xia载ke：97it.top/14277/ 引言 随着人工智能技术的快速发展，尤其是深度学习和自然语言处理（NLP）领域的进展，大型语言模型（LLM, Large Language Models）已成为现代人工智能应用的核心组成部分。这些大模型基于海量的文本数据进行训练，能够理解和生成多种语言的自然语言文本。近年来，随着模型规模的不断增大，计算资源的提升，以及开源社区的推动，多个主流的大型语言模型相继被提出并开源，极大促进了NLP领域的研究与应用。 本文将对几款当前主流的开源大语言模型进行概述，分析它们的技术特点、应用场景、优势与挑战，并探讨这些开源大模型如何推动人工智能的发展。 一、什么是大型语言模型（LLM） 大型语言模型是通过深度学习方法，尤其是基于Transformer架构的神经网...阅读全文
【完结7章】DeepSeek 应用开发与商业变现实战 什么是DeepSeek 1. DeepSeek的定义与背景 DeepSeek是杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司推出的一款人工智能应用软件，成立于2023年7月17日。它由知名私募巨头幻方量化孕育而生，专注于开发先进的大语言模型（LLM）和相关技术。 2. 核心技术与功能 DeepSeek凭借以下核心技术优势在多个领域表现出色： 自然语言处理与生成：能够理解和生成高质量文本，支持复杂的逻辑推理和问题解决。 深度搜索：专注于挖掘传统搜索引擎无法触及的深层次信息，适用于学术研究、市场分析等场景。 跨模态学习：实现多模态数据融合与学习，包括图像、视频、语音等。 个性化推荐：根据用户偏好提供精准的推荐服务。 3...阅读全文
RAG全栈技术，即“检索增强生成”（Retrieval Augmented Generation）技术，是一种结合了检索和生成两大核心技术的先进方法，旨在显著提升AI系统在回答自然语言问题时的准确性和可靠性。一、RAG技术基础定义与原理RAG技术通过将大量外部数据与基础模型相结合，显著增强了语言模型（LLM）的能力。在处理复杂的查询和生成任务时，RAG首先通过检索模块从大量数据中找到与查询最相关的信息，然后生成模块会利用这些检索到的信息来构建回答或生成文本。核心组件查询处理器（Query Processor）：负责预处理用户定义的查询，使其能够与图数据源进行交互。检索器（Retriever）：根据预处理后的查询从图数据源中检索相关内容。组织者（Organizer）：对检索到的内容进行整理和优...阅读全文
获课：weiranit.fun/14043/获取ZY↑↑方打开链接↑↑1. 项目概述AI 家庭医生应用的目标是通过自然语言处理（NLP）和人工智能技术，为用户提供健康咨询、症状分析、疾病预测、用药建议等服务。mk-DeepSeek 可以用于处理复杂的医疗数据和知识图谱，而 Spring AI 可以帮助你快速构建基于 AI 的服务接口。2. 技术栈mk-DeepSeek: 用于处理医疗知识图谱、疾病诊断、症状分析等。Spring AI: 用于构建 RESTful API、集成 AI 模型、处理用户请求。Spring Boot: 用于快速构建微服务。数据库: 用于存储用户数据、医疗知识库等（如 MySQL、PostgreSQL）。前端: 可以使用 React、Vue.js 等框架构建用户界面。...阅读全文
https://97it.top/14265/ 引言 随着现代 Web 开发的不断发展，前端工具的性能和开发体验变得愈发重要。在传统的前端开发工具中，如Webpack，随着项目规模的扩大，构建速度和热更新速度往往会变得较慢，极大地影响了开发者的生产力。为了提高前端开发效率，Vite（法语中意为“快速”）应运而生，它是一个现代化的前端构建工具，旨在提供极速的开发体验。 Vite 的设计理念是利用浏览器原生的模块系统（ESM）进行快速的模块热更新，并通过采用现代浏览器特性（如原生支持 ES Modules）来提升性能。Vite 不仅大大提高了开发过程中的构建速度，同时也简化了配置，使得开发者能够专注于代码本身，而非繁琐的工具配置。 本文将介绍如何使用 Vite 创建一个前端项目，包括项目初始化、...阅读全文
完结15章]系统玩转OpenGL+AI，实现各种酷炫视频特效获课：keyouit.xyz/13882/获取ZY↑↑方打开链接↑↑1. 课程概述该课程专注于使用OpenGL进行3D图形渲染，并结合人工智能（AI）技术，实现各种酷炫的视频特效。课程内容经过精心设计，共分为15个章节，涵盖了从基础到高级的图形渲染技术以及AI在视觉特效中的应用。通过这门课程，学员将能够深入理解3D图形的原理，并掌握如何利用AI技术增强和创造视觉特效。2. 课程结构与内容第一章：OpenGL基础OpenGL简介：介绍OpenGL的基本概念、历史和架构。环境搭建：配置开发环境，安装必要的库和工具，如GLFW、GLAD、GLEW等。第一个OpenGL程序：编写一个简单的OpenGL程序，绘制一个基本的三角形。第二章：3D...阅读全文
DeepSeek+SpringAI实战AI家庭医生应用基于DeepSeek与SpringAI构建智能家庭医生应用实战引言随着人工智能技术的快速发展，医疗健康领域正经历着前所未有的变革。“获课”本文将详细介绍如何利用DeepSeek大语言模型和SpringAI框架，itxt.top/14061/ 开发一款功能完善的AI家庭医生应用。该应用能够为用户提供24/7的医疗咨询服务，包括症状分析、健康建议、用药指导等基础医疗服务。一、技术选型与架构设计1.1 核心技术栈DeepSeek：作为核心AI引擎，提供强大的自然语言理解和医疗知识处理能力SpringAI：简化大模型集成流程的Spring生态框架Spring Boot 3：后端应用框架PostgreSQL：存储用户健康档案和咨询记录Redis：缓...阅读全文
【14章附电子书】Vue3.5+Electron+大模型 跨平台AI桌面聊天应用实战 一、Electron是使用JavaScript，HTML和CSS构建跨平台的桌面应用程序框架。 [1]Electron兼容Mac、Windows和Linux，可以构建出三个平台的应用程序。 二、大模型的定义 大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。这些模型通常由深度神经网络构建而成，拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型的设计目的是为了提高模型的表达能力和预测性能，能够处理更加复杂的任务和数据。大模型在各种领域都有广泛的应用，包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别和推荐系统等。大模型通过训练海量数据来学习复杂的模式和特征，具有更强大的泛化能力，可以对未见过的数据做出准确的预测。 ChatGPT对大...阅读全文
获课：jzit.top/14159/AI家庭医生 vs 现实中的医生：区别与互补AI家庭医生和现实中的医生在医疗健康领域各有优势和局限性。AI家庭医生利用人工智能技术提供便捷的健康管理服务，而现实中的医生则依靠专业知识和临床经验提供个性化诊疗。以下是两者的主要区别和互补关系。1.AI家庭医生的特点技术基础：基于人工智能（AI）、大数据、自然语言处理（NLP）等技术。通过算法分析用户健康数据，提供健康建议和初步诊断。主要功能：健康监测：实时监测用户的健康数据（如心率、血压、血糖）。疾病预测：基于历史数据预测潜在健康风险。健康建议：提供饮食、运动、生活方式等方面的建议。初步诊断：根据症状描述提供可能的疾病诊断。优势：便捷性：随时随地提供服务，无需预约和排队。高效性：快速处理大量数据...阅读全文
获课：789it.top/14033/经典计算机视觉核心技术与算法 – 重温经典，扎实 AI 根基计算机视觉是人工智能领域的重要分支，旨在让计算机理解和处理图像和视频数据。经典计算机视觉技术为现代 AI 奠定了基础，掌握这些核心技术和算法对于深入理解计算机视觉至关重要。本文将带你重温经典计算机视觉的核心技术与算法，帮助你扎实 AI 根基。1.图像处理基础图像表示：图像通常表示为像素矩阵，每个像素包含颜色信息（如 RGB 值）。灰度化：将彩色图像转换为灰度图像，简化处理过程。python复制import cv2 image = cv2.imread('image.jpg') gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)图像滤波：均值滤...阅读全文
获课:789it.top/14274/开发者必读：RAG技术的基础知识与进阶技巧一、RAG技术基础知识1. 定义RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术是一种结合了检索和生成两种方法的自然语言处理（NLP）技术。它通过先检索相关的文档或信息，再使用生成模型（如GPT系列）生成答案。这种方法在处理需要丰富背景信息的问题时特别有效。2. 工作流程RAG技术的工作流程主要包括以下三个关键步骤：检索：从一个大型文本数据库中检索出与问题相关的文档。通常检索到的相关文档有很多个，还需要将文档进行相应筛选和排序。一般可以按照时间、相似度得分、正则化、关键词筛选等操作来实现。生成：将检索到的文档与问题一起输入到生成模型中，生成最终的答案。生成模型会根据检索到的文档内容生成一...阅读全文
极客时间-企业级Agents开发实战营（已完结）获课：789it.top/13887/Agents，即智能体，是基于大语言模型（LLMs）能够自主理解、自主规划决策、执行复杂任务的智能系统。以下是对Agents开发的详细解析：一、Agents的核心概念与特点核心概念：Agents的核心概念是利用语言模型来选择一系列要执行的动作。与传统的硬编码动作链不同，Agents使用语言模型作为推理引擎来确定要执行哪些动作以及它们的执行顺序。主要特点：基于语言模型的决策：Agents以语言模型为核心，使其能够理解和执行自然语言或类似自然语言的指令，从而灵活地适应不同的任务和环境。可组合性与扩展性：通过组合各种工具和模块（如数据检索、信息提取、API调用等），Agents可以扩展其功能。学习与适应性：结合机...阅读全文
今年，DeepSeek在AI赛道一骑绝尘以“火炎焱燚”之势迅速延伸开启中国AI黄金时代如今，中国的AI故事正在书写新篇中国的科技强国之路也正越走越宽在DeepSeek引领的人工智能热潮中作为云服务国家队天翼云“息壤”智算平台率先完成国产算力与DeepSeek-R1/V3系列大模型的深度适配优化为用户提供了性能卓越安全可控的智能算力基座推动“人工智能+”全面落地生根央国企是国民经济的中流砥柱在能源产业数字化转型的关键战场天翼云展现国云担当助力中国石化率先完成全尺寸DeepSeek国产化部署赋能中国石化成为首批在多样算力环境下通过国产化自主可控训推平台成功完成验证测试的央企为人工智能技术在工业领域的落地应用提供了有益探索有力推动了工业领域的技术革新与效率提升在现代化物流体系建设方面天翼云助...阅读全文
获课 ：789it.top/2378/获取ZY↑↑方打开链接↑↑理解 ChatGPT 基础与应用：从原理到实战引言ChatGPT 作为 OpenAI 推出的革命性语言模型，已经在文本生成、对话交互和问答系统等领域展现了强大的能力。无论是开发者、研究者还是普通用户，掌握 ChatGPT 的工作原理和应用技巧都至关重要。本文将从 ChatGPT 的基础原理出发，深入探讨其技术架构、核心算法，并通过实战案例帮助读者高效应用 ChatGPT，同时拓展 AI 视野，了解行业最新动态。1. 理解 ChatGPT 基础：工作原理、技术架构与核心算法1.1 ChatGPT 的工作原理ChatGPT 是基于 GPT（Generative Pre-trained Transformer）架构的大型语言模型。其...阅读全文
获课：youkeit.xyz/14294/获取ZY↑↑方打开链接↑↑王道 2024 版 C++ 课程结合了 C++ 语言本身的技术优势和课程体系的优化升级，以下是其核心特点与优势：一、C++ 语言本身的技术优势高性能与底层控制直接操作内存，运行效率极高，适合对性能敏感的场景（如游戏引擎、实时交易系统、嵌入式系统）。支持多范式编程（面向对象、泛型、过程式），灵活性强。现代特性与标准演进通过 C++11/14/17/20 标准持续升级，引入 Lambda 表达式、智能指针、模块化等新特性，提升开发效率和代码质量。标准库（STL）丰富，包含数据结构、算法、并发支持等，减少重复开发。跨平台与广泛适用性代码可移植性强，适用于 Windows、Linux、嵌入式等多平台。在 AI 领域（如底层框架加速）...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
--- Hugging Face 的 transformers 库是自然语言处理（NLP）领域的核心工具库，它简化了预训练模型的加载、训练和应用流程。以下是其核心功能与使用场景的详细说明： 1. 核心功能 (1) 预训练模型的“一站式”调用 支持模型类型：BERT、GPT、T5、RoBERTa、DeepSeek 等几乎所有主流架构。 直接加载模型与分词器： python Copy Code from transformers import AutoModel, AutoTokenizer model = AutoModel.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-base") # 加载模型 tokenizer = AutoTokenizer.f...阅读全文
获课♥》789it.top/14278/获取ZY↑↑方打开链接↑↑Vue3.5+Electron+大模型 跨平台AI桌面聊天应用实战Vue3.5+Electron与大模型的结合重新定义桌面应用边界，从功能驱动迈向智能驱动。跨平台开发效率革命实现一次开发多端运行，集成自然语言交互与本地模型推理，打造智能助手与行业解决方案。未来桌面应用不仅是工具，更是懂用户的“数字同事”。内容由跨平台桌面应用的革命：Vue3.5+Electron与大模型的深度集成——无代码视角下的架构革新与未来场景一、核心价值：为什么是Vue3.5+Electron+大模型？跨平台开发效率革命Electron：基于Chromium和Node.js，实现“一次开发，多端运行”（Windows/macOS/Linux）。Vue3...阅读全文
获课：jzit.top/14395/获取ZY↑↑方打开链接↑↑RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合了信息检索和生成模型的技术，旨在提高生成任务的准确性和相关性。通过将检索到的相关文档或知识与生成模型结合起来，RAG可以为AI应用提供更精准的回答。下面从基础到精通介绍如何使用RAG技术打造高精准AI应用。RAG技术的性能如何？RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术的性能可以从多个角度来评估，包括准确性、相关性、实时性、可扩展性和灵活性等方面。以下是对这些方面的详细说明：准确性与相关性准确性：RAG通过结合检索模块和生成模块，能够在生成答案时参考最新的或最相关的文档资料，从而提高输出内容的准确性。相比于仅依赖于预训练...阅读全文
获课：789it.top/4750/AI大模型全栈工程师是指能够在人工智能领域，特别是涉及到大规模AI模型的研发和应用的各个技术层面上，具有较强技术能力的工程师。这个角色要求具备广泛的知识面和技术背景，能够在多个领域之间切换并协作。AI大模型全栈工程师的职责和能力要求一般包括：1.数据处理与预处理数据清洗、数据标注、数据增强等，确保输入数据的质量。设计和实现数据流和ETL（Extract, Transform, Load）管道。能够处理多种类型的数据（文本、图像、视频、音频等）。2.算法与模型开发深入理解各种机器学习和深度学习算法（例如：监督学习、无监督学习、强化学习等）。熟悉当前流行的大模型架构（如GPT、BERT、Transformer、T5、ResNet等）。能够设计和训练自定义的大规...阅读全文
黑马AI大模型应用开发训练营第二期是一个专注于AI大模型应用开发的培训课程，以下是对该训练营的详细介绍：一、核心特点与优势技术创新：训练营采用前沿的AI技术，如动态反馈机制和强化学习，实现模型自我优化，提升算法创新与效率。场景深度融合：注重AI技术与实际应用场景的深度融合，通过实战项目让学员掌握如何将AI技术应用于实际业务中。普惠化服务：提供普惠化的AI解决方案，降低AI技术的使用门槛，让更多人能够享受到AI技术带来的便利。二、技术突破与性能优势算法创新与效率革命：采用动态反馈机制和强化学习，使模型在数学推理、代码生成等复杂任务中表现接近人类水平。例如，DeepSeek-V2在AlignBench中排名前三，超越GPT-4。稀疏激活网络架构将训练效率提升3倍，成本仅为同类模型的1/10。如D...阅读全文
下栽科： 789it.top/14274/<获取ZY↑↑方打开链接↑↑介绍RAG的基本概念和工作原理1. RAG的基本概念RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合了信息检索（Retrieval）和文本生成（Generation）的技术，主要用于增强生成式模型的能力。RAG模型通过从外部知识库中检索相关信息，并结合这些信息生成更准确、更丰富的文本输出。2. RAG的工作原理RAG模型的工作原理可以分为两个主要阶段：检索阶段和生成阶段。2.1 检索阶段输入处理：模型接收用户输入的问题或文本。信息检索：模型使用检索器（Retriever）从外部知识库中检索与输入相关的文档或段落。检索器通常基于向量相似度或关键词匹配等技术。相关文档：检索器返回一组与输入最相关...阅读全文
mk-DeepSeek+SpringAI实战AI家庭医生应用下仔课：jzit.top/14159/计算机视觉的“第三只眼”：如何用多模态感知打破视觉局限计算机视觉的“第三只眼”是一个形象化的比喻，它代表了通过多模态感知技术来打破传统视觉局限，实现更全面、更精准的信息获取和理解。以下是如何利用多模态感知打破视觉局限的详细分析：一、多模态感知的概念与意义概念：多模态感知是指结合多种不同的传感器和信息采集手段，如摄像头、激光雷达、红外线传感器、麦克风等，来获取周围环境的多维度信息。这些信息可以是视觉、听觉、触觉等多种感知模态的数据。意义：多模态感知能够提供更丰富、更全面的环境信息，有助于机器或系统更准确地理解周围环境和用户的意图，从而提高决策的准确性和可靠性。二、多模态感知如何打破视觉局限扩展感知...阅读全文
「完结15章」系统玩转OpenGL+AI，实现各种酷炫视频特效获课：97java.xyz/2540/获取ZY↑↑方打开链接↑↑看起来您想要一篇关于如何使用系统玩转音频模式的文章，尤其是针对完结第15章的内容。虽然我不清楚具体上下文或特定章节的具体内容，但我可以提供一个通用框架来帮助你撰写这篇文章。标题：玩转音频模式：解锁系统的全声音潜力引言介绍音频模式在现代多媒体系统中的重要性，以及它如何增强用户体验。提及随着技术进步，用户可以通过不同的音频设置和模式享受更加个性化和沉浸式的听觉体验。第一部分：了解音频模式的基础定义音频模式：解释什么是音频模式，它是如何工作的。常见的音频模式类型：如立体声、环绕声、杜比全景声等，并简要说明每种模式的特点和适用场景。第二部分：探索系统中的音频选项调整设置：详细...阅读全文
黑马人工智能AI课程概述黑马程序员在2024年推出了多个人工智能相关的课程，旨在帮助学员系统掌握人工智能领域的核心技术和实战应用能力。这些课程涵盖了从基础理论到高级应用的多个方面，适合不同阶段的学习者。课程类型与内容人工智能AI进阶班课程内容：涵盖图像识别、自然语言处理（NLP）、深度学习、模型部署等高级技术。具体包括EfficientNet图片分类优化、分布式任务队列Celery、OpenPose动作捕捉、情感分析、机器翻译、BERT模型动态量化等。项目实践：如视频场景识别、在线商品检测、智能客服系统等，通过实际项目帮助学员提升实战能力。AI大模型训练营获课：keyouit.xyz/14297/获取ZY↑↑方打开链接↑↑课程内容：8周内掌握大模型在垂直业务领域的应用与开发能力，包括大模型开...阅读全文
获课：youkeit.xyz/14289/获取ZY↑↑方打开链接↑↑黑马 AI 大模型应用以技术创新、场景深度融合和普惠化服务为核心，形成了独特的竞争力。以下是其核心特点和优势：一、技术突破与性能优势算法创新与效率革命采用动态反馈机制和强化学习实现模型自我优化，在数学推理、代码生成等复杂任务中表现接近人类水平（如 DeepSeek-V2 在 AlignBench 中排名前三，超越 GPT-4）。稀疏激活网络架构将训练效率提升 3 倍，成本仅为同类模型的 1/10（如 DeepSeek-V3 训练成本仅 557 万美元，约为 GPT-4o 的 1/18）。多模态与长上下文支持支持 128K 超长上下文窗口（如 DeepSeek-V3），兼容文本、语音、图像多模态交互，可处理复杂文档解析和多格...阅读全文
获课：quangneng.com/6836/获取ZY↑↑方打开链接↑↑RAG如何填补大语言模型短板RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）模型是一种结合了信息检索和大语言模型（LLM）优势的技术，旨在填补大语言模型在处理特定信息或知识时的短板。以下将详细解释RAG如何做到这一点：一、大语言模型的短板大语言模型，如BERT、GPT等，虽然在自然语言处理领域取得了显著进展，但仍存在一些短板，尤其是在处理特定领域知识或实时信息方面：知识局限性：大语言模型的知识来源于训练数据，而训练数据往往具有一定的时效性和局限性。因此，模型可能无法准确回答涉及最新事件或特定领域专业知识的问题。信息更新困难：一旦模型训练完成，其知识库就相对固定。要更新模型的知识，通常需要...阅读全文
载ke程：789it.top/14278/获取ZY↑↑方打开链接↑↑现代桌面应用开发指南：Vue 3.5、Electron及大模型的技术栈选择在现代桌面应用开发中，技术栈的选择至关重要。Vue 3.5、Electron以及大模型（如ChatGPT、GPT-4等）的组合为开发者提供了一个强大且灵活的技术方案。以下是对这一技术栈的详细解析和指南。一、Vue 3.5：前端框架的选择Vue 3.5作为前端框架，提供了高性能、响应式的设计和组合式API，能够快速搭建交互性强且易于扩展的前端架构。其特性包括：高性能：Vue 3.5引入了Proxy作为响应式系统的基础，提高了性能并减少了内存占用。响应式数据绑定：Vue的双向数据绑定机制使得界面与数据保持同步，简化了开发过程。组件化开发：Vue鼓励组件化开...阅读全文
获课：weiranit.fun/14043/获取ZY↑↑方打开链接↑↑一、 项目概述本项目旨在利用 DeepSeek 强大的自然语言处理能力和 Spring AI 的便捷开发框架，构建一个 AI 家庭医生应用。该应用能够通过自然语言交互，为用户提供初步的医疗咨询、症状分析、健康建议等服务，并引导用户进行正确的就医流程。二、 技术栈DeepSeek: 用于医疗领域的自然语言理解、症状分析、疾病预测等。Spring AI: 提供便捷的 AI 模型集成、API 接口开发、用户交互等功能。Spring Boot: 用于构建高效、稳定的后端服务。数据库: 可选 MySQL、PostgreSQL 等关系型数据库，用于存储用户信息、医疗数据等。前端: 可选 Vue.js、React 等前端框架，构建用户...阅读全文
黑马AI大模型应用开发训练营第二期是一个专注于AI大模型应用开发的培训课程。根据可获取的信息，该训练营的内容涵盖了多个方面，旨在帮助学员深入学习并掌握AI大模型的应用开发技巧。以下是该训练营的一些关键内容和结构：获课：keyouit.xyz/14257/获取ZY↑↑方打开链接↑↑Python语言基础：作为大模型开发的基础，训练营提供了多节关于Python语言的课程（如001-大模型必备Python语言.mp4等）。前置知识：包括了对大模型相关的基础知识和技术的介绍，例如006-大模型前置知识.mp4等。应用工具实战：教授如何使用不同的工具进行大模型的应用开发，如010-大模型应用工具实战.mp4等。大模型开发入门及进阶：从入门到高级的课程设置，涵盖主流大模型介绍、Prompt-Tuning方...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
<<<下栽科>>>：jzit.top/14395/RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合了信息检索和文本生成的技术，旨在生成更准确、更相关的文本内容。其核心思想是利用外部知识库来增强生成模型的能力，使其能够生成更符合事实、更具信息量的文本。一、RAG 的核心概念信息检索 (Retrieval): 从大规模知识库中检索与输入相关的文档或段落。文本生成 (Generation): 利用检索到的信息，结合生成模型，生成更准确、更相关的文本。联合训练 (Joint Training): 将检索模型和生成模型联合训练，使两者能够更好地协同工作。二、RAG 的优势生成更准确的文本: 利用外部知识库，可以生成更符合事实、更具信息量的文本。减少模型幻觉: 通过检索...阅读全文
AI大模型应用开发实战营AI大模型应用开发：开启智能新时代在人工智能技术快速发展的今天，AI大模型应用开发正成为推动产业变革的重要力量。从自然语言处理到计算机视觉，大模型展现出强大的学习和推理能力，为各行各业带来创新机遇。AI大模型应用开发需要掌握深度学习、自然语言处理、大数据处理等核心技术。开发者使用PyTorch、TensorFlow等框架训练模型，通过迁移学习、微调等技术适配具体场景。在智能客服领域，开发者训练对话模型，实现自然流畅的人机交互；在医疗诊断中，他们开发影像识别模型，辅助医生进行疾病筛查。这个领域面临着模型优化、数据安全、伦理规范等挑战。开发者需要优化模型结构，降低计算资源消耗；设计数据加密和访问控制机制，保护用户隐私；遵循伦理准则，确保AI应用的安全可靠。随着多模态学习、...阅读全文
获课：789it.top/14290/探索未来：AI大模型在企业级应用中的创新与挑战AI 大模型在企业级应用中带来了诸多创新，同时也面临着一些挑战，具体如下：创新方面提升智能办公效率：能够实现文档自动生成、内容摘要提取、智能邮件分类与回复等功能，如飞书多维表格 AI 字段捷径可调用 DeepSeek R1 模型进行创作、推理等2。优化客户服务体验：构建智能客服系统，理解并处理客户的复杂咨询，提供精准、及时的回答，提升客户满意度。还能根据客户咨询内容自动转接给最合适的人工客服或专家，实现智能路由。助力营销精准推送：通过对海量用户数据的分析，精准预测用户需求和行为，制定个性化的营销策略，实现精准广告投放。此外，还能自动生成营销文案、创意内容等，提高营销内容的创作效率。推动产品研发创新：在产品设计...阅读全文
【完结】LLM算法工程师全能实战训练营 LLM算法工程师是指专门从事大型语言模型（LLM）算法研究与开发的职业角色。LLM算法工程师的主要职责包括LLM模型的研发与优化、特征工程与数据预处理、算法应用与产品开发、技术探索与创新以及团队协作与培训 他们的主要职责包括： 1、LLM模型研发与优化：负责大型语言模型的研发，包括模型设计、训练、调优和部署等，持续优化LLM模型的性能，提升模型的准确性、速度和可扩展性 2、特征工程与数据预处理：根据业务需求完成特定领域的特征工程，提取和选择有效的特征，解决数据预处理中的各种问题，确保数据的准确性和完整性 3、算法应用与产品开发：基于LLM算法开发各种应用场景，如文本摘要、文本生成、机器阅读理解、问答系统、多轮对话等。参与产品的功能...阅读全文
”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 和 Electron 开发。版本控制:Git: 分布式版本控制系统，用于代...阅读全文
PyTorch入门到进阶 实战计算机视觉与自然语言处理项目实战计算机视觉与自然语言处理：智能交互系统的设计与实现在人工智能技术快速发展的今天，计算机视觉（CV）与自然语言处理（NLP）的融合应用正在开创人机交互的新纪元。通过将视觉理解与语言理解相结合，“获课”我们能够构建更加智能、自然的交互系统。itxt.top/1089/本文将以一个智能导览系统为例，探讨CV与NLP在实际项目中的融合应用。一、项目架构设计智能导览系统的核心功能包括：通过摄像头识别展品，理解用户的语音或文字查询，提供个性化的导览服务。系统架构采用微服务设计，将CV模块、NLP模块、知识图谱模块等解耦，通过API进行通信。这种设计提高了系统的可扩展性和可维护性。技术选型方面，CV模块采用YOLOv5进行物体检测，使用ResN...阅读全文
获课♥》789it.top/5235/人工智能算法：智能时代的核心引擎一、人工智能算法的演进历程人工智能算法的发展经历了从规则驱动到数据驱动的革命性转变。早期基于符号逻辑的专家系统通过人工编码的规则进行推理，而现代人工智能则主要依赖统计学习和神经网络自动从数据中提取模式。这一演进过程可以分为几个关键阶段：1. 萌芽期（1950s-1980s）基于逻辑推理的符号主义方法专家系统的兴起与局限简单的机器学习算法如线性回归、决策树出现2. 发展期（1990s-2010）统计学习理论成熟支持向量机（SVM）、随机森林等算法广泛应用浅层神经网络开始解决实际问题3. 爆发期（2011至今）深度学习革命大规模神经网络在视觉、语音等领域取得突破强化学习在游戏和控制领域表现优异生成式AI创造全新内容二、现代AI...阅读全文
“黑马博学谷-AI大模型训练营2期”是一门专注于人工智能大模型应用开发的线上课程，主要面向希望深入学习AI大模型技术的学员。该课程内容丰富，涵盖了从基础理论到实战应用的多个方面。课程背景与目标黑马博学谷-AI大模型训练营2期是继第一期之后的进阶课程，旨在帮助学员掌握AI大模型的核心技术、开发工具及实际应用场景。课程内容包括Python语言基础、大模型前置知识、Prompt-Tuning方法、提示词工程理论等，并结合金融、电商、物流、新零售、新医疗、大数据等行业的实际项目进行讲解。【LLM大模型深度解析】LlamaI…课程模块与内容基础模块：包括Python语言基础、大模型前置知识、主流模型介绍等。AI大模型入门基础教程学习指南，带你从 …进阶模块：涉及Prompt-Tuning方法、提示词工...阅读全文
https://97it.top/14311/ 在云原生技术汹涌澎湃的浪潮中，Kubernetes（简称K8s）作为容器编排领域的事实标准，已经成为企业实现高效创新和业务敏捷发展的关键驱动力。Kubernetes的起源可以追溯到Google内部的Borg系统，它是Google在容器化基础设施领域多年实践经验的沉淀与升华。2014年，Kubernetes作为开源项目首次亮相，并迅速成为云原生应用和微服务架构的首选平台。 Kubernetes的背景 Kubernetes的诞生与云计算的发展密切相关。随着容器技术的兴起，企业需要一种高效的方式来管理和编排容器化的应用程序。Kubernetes应运而生，它不仅继承了Google Borg系统的核心思想，还通过开源社区的协作不断进化。其开源特性使得Ku...阅读全文
获课♥》789it.top/13600/AI 大模型微调是在预训练的大型语言模型基础上，针对特定任务或领域进行进一步训练和优化的过程。以下是关于它的详细介绍：微调的目的提高特定任务性能：预训练的大模型虽然具有广泛的知识和通用的语言理解能力，但在具体的特定任务上，如医疗文本分类、法律文件摘要等，可能无法达到最佳性能。通过微调，可以让模型更好地适应特定任务的特点和要求，从而提高任务的准确性和效果。适应特定领域数据：不同领域有其独特的术语、语言风格和数据分布。例如，科技领域的文本包含大量专业术语，而文学领域的文本则更注重情感表达和修辞手法。微调可以使模型适应特定领域的数据特征，更好地处理和理解该领域的文本。优化模型参数：在预训练过程中，模型学习到的是一般性的语言知识和模式。微调可以根...阅读全文
下栽课♥》789it.top/2586/从 0 到 1 构建私有大模型：技术路径与实践指南在大模型技术普惠化的浪潮中，企业与开发者正加速从通用模型向垂直领域私有化部署转型。据《2025 全球 AI 产业发展报告》显示，78% 的企业计划在三年内构建自有大模型能力。本文将系统梳理私有大模型的构建逻辑，涵盖数据治理、模型训练、安全机制及行业应用，为技术决策者提供可落地的实施框架。一、私有大模型的核心价值与挑战私有大模型通过整合行业专有数据与场景化训练，可实现三大核心价值：一是突破通用模型的知识盲区，如金融风控、医疗诊断等专业领域；二是规避数据泄露风险，满足政务、能源等敏感行业的合规要求；三是降低长期使用成本，避免闭源模型的 API 调用费用。然而，构建私有大模型面临多重挑战：首先是数据壁垒，企业...阅读全文
获课：jzit.top/14399/获取ZY↑↑方打开链接↑↑Vue3.5+Electron+大模型 跨平台AI桌面聊天应用实战是一个结合了前端技术、跨平台框架和人工智能技术的综合性项目。以下是对该项目的详细解析：一、项目背景与技术栈项目背景随着人工智能技术的飞速发展，聊天应用逐渐智能化，成为用户日常沟通的重要工具。跨平台桌面应用能够满足不同操作系统用户的需求，提高应用的覆盖面和用户体验。Vue3.5、Electron和大模型技术的结合，为开发高效、智能且跨平台的桌面聊天应用提供了可能。技术栈Vue3.5：作为前端框架，提供了高性能、响应式的设计和组合式API，能够快速搭建交互性强且易于扩展的前端架构。Electron：构建跨平台桌面应用的核心框架，整合了Chromium和Node.js，使...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
极客时间-AI大模型系统实战｜更新完结获课♥》789it.top/4442/获取ZY↑↑方打开链接↑↑ AI大模型系统开发是一项复杂而充满挑战的任务，涉及多个方面和环节。以下是一份AI大模型系统开发攻略，旨在提升模型性能与扩展性，为开发者提供实用技巧和建议。一、明确模型目标与任务定义确定目标任务：明确AI大模型需要解决的具体问题，如文本生成、图像识别、语音合成等。这有助于为后续的模型架构选择和训练策略制定提供方向。定义输入输出格式：根据目标任务，确定模型的输入（如文本、图像等）和输出（如分类标签、生成文本等）格式。同时，明确性能指标，如准确率、F1分数等，以评估模型性能。二、数据收集与处理收集高质量数据：确保数据的多样性和代表性，以训练出泛化能力强的模型。可以通过网络爬虫、公开数据集、合作...阅读全文
”虾崽ke>>>“jzit.top/14452/在Python AI编程中，数据结构与算法是非常重要的基础，它们为处理数据、优化程序性能和实现高效的AI模型提供支持。以下是一些关键概念：1.数据结构数据结构是存储和组织数据的方式，它们在AI编程中扮演着至关重要的角色。常见的数据结构包括：列表（List）列表是Python中最基本的数据结构之一，用于存储有序的元素集合。可以通过索引访问、修改和添加元素。特点：支持动态增加、删除元素，元素可以是不同类型的。应用：存储训练数据、模型预测结果等。python# 示例 my_list = [1, 2, 3, 4] my_list.append(5) # 添加元素 print(my_list[2]) # 访问元素 字典（Dictionary）字典是一种...阅读全文
// download：quangneng.com/5504/获取ZY↑↑方打开链接↑↑云原生与人工智能的深度融合将重塑技术未来：容器化与微服务优化AI部署，CI/CD加速智能迭代，AI驱动的自动化运维与智能推荐提升效率，结合物联网与边缘计算推动产业升级，为数字化转型注入强大动力。内容由DeepSeek-R1模型生成云原生（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...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
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
2024新版-AI+JavaWeb开发入门，Tlias教学管理系统项目实战获课♥》789it.top/14255/获取ZY↑↑方打开链接↑↑AI+JavaWeb 开发入门的系统性学习路径和实践指南，结合现代技术栈与典型应用场景：一、核心知识体系1. AI 基础能力算法选型：分类 / 回归：线性模型、SVM（Java 实现库：Apache Commons Math）深度学习：DL4J（Java 版深度学习框架）、TensorFlow Lite（移动端部署）自然语言处理：OpenNLP（Java NLP 库）、Hugging Face Transformers（REST API 调用）数据处理：数据清洗：Apache Spark（Java API）特征工程：Scikit-learn（通过 Pyt...阅读全文
