“PyTorch入门到进阶 实战计算机视觉与自然语言处理项目”是一个涵盖了PyTorch深度学习框架从基础到高级应用的学习路径，旨在通过实战项目帮助学习者掌握计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP）的核心技能。以下是对该学习路径的详细解析：获课：keyouit.xyz/1089/获取ZY↑↑方打开链接↑↑一、PyTorch基础入门PyTorch简介与安装：了解PyTorch的基本概念、特点以及安装方法。张量操作：学习PyTorch中的张量（Tensor）概念，掌握张量的创建、索引、切片、运算等基本操作。自动求导：理解PyTorch的自动求导机制（Autograd），掌握如何计算梯度以及进行梯度下降优化。二、神经网络与模型训练神经网络基础：学习神经网络的基本结构，包括全连接层、激活函数、损失...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
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+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
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
极客AIOPS训练营获课：97java.xyz/13953/获取ZY↑↑方打开链接↑↑随着信息技术的快速发展，传统的IT运维方法逐渐难以满足现代企业的需求。AIOps（Artificial Intelligence for IT Operations）作为一种新兴的运维模式，通过结合人工智能和机器学习技术，为企业提供了更高效、智能的解决方案。本文将探讨极客时间AIOps训练营中的方法与传统运维方法之间的主要区别，并分析这些差异如何影响企业的运维效率和业务表现。一、数据处理方式的不同传统运维方法手动收集和分析数据：在传统运维中，数据通常由人工手动收集，包括日志文件、监控指标等。然后，运维人员需要花费大量时间和精力进行数据分析，以识别潜在问题。数据孤岛现象严重：不同系统或部门的数据往往存储在独...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
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
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
小滴课堂-新版Vue3.4+ElementPlus全家桶开发视频项目实战获课♥》789it.top/14129/获取ZY↑↑方打开链接↑↑新版 Vue3.4+ElementPlus 全家桶实战：打造高性能前端视频项目一、技术栈选型与优势解析Vue3.4 作为 2024 年前端框架的标杆版本，在性能与开发体验上实现了跨越式升级：渲染引擎重构：基于状态机的模板解析器使解析速度提升 2 倍，虚拟 DOM 初始化速度显著优化。响应式系统增强：计算属性仅在值变化时触发更新，内存占用降低 30%。双向绑定革新：defineModel成为正式功能，组件间数据流转更简洁。模块化开发：全面支持 Tree-Shaking，打包体积减少 15%-20%。ElementPlus 作为 Vue3 生态的旗舰 UI 库...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♥》jzit.top/14052/云原生 AIOps 是将云原生技术与 AIOps（人工智能运维）相结合的一种理念和技术体系，以下是关于它的详细介绍：概念云原生 AIOps 利用云原生架构的优势，如容器化、微服务、自动化部署和弹性伸缩等，为 AIOps 提供更高效、灵活和可扩展的运行环境，同时借助 AIOps 的能力，如机器学习、数据分析和智能决策，来提升云原生应用的运维效率和质量，实现智能化的运维管理。关键技术容器技术：通过将应用及其依赖打包成容器，实现了应用的轻量化、可移植性和快速部署，为云原生 AIOps 提供了基础的运行单元。微服务架构：将应用拆分成多个小型、独立的微服务，每个微服务可以独立开发、部署和扩展。这使得运维更加灵活，同时也便于 AIOps 对各个微服务进行精细化的监控...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
OpenCV三大经典项目实战 一次性掌握计算机视觉核心技能”虾崽ke>>>“ jzit.top/1101/OpenCV 实战经验分享：从项目构思到代码实现项目构思与需求分析OpenCV实战第一步：如何构思一个成功的计算机视觉项目需求分析指南：为你的OpenCV项目定义清晰的目标头脑风暴技巧：激发创新的OpenCV项目创意技术选型与工具准备OpenCV vs. 其他框架：选择最适合你项目的计算机视觉工具环境搭建指南：快速配置OpenCV开发环境必备工具集锦：提升OpenCV开发效率的利器数据准备与预处理高效数据收集：为OpenCV项目准备高质量的图像和视频数据图像预处理技巧：提升OpenCV模型性能的最佳实践数据增强方法：扩充你的OpenCV训练数据集核心功能实现OpenCV基础操作：图像读取...阅读全文
https://97it.top/13701/摘要 计算机网络是现代信息技术的核心组成部分，它通过连接多台计算机和设备，实现了信息的共享和通信。计算机网络的体系结构是网络设计和实现的基础，它定义了网络的层次结构、协议和接口。本文从计算机网络的体系结构出发，详细探讨了其层次模型、协议栈、接口定义及其在实际网络中的应用。通过深入分析这些内容，本文旨在为计算机网络的研究者和实践者提供理论支持和实践指导，帮助其更好地理解和应用计算机网络的体系结构。 1. 引言 在现代信息技术中，计算机网络扮演着至关重要的角色。它不仅连接了全球数十亿台计算机和设备，还支持了从电子邮件到电子商务、从社交媒体到云计算等多种应用。计算机网络的体系结构是网络设计和实现的基础，它定义了网络的层次结构、协议和接口。本文将从理论层...阅读全文
获课♥》789it.top/1869/业界大数据分布式计算框架主要包括以下几种：一、Apache Hadoop简介：Hadoop是Apache软件基金会下的一个开源分布式计算框架，以其强大的分布式文件系统（HDFS）和MapReduce编程模型而著名。核心组件：HDFS：提供高容错性、高吞吐量的数据存储服务。MapReduce：一个编程模型和运行时环境，用于处理大规模数据集。优势：适用于大规模数据处理和批处理作业，生态系统丰富，有众多相关工具和库。二、Apache Spark简介：Spark是一个快速、通用的大规模数据处理引擎，支持批处理、流处理、机器学习和图计算等多种数据处理任务。核心组件：Spark Core：提供基本的分布式计算功能。Spark SQL：支持结构化数据的处理。Spark...阅读全文
获课：weiranit.fun/4267/获取ZY↑↑方打开链接↑↑机器视觉企业级实战源码 - 朝夕教育在科技革新的浪潮中，机器视觉技术凭借其高精度、高效率、非接触式检测等优势，在工业制造、物流仓储、医疗影像、智能安防等众多领域得到广泛应用。为帮助学员快速掌握机器视觉开发核心技术，积累丰富的企业级项目经验，朝夕教育精心打造 “机器视觉企业级实战源码” 课程，助力学员成为能够应对复杂工程挑战的机器视觉开发工程师。一、课程目标1. 技术知识精通帮助学员系统学习机器视觉的基础理论和前沿技术，深入理解数字图像处理、计算机视觉算法、深度学习模型等核心技术原理。通过对算法和模型的深入剖析，让学员不仅能熟练运用相关技术，还能理解其背后的数学原理和设计思路，为解决复杂的机器视觉问题筑牢理论根基。2. 实战能...阅读全文
获课：weiranit.fun/13937/获取ZY↑↑方打开链接↑↑以下是关于 AIOps 相关内容的介绍：AIOps 基础理论基本概念：AIOps 是人工智能运维（Artificial Intelligence for IT Operations）的缩写，是将人工智能和机器学习技术引入 IT 运维领域，用于改善和优化 IT 运维的过程和结果的一种方法。通过运用这些先进技术，AIOps 能够帮助企业更高效地管理和维护其 IT 系统，提升运维的整体效率与质量，为企业的数字化运营提供有力保障。发展历程1：随着企业 IT 基础设施的不断扩展和应用的快速迭代，传统的运维方式难以应对海量数据和复杂系统的管理需求。为提升运维效率，减少人为错误，企业开始探索将人工智能技术引入运维领域，AIOps 应运而...阅读全文
https://97it.top/13584/ 摘要 在机器学习和数据科学领域，测试和训练数据集的生成是模型开发过程中的关键步骤。高质量的训练数据集能够提高模型的性能和泛化能力，而合理的测试数据集则能够有效评估模型的准确性和稳定性。本文从测试和训练数据集的理论基础出发，详细探讨了其生成方法、重要性及其在实际应用中的最佳实践。通过深入分析这些内容，本文旨在为数据科学家和机器学习工程师提供理论支持和实践指导，帮助其更好地理解和应用测试和训练数据集的生成。 1. 引言 在机器学习和数据科学中，数据集的质量和结构对模型的性能有着决定性的影响。训练数据集用于训练模型，而测试数据集用于评估模型的性能。合理生成和划分测试和训练数据集是确保模型有效性和可靠性的关键。本文将从理论层面探讨测试和训练数据集的生成...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
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
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
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
2025最新版黑马程序员人工智能开发学习路线图获课♥》789it.top/14426/机器学习核心技术解析一、机器学习概述机器学习作为人工智能的核心组成部分，已经深刻改变了我们处理数据和解决问题的方式。它通过算法使计算机系统能够从数据中"学习"并做出决策或预测，而无需进行明确的编程指令。机器学习技术的核心在于从历史数据中发现规律和模式，并将这些发现应用于新数据的分析中。二、机器学习主要类型1. 监督学习监督学习是最常见且应用最广泛的机器学习类型。在这种范式下，算法通过已标记的训练数据进行学习，其中每个样本都包含输入特征和对应的正确输出（标签）。监督学习的主要任务包括分类（预测离散类别）和回归（预测连续数值）。典型的监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、支持向量机和神经网络等。2. 无监督学习无...阅读全文
七月在线-机器学习集训营 第九期拼课》》》❤ jzit.top/1158/Matplotlib数据可视化是指使用Matplotlib库将数据以图表的形式直观呈现出来的过程。以下是对Matplotlib数据可视化的详细解释：一、定义与用途定义：Matplotlib是Python中一个强大的绘图库，它提供了广泛的绘图选项，用于创建高质量的静态、动态和交互式图表。数据可视化则是使用这些图表将数据以更直观、易于理解的方式呈现出来。用途：Matplotlib数据可视化广泛应用于数据科学、科学研究、工程绘图等多个领域，帮助用户更好地理解数据、发现数据中的规律和趋势。二、支持的图表类型Matplotlib支持多种常见的图表类型，包括但不限于：折线图：用于展示数据随时间或其他连续变量的变化趋势。散点图：用于...阅读全文
开课吧-数据分析高薪培养计划35期｜2022年｜重磅首发｜完结无秘获课♥》jzit.top/2574/获取ZY↑↑方打开链接↑↑《边缘计算与深度学习结合的实时视频分析架构设计》这一主题涉及多个关键方面，以下是一个基于这些方面的实时视频分析架构设计概述：一、架构设计概述该架构设计旨在利用边缘计算的低延迟和高带宽优势，结合深度学习的强大处理能力，实现实时视频分析。整体架构可以分为以下几个层次：视频采集层：负责捕获原始视频数据，通常通过摄像头等视频采集设备完成。流媒体服务层：对采集到的视频数据进行编码、压缩和传输，确保视频数据能够在网络中高效传输。边缘计算层：部署在靠近数据源的边缘设备上，负责执行视频分析任务。这一层利用深度学习模型对视频数据进行实时处理和分析。控制编排层：负责管理和...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
黑马-程序员人工智能开发学习路线图拼课》》》❤ 789it.top/14426/零基础数据科学入门：探索数据的世界数据科学是现代科技时代中一个重要的领域，它结合了统计学、计算机科学、数学和领域知识，旨在从大量数据中提取有价值的信息和见解。在零基础的情况下，想要进入数据科学的世界，首先需要了解一些基本的工具和概念。本文将帮助零基础的读者理解数据科学的核心内容，并介绍一些重要的库和工具，助你迈出数据科学的第一步。1. 什么是数据科学？数据科学（Data Science）是通过分析、处理和建模数据，来揭示潜在模式并做出预测的学科。它可以应用于多个领域，如医疗、金融、零售、社交媒体分析等。数据科学家需要从大量无序的原始数据中提取有用的信息，然后转化为决策支持或商业价值。2. 数据科学的基本步骤数据科...阅读全文
获课♥》789it.top/13843/CUDA与TensorRT都是由NVIDIA推出的重要技术，它们在高性能计算和深度学习领域发挥着关键作用。以下是对CUDA与TensorRT的详细介绍：CUDACUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA开发的一种并行计算平台和编程模型。它专为利用NVIDIA GPU（图形处理单元）的强大计算能力而设计，允许开发者通过编写程序直接在GPU上执行通用计算任务（GPGPU），而不仅仅是用于传统的图形渲染。核心概念GPU加速：GPU拥有数千个核心，能够同时处理大量线程，非常适合并行计算。CUDA提供了一种简单的方式，让开发者能够充分利用GPU的并行计算能力，从而加速各种计算任务。主机（Host）与设备（D...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
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：weiranit.fun/13937/获取ZY↑↑方打开链接↑↑以下是关于 AIOps 相关内容的介绍：AIOps 基础理论基本概念：AIOps 是人工智能运维（Artificial Intelligence for IT Operations）的缩写，是将人工智能和机器学习技术引入 IT 运维领域，用于改善和优化 IT 运维的过程和结果的一种方法。通过运用这些先进技术，AIOps 能够帮助企业更高效地管理和维护其 IT 系统，提升运维的整体效率与质量，为企业的数字化运营提供有力保障。发展历程1：随着企业 IT 基础设施的不断扩展和应用的快速迭代，传统的运维方式难以应对海量数据和复杂系统的管理需求。为提升运维效率，减少人为错误，企业开始探索将人工智能技术引入运维领域，AIOps 应运而...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：www.bcwit.top/1083/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 第一章：目标检测基础 任务定义与挑战 目标检测 vs 图像分类 / 分割 核心挑战：多尺度、遮挡、小目标、背景干扰 基础概念 边界框（Bounding Box）表示与回归 交并比（IoU）与非极大值抑制（NMS） 锚框（Anchor Box）机制 数据集与评价指标 COCO、VOC、OpenImages 数据集解析 mAP（平均精度均值）计算与可视化 第二章：经典目标检测算法 两阶段检测框架 R-CNN（2014）：候选区域提取 + 特征提取 + 分类回归 Fast R-CNN（2015）：共享卷积特征与多任务损失 Faster R-CNN（2016）：区域建议网络（RPN）的引入 R-CNN 系列 Mask R-CN...阅读全文
获课♥》789it.top/4267/获取ZY↑↑方打开链接↑↑OpenCV与YOLOv8双剑合璧，从工业零件毫米级尺寸测量到实时目标追踪，再到PyTorch驱动的表面缺陷智能识别，三大实战源码揭秘机器视觉如何让生产线更精准、监控更智能、质检更高效。内容由DeepSeek-R1模型生成机器视觉企业级实战源码通常涉及多个复杂度和应用场景，以下提供几个典型的实战源码示例及其解析：一、工业检测场景在工业生产线上，常常需要对零件的尺寸进行精确测量以确保产品质量。以下是一个使用Python和OpenCV库实现工业零件尺寸测量的示例代码：Pythonimport cv2import numpy as np# 读取图像image = cv2.imread('part_image.jpg')gray =...阅读全文
朝夕教育 - 机器视觉企业级实战源码机器视觉实战：C++/Python双剑合璧，OpenCV与深度学习框架驱动工业检测、自动驾驶与医疗影像，以模块化架构与实时优化实现高效精准的跨领域解决方案。内容由DeepSeek-R1模型生成获课♥》jzit.top/4267/获取ZY↑↑方打开链接↑↑机器视觉企业级实战涉及多个方面，包括技术选型、系统架构设计、算法优化、系统集成与部署等。以下是一个关于机器视觉企业级实战的详细解析：一、技术选型编程语言：C++、Python是机器视觉领域常用的编程语言。C++以其高性能和实时性在嵌入式和底层算法实现中占有优势，而Python则因其简单易用和丰富的生态资源在快速原型开发和算法验证中广受欢迎。开源框架：OpenCV、TensorFlow、PyTorch等是机...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♥》789it.top/1916/Python高级爬虫实战：系统掌握破解反爬技能一、爬虫与反爬虫的攻防演进爬虫技术的发展脉络基础请求阶段：简单的HTTP请求与HTML解析动态渲染阶段：应对JavaScript渲染页面的爬取需求智能爬取阶段：结合机器学习的内容识别与提取分布式架构阶段：大规模数据采集的系统化解决方案反爬虫技术的升级路径从简单的User-Agent验证到复杂的行为指纹分析从单一验证码到多因素混合验证体系从静态规则拦截到基于机器学习的动态防御攻防平衡的艺术合法合规的爬取策略设计尊重robots.txt协议与网站服务条款请求频率的合理控制与目标服务器负载考量二、高级反爬虫技术剖析身份验证类防御Cookie验证机制：会话保持技术登录状态维持加密Cookie解析Token防护体系：C...阅读全文
机器视觉企业级实战源码-朝夕教育下栽课♥》789it.top/4267/在机器视觉企业级实战中，多车票识别特别是第二张车牌的识别过程，涉及一系列复杂的逻辑分析与技术实现。以下是对该过程逻辑的详细分析与总结：一、识别过程逻辑分析图像预处理灰度化：首先，将彩色图像转换为灰度图像，这有助于减少计算量并突出图像中的边缘信息。去噪：通过滤波器等方法去除图像中的噪声，提高图像质量，为后续处理提供清晰的图像基础。车牌定位边缘检测：利用边缘检测算法（如Canny边缘检测）提取图像中的边缘信息，这些边缘信息往往与车牌的轮廓相关。形态学处理：通过膨胀、腐蚀等形态学操作进一步突出车牌区域，去除小噪声点。车牌区域提取：根据边缘信息和形态学处理结果，提取出潜在的车牌区域。第二张车牌识别模板匹配：利用预定义的车牌模板与...阅读全文
获课♥》789it.top/14374/获取ZY↑↑方打开链接↑↑在数据源头直接处理信息，边缘计算让延迟归零，响应速度飙升。从树莓派到Jetson硬件选型、Linux内核裁剪到C++高性能驱动开发，实战指南教你打造实时可靠的边缘设备，解锁物联网未来。内容由DeepSeek-R1模型生成嵌入式系统实战：利用 Linux 与 C++ 开发高性能边缘计算设备一、引言在当今数字化时代，边缘计算作为云计算的延伸，正发挥着越来越重要的作用。边缘计算设备能够在数据源附近进行数据处理和分析，减少数据传输延迟，提高系统的响应速度和可靠性。嵌入式系统则是边缘计算设备的核心，它具有体积小、功耗低、实时性强等特点。Linux 操作系统以其开源、稳定、可定制的特性，成为嵌入式系统开发的热门选择。而 C++ 语言凭借...阅读全文
获课♥》jzit.top/4267/获取ZY↑↑方打开链接↑↑机器视觉实战：C++/Python双剑合璧，OpenCV与深度学习框架驱动工业检测、自动驾驶与医疗影像，以模块化架构与实时优化实现高效精准的跨领域解决方案。内容由DeepSeek-R1模型生成机器视觉企业级实战涉及多个方面，包括技术选型、系统架构设计、算法优化、系统集成与部署等。以下是一个关于机器视觉企业级实战的详细解析：一、技术选型编程语言：C++、Python是机器视觉领域常用的编程语言。C++以其高性能和实时性在嵌入式和底层算法实现中占有优势，而Python则因其简单易用和丰富的生态资源在快速原型开发和算法验证中广受欢迎。开源框架：OpenCV、TensorFlow、PyTorch等是机器视觉领域的主流开源框架。OpenC...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
在计算机视觉领域，将YOLO（You Only Look Once）与Transformer架构结合进行多场景目标检测是一个前沿的研究方向。这种结合旨在利用YOLO的速度优势和Transformer的强大特征表示能力来提高目标检测的准确性和效率。尽管“果fx”没有明确指向具体的技术或工具，我们可以基于当前的知识提供一个关于如何实现YOLO与Transformer结合进行多场景目标检测的实战指南。获课keyouit.xyz/14004/获取ZY↑↑方打开链接↑↑选择合适的数据集对于训练任何深度学习模型都是至关重要的。常用的数据集包括COCO、Pascal VOC等。确保数据集包含丰富的标注信息以满足训练需求。安装必要的依赖库：深色版本可以考虑以下两种方法之一：假设我们采用第一种方法，在YOLO...阅读全文
关于腾龙直属会员账号注册经理【溦——83832445——】 机器学习算法：利用机器学习算法对学生的学习行为、成绩等数据进行分析和预测，为教学效果评估提供科学依据。通过训练模型、优化参数等手段，不断提高算法的准确性和泛化能力。 为了实现数据计算的智能化，慕课平台还可以引入人工智能和深度学习技术，如自然语言处理、图像识别等，以丰富数据分析手段和提高数据价值挖掘能力...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
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
获课：666it.top/6082/ 云商城搜索服务优化：Elasticsearch集成与定制化开发指南 一、Elasticsearch在云商城搜索中的核心价值 Elasticsearch作为分布式搜索分析引擎，能够显著提升云商城搜索服务的性能与用户体验。其核心优势包括： 高性能搜索能力：基于倒排索引机制，可实现毫秒级响应，腾讯云ES在海量数据场景下仍能保持高效查询 多条件复合查询：支持关键词搜索、多字段过滤、排序等复杂查询场景 实时数据处理：阿里云实践显示，采用混合云架构可实现15秒内完成新闻类内容的抓取、分析、上线全过程 分布式扩展性：腾讯云ES通过水平扩展(增加分片)和垂直扩容(增加副本)应对大促流量高峰 二、Elasticsearch集成实施方案 1. 环境搭建与数据同步 索引设计：...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
关于银河直属会员账号注册经理【溦——83832445——】 机器学习算法：利用机器学习算法对学生的学习行为、成绩等数据进行分析和预测，为教学效果评估提供科学依据。通过训练模型、优化参数等手段，不断提高算法的准确性和泛化能力。 为了实现数据计算的智能化，慕课平台还可以引入人工智能和深度学习技术，如自然语言处理、图像识别等，以丰富数据分析手段和提高数据价值挖掘能力...阅读全文
