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
2025年人工智能学习路线图获课♥》jzit.top/14562/计算机视觉(CV)核心技术解析一、计算机视觉概述计算机视觉(Computer Vision)是人工智能领域的重要分支，致力于使计算机系统能够从数字图像或视频中获取信息、理解内容并做出决策。这项技术模拟人类视觉系统，通过算法实现对视觉数据的感知、分析和理解。近年来，随着深度学习的发展，计算机视觉技术取得了突破性进展，广泛应用于安防监控、医疗影像、自动驾驶、工业检测和增强现实等多个领域。二、计算机视觉核心任务1. 图像分类图像分类是计算机视觉的基础任务，目标是识别图像中的主要对象并将其归类到预定义的类别中。现代图像分类系统基于深度卷积神经网络(CNN)，如ResNet、EfficientNet等架构，在ImageNet等大型数据集...阅读全文
黑马AI就业班2024人工智能Python视频课程涵盖了自然语言处理（NLP）、机器视觉（CV）等多个领域，旨在培养学员在人工智能领域的就业竞争力。一、课程概述获课：keyouit.xyz/14297/获取ZY↑↑方打开链接↑↑黑马AI就业班2024是一个专注于人工智能领域的培训课程，课程内容包括Python编程、自然语言处理、机器视觉等多个方面。通过系统的学习和实战演练，学员将掌握人工智能领域的核心技术和实战技能，为未来的就业或职业发展打下坚实的基础。二、课程结构课程主要分为两大板块：自然语言处理（NLP）和机器视觉（CV）。以下是具体的课程结构：自然语言处理（NLP）基础与进阶：涵盖NLP的基本概念、文本预处理、分词、词性标注、命名实体识别等基础知识，以及深度学习在NLP中的应用、Tra...阅读全文
获课：weiranit.fun/14280/获取ZY↑↑方打开链接↑↑课程内容，由浅入深课程开篇，从 RAG 技术最底层的理论基石娓娓道来。深入剖析 RAG 技术的核心原理，详细阐释其在检索与生成环节的精妙运作机制，同时，针对不同应用场景，细致解读 RAG 技术所蕴含的独特价值，为学习者逐步搭建起稳固扎实的知识框架，让大家对 RAG 技术有一个全面且深入的理论认知。紧接着，课程通过丰富多样、贴合实际的案例，生动形象地展示 RAG 技术在文本生成、问答系统、智能推荐等当下热门场景的具体应用。以文本生成为例，会介绍如何利用 RAG 技术辅助创作新闻稿件、营销文案等，让学习者清晰理解技术从理论到落地的逻辑链条，知晓如何将抽象的技术原理运用到实际业务需求中。进入实践环节，课程借助 Python 这一...阅读全文
获课：weiranit.fun/14280/获取ZY↑↑方打开链接↑↑课程内容，由浅入深课程开篇，从 RAG 技术最底层的理论基石娓娓道来。深入剖析 RAG 技术的核心原理，详细阐释其在检索与生成环节的精妙运作机制，同时，针对不同应用场景，细致解读 RAG 技术所蕴含的独特价值，为学习者逐步搭建起稳固扎实的知识框架，让大家对 RAG 技术有一个全面且深入的理论认知。紧接着，课程通过丰富多样、贴合实际的案例，生动形象地展示 RAG 技术在文本生成、问答系统、智能推荐等当下热门场景的具体应用。以文本生成为例，会介绍如何利用 RAG 技术辅助创作新闻稿件、营销文案等，让学习者清晰理解技术从理论到落地的逻辑链条，知晓如何将抽象的技术原理运用到实际业务需求中。进入实践环节，课程借助 Python 这一...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
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/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
https://97it.top/13577/ 摘要 自动映射规则作为一种在数据处理、系统集成及人工智能领域中具有广泛应用的技术，正逐渐成为现代信息处理系统的重要组成部分。自动映射规则通过算法和模型自动化地进行信息映射，简化了人工干预的需求，提高了系统的处理效率。本文将探讨自动映射规则的概念、应用领域、优势以及发展前景，分析其在现代数据处理及系统集成中的关键作用，并展望未来技术的发展方向。 1. 引言 自动映射规则（Automatic Mapping Rules）指的是一种通过自动化方式将不同数据模型、结构或信息形式之间进行映射的规则和技术。随着信息技术的进步，尤其是在大数据、云计算及人工智能等领域，数据和信息的多样性和复杂性急剧增加。为了更高效地处理这些信息，自动映射规则应运而生，成为了促...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
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
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
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
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
华清远见-嵌入式人工智能更具职业发展“前（钱）”景拼课》》》❤ jzit.top/1176/嵌入式人工智能确实更具职业发展“前（钱）”景，这一观点可以从市场需求、行业应用、技术趋势以及薪资待遇等多个方面来论证。一、市场需求持续增长随着物联网、5G技术、边缘计算以及人工智能技术的快速发展，嵌入式系统在各行业中的应用日益广泛。特别是在智能家居、汽车电子、医疗设备、工业自动化等领域，嵌入式系统的需求持续增长。同时，人工智能技术的融入使得嵌入式系统具备了更强的智能处理能力和自主决策能力，进一步拓宽了其应用场景。因此，具备嵌入式人工智能技能的专业人才在就业市场上具有很高的竞争力。二、行业应用前景广阔嵌入式人工智能在各行各业中都有广泛的应用前景。例如，在医疗行业，嵌入式人工智能可以用于疾病诊断、远程医疗...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
「完结7章」DeepSeek 应用开发与商业变现实战获课♥》789it.top/14364/获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 探索 DeepSeek：创新应用开发的新纪元与商业变现策略一、引言在人工智能的飞速发展历程中，2023-2024年无疑是具有里程碑意义的时期。OpenAI 的 GPT-4O、Meta 的 Llama 3、DeepSeek 的 R1等一系列先进模型相继涌现，将 AI 技术推向了新的高度。尤其是DeepSeek，自成立以来便备受瞩目，在短短一年内成功推出多个具有重大影响力的模型，如 DeepSeek-V3 和DeepSeek-R1，展现出强大的技术实力和创新能力。二、DeepSeek 的技术实力2.1 模型性能超越预期DeepSeek-R1在性能表现上令人惊叹，其推理能力可与...阅读全文
慕课网物联网/嵌入式工程师获课♥》jzit.top/2543/物联网（IoT）、嵌入式系统与智能家居项目之间存在着密切的关联。以下是对这三者之间关系的详细阐述：一、物联网与智能家居的关系物联网是指通过装置在对象（人或物）体上的各种信息感知设备，并通过相应的接口，把物品与互联网相连，进行信息交换和通信，最终目的是实现对象的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种巨大网络。智能家居作为物联网的重要应用领域，为人们提供了更加便捷、舒适、安全的生活方式。物联网平台的发展促进了智能家居的发展，同时，物联网正在整合大数据和人工智能技术，使得智能家居领域基于物联网的解决方案进一步得到丰富。二、嵌入式系统与智能家居的关系嵌入式系统是物联网的心脏，它在智能家居项目中扮演着至关重要的角色。嵌入式系统是一种专用...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
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/3564/边缘智能：嵌入式人工智能的技术挑战与解决方案边缘智能（Edge Intelligence）将AI计算从云端迁移至设备端（如传感器、IoT设备、嵌入式系统），实现低延迟、高隐私保护和离线运行能力。然而，嵌入式AI面临资源受限、实时性要求高、环境复杂等挑战。以下是主要技术挑战及解决方案：一、技术挑战1. 资源受限问题：嵌入式设备（如MCU、低功耗SoC）的算力、内存、存储远低于云端服务器。影响：无法直接运行复杂AI模型（如ResNet、BERT），需压缩模型或优化算法。2. 实时性要求问题：边缘设备需在毫秒级时间内完成推理（如自动驾驶障碍物检测）。影响：传统AI模型推理速度慢，无法满足实时性需求。3. 功耗与散热问题：嵌入式设备依赖电池供电，且无主动散热设计。...阅读全文
2025最新版黑马程序员人工智能开发学习路线图2025版黑马程序员人工智能开发学习路线图解析随着AI技术的快速发展，黑马程序员2025年最新版人工智能开发学习路线图进行了全面升级，“获课”itxt.top/14422/ 旨在培养符合行业最新需求的高端AI人才。以下是这一学习路线图的详细解析。 一、基础阶段（1-2个月）1. 编程基础Python编程语言核心语法数据结构与算法基础面向对象编程思想Python科学计算库(NumPy/Pandas)2. 数学基础线性代数(矩阵运算、特征值分解)概率论与数理统计微积分基础(梯度、导数概念)最优化理论初步二、机器学习核心（2-3个月）1. 传统机器学习监督学习算法(线性回归、逻辑回归、SVM等)无监督学习(K-means、PCA等)模型评估与优化方法S...阅读全文
慕ke计算机基础——更适合程序员的编程必备基础知识拼课》》》❤ 789it.top/491/计算机的发展历史计算机的发展历程可以追溯到几百年前，经历了多个阶段。从最初的机械计算工具到现代的智能计算机，计算机的技术不断演进和创新。古代计算工具（公元前3000年左右 - 19世纪初）算盘：算盘是最早的计算工具之一，源于中国，后来在世界范围内广泛使用。算盘与罗马的水钟：古代文明也使用简单的计时和计数工具，帮助进行日常计算。机械计算机的初步发展（17世纪 - 19世纪）布莱兹·帕斯卡尔（1642）：发明了帕斯卡尔计算器，这是一种加法和减法的机械计算工具，标志着机械计算机的开始。查尔斯·巴贝奇（1837）：提出了差分机和分析机的设计，这些是早期的计算机原型。分析机的设计可视为现代计算机的雏形。电子计算...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
AI大模型入门课程2025年AI大模型入门课程全攻略：从零基础到实战应用人工智能领域正经历着前所未有的变革，“获课”大模型技术已成为推动这一变革的核心引擎。itxt.top/14463/ 随着ChatGPT、Sora等大模型的火爆出圈，AI大模型相关岗位需求激增，薪资水平持续走高。本文将为初学者提供一份全面的AI大模型入门学习指南，涵盖从基础理论到实战应用的全套学习路径，帮助您系统掌握这一前沿技术，把握时代机遇。一、AI大模型学习基础准备踏入AI大模型领域的第一步是建立坚实的数学和编程基础。数学作为人工智能的基石，需要重点掌握三个核心领域：线性代数、微积分以及概率与统计。线性代数中的矩阵运算、特征值与特征向量等概念是理解神经网络权重更新的关键；微积分的导数与梯度则为优化算法提供了理论支持；而...阅读全文
达内Python人工智能全日制就业课｜2024年11月完结拼课》》》❤ 789it.top/14435/图像的平移、缩放、旋转等几何变换是计算机图形学和图像处理的基础操作，其数学原理和实现方法涉及坐标系变换、像素插值等核心概念。以下从原理到实践的系统解析：一、图像几何变换的数学基础1. 二维仿射变换（Affine Transformation）通用矩阵表示：[x′y′1]=[abtxcdty001][xy1]x′y′1=ac0bd0txty1xy1(x,y)(x,y)：原图像素坐标(x′,y′)(x′,y′)：变换后坐标tx,tytx,ty：平移量a,b,c,da,b,c,d：控制旋转、缩放、错切特殊形式：平移：a=d=1a=d=1, b=c=0b=c=0缩放：tx=ty=0tx=ty=0,...阅读全文
达内Python人工智能全日制就业课｜2024年11月完结拼课》》》❤ 789it.top/14435/图像的平移、缩放、旋转等几何变换是计算机图形学和图像处理的基础操作，其数学原理和实现方法涉及坐标系变换、像素插值等核心概念。以下从原理到实践的系统解析：一、图像几何变换的数学基础1. 二维仿射变换（Affine Transformation）通用矩阵表示：[x′y′1]=[abtxcdty001][xy1]x′y′1=ac0bd0txty1xy1(x,y)(x,y)：原图像素坐标(x′,y′)(x′,y′)：变换后坐标tx,tytx,ty：平移量a,b,c,da,b,c,d：控制旋转、缩放、错切特殊形式：平移：a=d=1a=d=1, b=c=0b=c=0缩放：tx=ty=0tx=ty=0,...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
download： https://www.daxiacode.com/7424.html【资源介绍】:AI人工智能工程师-NLP必备技能主要指的是在自然语言处理（NLP）领域中，作为人工智能工程师应具备的必要技能。这些技能包括但不限于：自然语言处理基础知识：掌握自然语言处理的基本概念、原理和常用算法，了解语言学的基础知识。机器学习和深度学习：熟悉常用的机器学习和深度学习算法，并能应用于NLP任务中，如文本分类、情感分析、机器翻译等。文本表示与向量化：了解和掌握常用的文本表示方法，如词袋模型、TF-IDF、word2vec等，能够将文本数据转化为向量表示。语言模型和序列模型：熟悉语言模型的概念和常用模型，如N-gram、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等，并能应用于文本生成...阅读全文
