必须使数据库从一个一致性状态转变到另一个一...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
获课：weiranit.fun/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一、课程概述本课程专注于TensorFlow与卷积神经网络（CNN）在AI图像处理中的应用，旨在帮助学员快速入行计算机视觉领域。通过实战演练，学员将掌握如何利用TensorFlow构建和训练CNN模型，实现对图像的高效分类、识别和处理。二、课程内容TensorFlow基础TensorFlow简介与安装TensorFlow核心概念：张量、计算图、会话等TensorFlow的高级API：Keras的使用卷积神经网络（CNN）基础CNN的原理与结构：卷积层、池化层、全连接层等CNN在图像处理中的应用优势数据准备与预处理图像数据集的获取与整理图像数据的预处理：缩放...阅读全文
获课：weiranit.fun/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一、课程概述本课程专注于TensorFlow与卷积神经网络（CNN）在AI图像处理中的应用，旨在帮助学员快速入行计算机视觉领域。通过实战演练，学员将掌握如何利用TensorFlow构建和训练CNN模型，实现对图像的高效分类、识别和处理。二、课程内容TensorFlow基础TensorFlow简介与安装TensorFlow核心概念：张量、计算图、会话等TensorFlow的高级API：Keras的使用卷积神经网络（CNN）基础CNN的原理与结构：卷积层、池化层、全连接层等CNN在图像处理中的应用优势数据准备与预处理图像数据集的获取与整理图像数据...阅读全文
产品经理电商系统实战，掌握前后端设计精髓（完结无秘）下栽课♥》789it.top/3099/电商产品经理的核心能力与进阶路径在数字化商业浪潮中，电商产品经理扮演着连接用户需求、技术实现与商业目标的关键角色。随着行业竞争加剧，该岗位对从业者的综合能力提出了更高要求。本文将从岗位职责、核心能力、转型路径及实战建议四个维度，系统解析如何成为一名优秀的电商产品经理。一、电商产品经理的核心职责1. 全链路产品规划需求洞察：通过用户调研、竞品分析和行业趋势研究，精准定位市场痛点，制定符合业务战略的产品方案。例如，针对跨境电商场景，需结合海外用户消费习惯设计支付、物流等功能模块。流程设计：覆盖商品上架、订单生成、支付结算、售后服务等全链路，优化购物车转化率、客单价等核心指标。例如，通过缩短支付步骤降低流...阅读全文
获课：666it.top/14325/ 14章吃透RAG全栈：高精准AI应用开发的必备技术指南 一、引言 随着人工智能技术的快速发展，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称RAG）技术已成为构建高精准AI应用的关键。RAG结合了信息检索与生成模型的优势，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。本文将从基础到进阶，全面解析RAG全栈技术，为开发者提供一份详尽的技术指南。 二、RAG基础概念与核心价值 RAG技术通过两个核心阶段实现其功能：检索阶段和生成阶段。在检索阶段，RAG从知识库中检索与输入相关的文档片段；在生成阶段，将检索结果与原始输入结合，生成更准确、可靠的输出。 RAG技术的核心价值在于解决传统生成模型存在...阅读全文
获课♥》789it.top/4367/获取ZY↑↑方打开链接↑↑消息队列作为分布式系统的“神经中枢”，本文深度拆解Kafka与RocketMQ最新特性，揭秘亿级流量下的存储引擎设计、零拷贝技术、云原生部署方案及电商秒杀系统实战，助您构建高可用消息体系，掌握从原理理解到工程落地的三维能力模型。内容由DeepSeek-R1模型生成2025 消息队列深度解析：从原理到实践的全链路技术指南本文基于 Kafka 3.4、RocketMQ 5.0 等主流消息队列最新特性，结合亿级流量场景实战经验，系统拆解消息队列核心技术原理与工程化实践。通过可靠性保障、性能优化、云原生部署等维度，助您构建高可用消息系统。一、消息队列核心技术全景图1.1 架构演进趋势┌──────────────┐│ 云原生核心技能树...阅读全文
"完结无密】TensorFlow＋CNN实战AI图像处理，入行计算机视觉" 这样的表述通常指的是一个关于使用TensorFlow和卷积神经网络（CNN）进行AI图像处理的课程或教程系列已经全部完成，并且暗示该资源没有加密或者限制访问。这种类型的课程旨在帮助学员掌握如何利用深度学习技术，特别是通过TensorFlow框架来实现计算机视觉任务。获课：keyouit.xyz/1170/获取ZY↑↑方打开链接↑↑课程概述1. 基础知识介绍Python编程：由于TensorFlow主要使用Python作为接口语言，因此了解Python编程基础是必要的。数学基础：包括线性代数、概率论与统计学以及微积分等，这些都是理解深度学习算法的重要工具。2. 深度学习与CNN神经网络简介：前馈神经网络...阅读全文
七月在线-机器学习集训营（期）拼课》》》❤ 789it.top/1158/机器学习（Machine Learning, ML）和人工智能（Artificial Intelligence, AI）密切相关，但它们并不完全相同。可以从以下几个方面来理解它们的关系：1. 定义区别人工智能（AI）：人工智能是计算机科学的一个分支，旨在让机器具备模拟人类智能的能力。AI包括许多技术和方法，目标是使机器能够执行需要人类智能才能完成的任务，如感知、推理、学习、决策、自然语言处理等。机器学习（ML）：机器学习是人工智能的一个子领域，专注于通过数据让计算机自动学习和改进。与传统编程方法不同，机器学习不需要明确编程指令，而是通过输入大量数据，计算机能够自主发现规律和模式，并根据这些数据进行预测和决策。2. 机器...阅读全文
获课♥》jzit.top/4273/获取ZY↑↑方打开链接↑↑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（自动识别函数边界、...阅读全文
获课：yinheit.xyz14875《AI商业视频创富营：从0到百万播放的变现密码》【万亿级赛道觉醒：AI重构视频生产力】当Sora生成式视频震惊业界，当抖音AI带货视频单条成交破百万，视觉内容生产正经历颠覆性变革。本训练营聚焦AI视频工业化生产流程，打通选题策划-批量生成-平台运营-商业变现全链路，帮助学员在21天内建立日均产出100+爆款视频的自动化系统，抢占短视频流量红利。【课程五大核心壁垒】AI视频工具矩阵生成式视频三剑客（Sora+Runway+Pika）实战调参数字人直播全流程解决方案（D-ID+HeyGen）影视级后期自动化（Premiere Pro+剪映AI插件）爆款内容引擎10万+选题库与情绪热点图谱3秒完播率提升公式（冲突前置+悬念堆叠）跨平台分发策略（抖音B站流量密码...阅读全文
获课：666it.top/6054/ 深兰交大 AI 算法班第五期：迈向人工智能领域的关键一步 人工智能作为当今科技发展的核心驱动力，正深刻改变着各行各业。深兰交大AI算法班第五期为有志于进入AI领域的学习者提供了系统化的成长路径，成为许多人职业转型和技术提升的关键跳板。 课程体系与学习内容 第五期AI算法班构建了完整的知识体系，从数学基础到项目实战，科学规划学习路径。课程核心模块包括： 机器学习基础：涵盖线性回归、决策树、SVM等经典算法详解，以及特征工程与模型评估方法 深度学习进阶：系统讲解神经网络、前馈传播机制，深入探讨权重、偏置以及激活函数在解决非线性问题中的关键作用 前沿技术领域：包括自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)和大模型等热门方向 37个大型项目实战：通过Purdue...阅读全文
2025年作为AI应用元年拉开了国产AI深度融入各行业的序幕然而，当前AI大规模落地还面临着三大难题如何高效获取匹配自身业务需求的算力资源？如何选择训练推理框架不受限于智算芯片差异？如何便捷开发量身定制的AI应用？天翼云在息壤平台能力的基础上推出Triless架构，助力解决AI落地难题！Triless架构即“三个无关”——资源无关、框架无关、工具无关资源无关息壤升级算力调度技术接入多方、跨域、异构算力将分散的物理资源智能整合为统一的逻辑资源池实现资源的全局管理和弹性调度提升资源利用率，提供标准化算力服务框架无关息壤对模型/代码进行适配和转换让用户不需要纠结如何选择AI框架实现“一次开发，多框架运行”的框架无关体验工具无关息壤对AI开发全流程工具链进行抽象和封装提供可编排、预集成的流水线服务为...阅读全文
获课：666it.top/6054/ 深兰交大 AI 算法班第五期：迈向人工智能领域的关键一步 人工智能作为当今科技发展的核心驱动力，正深刻改变着各行各业。深兰交大AI算法班第五期为有志于进入AI领域的学习者提供了系统化的成长路径，成为许多人职业转型和技术提升的关键跳板。 课程体系与学习内容 第五期AI算法班构建了完整的知识体系，从数学基础到项目实战，科学规划学习路径。课程核心模块包括： 机器学习基础：涵盖线性回归、决策树、SVM等经典算法详解，以及特征工程与模型评估方法 深度学习进阶：系统讲解神经网络、前馈传播机制，深入探讨权重、偏置以及激活函数在解决非线性问题中的关键作用 前沿技术领域：包括自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)和大模型等热门方向 37个大型项目实战：通过Purdue...阅读全文
TensorFlow+CNN实战AI图像处理，入行计算机视觉完结无密 获课：yinheit.xyz/1170/ TensorFlow+CNN 实战：AI 图像处理从入门到进阶全流程解析 一、开篇：TensorFlow 与 CNN 的图像处理价值 在人工智能技术蓬勃发展的当下，图像处理作为其重要应用领域，广泛渗透于安防监控、医疗诊断、自动驾驶等行业。TensorFlow 凭借其强大的开源生态和跨平台特性，成为 AI 开发者的首选框架；CNN（卷积神经网络）则通过独特的局部感知与权值共享机制，在图像特征提取上展现出卓越优势。二者结合，为从图像分类到语义分割的复杂任务提供了高效解决方案，掌握它们的实战应用，是打开 AI 图像处理大门的关键钥匙。 二、基础认知：搭建学习的基石 （一）TensorFl...阅读全文
TensorFlow+CNN实战AI图像处理，入行计算机视觉FX 获课：yinheit.xyz/1170/ LeNet-5 架构解析：TensorFlow 实现手写数字识别与模型可视化指南 LeNet-5 是卷积神经网络(CNN)发展史上的里程碑式架构，由 Yann LeCun 等人于1998年提出，专门用于手写数字识别任务。本文将深入解析这一经典网络架构，并介绍如何使用 TensorFlow 框架实现 MNIST 手写数字识别，同时包含模型可视化方法。 LeNet-5 网络架构详解 LeNet-5 由7层组成，输入图像尺寸为32×32像素（MNIST数据集28×28图像通常会被填充至32×32）。以下是各层的详细结构： 1. C1层：第一卷积层 输入：32×32×1（原始图像） 卷积核：6...阅读全文
LLM应用全流程开发 全新技术+多案例实战+私有化部署 获课：yinheit.xyz/15076/ LLM应用开发全流程实战：从数据预处理到模型部署的工程化落地指南 一、LLM应用开发全景认知 大型语言模型(LLM)应用开发已成为AI工程的新范式，其全流程包含数据准备、模型选型、应用开发、性能优化和部署运维等关键环节。与传统NLP应用相比，LLM应用开发具有"预训练+微调+提示工程"三位一体的技术特征，需要开发者掌握从数据科学到软件工程的跨领域技能。 LLM应用成熟度模型： L1 直接调用：使用基础API完成简单任务 L2 提示优化：通过精心设计提示词提升效果 L3 检索增强：结合外部知识库扩展能力 L4 微调定制：通过领域数据调整模型参数 L5 全栈开发：构建端到端的智能应用系统 二、数据...阅读全文
 获课♥》aixuetang.xyz/15523/ 随着技术的发展和行业的变迁，35岁危机已经成为许多程序员心中的隐忧。这个年龄阶段往往面临着职业发展瓶颈、体力精力的下降以及家庭责任的增加。然而，正是在这样的背景下，大模型全链路技能转型为程序员提供了一条新的出路。 所谓大模型，指的是那些具有大量参数、能够处理复杂任务的人工智能模型，比如语言模型、图像识别模型等。这些模型不仅在学术界取得了显著成就，在工业界也得到了广泛应用，从自然语言处理到计算机视觉，再到自动驾驶等领域。因此，掌握大模...阅读全文
AI 大模型全栈工程师培养计划 获课：yinheit.xyz/14781/ AI 大模型全栈工程师培养体系：算法基础、框架开发与工程部署的三位一体 在当今人工智能飞速发展的时代，AI 大模型正以前所未有的速度改变着各个行业。从智能客服到自动驾驶，从医疗诊断到金融风控，大模型的应用场景日益广泛。然而，要真正发挥大模型的潜力，培养一批既懂算法又精通框架开发与工程部署的全栈工程师显得尤为重要。算法基础、框架开发与工程部署三位一体的培养体系，正是为满足这一需求而构建的全面人才培养模式。 算法基础：构建智能的基石 算法基础是 AI 大模型全栈工程师培养体系的核心基石。它犹如一座大厦的地基，为后续的框架开发和工程部署提供了坚实的理论支撑。 在算法基础的学习中，首先要深入理解机器学习和深度学习的基本原理。...阅读全文
产品经理进阶，多领域，多功能产品全流程实战 获课：yinheit.xyz/14923/ 以下是关于跨领域多功能产品全周期方法论的深度解析，结合行业最佳实践和系统化框架： 一、战略规划与需求定义 双钻模型应用 发散阶段：通过6-8场跨部门Workshop生成150+创意点子，覆盖技术、市场、用户多维度需求。 收敛阶段：使用价值-可行性矩阵筛选至3-5个核心方向，例如IoT设备嵌入金融服务、教育内容自适应推送等。 验证阶段：低保真原型测试获取早期反馈，迭代周期控制在2周内。 产品画布九宫格 二、跨领域设计体系 架构设计 全景图规划：通过业务流程图、数据流转路径明确多模块耦合关系，例如电商平台结合AI客服与供应链预测。 自适应设计：响应式布局确保移动端/PC端体验一致，采用“瀑布流+卡片式”混合适...阅读全文
千峰商业数据分析BI+人工智能AI 获课：yinheit.xyz/5221/ 千峰BI×AI实战：从数据可视化到智能预测分析 在当今数字化浪潮中，数据已成为企业最为宝贵的资产之一。如何从海量数据中提取有价值的信息，洞察业务趋势，并做出精准的决策，成为了企业提升竞争力的关键。千峰BI（商业智能）与AI（人工智能）的融合，为企业提供了一套从数据可视化到智能预测分析的完整解决方案，助力企业在复杂多变的市场环境中抢占先机。 数据可视化：洞察数据的直观窗口 数据可视化的价值与意义 数据可视化是将复杂的数据以图形、图表等直观的形式呈现出来，帮助用户快速理解数据的特征和规律。在企业的日常运营中，数据可视化具有重要价值。它能够让管理层和业务人员迅速把握业务的关键指标，如销售额、客户数量、市场份额等，及时发现...阅读全文
极客时间训练营-AI 全栈开发实战营 获课：yinheit.xyz/15062/ AI全栈开发实战：从深度学习到前后端部署的一站式指南 在当今技术快速发展的时代，AI全栈开发已成为开发者提升竞争力的重要方向。本文将系统性地介绍AI全栈开发的完整流程，涵盖深度学习模型开发、后端服务构建和前端部署等关键环节。 AI全栈开发概述 AI全栈开发是指开发者能够独立完成从数据准备、模型训练到前后端系统集成的完整AI应用开发流程。典型的技术栈包括： 前端技术：构建用户交互界面 后端技术：处理业务逻辑和数据 AI框架：实现模型训练和推理 部署运维：确保系统稳定运行 一个完整的AI项目通常要构建智能问答网站或AI图像分析工具等应用场景，这需要开发者掌握全链条技能。 AI项目全流程实战 1. 需求分析与设计 成...阅读全文
获课：666it.top/14776/ 网络安全高薪之路：掌握这8大攻防场景，企业抢着要！ 在数字化转型加速推进的今天，网络安全已成为国家战略和企业发展的核心议题。全球网络安全人才缺口高达350万，而具备实战能力的专业人才尤为稀缺。本文将深入剖析8大网络攻防实战场景，为你的高薪职业发展指明方向。 一、网络安全行业现状与机遇 2025年网络安全行业正迎来爆发式增长，全球网络攻击事件频发，勒索病毒、数据泄露等问题迫使企业加大安全投入。预计2025年网络安全市场规模将突破千亿美元，年复合增长率超过10%。我国目前存在超过327万的人才缺口，而每年高校毕业生仅约10万人，供需矛盾十分突出。 企业需求已从"证书导向"转向"实战能力验证"，95%的安全团队要求候选人具备真实攻防对抗经验。具备实战能力的安...阅读全文
基于DeepSeek 开发AI全栈开发营2025 获课：yinheit.xyz/15062/ AI颠覆传统全栈开发：实战案例解析与行业变革 在2025年的技术浪潮中，AI正以“零代码生成”和“全流程智能辅助”重塑全栈开发模式。以下通过三个典型案例，解析AI如何颠覆传统开发流程，并推动行业进入“人人可编程”的新时代。 案例一：字节跳动Trae IDE——10分钟生成全栈论坛系统 场景：某初创团队需快速搭建一个带用户登录功能的论坛，传统开发需2-3周。 AI介入： 需求输入：开发者在Trae IDE中输入自然语言指令：“开发带登录功能的论坛，使用Vue+Spring Boot，数据库用MySQL”。 全栈生成： 前端：自动生成Vue组件（含路由、表单验证）。 后端：生成Spring Boot A...阅读全文
本文分享自魔乐社区公众号《20w奖金池！魔乐社区国产算力应用创新大赛正式启程》当国产算力崛起成为 AI 发展新引擎，你是否渴望用创新方案解锁无限可能？魔乐社区国产算力应用创新大赛重磅来袭！聚焦国产算力前沿，无论你是开发者、研究者，还是技术爱好者，都能在这里一展身手。现在报名参赛，就有机会瓜分 20 万元丰厚奖金池，更能让你的创意获得行业关注，加速国产算力应用落地！大赛报名入口：https://modelers.cn/race/453img 小部...阅读全文
基于DeepSeek 开发AI全栈开发营2025 获课：yinheit.xyz/15062/ AI 全栈工程师养成计划：从算法优化到生产级部署实战 在人工智能技术蓬勃发展的当下，AI 全栈工程师成为了市场上炙手可热的人才。他们不仅需要精通算法原理与优化技巧，还需具备将算法模型成功部署到生产环境的能力，确保系统稳定、高效运行。本文将围绕 AI 全栈工程师的养成路径展开，从算法优化到生产级部署，为你勾勒出一幅清晰的成长蓝图。 夯实基础：算法原理与数学根基 1. 深入理解算法原理 AI 全栈工程师首先要对各类算法有深入的理解，包括但不限于机器学习中的决策树、支持向量机、神经网络，深度学习中的卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体（如 LSTM、GRU）等。了解每种算法的适用场景、优...阅读全文
 获课♥》aixuetang.xyz/15523/ 千亿级市场机会：大模型重构传统行业的关键学习路径 在千亿级市场机会的驱动下，大模型正加速重构传统行业生态。作为学习者，若想快速掌握这一变革性技术，需聚焦三大核心领域，构建“技术-场景-安全”三维能力体系。 一、行业定制化模型开发能力 通用大模型难以直接适配垂直场景需求。以制造业为例，某钢铁厂通过训练设备故障预测模型，将维修成本降低40%；而某家电厂用AI视觉质检模型，将瑕疵识别率提升至99.9%。学习者需掌握模型微调技术，如通过行业...阅读全文
获课♥》aixuetang.xyz/4967/ AI+职场：2030年淘汰的不是人，而是不会用AI的人 教育转型：重塑人才培养模式 教育体系正面临前所未有的变革压力。麦肯锡研究显示，到2030年，全球将有30%的人类劳动可能被AI替代，这意味着传统教育培养的技能将大幅贬值。未来的教育必须转向培养"AI协作能力"——不仅教授专业知识，更要训练学生如何与AI系统高效互动。DeepL研究副总裁Stefan Mesken指出，AI将不仅理解用户需求，还会主动提供建议、进行有意义的协作。教育机构需要建立"人类-AI"协同学习环境，让学生从小适应与智能体共事的工作模式。 科技演进：从工具到同事的跨越 AI技术正从简单的工具演变为"数字同事"。到2025年末，智能体将成为数字生活的标配，在银行、保险、医疗...阅读全文
 获课♥》aixuetang.xyz/15523/ 县域经济作为连接城乡的枢纽，正迎来以大模型为核心的全链路赋能新机遇，为乡村振兴注入强劲动力。在政策与技术的双重推动下，大模型正通过数字化、智能化手段，全方位提升农业、工业、服务业的效率与附加值，成为县域经济高质量发展的关键引擎。 县域经济与乡村振兴的融合背景 县域经济覆盖全国90%的土地面积，承载了半数以上的人口，贡献了全国40%的GDP，是乡村振兴的重要支撑。近年来，随着城乡融合加速，中央一号文件多次强调发展“县域富民产业”，旨在...阅读全文
获客：666it.top/14631/ AGI前夕的必修课：大模型全栈工程师培养计划深度解析 随着AGI(通用人工智能)时代的临近，AI大模型全栈工程师正成为数字化转型的核心驱动力。知乎推出的第八期"AI大模型全栈工程师培养计划"已成为行业人才标准化的里程碑，为从业者提供了一条系统化的成长路径。 培养计划的核心价值 该计划旨在培养具备全栈技术能力和深度学习知识的复合型人才，持证者不仅获得技术能力认可，更将参与定义下一代智能系统的行业标准。课程体系覆盖从理论基础到实战应用，从模型开发到系统部署的全流程能力培养。 三大核心知识模块 理论筑基模块：深入掌握大模型核心原理，构建AI大模型知识体系 技术深耕模块：涵盖Python编程、机器学习、深度学习等前沿技术 实战拓展模块：通过实际项目将理论知识转...阅读全文
