各种资源，各种教程，请=》 当时其实我是被他的这个图片给吸引到了（里面的 12 qps 应该是 12k qps）： 他介绍了两个核心系统在经过一个“数据压缩”的操作之后，分别节约了 204C 和 2160C 的服务器资源。 共计就是 2364C 的服务器资源。 如果按照一般标配的 4C8G 服务器，好家伙，这就是节约了 591 台机器啊，你想想一年就节约了多大一笔开销。 视频中介绍了几种数据压缩的方案，其中方案之一就是用了高性能集合： 因为他们的系统设计中大量用到“本地缓存”，而本地缓存大多就是使用 HashMap 来帮忙。 所以他们把 HashMap 换成了性能更好的 IntObjectHashMap，这个类出自 Netty。 为什么换了一个类之后，就节约了这么多的资源呢？ 换言之，Int...阅读全文
本文分享自天翼云开发者社区《云监控告警2.0：革新传统告警机制，引领智能化监控新时代》，作者：每日知识小分享随着云计算技术的飞速发展，云服务已成为企业IT架构的重要组成部分。为了确保云服务的稳定、高效运行，云监控告警机制扮演着至关重要的角色。传统的云监控告警机制在应对复杂多变的云环境时，往往显得捉襟见肘。因此，云监控告警2.0应运而生，它以其独特的亮点和优势，革新了传统的告警机制，为云监控带来了全新的变革。本文将详细探讨云监控告警2.0的亮点，并分析其如何引领智能化监控新时代。云监控告警机制是云监控体系的核心组成部分，它负责在云服务出现异常或故障时，及时发出告警通知，以便运维人员迅速采取措施解决问题。传统的云监控告警机制虽然能够在一定程度上实现告警功能，但在告警准确性、实时性、智能化等方面存...阅读全文
 一、AI软件开发的现实 AI和机器学习解决方案将不再作为独立产品让人们印象深刻，而是作为数字服务中的基本且显而易见的功能。目前，市场上充斥着各种类型的AI产品，但我们缺乏用例，尤其是生成型AI的用例。因此，我们应该专注于它们。不要仅仅目标是创建AI软件，而是要为其找到一个伟大的用例。在制造人工智能的背景下，我们能想到的许多用例正逐渐成为商品，例如： 从图片中识别文本文本转语音语言翻译、语言学习（farewell Duolingo）商业智能（简单来说）文本校正研究和内容综合智能自动完成功能 二、软件工程的挑战 软件工程是一项...阅读全文
（一）背景 现在的项目大多用的是spring框架，然后就方便的直接用RestTemplate,但是在实际使用时常常会发现出现乱码的情况，今天总结下这些情况 （二）request乱码 request乱码就是，请求别人的接口，比如别人需要你的编码格式是“UTF-8”，而我的是“ISO-8859-1”，那么别人解析我的body，就会出现乱码的情况，这种情况的解决很简单。 在这边文章中，我已经对RestTemplate源码做了分析，在写body时，会先从我们的请求head中看是否有设置charset，如果没有，HttpMessageConverter会用他们默认的编码格式，比如StringHttpMessageConverter的默认编码格式就是“ISO-8859-1，所以我们只需要这样子设置就行 ...阅读全文
Flink1.19源码剖析【完结】 Flink是一个复杂的分布式计算框架，通过对其源代码进行分析，可以深入了解Flink的内部实现原理，包括任务调度、数据流处理、状态管理等方面。而从源代码目录入手，进行Flink源代码分析是非常必要的。因为Flink是一个开源的项目，其源代码是公开的，其组织结构非常清晰，不同模块的代码都被分别放置在不同的目录中，因此从源代码目录入手可以更加方便地找到需要分析的代码，而且可以更加系统地了解Flink的整体架构和设计思路。 一、时间类型解析 1、处理时间(Processing Time)：处理时间是指数据被计算引擎处理的时间，以各个计算节点的本地时间为准。 2、事件事件(Event Time)：事件时间是指数据发生的时间，通常产生于数据采集设备中，与Flink计...阅读全文
 离线计算作为大数据计算领域领军技能，在成本、稳定性、数据一致性等方面有着绝对优势。吃透Spark离线技术及相关生态，就掌握了大数据工程师的高薪密码。本文章将结合生产级项目，一栈式点亮：数据收集(DataX)、数据湖(Iceberg)、数据分析(Spark)、智能调度(DS)、数据服务(DBApi)、AI大模型(ChatGPT)、可视化(Davinci)等离线处理核心技能及生态体系，带你打通硬核技能，拓宽上升通道。 首先，我们先来认识spark： 1、什么是spark Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，20...阅读全文
本文分享自天翼云开发者社区《大数据与人工智能初了解》，作者:杜****玲如果说数据的产生和收集是基础，那么数据的挖掘、分析和利用则是关键。简单来说，数据挖掘就是要从大量非结构化数据和半结构化数据中挖掘出隐含的、先前未知但潜在有效的信息和模式的一个工程化和系统化的过程。在大数据时代之前，抽样调查是获取信息的主要途径，样本的数量和质量很容易影响调查结果；而大数据时代意味着一个全样本时代的来临，可以对全样本进行深度学习来精准回答问题，把握用户的真实想法和习惯。这就意味着，在算法、机器学习、知识图谱等技术的帮助下对数据进行专业性地挖掘和处理，进而通过数据加工将之变成具有针对性的有效信息，能够帮助我们实现智能化的信息收集和加工，大数据仍然是人工智能的基础。人工智能的核心是机器学习，其他人工智能技术基本...阅读全文
人工智能应用开发之QT5+OpenCV4.8从入门到实战（C++） 一、人工智能自动化任务 1. 代码生成 人工智能可以通过学习现有代码库，自动生成代码片段甚至完整的模块。这有助于开发人员快速创建基础框架，从而节省时间和精力。例如，一些AI工具可以根据需求生成样板代码，使开发人员能够更快地开始工作。 2. 自动化测试 人工智能可以用于自动化测试，从而减少手动测试的工作量。自动化测试可以更快地发现代码中的错误和漏洞，并在代码更改时进行持续集成，确保软件质量。AI可以通过学习应用程序的不同方面，生成更全面的测试用例。 3. 自动化部署和运维 人工智能在软件部署和运维方面也发挥着重要作用。通过学习应用程序的历史性能数据，AI可以帮助优化资源分配和负载均衡，从而实现更高的性能和可用性。自动化部署工具...阅读全文
本文分享自天翼云开发者社区《云监控的发展历程与未来展望》，作者：薛****志云监控的介绍随着云计算的普及,许多企业已经将关键业务系统和应用迁移到了云端。与传统的本地部署环境相比,云端环境更加动态和复杂,这使得监控云上资源和应用的运行状态变得尤为重要。云监控能够实时监测云端资源的可用性、性能和操作。通过收集和分析关键监控数据,可以快速发现云端系统和应用的性能瓶颈和潜在问题,并作出响应以确保其正常运行。因此,云监控是保证企业云端业务平稳运行的关键组成部分。云监控的常用功能主要包括：资源监控: 监控云服务器、存储、网络等资源的运行指标和性能,如CPU利用率、内存用量、磁盘I/O等，并设置相应的告警阈值和通知机制。应用监控:监控企业关键应用的运行状况,请求响应时间,错误率等，设置相关的故障告警,以快...阅读全文
AI+Go 打造你的智能办公助手 通过结合Go语言和AI技术，可以开发出能够自动执行任务、智能分析文档、提供个性化建议等功能的智能办公助手。例如，利用自然语言处理技术，助手可以理解并响应用户的口头指令；借助机器学习算法，它可以预测员工的工作习惯，从而提前准备所需资料或提醒重要事项。 技术优势 1、高效并发：Go语言内置了goroutines轻量级线程模型，使得开发者能够轻松地编写高并发程序。这对于需要处理大量数据或同时响应多个用户请求的智能办公助手来说至关重要。 2、快速启动与低资源消耗：Go编译器能够生成高效的机器码，这意味着Go应用程序可以在极短的时间内启动，并且在整个运行过程中保持较低的内存和CPU使用率。 3、易于部署：Go语言支持跨平台编译，允许开发者为不同操作系统和架构创建二进制...阅读全文
LLM应用开发平台特训营来百度APP畅享高清图片获课：点我获取资源：上方URL获取资源大型语言模型（Large Language Models, LLMs）在自然语言处理（NLP）领域取得了显著进展，它们能够生成高质量的文本、理解和回答问题、翻译语言等。为了充分利用这些模型的能力，许多公司和组织开发了专门的应用开发平台，这些平台提供了丰富的工具和服务，使开发者能够更容易地构建基于 LLM 的应用。以下是几个知名的 LLM 应用开发平台及其特点：1. Hugging FaceHugging Face 是一个领先的 NLP 开发者社区和平台，提供了大量的预训练模型和工具。特点：Transformers 库：包含了大量的预训练模型，如 BERT、GPT、T5 等。Model Hub：一个模型共享...阅读全文
【完结】和橘子学AI视频【新课上线】 人工智能是智能学科重要的组成部分，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以与人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能是十分广泛的科学，包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理、专家系统、机器学习，计算机视觉等。 如何入门人工智能呢？ 首先，你需要掌握编程技能。毫无疑问，Python是人工智能领域最常用的编程语言。它简洁易学，拥有丰富的开源库和工具，非常适合初学者。你可以通过在线教程、编程课程和实践项目来学习Python编程。 接下来，你需要了解人工智能的基础概念和算法。例如，机器学习是人工智能的核心领域之一，它涉及让机器从数据中学习并作出预测或决策。你可以学习经典的机器学习算法，如线性回归、决策树和神经网络，并通过实际项目来应用这些算法。 除...阅读全文
什么是AI人工智能算法工程师，他的职业前景？获课:itazs.fun/5235/获取ZY↑↑方打开链接↑↑AI（人工智能）算法工程师是指专注于研究、设计和实现机器学习、深度学习及其他AI相关算法的专业人士。他们的工作通常涉及到数据预处理、模型选择与训练、评估与优化，以及将这些算法部署到实际应用中。AI算法工程师需要具备扎实的数学基础（如线性代数、概率论、统计学）、编程技能（如Python、C++等），并且熟悉多种AI框架（如TensorFlow、PyTorch等）。AI算法工程师的职业前景需求增长：随着AI技术的迅猛发展，各行各业都在寻找能够开发和优化智能算法模型的人才。根据最新的数据，2023年AI大模型领域的新职位数量同比增长了172.53%，而AIGC领域的增长率也达到了19.09%...阅读全文
xia仔ke：xingkeit.top/9577/ 引言 人工智能（AI）作为21世纪最重要的技术之一，正在深刻地改变我们的生活、工作和思维方式。从最初的机器学习到现在的深度学习和智能革命，AI的发展历程充满了创新与挑战。本文将探讨AI的发展阶段，重点分析机器学习的关键概念、技术进步，以及它们如何推动智能革命的到来。 1. 人工智能的历史与发展 人工智能的概念可以追溯到20世纪50年代，艾伦·图灵的“图灵测试”成为衡量机器智能的经典标准。随着计算能力的提升和算法的改进，AI经历了几个发展阶段： 早期探索：1940-1960年代，研究人员主要集中在基于规则的专家系统上，这些系统可以处理特定领域的问题。 机器学习的兴起：1970-1990年代，研究者们开始关注如何使机器通过数据学习，而不是依赖手...阅读全文
前端跳槽突围课：React18底层源码深入剖析(完结)React 18 引入了很多新的特性和改进，最引人注目的是对并发渲染的支持，使得应用的响应能力大大提升。React 18 的底层源码变化主要集中在以下几个方面：并发模式的引入：React 18 引入了并发渲染的支持（Concurrent Rendering），它通过 ReactDOM.createRoot() 和 Suspense 等新 API 来提升渲染性能，支持多个任务并行执行，避免阻塞 UI 渲染。自动批量更新：React 18 通过 automatic batching，自动批量化更新，提高渲染效率。批量更新指的是 React 会将多个状态更新合并成一次渲染，提高性能，减少不必要的重渲染。React Suspense：React ...阅读全文
图解+仿写 新手都能学懂的SpringBoot源码课完结无密 获课：666it.top/1645/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 理解 Spring Boot 源码对于初学者来说可能有些复杂，但我会尽量通过图解和解释来简化这个过程，使新手能够学懂并快速掌握它的核心概念。 1. Spring Boot 入门概述 Spring Boot 是一个用于简化 Spring 应用开发的框架，它通过自动配置、内嵌 Web 容器、约定优于配置等机制，让开发者可以快速构建独立的、生产级别的 Spring 应用。 2. Spring Boot 启动流程图解 首先，我们来看 Spring Boot 启动的核心流程。下图展示了一个 Spring Boot 应用启动的典型过程。 +-------------------...阅读全文
互联网从业必修系列-IT技术素养提升课 获课：xuelingit.xyz/4983/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 互联网从业必修系列——IT技术素养提升课，是帮助从事互联网行业的人员增强其在技术领域的基础知识和应用能力的课程。这类课程通常旨在提升学员对IT技术的理解，促进他们在工作中更好地应用技术解决问题，提高整体工作效率和创新能力。下面是这类课程的常见内容和结构： 1. 计算机基础知识 计算机硬件与软件的基本组成：包括计算机的主要硬件部分（CPU、内存、硬盘、显示器等）以及操作系统、软件应用的基本概念。 操作系统基本操作：理解操作系统（如Windows、Linux等）的基本功能和常见操作。 计算机网络原理：学习网络基础知识，了解计算机如何通过网络进行通信，包括网络协议（如TCP/IP）的基...阅读全文
前端跳槽突围课：React18底层源码深入剖析(完结)获课：www.bcwit.top/5247/《React 18底层源码深入剖析》课程对于前端开发人员尤其是想要深入理解React底层实现的工程师来说，是一门非常有价值的学习资源。React作为现代前端开发中最为流行的JavaScript库之一，其性能优化、功能特性和设计理念对整个前端生态的影响非常深远。这类课程通常会覆盖一些以下内容，帮助你更深入地理解React：1.React 18的架构与更新React Fiber架构的演进：了解React从原本的Stack Reconciler到Fiber架构的过渡，这对于理解React的性能优化和调度机制至关重要。Concurrent Mode（并发模式）：React 18引入了Concurren...阅读全文
2024最新贪心科技-大模型开发应用实战营获课：itazs.fun/5747/在大模型开发应用中，必要的技能包括但不限于以下几个方面：1. 编程技能编程语言：熟练掌握Python等主流编程语言，这些语言在AI和大模型开发中非常常用。Python因其简洁的语法和丰富的库支持（如NumPy、Pandas、TensorFlow、PyTorch等）而受到青睐。框架和库：熟悉并熟练使用深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）和自然语言处理库（如NLTK、SpaCy等），这些工具和库能够极大地提高开发效率。2. 数学基础线性代数：理解矩阵运算、特征值与特征向量、奇异值分解等概念，这些是深度学习和大模型训练中的基础。概率与统计：掌握概率分布、统计推断、贝叶斯理论等，这些对于理解模型的工作原...阅读全文
「22章」Python多领域场景实战课 快速成为多面手 获课地址：itazs.fun/14296/ Python多领域场景实战多面手 在当今数字化时代，Python凭借其简洁的语法、强大的库支持和跨平台兼容性，已成为众多领域中的首选编程语言。无论是数据分析、机器学习、Web开发，还是网络爬虫、自动化运维，Python都展现出了非凡的能力。本文将通过多个实战场景，展示Python作为多领域场景实战多面手的风采。 一、数据分析：处理海量数据，洞察商业先机 在数据分析领域，Python凭借其Pandas、NumPy等库，能够轻松处理海量数据，提取有价值的信息。例如，某电商企业希望分析用户购买行为，以优化营销策略。 Python import pandas as pdimport numpy a...阅读全文
2024极客时间AIGC产品经理｜更新中获课地址：itazs.fun/14296/AIGC产品经理：新时代的创新引领者随着人工智能技术的飞速发展，特别是生成式人工智能内容（AIGC）的崛起，一个全新的职业角色——AIGC产品经理，正在逐渐崭露头角。AIGC产品经理不仅是连接技术与市场的桥梁，更是推动行业变革的关键力量。本文将深入探讨AIGC产品经理的职责、所需能力、面临的挑战以及未来的发展机遇。一、AIGC产品经理的职责AIGC产品经理的主要职责是将复杂的AI算法和技术转化为用户友好的产品和服务。他们不仅需要理解最新的AI技术和趋势，还需要具备敏锐的市场洞察力，以确保所开发的产品能够满足市场需求，并提供独特的价值主张。具体来说，AIGC产品经理的职责包括：产品规划与策略制定：负责AIGC相关...阅读全文
随着全面云化时代到来，越来越多政企单位将核心业务迁移上云。这些核心业务对运行环境的性能、可靠性等方面要求较为严苛，尤其是大型数据库、NoSQL数据库、AI训练、游戏渲染等业务场景，对数据读写性能（包括IOPS和时延）提出了较高要求。作为云服务国家队，天翼云以用户需求为导向，积极推进科技创新与产业融合，基于自研高性能分布式存储引擎LAVA，推出了百万级IOPS云硬盘XSSD，在带宽、时延、IOPS等指标方面，相较极速型SSD、超高IO云硬盘，均提升了2~10倍。云硬盘各规格指标性能如下：XSSD云硬盘能力再升级近期，XSSD云硬盘能力再次升级，实现对云硬盘共享功能的支持。共享云硬盘功能通过允许多个云主机并发访问同一个云硬盘，促成多个实例之间的数据共享和协作。共享云硬盘架构示例共享云硬盘功能...阅读全文
C++中高级工程师来百度APP畅享高清图片获课：itazs.fun/5820/获取ZY↑↑方打开链接↑↑C++中高级工程师的未来发展方向C++作为一种高效、灵活且功能强大的编程语言，广泛应用于软件开发、游戏开发、嵌入式系统和通信领域。对于C++中高级工程师来说，未来的发展方向非常多样，以下是一些主要的方向：1. 系统架构师职责：负责设计和优化系统的整体架构，确保系统的高性能、高可用性和可扩展性。技能要求：深入了解C++语言和系统架构设计。掌握操作系统、网络编程、数据库等知识。熟悉分布式系统设计与开发、负载均衡技术、系统容灾设计等。2. 技术负责人/技术经理职责：负责技术团队的管理和指导，确保项目的顺利进行，提升团队的技术水平。技能要求：丰富的项目管理经验。良好的沟通和领导能力。熟悉软件开发...阅读全文
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：点我获取ZY↑↑方打开链接↑↑AI人工智能算法工程师概述AI（人工智能）算法工程师是专注于研究和开发人工智能算法的专业人才。他们利用数学、统计学、计算机科学等领域的知识，设计、优化和改进各种AI算法，从而推动人工智能技术的不断进步。AI算法工程师的工作不仅限于理论研究，还包括将这些算法应用于实际问题，解决各种行业中的复杂挑战。主要职责需求分析与场景定义对实际问题进行需求分析，明确AI技术的应用场景和目标。与业务团队合作，理解业务需求，确定技术解决方案。数据处理与分析收集、清洗和处理大量数据，确保数据的准确性和完整性。进行数据探索和分析，发现数据中的模式和趋势。模型设计与开发根据业务需求选择合适的算法和模型，设计并训练机器学习...阅读全文
Python多领域场景实战课 快速成为多面手「完结」获课地址：itazs.fun/14296/获取ZY↑↑方打开链接↑↑Python在多领域场景中的广泛应用Python，这门简洁而强大的编程语言，自其诞生以来，便以其优雅的语法、丰富的库支持和高效的社区维护，迅速成为众多开发者手中的利器。无论是科学研究、数据分析、Web开发、自动化运维，还是人工智能、机器学习等领域，Python都展现出了其无可比拟的优势。本文将探讨Python在不同领域中的应用，展示其多样化的魅力和实用性。一、科学研究与数据分析在科学研究领域，Python凭借其强大的数值计算能力和丰富的科学计算库，成为了科研人员的首选工具。NumPy、SciPy和Pandas等库提供了高效的数据处理和分析功能，使得科研人员能够轻松处理大规...阅读全文
验证码异常at java.desktop/sun.awt.FontConfiguration.getVersion(FontConfiguration.java:1262) hcd1129的博客 06-24 2381 验证码本地正常，服务器上出现异常 Caused by: java.lang.reflect.InvocationTargetException: null at java.base/jdk.internal.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newInstance0(Native Method) at java.base/jdk.internal.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newInst...阅读全文
负责人Qv同步【48351555】公司直属惘纸：【tl10177.com】 第二步、点击主页右上角的“注册”填写一个你想要的账号。 第三步、在弹出的注册窗口中，填写手机号码、验证码和密码等信息， 然后勾选用户协议，点击“注册”账号。页面会提示注册成功或账号已存在，别人注册过的，同一个账号永久不会重复的。 第四步、系统会向手机发送一条验证码如信，输入验证码后，点击“确认”按钮，表示注册好...阅读全文
本文分享自天翼云开发者社区《谈谈零信任》，作者：姚****亮零信任本质上是以身份为中心的动态访问控制技术。其核心目标就是保障用户数据不被泄露。其理念就是认为，任何人，设备，应用都是不可信的，而传统的网络安全是假设内网是安全的，外网是不安全 的，因此在内外网边界上部署防火墙，IPS，IDS，WAF等安全设备，构筑成一道道城墙，以为就安全了，而在内部就不再设置什么安全控制策略。而我们知道，传统的边界安全设备是抵挡不住APT攻击的，一旦击穿边界，内部又没有安全防护策略，整个内网很快就会被横向渗透控制。因此我们必须假设内网是不安全的，不管是内网还是外网，任何人，任何设备，他们的访问行为都应该进行认证，授权以及加密，并且这个授权还必须是动态调整的，基于多种属性去评估授权，比如，什么人，什么时间，什么地...阅读全文
剖析Framework面试 冲击Android高级职位（完结）获课 ：aixuetang点xyz/1263/获取ZY↑↑方打开链接↑↑剖析Framework面试，冲击Android高级职位在Android开发领域，Framework作为连接应用层与底层系统的重要桥梁，其复杂性和重要性不言而喻。对于有志于冲击Android高级职位的开发者来说，深入理解Framework并能在面试中自如应对相关问题，无疑是通往成功的重要一步。本文将深入剖析Framework面试的关键点，为准备冲击Android高级职位的你提供一份详尽的指南。一、Framework面试的核心要点设计模式与架构Framework中广泛应用了多种设计模式，如建造者模式、装饰者模式、观察者模式等。这些设计模式不仅优化了代码结构，还提...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
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
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
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
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
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
React18内核探秘：手写React高质量源码迈向高阶开发获课：jzit.top/2368/获取ZY↑↑方打开链接↑↑React18内核探秘：手写React高质量源码迈向高阶开发在快速迭代的前端开发领域，React以其组件化、声明式的编程模型成为了构建复杂用户界面的首选框架之一。随着React 18的发布，其引入的一系列新特性和性能优化再次将React推向了新的高度。本文将带你深入React 18的内核，通过手写高质量源码的方式，探索其底层机制，助力你迈向高阶开发。一、React 18的核心特性React 18带来了许多令人瞩目的新特性，其中最为核心的是并发更新机制。这一机制允许React在等待异步操作（如数据获取）时暂停和恢复渲染，从而提供更平滑的用户体验。此外，React 18还引入...阅读全文
机器视觉企业级实战源码获课：keyouit.xyz/13882/获取ZY↑↑方打开链接↑↑以下为你提供一个简单的机器视觉企业级实战示例代码，使用 Python 和 OpenCV 库进行图像识别与处理，实现一个简单的物体检测功能。假设我们要在图像中检测特定颜色的物体（这里以红色物体为例）。环境搭建确保你已经安装了 Python 和 OpenCV 库。可以使用以下命令安装 OpenCV：bash复制代码pip install opencv-python示例代码python复制代码import cv2import numpy as npdef detect_red_objects(image_path): # 读取图像 image = cv2.imread(image_path) # 将图像转换到...阅读全文
参加“OCP-Oracle数据库认证精品辅导班8期”通常需要具备以下基础知识：获课：keyouit.xyz/13819/获取ZY↑↑方打开链接↑↑数据库基础 数据库概念：了解数据库的基本概念，如数据库管理系统（DBMS）、关系型数据库、数据模型等。SQL基础：掌握SQL（结构化查询语言）的基本语法和操作，包括数据定义语言（DDL）、数据操作语言（DML）、数据控制语言（DCL）等。数据库设计：了解数据库设计的基本步骤和方法，包括需求分析、概念设计、逻辑设计和物理设计等。操作系统基础 Linux基础：熟悉Linux操作系统的基本命令和操作，如文件系统管理、用户管理、进程管理等。Windows基础：了解Windows操作系统的基本操作和管理，如文件系统、用户管理、服务管理等。网络基础 网络协议：...阅读全文
