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
【17章】计算机视觉—YOLO+Transfomer多场景目标检测实战 transformer多场景目标检测 在计算机视觉领域，特别是在深度学习和目标检测任务中，Transformer模型由于其强大的全局依赖性建模能力，已经在许多领域取得了显著成果。然而，传统的目标检测方法，如基于区域卷积网络（Region-based Convolutional Neural Networks, R-CNN系列）和单阶段方法（如YOLO、SSD）等，通常更适合处理目标检测任务。尽管如此，近年来，研究者们也在探索如何将Transformer模型应用于目标检测任务中，以期获得更好的性能。 Transformer在目标检测中的应用 1. ViT (Vision Transformer) Vision Transf...阅读全文
ChatGPT 从零到一打造私人智能英语学习助手（无秘分享）获课：jzit.top/1167/获取ZY↑↑方打开链接↑↑私人智能英语学习助手是一种基于人工智能技术，特别是自然语言处理（NLP）和机器学习技术开发的智能应用程序。它能够根据用户的英语学习需求和水平，提供个性化的学习资源和辅导，帮助用户提高英语能力。应用行业私人智能英语学习助手在多个行业中都有广泛的应用，主要包括：教育行业：作为辅助教学手段，私人智能英语学习助手可以为学生提供个性化的学习计划、练习和反馈，帮助他们在英语学习中取得更好的成绩。在线学习平台：许多在线学习平台都集成了私人智能英语学习助手的功能，以提供更加智能化的学习体验，吸引和留住用户。企业培训：对于需要提高员工英语能力的企业来说，私人智能英语学习助手可以作为一个有效的...阅读全文
大数据生态圈/Hadoop/Spark/Flink/数据仓库/实时分析/推荐系统获课：789it点top/2505/获取ZY↑↑方打开链接↑↑大数据生态圈：构建智能时代的基石在数字化浪潮汹涌的今天，大数据已成为推动各行各业变革的重要力量。大数据生态圈，作为这一变革的核心驱动力，汇聚了Hadoop、Spark、Flink、数据仓库、实时分析以及推荐系统等一系列关键技术，共同构建了一个高效、智能的数据处理与分析体系。本文将深入探讨这些技术如何协同工作，为企业带来前所未有的数据洞察力和业务价值。Hadoop：大数据处理的基石Hadoop，作为大数据领域的基石，为海量数据的存储和处理提供了强大的分布式基础架构。其核心组件HDFS（Hadoop Distributed File System）通过分布...阅读全文
Python3入门人工智能，掌握机器学习+深度学习（完结）获课：666it.top/1748/获取ZY↑↑方打开链接↑↑Python3入门人工智能，掌握机器学习与深度学习是一个系统而深入的过程，以下是一个详细的学习路径：一、Python基础首先，你需要掌握Python的基础语法和编程技巧。Python是一种解释型、交互式、面向对象的编程语言，语法简洁明了，易于学习和使用，已经成为人工智能开发的主要语言之一。你需要了解数据类型、变量、控制流、函数、模块以及面向对象编程等基本概念。二、搭建开发环境在掌握了Python基础之后，你需要搭建一个适合人工智能开发的Python环境。这通常包括安装Python解释器、Anaconda数据科学平台（它预装了许多常用的数据科学库，如NumPy、Pandas、...阅读全文
12月18日，由中国信息通信研究院和中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会（CCSA TC601）共同组织的2024大数据“星河”案例入围名单正式发布，天翼云科技有限公司携手中国电信股份有限公司广东分公司、广东亿迅科技有限公司联合申报的“广东电信基于下一代分布式数据库TeleDB在企业数据中台应用与创新实践”成果首次成功入选数据库专项-典型案例，再次彰显了天翼云在数据库领域的技术创新实力与行业领先地位。本次案例征集包括行业数据智能应用、数据库、数据安全、数据要素流通、数据资产管理、数据估值与入表、政务数据以及数据智能底座等八大方向，旨在促进大数据技术产品与关联产业的蓬勃发展，深度释放数据作为新型生产要素的巨大潜能。TeleDB数据库为数据流通撑起“一片天”数据是企业经营发展的核心资产...阅读全文
CV项目就业小班 第9期获课：aixuetang点xyz/14236/获取ZY↑↑方打开链接↑↑CV项目研究背景计算机视觉（Computer Vision，简称CV）是一门跨学科的研究领域，旨在让计算机具备人类的视觉感知能力。它结合了图像处理、模式识别、机器学习和深度学习等技术，使机器能够理解并解释数字图像或视频中的内容。以下是关于CV项目的几个重要研究背景方面：1. 历史发展早期阶段：20世纪60年代末期，麻省理工学院启动了一个名为“夏季视觉项目”的研究计划，标志着计算机视觉领域的开端。当时的任务是通过简单的几何形状来描述场景。特征提取与匹配：70年代至80年代，研究人员开始探索如何从图像中提取有用的特征，并将其用于物体识别、运动分析等领域。统计方法的应用：90年代，随着概率论和统计学理论...阅读全文
「完17章」AI助手Copilot辅助Go+Flutter打造全栈式在线教育系统获课：789it点top/13481/获取ZY↑↑方打开链接↑↑什么是GitHub Copilot，它是如何工作的（基于AI的编程助手）GitHub Copilot是一款由GitHub和OpenAI联合开发的AI编程助手，旨在帮助开发者更快、更高效地编写代码。以下是对GitHub Copilot及其工作原理的详细解释：一、GitHub Copilot简介GitHub Copilot通过机器学习模型学习和理解数以亿计的开源代码库，能够根据上下文生成有用和准确的代码片段。它不仅能够加快代码编写的速度，还可以提供准确的代码建议，从而降低开发难度，减少开发人员的工作量。二、GitHub Copilot的工作原理GitH...阅读全文
6大数据库，挖掘7种业务场景的存储更优解获课：97java.xyz/898/获取ZY↑↑方打开链接↑↑6 大数据库，挖掘 7 种业务场景的存储更优解在数字化浪潮中，数据呈爆炸式增长，如何高效存储和管理数据成为企业发展的关键。不同的业务场景对数据存储有着不同的需求，而当下主流的 6 大数据库在各自擅长的领域展现出独特优势，为 7 种常见业务场景提供了存储更优解。一、6 大数据库概述关系型数据库（如 MySQL、Oracle）：基于关系模型，以表格形式存储数据，具有严格的表结构和数据完整性约束，擅长处理结构化数据，支持复杂的 SQL 查询，确保数据的一致性和可靠性。非关系型数据库 - NoSQL文档型数据库（如 MongoDB）：以文档形式存储数据，通常使用 JSON 或类似格式，数据结构灵活，...阅读全文
七月在线-机器学习集训营15期获课：七月在线-机器学习集训营15期获取ZY↑↑方打开链接↑↑大规模行人重识别（ReID，Person Re-Identification）是计算机视觉领域的一个重要研究方向，旨在不同摄像头覆盖的场景下重新识别同一个人。随着城市监控系统的普及和对公共安全需求的增加，ReID技术的应用越来越广泛。以下是对一个大规模行人重识别项目的介绍，包括其背景、挑战、关键技术点以及解决方案。项目背景行人重识别系统主要用于跨摄像头网络中识别人物，有助于提高安防监控效率，增强公共安全保障能力。例如，在机场、车站等公共场所部署ReID系统可以帮助快速定位走失人员或追踪嫌疑人。主要挑战视角变化：不同摄像头的角度、高度差异会导致行人外观显著变化。光照条件：不同的时间、天气状况下的光照变化...阅读全文
轻松入门大数据：玩转Flink，打造湖仓一体架构（完结无秘）获课：xuelingit点xyz/2159/获取ZY↑↑方打开链接↑↑玩转 Flink，打造湖仓一体架构在大数据时代，数据成为企业决策和创新的核心资产。如何高效地管理和利用这些数据，湖仓一体架构应运而生。Apache Flink 作为一款强大的开源流批一体化处理框架，在打造湖仓一体架构中发挥着关键作用。湖仓一体架构：融合的力量传统的数据架构中，数据仓库和数据湖各自为政。数据仓库以结构化数据为主，注重数据的一致性和准确性，主要用于支持企业的决策分析；而数据湖则以原始的、非结构化或半结构化数据存储为主，强调数据的灵活性和扩展性。但这种分离的架构在实际应用中面临诸多挑战，如数据处理流程复杂、数据一致性难以保证、数据价值难以充分挖掘等。湖...阅读全文
尚硅谷 2023年10月结束 前端线下实体班（完结）获课:789it.top/4518/获取ZY↑↑方打开链接↑↑前端智能开发工程师：引领未来Web技术的革新者在数字化转型的大潮中，前端技术作为连接用户与数字世界的桥梁，正经历着前所未有的变革。前端智能开发工程师，作为这一变革的引领者，不仅需要掌握传统的前端开发技能，还需要深入理解人工智能、大数据、机器学习等前沿技术，将这些技术巧妙地融入前端应用中，创造出更加智能、个性化的用户体验。一、前端智能开发：技术融合的新趋势随着Web技术的不断演进，前端智能开发已成为一个新兴且充满活力的领域。它融合了前端开发与人工智能技术的优势，旨在通过智能算法和模型，提升Web应用的交互性、响应速度和个性化程度。前端智能开发工程师需要具备跨领域的知识体系，既要有扎...阅读全文
LLM算法工程师全能实战营-体系课获课：xuelingit.xyz/13757/获取ZY↑↑方打开链接↑↑LLM算法工程师：塑造未来智能的核心力量在人工智能（AI）的浪潮中，LLM（Large Language Model，大型语言模型）正以其强大的自然语言处理能力和广泛的应用前景，成为推动AI技术发展的重要力量。而在这股力量的背后，LLM算法工程师则是塑造未来智能世界的核心人物。他们通过深入研究、优化和创新，不断推动着LLM技术的进步，为各行各业带来前所未有的变革。一、LLM算法工程师的角色定位LLM算法工程师是专注于大型语言模型研发的专业人才。他们不仅需要具备扎实的计算机科学和数学基础，还需要深入理解自然语言处理、机器学习、深度学习等领域的最前沿技术。在LLM的研发过程中，算法工程师负责...阅读全文
轻松入门大数据：玩转Flink，打造湖仓一体架构（完结无秘）获课xuelingit点xyz/2159/获取ZY↑↑方打开链接↑↑如何轻松玩转FlinkApache Flink 是一个分布式流处理框架，它不仅支持实时数据流的处理，还能够进行批处理。要轻松玩转Flink，可以从以下几个方面入手：1. 理解基础概念事件时间（Event Time）和处理时间（Processing Time）：理解这两种时间概念对于正确实现流处理逻辑至关重要。Watermark：这是用来追踪事件时间进度的一种机制。State 和 Checkpointing：了解如何使用状态管理和检查点来确保应用程序的容错性和一致性。2. 学习APIDataStream API：这是用于构建流处理程序的主要API，适用于Java和S...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
2024极客时间AIGC产品经理（完结）获课：2024极客时间AIGC产品经理（完结）极客时间是一个专注于提供高质量技术课程和学习资源的平台，涵盖了从基础编程到前沿技术的多个领域。AIGC（Artificial Intelligence Generated Content，人工智能生成内容）是当前非常热门的一个领域，涉及到使用AI技术自动生成文本、图像、音频、视频等多种形式的内容。在极客时间平台上，你可以找到与AIGC相关的课程和专栏，帮助你深入了解并掌握这一领域的知识和技术。以下是一些具体的推荐和资源介绍：一、AIGC相关课程推荐1.《AIGC核心技术与产业应用》内容简介：该课程深入讲解了AIGC的核心技术和应用场景，包括自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、语音合成与识别等方向的技...阅读全文
Springboot+ChatGLM 实战AI数字人面试官系统（完结）获课：789it.top/13421/要实现一个基于 Spring Boot 和 ChatGLM 的 AI 数字人面试官，可以按照以下步骤进行：1. 准备工作首先，你需要确保开发环境已经搭建好，并安装以下依赖：Spring Boot：用于构建后端服务。ChatGLM：用于自然语言处理和生成模型，作为 AI 面试官的核心。2. 创建 Spring Boot 项目使用 Spring Boot 初始化项目，可以通过 Spring Initializr 来创建一个新的 Spring Boot 项目。选择需要的依赖项，最基本的包括：Spring Web：用来处理 Web 请求。Spring Boot DevTools：用来提高开发效...阅读全文
Flink 从0到1实战实时风控系统获课：97java.xyz/2323/Flink风控系统：实时风险防控的利器随着大数据技术的飞速发展，尤其是流处理技术的不断成熟，实时风控系统已成为金融、电子商务等行业不可或缺的重要组成部分。Apache Flink，作为一款开源的分布式流处理框架，凭借其高吞吐、低延迟和灵活的处理能力，在实时风控系统中发挥着举足轻重的作用。一、Flink简介及其优势Flink最初由柏林工业大学的研究人员开发，旨在实现数据流上的有状态计算。自2014年成为Apache的顶级项目以来，Flink已逐渐发展成为处理无界和有界数据的强大工具。其分布式架构、高可用性、准确性、低延迟、高吞吐量以及灵活性等特点，使其成为实时风控系统的理想选择。分布式架构：Flink程序可以运行在分布式...阅读全文
DeepSeek+SpringAI实战AI家庭医生应用获课：jzit.top/14159/DeepSeek+SpringAI二者结合能碰撞出哪些火花将 DeepSeek 与 Spring AI 结合，可以充分发挥 DeepSeek 在深度学习、自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）等领域的能力，同时利用 Spring AI 提供的灵活开发框架和工具，构建高效、可扩展的 AI 应用。以下是二者结合可能带来的创新和优势：1.DeepSeek 的核心优势强大的深度学习能力：DeepSeek 在 NLP、CV、语音识别等领域具有先进的模型和算法。多模态支持：支持文本、图像、语音等多种数据类型的处理。高效推理与训练：优化的模型架构和计算能力，适合实时应用和大规模数据处理。行业定制化：可以根据不同...阅读全文
数据分析50+高频场景实战 业绩提升立竿见影|已完结获课：数据分析50+高频场景实战 业绩提升立竿见影|已完结成为一名数据分析师是一个充满挑战但也极具成就感的过程。无论你是完全的新手还是已经有一定基础，以下的成长路径和建议可以帮助你更好地发展自己的技能。初期阶段学习基础知识：首先需要掌握一些基本的数学和统计知识，如概率、线性代数等。同时，熟悉数据分析的基本概念和技术是非常重要的。掌握工具：Excel是入门的好帮手，它能让你快速上手进行简单的数据分析工作。接下来可以学习SQL来处理更复杂的数据查询和管理任务。Python和R语言也是数据分析师常用的编程语言，特别是对于数据清洗、分析和可视化方面。中级阶段深入学习高级分析技术：包括机器学习的基础知识、预测分析、A/B测试等。这些技能将帮助你在面对...阅读全文
极客时间 AIOps 训练营（已完结，视频+课件完整）获课：97java.xyz/13953/获取ZY↑↑方打开链接↑↑随着人工智能（AI）和机器学习（ML）技术的迅猛发展，如何高效地将模型从开发阶段推向生产环境成为了一个重要课题。MLOps（Machine Learning Operations），即机器学习运维，是解决这一问题的关键方法。它旨在通过建立一套标准化的工作流程来提高模型部署效率、确保模型性能并促进团队间的协作。MLOps核心要素持续集成与持续部署（CI/CD）：在MLOps实践中，CI/CD不仅仅局限于代码管理，还包括数据和模型的版本控制。这保证了任何更新都能在不影响现有服务的前提下顺利上线。自动化测试：自动化测试涵盖了单元测试、集成测试以及端到端测试等多个层面，确保每次更新...阅读全文
2024全新Langchain大模型AI应用与多智能体实战开发获课：jzit.top/6096/获取ZY↑↑方打开链接↑↑Langchain大模型AI应用与多智能体开发随着人工智能技术的迅猛发展，AI大模型已成为推动技术革新的重要力量。Langchain框架作为一种先进的应用开发架构，专门针对大型语言模型（LLM）的集成与应用设计，致力于打造一个高效、灵活且功能丰富的AI应用生态。本文将深入探讨Langchain大模型AI应用与多智能体开发的结合，展示其在现代软件开发和自动化任务中的巨大潜力。一、Langchain框架的核心功能Langchain框架的核心功能包括Model I/O、Retrieval、Memory、Chains和Agents等，这些功能共同为开发者提供了一个全方位的解决方案...阅读全文
PyTorch深度学习开发医学影像端到端判别项目（完结）获课：789it.top/2186/PyTorch是一个开源的机器学习库，广泛用于计算机视觉、自然语言处理等深度学习领域。它由Facebook的人工智能研究团队开发，提供了灵活且强大的API，使得构建和训练深度学习模型变得更加简单和高效。以下是对PyTorch深度学习的详细解析：一、PyTorch的核心特性动态计算图：PyTorch使用动态计算图，与TensorFlow等静态计算图框架不同，动态计算图在运行时构建，这使得代码更易于调试和理解。强大的自动求导系统：PyTorch的autograd包提供了自动求导功能，可以自动计算神经网络中所有参数的梯度，简化了反向传播的实现。丰富的API和工具：PyTorch提供了丰富的API和工具，包括...阅读全文
深度学习（Deep Learning, DL）和强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习的两个重要分支，它们的目标、方法和应用场景都有显著差异。以下是两者的详细对比和结合方式： --- ### **1. 核心定义** #### **(1) 深度学习** - **定义**：深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，通过多层神经网络自动提取特征并完成任务。 - **目标**：学习从输入到输出的映射关系（如分类、回归）。 - **典型工具**：TensorFlow、PyTorch、Keras。 #### **(2) 强化学习** - **定义**：强化学习是一种通过与环境交互来学习策略的机器学习方法，目标是让智能体在环境中采取行动以最大化累积奖励。 - **目...阅读全文
极客时间 AIOps 训练营 毕业总结极获课：97java.xyz/13953/获取ZY↑↑方打开链接↑↑随着人工智能（AI）和机器学习（ML）技术的迅猛发展，AIOps（Artificial Intelligence for IT Operations）已经成为现代IT运营不可或缺的一部分。它通过自动化和智能化手段提升IT运维效率、减少故障时间和成本。本文将探讨在极客时间AIOps训练营中，如何实现智能制作，并提供一些实用的建议和最佳实践。智能制作的核心要素数据收集与管理多源数据整合：智能制作的基础是对各类数据的有效管理和利用。这包括日志文件、监控指标、事件记录等。建立一个高效的数据管道，确保数据能够实时或准实时地被收集、清洗和存储。数据质量保证：高质量的数据是成功的关键。应实施严格的数...阅读全文
获课：jzit.top/1961在开发一个C/C++气象数据中心项目时，所需的资源和工具可以从多个方面进行考虑。以下是一些关键因素和资源：1.硬件要求服务器/计算机：项目的核心将运行在服务器或高性能计算机上，尤其是在处理大量气象数据时，需要具备较强的处理能力和存储能力。 多核处理器（例如，Intel Xeon，AMD EPYC） 大容量内存（16GB及以上，视数据量而定） 高速硬盘（例如，SSD用于更快速的数据存储和读取）存储设备：由于气象数据量大，可能需要使用大量存储设备。 本地磁盘或网络附加存储（NAS）系统 大数据存储解决方案（如Hadoop、Ceph等）2.软件工具操作系统： Linux (如Ubuntu, CentOS等)，因其开源且稳定，在C/C++开发中表现优异。 Window...阅读全文
获课：jzit.top/13961/CUDA与TensorRT部署的优势和适用人群1. CUDA（Compute Unified Device Architecture）CUDA是NVIDIA推出的并行计算平台和编程模型，使得开发者能够在NVIDIA显卡上高效地进行并行计算。通过CUDA，开发者能够将处理任务从CPU转移到GPU上，从而充分利用GPU强大的并行计算能力，极大地提高计算效率，尤其在大规模的数据处理和深度学习训练中。优势：高效的并行计算： CUDA使得开发者能够利用GPU的大量核心进行并行计算，大大提高了计算速度，特别是对于图像处理、科学计算、深度学习等任务。广泛的支持： CUDA兼容多种NVIDIA GPU，包括A100、V100、P100等，广泛应用于机器学习、...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
DeepSeek+SpringAI实战AI家庭医生应用｜果fx获课：789it.top/14037/掌握DeepSeek应用开发，尤其是将其应用于AI智能家庭医生领域，可以为你带来强大的健康管理和医疗辅助能力。以下是实现这一目标的关键步骤和技术要点：1.理解AI智能家庭医生的核心功能AI智能家庭医生旨在通过人工智能技术为用户提供个性化的健康管理、疾病预测、诊断建议和日常健康咨询。核心功能包括：健康监测：通过可穿戴设备或用户输入，实时监测健康数据（如心率、血压、血糖等）。症状分析：根据用户描述的症状，提供初步诊断建议。疾病预测：基于历史数据，预测潜在健康风险。用药提醒：提醒用户按时服药。健康建议：提供饮食、运动和生活方式的个性化建议。紧急响应：在紧急情况下，联系医疗机构或提供急救指导。2.De...阅读全文
获课：keyouit.xyz/4267/获取ZY↑↑方打开链接↑↑机器视觉企业级实战源码-朝夕教育》是一本专注于机器视觉领域的企业级应用实战教程，涵盖了从基础知识到实际项目开发的全面内容。以下是这本书可能包含的主要内容和结构：1. 机器视觉基础机器视觉概述：介绍机器视觉的基本概念、应用领域和发展趋势。图像处理基础：讲解图像处理的基本原理，包括图像的获取、预处理、特征提取等。常用算法：介绍常用的机器视觉算法，如边缘检测、角点检测、模板匹配、形态学操作等。2. 开发环境与工具开发环境搭建：详细步骤指导如何搭建机器视觉开发环境，包括安装Python、OpenCV、TensorFlow、PyTorch等常用库和框架。常用工具：介绍常用的机器视觉开发工具和软件，如OpenCV、MATLAB、LabV...阅读全文
完结]CUDA与TensorRT部署实战课程不太适合完全的初学者入门，获课:keyouit.xyz/13822/获取ZY↑↑方打开链接↑↑以下是具体原因：先修知识要求 CUDA编程基础：课程中涉及到CUDA架构、编程模型、开发环境搭建等内容，需要学员具备一定的编程基础，如C/C++编程知识，了解基本的语法结构、数据类型、函数定义等。深度学习基础：对于TensorRT的学习，需要学员对深度学习有一定的了解，包括神经网络的基本结构、训练过程、常见的深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）等。课程难度 内容深度：课程涵盖了CUDA编程的高级特性和TensorRT的模型优化与部署等深入内容，对于初学者来说可能会有一定的难度。实践项目：课程中的实战项目需要学员具备一定的编程实践能力和解决...阅读全文
https://97it.top/14025/ 摘要：随着深度学习技术的飞速发展，开发环境的选择对于提高开发效率、优化代码质量以及促进模型训练与部署具有重要意义。本文以 Visual Studio Code（VSCode）作为开发工具，探讨其在深度学习开发中的应用优势、配置方法以及实际开发实践。通过对比分析，验证了 VSCode 在深度学习开发中的高效性和灵活性，并提出了优化建议，旨在为深度学习开发者提供一个高效、便捷的开发环境选择。 1. 引言 深度学习作为人工智能领域的重要分支，近年来在图像识别、自然语言处理、语音识别等多个领域取得了显著成果。深度学习开发通常涉及复杂的模型构建、大量的数据处理以及频繁的代码调试。因此，选择一个功能强大、易于扩展且高效的开发环境对于开发者而言至关重要。Vi...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/13928/获取ZY↑↑方打开链接↑↑多模态融合3D目标检测教程（视频+答疑）课程简介“多模态融合3D目标检测教程”是一门专注于多模态数据融合与3D目标检测技术的高级课程，旨在帮助学员掌握如何利用多种传感器数据（如激光雷达、摄像头、雷达等）进行高精度3D目标检测。课程内容涵盖从理论到实践的全面讲解，并提供视频教程与答疑服务，适合有一定深度学习基础和计算机视觉兴趣的学员。课程亮点多模态融合：学习如何融合激光雷达、摄像头、雷达等多源数据。3D目标检测：掌握点云处理、3D边界框预测等核心技术。实战项目：通过实际案例学习如何实现多模态融合的3D目标检测。视频+答疑：提供高清视频教程和一对一答疑服务，确保学习效果。课程内容基础理论3D目标检测概述多模态数据（激光雷达、摄...阅读全文
机器视觉企业级实战源码-朝夕教育 获课：97java.xyz/4267/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 机器视觉企业级实战：车牌识别技术解析 —— 朝夕教育 随着智能交通系统的快速发展，车牌识别技术作为其中的关键组成部分，正发挥着越来越重要的作用。朝夕教育推出的“机器视觉企业级实战源码-车牌识别”课程，旨在为学习者提供深入理解和实践这一先进技术的机会。 课程概述 该课程专注于车牌识别技术的实际应用与实现，通过理论讲解和实战项目相结合的方式，帮助学员掌握从图像预处理、特征提取到车牌定位及字符识别的全过程。课程内容不仅涵盖了传统算法，如边缘检测、形态学操作等，还介绍了深度学习在车牌识别中的最新进展和应用案例。 技术栈与工具 课程采用Python作为主要编程语言，并利用OpenCV进行图像处理和分析...阅读全文
获课:789it.top/2096/Python 是数据分析领域中最常用的编程语言之一，因为它提供了强大的库和工具，能够高效地进行数据清洗、分析、可视化以及机器学习建模等工作。以下是 Python 数据分析的常见步骤和工具：1.安装常用的库在进行数据分析时，一些常用的 Python 库包括：NumPy：用于数值计算和数组处理。Pandas：用于数据操作，特别是数据清洗和结构化数据处理。Matplotlib：用于数据可视化。Seaborn：基于 Matplotlib 的高级数据可视化库。SciPy：提供高级的数学、科学和工程计算。Scikit-learn：用于机器学习建模和数据预处理。可以通过以下命令安装：bashpip install numpy pandas matplotlib seab...阅读全文
(2024版)体系课-物联网/嵌入式工程师获课：97java.xyz/2543/获取ZY↑↑方打开链接↑↑随着全球城市化进程的加速，智慧城市的建设已成为应对城市化挑战的关键解决方案之一。物联网（IoT）和嵌入式系统作为核心技术，在实现这一愿景中扮演着至关重要的角色。本文将探讨物联网/嵌入式工程师在构建智慧城市过程中的具体职责、技术要求及实践路径。一、理解智慧城市架构智慧城市是一个复杂的生态系统，涵盖了交通管理、公共安全、能源利用、环境保护等多个领域。物联网/嵌入式工程师首先需要对智慧城市的整体架构有一个全面的理解，包括：感知层：负责数据采集，通过各种传感器（如温度、湿度、空气质量、车辆流量等）收集环境信息。网络层：确保数据的安全传输，通常使用无线通信技术（如Wi-Fi、LoRa、NB-Io...阅读全文
https://97it.top/1101/ 引言 计算机视觉（Computer Vision, CV）作为人工智能（AI）领域中的一个重要分支，旨在使计算机能够“看懂”并“理解”图像或视频。它通过模拟人类视觉系统的处理方式，利用计算机对图像进行分析、处理和解释，以实现自动化的视觉感知。随着深度学习、卷积神经网络（CNN）等技术的快速发展，计算机视觉的应用已经深入到各个领域，如自动驾驶、医疗影像分析、安防监控、工业自动化等。 计算机视觉的发展不仅带来了许多前沿的技术创新，也对许多行业的工作方式和效率产生了巨大的影响。本文将详细探讨计算机视觉的基本概念、发展历程、核心技术、应用领域及其面临的挑战，旨在帮助读者更好地理解计算机视觉技术及其在现代社会中的重要性。 一、计算机视觉的基本概念 计算机视...阅读全文
https://97it.top/13914/ 摘要 随着自动驾驶和智能交通系统的发展，3D目标检测技术在环境感知中扮演着越来越重要的角色。激光雷达（LiDAR）作为一种高精度的传感器，能够提供丰富的三维空间信息，是3D目标检测的重要数据来源。本文综述了基于激光雷达的3D目标检测技术，分析了当前主流的单模态和多模态检测方法，并探讨了其在实际应用中的优缺点及改进方向。通过对比不同算法在nuScenes等数据集上的表现，本文总结了当前技术的发展趋势，并对未来的研究方向提出了展望。 1. 引言 3D目标检测是自动驾驶和机器人导航中的关键技术之一，其目标是从三维空间中识别和定位物体。激光雷达因其高分辨率和远距离探测能力，成为3D目标检测的主要传感器之一。近年来，随着深度学习的发展，基于激光雷达点云的...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...阅读全文
课程内容 CUDA编程基础：包括CUDA架构、编程模型、开发环境搭建，CUDA C编程中的线程模型、内存模型、CUDA API，以及CUDA性能优化，如内存访问优化、线程调度优化、CUDA工具链等，并通过实战项目，如使用CUDA实现图像处理算法（图像卷积、边缘检测）来巩固所学知识。获课：keyouit.xyz/13822/获取ZY↑↑方打开链接↑↑TensorRT模型优化与部署：介绍TensorRT的架构、工作流程、优势，讲解模型解析、层融合、精度校准、动态形状等模型优化技术，以及TensorRT推理引擎、Python/C+API、部署到不同平台（如Jetson、Tesla）等部署知识，同样有实战项目，如使用TensorRT优化和部署图像分类模型（ResNet、MobileNet）。CUDA...阅读全文
计算机视觉—YOLO+Transfomer多场景目标检测实战获课：jzit.top/14155/获课：jzit.top/14155/目标检测在计算机视觉中的重要性目标检测（Object Detection）是计算机视觉领域的一项核心任务，旨在识别图像或视频中的目标对象并确定其位置（通常通过边界框表示）。目标检测的重要性体现在以下几个方面：广泛应用场景：自动驾驶：检测车辆、行人、交通标志等，确保行车安全。智能安防：识别异常行为或可疑物品，提升公共安全。医疗影像：定位病变区域（如肿瘤、骨折），辅助医生诊断。零售行业：商品检测与库存管理，优化运营效率。农业领域：检测作物病虫害，提高农业生产效率。技术挑战性：目标检测不仅需要识别目标的类别，还需要精确定位目标的位置。需要处理多尺度目标、遮挡、光照变...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
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
黑马博学谷推出的AI大模型训练营第二期专注于培养学员在AI大模型应用开发方面的技能。虽然具体的课程安排和内容细节未直接提供，基于类似的培训项目和名称推测，该训练营可能包括但不限于以下几个方面：获课：keyouit.xyz/14257/获取ZY↑↑方打开链接↑↑基础知识：涵盖Python编程语言的基础知识，因为Python是AI开发中最常用的编程语言之一。这可能包括数据类型、控制结构、函数定义等。AI与机器学习基础：介绍人工智能和机器学习的基本概念，如监督学习、非监督学习、强化学习等。大模型理论与实践：深入探讨大型预训练模型（如GPT、BERT等）的原理，以及如何在实际项目中应用这些模型。这可能包含模型的选择、调优（例如Prompt-Tuning）、部署等内容。工具与框架：教授使用流行的AI/...阅读全文
官方文档与教程 NVIDIA官方网站：提供了CUDA Toolkit的下载，其中包含详细的用户手册、编程指南以及示例代码。这些资源能够帮助你了解CUDA的基本概念、编程模型以及最佳实践。获课：keyouit.xyz/13822/获取ZY↑↑方打开链接↑↑CUDA C++编程入门：官方的编程指南，详细介绍了CUDA的架构、编程模型、API等核心概念，是学习CUDA编程的基础。CUDA C++最佳实践指南：主要关注如何解决性能瓶颈，介绍了纹理内存、zeroCopy、控制流等优化技术。书籍 《CUDA by Example》：作者曾是NVIDIA的高级工程师，书中通过实际的例子介绍了CUDA编程的基础知识和技巧，有中文版《GPU高性能编程-CUDA实战》。《CUDA C编程权威指南》：经典的CUD...阅读全文
获课：keyouit.xyz/4267/获取ZY↑↑方打开链接↑↑1.2 主要应用领域工业自动化：生产线上的质量检测、装配定位、缺陷检测等。智能安防：视频监控、人脸识别、行为分析等。医疗影像：医学影像分析、疾病诊断、手术辅助等。零售与物流：自动结账、库存管理、包裹分拣等。自动驾驶：环境感知、目标识别、路径规划等。2. 企业级机器视觉系统设计2.1 系统架构设计数据采集模块：摄像头、传感器等硬件设备的选择与集成。图像处理模块：图像预处理、特征提取、目标检测与识别等。决策与控制模块：基于视觉信息的决策算法，如分类、回归、聚类等。反馈与优化模块：系统性能监控、模型更新与优化。2.2 硬件选型与集成摄像头选型：根据应用场景选择合适的摄像头，如工业相机、高速相机、红外相机等。计算平台：选择合适的计算...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
获课：youkeit.xyz/1170/获取ZY↑↑方打开链接↑↑TensorFlow 是一个由 Google 开发的开源机器学习框架，广泛应用于各种深度学习任务，包括图像处理。卷积神经网络（CNN，Convolutional Neural Network）是图像处理中最常用的一种深度学习模型。以下是关于使用 TensorFlow 和 CNN 进行 AI 图像处理的详细介绍：1. TensorFlow 概述TensorFlow 是一个端到端的开源平台，适用于从研究原型到生产部署的机器学习任务。其主要特点包括：灵活性：支持从简单的线性回归到复杂的深度学习模型的构建。可扩展性：可以在 CPU、GPU、TPU 等多种硬件上运行。社区与生态系统：拥有庞大的社区和丰富的工具生态系统，如 TensorB...阅读全文
获课：PyTorch深度学习开发医学影像端到端判别项目（完结）获取ZY↑↑方打开链接↑↑在PyTorch项目实战中，基于循环神经网络（RNN）实现情感分析是一个常见的任务。以下是一个基于PyTorch使用RNN进行情感分析的完整项目框架，包括数据准备、模型构建、训练和评估等步骤。1. 数据准备1.1 数据集选择IMDb数据集：这是一个常用的情感分析数据集，包含大量的电影评论及其对应的情感标签（正面或负面）。1.2 数据预处理文本清洗：去除文本中的HTML标签、特殊字符等。分词：将文本拆分成单词或子词单元。构建词表：将单词映射到唯一的索引，并过滤低频词。序列填充：由于不同评论的长度不同，需要将它们填充或截断到相同的长度。2. 模型构建2.1 RNN模型定义Pythonimport torc...阅读全文
