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
RAG全栈技术从基础到精通，打造高精准AI应用｜果fx获课♥》789it.top/14274/获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 从基础到实战：RAG全栈技术在AI应用中的核心原理与实现RAG（Retrieval-Augmented Generation） 是一种结合信息检索与生成模型的技术，特别适用于处理具有知识密集型任务的自然语言处理（NLP）问题。它通过结合外部检索和生成能力来提升模型的表现，特别在开放领域问答、对话系统和其他需要大规模知识库的场景中表现突出。在深入RAG的原理和实现之前，我们可以从以下几个方面来了解它：1. RAG的基础原理RAG的基本思想是将两个重要的模块结合起来：检索（Retrieval） 和 生成（Generation）。检索模块：该模块负责从外部知识库（如文档、数据...阅读全文
获课：weiranit.fun/4973/获取ZY↑↑方打开链接↑↑在当今迅猛发展的 AI 时代，提示词工程（Prompt Engineering）作为新兴领域迅速崛起，成为连接人类意图与人工智能系统的关键桥梁。而大模型多场景实战，更是将 AI 的强大能力广泛应用于各个领域，二者的结合为我们开启了一扇通往智能未来的大门。本课程将深入探讨这两个关键领域，助你掌握 AI 时代的核心技能。提示词工程：AI 交互的关键提示词工程师通过精心设计自然语言提示，指导大型语言模型和其他 AI 系统生成符合用户需求的内容或执行特定任务，他们就像是人类与机器之间的翻译官。其重要性体现在多个方面：沟通媒介：让非技术用户也能轻松与高级 AI 工具交互，降低了使用门槛。比如普通文案创作者，无需了解复杂的编程知识，通...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：weiranit.fun/14280/获取ZY↑↑方打开链接↑↑RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）全栈技术是一种结合了信息检索（IR）和自然语言生成（NLG）优势的技术，旨在通过从大规模语料库中检索相关信息来增强生成模型的表现。以下是从基础到精通的RAG全栈技术介绍，以及如何利用它打造高精准AI应用的相关内容。一、RAG全栈技术基础核心原理RAG技术的核心在于将信息检索与文本生成两个过程有机结合。在接收到输入query后，系统首先从知识库中检索相关文档，然后将检索结果与原始query一起输入生成模型，产生最终输出。技术架构RAG技术架构主要包括三个组件：检索器、生成器和知识库。检索器：负责从大规模知识库中查找相关文档，通常...阅读全文
【完结13章】Electron+Vue3+AI+云存储–实战跨平台桌面应用获课：jzit点top/13525/获取ZY↑↑方打开链接↑↑融合Electron、Vue3、AI及云存储融合Electron、Vue3、AI及云存储可以创建一个强大且功能丰富的桌面应用程序。让我们逐一了解这些技术，并探讨它们如何结合在一起：Electron:Electron 是一个用于构建跨平台桌面应用程序的框架，它允许开发者使用HTML、CSS和JavaScript来编写应用。Electron通过将 Chromium 和 Node.js 结合起来，使得开发的应用可以在Windows、macOS和Linux上运行。Vue 3:Vue.js 是一种流行的前端JavaScript框架，用于构建用户界面。Vue 3是该框...阅读全文
“Vue3.5+Electron+大模型 跨平台AI桌面聊天应用实战”是一个结合了Vue.js前端框架、Electron桌面应用框架和大语言模型（LLM）技术的综合性项目，旨在开发一个功能完整的跨平台AI桌面聊天应用。一、项目背景与意义随着人工智能技术的快速发展，AI聊天应用逐渐成为人们日常沟通的重要工具。而跨平台AI桌面聊天应用则能够为用户提供更加便捷、高效的沟通体验。通过结合Vue.js、Electron和大模型技术，可以充分发挥各自的优势，实现一个功能丰富、易于扩展且支持多平台的AI聊天应用。二、技术栈解析Vue.js（Vue 3.5）：Vue.js是一个流行的前端JavaScript框架，以其轻量级、易上手和高效性著称。Vue 3.5带来了许多新特性和改进，如Composition ...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♥》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
获课：www.bcwit.top/13421/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 一、系统架构设计 1. 技术选型与核心能力 SpringBoot微服务框架：采用分层架构设计（Controller-Service-DAO），支持高并发面试场景（QPS 5000+），通过Actuator实现服务健康监控与动态扩缩容17。集成Swagger构建标准化API文档，接口开发效率提升40%69。 ChatGLM大模型引擎：基于32K长文本理解能力实现智能对话，支持多轮意图识别（准确率92%），结合JD解析生成个性化题库，问题匹配精准度达89%137。 DeepSeek优化方案：引入多模态特征融合技术，面试视频分析响应延迟<200ms，候选人微表情识别准确率提升至85%514。 二、核心功能模块 1. 智能交...阅读全文
获课：www.bcwit.top/14129/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 一、技术架构与核心优势 1. 双引擎协同架构 DeepSeek医疗大模型 采用6710亿参数的混合专家系统（MoE），仅需激活370亿参数即可完成复杂医疗推理任务，支持128k超长文本处理与多模态数据解析56。其专业医学知识库涵盖6000+疾病图谱、200万+临床诊疗指南，HumanEval编码任务准确率达73.78%513。 SpringAI开发框架 通过标准化API集成医疗AI能力，支持RESTful服务快速部署，实现： 自然语言交互接口：响应速度<500ms，支持中文方言识别618 微服务治理：基于Spring Cloud实现健康档案管理、用药提醒等20+模块解耦713 弹性扩展：单节点可承载10万+并发问诊请...阅读全文
获课：yinheit.xyz/14227/全新 云原生系统精讲与全流程落地实践一、云原生系统概述与核心架构设计云原生系统是面向云计算环境设计的现代化软件架构体系，以弹性伸缩、自动化运维 、 持续交付为核心特征，涵盖容器化、微服务、DevOps、Service Mesh 等技术栈。其核心架构设计包含以下关键要素：多架构混合支持：构建同时兼容 x86 与 ARM 架构的容器镜像，支持混合云与边缘计算场景部署，通过多集群管理实现跨云资源调度。微服务治理体系服务拆分原则：基于领域驱动设计（DDD）划分业务边界（如订单、支付模块），每个服务独立管理数据库，采用最终一致性替代强事务。通信模式选择：同步调用（gRPC/REST）用于实时库存扣减等高响应场景，异步消息队列（如 Kafka）解耦日志处理、邮...阅读全文
获课♥》789it.top/1657/Linux的多面性：从内核到生态的全维度解析Linux作为现代计算领域最具影响力的开源操作系统，已发展成为一个多维度、多层级的生态系统。本文将深入剖析Linux系统的七个关键维度，揭示其如何在不同的技术领域展现惊人的适应性和多样性。一、技术架构的多面性1. 内核设计的弹性架构Linux内核采用模块化设计，通过动态加载内核模块（LKM）实现功能扩展，这种设计使其能够适应从嵌入式设备到超级计算机的各种硬件环境。实时补丁（Live Patching）技术的引入进一步提升了关键系统的可用性。2. 多体系结构支持支持20+种处理器架构，包括：传统x86/AMD64架构ARM生态系统（从Cortex-M到Neoverse）RISC-V开源架构大型机架构（s390x）...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
获课;keyouit.xyz/13458/获取ZY↑↑方打开链接↑↑万有影力-AIGC人工智能全能实操课 是一门专注于人工智能生成内容（AIGC, Artificial Intelligence Generated Content）的实战课程，旨在帮助学习者掌握 AI 技术在内容创作、设计、视频制作等领域的应用。以下是对该课程的详细介绍和内容整理，帮助你更好地了解和学习。课程概述课程名称: 万有影力-AIGC人工智能全能实操课课程目标: 掌握 AIGC 的核心技术，学会使用 AI 工具进行内容创作、设计、视频生成等。适合人群: 内容创作者、设计师、视频制作人、AI 技术爱好者课程特色: 实战导向，结合最新 AI 工具和技术，提供丰富的案例和实操练习。课程大纲第 1 部分：AI...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
AI全流程落地实战：从设计-开发-测试到运营一站式搞定 获课♥》789it.top/5285/ AI全流程落地实战是一个复杂而多维的过程，涉及从算法设计到上线运营的多个环节。以下是对这一过程的系统化解析： 一、算法设计阶段 需求分析与目标设定 深入了解企业的痛点和挑战，确定AI解决方案能够改善的问题。 评估现有的数据资源和技术能力是否足以支持所设想的AI应用。 考虑法律合规性和伦理道德方面的要求。 数据准备与处理 收集高质量的训练数据，包括传感器数据、用户交互数据等。 进行数据清洗、预处理与特征工程，确保数据多样性和隐私保护。 算法选择与模型设计 根据业务需求挑选适当的机器学习算法或深度学习框架，如决策树、随机森林、支持向量机（SVM）、神经网络等。 设计模型架构，选择合适的特征输入变量。 ...阅读全文
获课：www.bcwit.top/13999/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 一、ComfyUI技术架构与商业价值 ComfyUI作为基于Stable Diffusion模型的节点式AI绘图工具，通过可视化工作流设计重构了传统AI图像生成逻辑。其核心优势体现在： 模块化操作：用户可通过拖拽节点（如文本输入、参数调节、风格插件）构建定制化图像生成流水线，支持实时预览与多版本迭代115； 开放生态集成：兼容ControlNet（精准控图）、LoRA（风格微调）等插件，可一键切换赛博朋克、国风等100+风格模板1516； 高效出图能力：单工作流可实现日产300+张高清图像，支持电商产品图、人像精修、建筑效果图等商业级批量处理1518。 二、六大AI摄影变现路径详解 （一）直接服务变现 定制图像服务 ...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
<<<下栽科>>>：789it.top/14274/RAG（Retrieval-Augmented Generation）架构是一种结合了检索和生成技术的深度学习模型架构。它通过将传统的生成模型与外部知识库的检索功能结合，能够有效地增强生成模型的表现，特别是在处理信息量大且依赖背景知识的任务中。RAG的核心思想是利用外部检索来补充和增强生成模型的知识，而不仅仅依赖于模型本身的参数。RAG架构的工作原理RAG架构主要分为两个步骤：检索和生成。检索（Retrieval）： 在生成模型处理用户输入时，首先通过检索模块（通常是一个基于文本的检索系统，例如BM25、FAISS等）从一个大型知识库中寻找相关信息。这个过程类似于检索引擎，模型会根据输入的查询从预先构建的知识库中找出若干个相关的文档或者段落...阅读全文
“夏のke”789it.top/14471/对于初学者来说，选择适合自己的AI大模型学习路径是一个关键步骤。以下是一个详细的学习路径建议，旨在帮助初学者系统地掌握AI大模型的相关知识：一、基础知识准备数学基础：线性代数：理解矩阵、向量、特征值、特征向量等基本概念，以及矩阵运算和向量空间理论。推荐学习Khan Academy或MIT的线性代数公开课。微积分：掌握导数、积分、多变量微积分等基础知识。推荐学习Khan Academy或MIT的微积分公开课。概率与统计：理解概率分布、贝叶斯定理、统计推断等概念。推荐学习Khan Academy的概率与统计课程或Coursera的“Probability and Statistics for Business and Data Science”课程。编...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
体系 - AI 人工智能算法工程师 (完结)：全栈能力培养与国家职业标准认证课程获课：yinheit.xyz/5235/在人工智能技术蓬勃发展的时代，AI 人工智能算法工程师成为备受瞩目的热门职业。本 **《体系 - AI 人工智能算法工程师 (完结)：全栈能力培养与国家职业标准认证课程》**，旨在为学员打造一套系统、全面的学习体系，助力学员掌握全栈 AI 技能，同时对标国家职业标准，帮助学员高效备考认证，实现职业进阶。一、课程核心目标课程紧密围绕 AI 人工智能算法工程师的核心职责与能力要求，以培养学员具备扎实的理论基础、熟练的技术实操能力和项目落地经验为目标。同时，深度契合国家职业标准对 AI 算法工程师的考核要点，确保学员所学知识与技能能够满足认证要求，为学员获取权威职业认证提供有力支...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
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
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
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
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
C++游戏后端开发（魔兽世界MMOTrinityCore源码拆解）「零声教育」深入TrinityCore架构核心：基于Boost.Asio的高并发TCP连接、MySQL异步连接池驱动数据流转，AI行为树构建智能战斗逻辑。分布式架构支撑万人同服，源码级解析从网络层到游戏逻辑层，提供企业级部署方案与性能调优实战，助开发者掌握C++游戏服务器开发全链路技术。获课♥》jzit.top/14526/获取ZY↑↑方打开链接↑↑以下是针对魔兽世界 MMO TrinityCore 源码拆解的系统化技术指南，结合 C++ 架构设计、核心模块分析与企业级实践进行结构化整理：一、TrinityCore 技术栈全景1. 核心架构模块基础服务层：网络通信：基于 Boost.Asio 实现 Reactor 模式，支持...阅读全文
FFA 2024 大会门票免费送！AI时代下大数据技术未来路在何方？ Flink CDC任务从savepoint/checkpoints状态中恢复作业错误问题 如何用实时数据同步打破企业数据孤岛？ FlinkCDC MySQL 中 scan.startup.mode 用的是什么模式啊？ flink用rocksdb作为状态后端，jobmanager重启后rocksdb目录文件会被清空 请问下大家有没有遇到过这个错:Caused by: java.lang.ClassNotFoundE Flink获取消费kafka的时候始终获取不到topic列表是啥原因啊？ Apache Flink未授权访问上传导致的RCE漏洞，这个漏洞目前方案解决吗？ flink 消费kafka,之前任务正常的，突然有个分区...阅读全文
Spring Boot ChatGLM DeepSeek 实战 AI 数字人面试官系统1. 项目背景与目标随着人工智能技术的快速发展，企业对高效、智能的招聘流程需求日益增加。传统的面试流程存在效率低、主观性强等问题，而AI数字人面试官系统通过结合 Spring Boot、ChatGLM 和 DeepSeek 的技术优势，能够实现自动化的面试流程，提升招聘效率与公平性。该系统旨在：利用 ChatGLM 的自然语言处理能力实现智能对话。借助 DeepSeek 的多模态分析与推理能力，优化面试评估。通过 Spring Boot 快速搭建稳定、高效的后端服务。2. 技术栈介绍（1）Spring BootSpring Boot 是一个基于 Spring 框架的开源开发工具，通过“约定优于配置”的理念简...阅读全文
获课：weiranit.fun/13914/获取ZY↑↑方打开链接↑↑在数字化时代的浪潮下，AI 技术正以前所未有的速度，重塑摄影行业的发展格局。AI 摄影不仅打破了传统摄影对设备和场地的限制，降低了创作门槛，还为创作者提供了广阔的变现空间。从电商产品图制作，到社交媒体视觉内容输出，再到艺术摄影作品售卖，AI 摄影作品在市场上的需求持续攀升，已然成为摄影行业的新风口。为助力摄影爱好者、创作者以及渴望涉足新兴领域的从业者，快速掌握 AI 摄影变现的实战技巧，我们精心筹备并推出 “AI 摄影变现：ComfyUI 可变现项目全流程实战” 课程。目前，该课程已圆满收官，相关学习资料一应俱全，为大家打造了一站式的学习体验，让你轻松实现从理论知识到商业变现的跨越。课程内容：循序渐进，贴合实战课程伊始，我...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：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
获课：weiranit.fun/13914/获取ZY↑↑方打开链接↑↑一、项目核心流程与技术实现环境搭建与工具准备依赖安装：通过requirements.txt配置Python环境，需安装comfyui、pillow、flask等库，用于图像处理与Web应用开发1。连接Stable Diffusion：确保ComfyUI与Stable Diffusion模型正确对接，支持本地或云端部署412。工作流构建模板选择：从基础模板（如“文本到图像”）开始，通过拖拽节点（如文本输入、参数调整、图像输出）快速搭建流程47。节点功能：文本输入：输入艺术描述（如“未来城市夜景”）生成初步图像47。图像处理：支持上传参考图（如人脸、风格写真），结合LoRA模型优化细节615。参数调整：通过节点设置分辨率、采...阅读全文
jk-企业级Agents开发实战营（已完结）获课地址：jk-企业级Agents开发实战营（已完结）获取ZY↑↑方打开链接↑↑AI Agents大模型时代得下一个风口在大模型时代，AI Agents（人工智能代理）被视为一个极具潜力的领域，有望成为下一个风口。AI Agents是指能够自主执行任务、进行决策和与环境互动的人工智能系统。以下是几个关键方向和应用场景，它们可能引领AI Agents的发展潮流：1. 个性化服务虚拟助手：如Siri、Alexa等语音助手将进一步进化，提供更加个性化的服务，不仅能理解用户的需求，还能预测用户的偏好并主动提供建议。客户服务机器人：通过自然语言处理技术的进步，客户服务机器人将能更准确地理解客户需求，提供即时有效的帮助。2. 自动化工作流企业流程自动化：利用...阅读全文
获课：www.bcwit.top/13504/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 一、技术选型与架构设计 1. 核心框架优势 Electron跨平台能力：基于Chromium渲染引擎与Node.js运行时，实现Windows/macOS/Linux三端统一开发，系统级API调用覆盖文件管理、系统托盘等20+模块4717 Vue3响应式优化：采用Proxy重构响应式系统，数据变更检测效率较Vue2提升40%，支持Composition API实现高内聚逻辑封装1314 AI赋能场景：集成GPT-4/LLaMA等大模型，实现自然语言交互（NLP）、图像生成（Stable Diffusion）等智能功能4617 云存储协同：通过阿里云OSS/AWS S3实现数据多端同步，结合版本控制与增量更新策略，存储...阅读全文
【完结14章】RAG全栈技术从基础到精通 ，打造高精准AI应用 RAG（Retrieval-Augmented Generation）全栈技术是一种结合检索和生成的技术，主要用于让AI在回答问题或生成内容时，能够更好地利用外部知识库，而不是完全依赖于自身预训练的知识。RAG通过在生成内容之前先从知识库中检索相关信息，从而提升生成内容的准确性和相关性。 一、RAG的工作原理 RAG的工作可以分为三个阶段： 1、检索（Retrieval）：用户提出问题后，RAG会将问题转换成一个“向量”，然后在知识库中查找最相关的向量。知识库中的内容会被提前处理成向量，并存储在向量数据库中。数据库可以根据语义理解来检索数据，而不是单纯靠关键词匹配。 2、增强（Augmented）：找到相关资料后，R...阅读全文
获课：jzit.top/14395/RAG技术体系：从基础原理到全栈实现一、RAG基础概念与核心价值1.1 RAG是什么检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）是一种将信息检索技术与生成式AI相结合的技术架构。它通过两个核心阶段工作：检索阶段：从知识库中检索与输入相关的文档片段生成阶段：将检索结果与原始输入结合，生成更准确、可靠的输出1.2 RAG与传统生成模型的区别特性传统生成模型RAG系统1.3 RAG的核心价值解决幻觉问题：基于真实文档生成内容知识可更新性：无需重新训练即可更新知识领域适应性：快速适配专业领域可解释性：提供生成内容的参考依据二、RAG核心组件与工作原理2.1 RAG系统架构复制用户查询 ↓[查询理解模块] → 查询重写/扩展...阅读全文
获课：www.bcwit.top/14367/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 一、课程核心内容与技术体系 RAG基础理论与技术演进 定义与核心架构：RAG（检索增强生成）通过结合检索组件（Retriever）与生成组件（Generator），利用外部知识库增强大型语言模型（LLMs），解决模型幻觉、知识更新延迟等问题，提升生成内容的准确性与可追溯性3510。 技术演进：从传统RAG（Vanilla RAG）到高级架构（如分层索引、混合搜索），再到Agentic RAG（基于智能代理的动态检索生成），技术不断优化检索效率与生成质量。 数据处理与检索增强技术 数据分块与向量化：采用基于语义的分块策略（如句子窗口、父文档检索器），结合BERT、BGE等嵌入模型生成高精度语义向量，支持高效索引构建46...阅读全文
黑马AI大模型应用开发训练营第二期获ke地址：jzit.top/14411/Transformer架构：驱动现代AI大模型的核心技术Transformer架构自2017年由Vaswani等人在《Attention is All You Need》一文中提出以来，已经成为现代人工智能（AI）特别是自然语言处理（NLP）领域中最具影响力的技术之一。它在很多AI应用中，如机器翻译、文本生成、语音识别等，取得了突破性进展。以下是对Transformer架构的详细解析及其如何推动大规模AI模型的发展。1. Transformer的基本概念Transformer架构的核心思想是“注意力机制”（Attention Mechanism）。它摒弃了传统RNN（循环神经网络）和CNN（卷积神经网络）中依赖于序列...阅读全文
课程简介这是一门专注于开发跨平台 AI 桌面聊天应用的实战课程，结合了 Vue.js（前端框架）、Electron（桌面应用框架）和大语言模型（LLM）技术。课程旨在帮助学员从零到一构建一个功能完整的桌面聊天应用，同时掌握前沿技术的应用。课程目标技术栈掌握：帮助学员掌握 Vue 3.5、Electron 和大语言模型的结合使用。项目实战能力：通过开发一个完整的跨平台 AI 桌面聊天应用，提升学员的实战能力。前沿技术应用：让学员了解并应用最新的前端技术和 AI 模型，提升竞争力。课程内容课程共分为 14 章，内容涵盖从基础到实战的完整开发流程：基础部分获课：keyouit.xyz/14245/获取ZY↑↑方打开链接↑↑课前准备：介绍课程内容、学习建议和注意事项。AI 时代的职业前景：探讨 AI...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
// 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
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
”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
从边缘计算到AIoT（人工智能物联网），嵌入式工程师需要突破的技术瓶颈涉及硬件设计、软件优化、算法部署、系统集成及安全等多个维度。以下是嵌入式工程师在这一领域突破技术瓶颈的关键路径：<<<下栽科>>>：jzit.top/2543/一、边缘计算能力提升硬件优化低功耗与高性能的平衡：选择适合边缘设备的低功耗处理器（如ARM Cortex-M/A系列、RISC-V），结合异构计算（CPU+GPU/FPGA/NPU）提升算力。硬件加速：利用专用硬件（如TensorFlow Lite Micro、NVIDIA Jetson Nano）加速AI模型推理，减少CPU负载。算法轻量化模型压缩：通过剪枝、量化（如INT8）、知识蒸馏等技术，将复杂模型压缩至边缘设备可运行的大小。轻量级框架：使用TensorFl...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
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
