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深度学习

流式计算的应用场景

大数据流式计算的应用场景较多，按照数据的产生方式、数据规模大小以及技术成熟度高低3个不同维度，金融银行业应用、互联网应用和物联网应用是3 种典型的应用场景，体现了大数据流式计算的基本特征。在物联网领域中，大数据流式计算的典型应用场景如下。据统计，目前互联网中75% 的数据来源于个人，主要以图片、音频、视频数据形式存在，需要实时分析和计算这些大量、动态的数据。社交网站：需要实时分析用户的状态信息，及

 workflower
2024-10-24 07:24:14

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#人工智能 #机器学习 #深度学习 +1
从入门到精通！大模型提示词工程黄金公式，值得收藏学习

本文深入解析大模型提示词工程，揭示其作为"指令脚本"引导模型生成精准输出的本质。详细介绍提示词设计的黄金公式（角色+技能+要求+输出结构）和四大秘诀（喂饱信息、有效沟通、并行任务、精准提问），通过实例展示如何让模型"言听计从"。掌握这些技巧可显著提升与大模型的交互质量和输出精准度，是AI应用开发者的必备技能。

学网安的喵桑
2025-11-03 19:00:38

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#学习 #android #服务器 +3
构建完全本地的MCP客户端：让AI智能体与数据库无缝对话

MCP（Model Context Protocol）是一个标准化协议，专门用于AI应用程序与外部工具和数据源的连接。想象一下，如果AI智能体是一个万能助手，那么MCP就是它的"工具箱接口"，让它能够标准化地使用各种外部工具。通过这个完全本地化的MCP客户端，我们实现了AI智能体与数据库的无缝对话。整个系统不依赖任何外部API，保证了数据的安全性和隐私性。最重要的是，这种架构非常灵活，你可以根据自

 黑客Zion
2025-10-14 21:26:52

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#人工智能 #数据库 #transformer +1
吴恩达亲授：从0到1打造AI应用，你只差这篇Prompt终极指南！

还记得第一次看吴恩达的视频，还是在Coursera上那门经典的《机器学习》课程。那时候的他，是站在AI浪潮前的布道者。而如今十几年过去，他依旧在AI的浪尖，但这次，他在谈创业。

Python_金钱豹
2025-10-14 17:44:37

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#人工智能 #microsoft #深度学习 +2
从Agent到智能体：2025AI应用元年，收藏这份大模型应用开发实战指南

当前智能体的概括性描述，最好的材料是OpenAI创始人outman提出的发展预测：模型吃掉应用，他们是想将所有的算法（工作流）、数据（知识库）、工具插件全部吃掉，模型即所有，这也同步提出了Agent经典架构：大模型解决规划与调度问题，Manus能爆发的核心原因就是模型能力大幅增强；RAG解决幻觉问题，当前模型的发展趋势来说，模型上下文破百万是早晚的事，如何让模型聊得像人，体验好的AI分身这类应用，

爱编程的小辞
2025-10-20 11:15:00

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#人工智能 #重构 #深度学习 +1
医疗数据中的跨模态知识迁移学习技术

由于数据分布不均衡和标注成本高，跨模态知识迁移学习（Cross-Modal Knowledge Transfer Learning, CMKTL）成为解决医疗AI瓶颈的关键技术。跨模态知识迁移技术正在重塑医疗AI的开发范式，通过有效整合多源异构数据，显著提升了诊断准确率和模型泛化能力。随着多模态预训练模型的持续演进，医疗领域的AI应用将进入新的发展阶段。利用预训练大模型（如CLIP）作为教师模型，

jaxzheng
2025-10-19 02:00:16

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 22

#迁移学习 #机器学习 #深度学习 +2
程序员必看！构建Agentic AI的编程基础与工具链详解（建议收藏）

本文介绍了构建Agentic AI应用所需的编程基础和工具，包括Python、Hugging Face Transformers、LangChain、LangGraph、Langflow、LlamaIndex等。文章强调整合LangChain和LlamaIndex对于创建强大、可靠、上下文感知的Agent至关重要，并提供了从基础到高级的学习路线图，帮助开发者构建下一代AI应用。

进击的码农！
2025-10-21 15:55:39

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 11

#人工智能 #机器学习 #深度学习 +2
AI大模型RAG技术实战教程：从零基础到企业级应用，解决大模型知识过时问题（强烈建议收藏）

RAG技术的出现，不仅解决了大模型的固有缺陷，更为企业级AI应用开辟了一条可行的道路。从金融合规到医疗诊断，从智能制造到教育培训，RAG正在各个领域展现其变革力量。

程序员新一
2025-10-16 12:01:08

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 30

#人工智能 #大数据 #机器学习 +2
传统IT卷不动？AI赛道才是程序员的阳关道，附4大落地项目实战！

传统IT岗位竞争激烈，招聘减少，要求提高；而AI岗位需求激增，尤其是大模型、CV、语音识别和RAG方向。大厂更看重项目经验而非理论知识，2025年将是AI应用爆发年，现在是入局AI的最佳时机，学历门槛降低，薪资溢价提高。选择AI赛道比在传统IT领域努力更重要。

进击的码农！
2025-11-05 14:45:49

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 15

#人工智能 #transformer #深度学习
Pytorch ， AI 推理大模型的入门 an open source deep learning framework

PyTorch是一个开源的机器学习框架，专注于灵活性和速度，支持从研究到生产的全流程开发。其核心特性包括动态计算图、Python原生集成以及跨平台优化（CPU/GPU/定制硬件），适用于自然语言处理、计算机视觉等多种AI应用。安装方式提供稳定版（推荐多数用户）和预览版（最新功能），通过pip3 install torch torchvision即可安装。最新稳定版要求Python 3.9+，预览版

 RR1335
2025-10-14 16:41:58

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 25

#人工智能 #深度学习 #AI
【收藏必备】大模型正在重构开发范式，掌握高薪AI开发技能

大模型正在重构开发范式，企业急需能将业务需求转化为AI应用的程序员。具备RAG、Agent智能体和微调三大核心能力的AI应用开发工程师极度稀缺，薪资远超传统开发者。

yihanss
2025-10-18 18:36:53

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 20

#人工智能 #重构 #深度学习 +2
Jetson Orin Nx上通过deepstream6.3部署yolov8

引言在AIoT与智能视频分析的时代，NVIDIA DeepStream SDK无疑是开发者手中最强大的工具之一。它让我们能够高效地构建高性能的视觉AI应用，处理复杂的视频流数据。但在实际开发中，其复杂的管道和配置常常让人望而却步。本文旨在分享几个DeepStream的核心用法与实战技巧，希望能帮助你快速上手，解决开发中遇到的常见问题，通过deepstream6.3在Jetson板端进行yolov8

wuhao1213
2025-10-29 11:44:53

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 6

#深度学习
《AI Engineering》权威发布：AI工程师必读，从基础模型到高质量AI应用的构建之道！

《AI Engineering》是AI工程领域的权威之作，系统介绍了使用基础模型构建高质量AI应用的工程方法。书中涵盖提示工程、RAG、微调、智能体等核心技术，以及评估、优化与部署等实践内容。作者Chip Huyen通过原则导向的方法论，帮助读者从"能用"到"好用"地构建AI应用，适合AI工程师、机器学习工程师和数据科学家等专业人士参考学习。

程序员王饱饱
2025-10-19 08:00:00

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 23

#人工智能 #机器学习 #深度学习 +1
LangChain是什么？LangChain超详细综述！看这一篇就够了！_python langchain

在学习LangChain前，先了解一些在LangChain框架中，甚至AI应用开发中一些核心的概念和模块，一定要首先清楚地知道是什么，之后再研究怎么做，下图展示了一个LangChain框架开发的应用的核心运行流程。

程序员超超
2025-10-17 22:29:38

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 23

#python #开发语言 #科技 +3
Ubuntu20.04部署Dify全攻略

摘要：本文提供Ubuntu20.04系统部署Dify平台的完整教程。从安装Docker、配置环境变量到启动服务，详细说明每个步骤，包括基础配置（模型设置、存储选择）和进阶功能（HTTPS加密、定时备份）。教程还包含常见问题解决方案，帮助用户快速搭建可扩展的AI应用平台，支持通过可视化界面构建复杂工作流，无需编码即可创建专业级AI应用。

m0_73571447
2025-10-31 13:50:12

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 5

#开发语言 #语音识别 #人工智能 +2
大模型开发必读：从RAG到上下文工程的进化之路（值得收藏）

文章从RAG技术的兴衰历程切入，揭示其被过度简化的局限性，提出"上下文工程"作为更精确的替代概念。上下文工程强调在每一步生成中精准决定上下文窗口内容，并拆解为内循环（单次生成中的信息筛选）和外循环（系统持续优化）。文章详细分析了"上下文腐烂"问题，介绍多阶段检索等有效方法，并展望未来检索系统发展方向，推动AI应用开发从"炼金术"向"工程学"转变。

进击的码农！
2025-10-18 15:52:38

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 25

#机器学习 #人工智能 #开发语言 +2
2025年AI行业黄金赛道：应用层核心技术人才年薪破百万，字节跳动、腾讯等巨头争相布局！

从行业动态来看，头部企业早已抢先布局。字节跳动内部已组建7个专项团队，全力推进Agent技术研发与应用落地，覆盖智能办公、客户服务、内容创作等多个场景；腾讯、京东、百度等互联网巨头也纷纷开启新一轮招聘，其中80%以上的技术岗位明确要求具备AI相关能力，涉及大模型开发、AI应用部署、数据训练等多个方向。据第三方平台统计，2025年以来大模型相关岗位招聘需求同比暴增69%，部分核心岗位年薪直接突破百万

 LLand520
2025-10-30 16:50:33

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 14

#人工智能 #自然语言处理 #深度学习 +1
2025AI Agent落地宝典！《AI Agent开发实战》从小白到高手的全链路能力培养！

本书是2025年AI Agent开发的实战指南，由联通云专家撰写，聚焦工程落地。内容涵盖AI Agent理论基础、大模型部署与微调、Function Calling机制、多Agent协同等关键技术，并提供求职、教育、编程、金融四大领域实战项目。适合各类技术人员，帮助读者掌握从模型部署到多Agent协同的全链路能力，开发企业级AI应用，提升AI时代核心竞争力。

LLand520
2025-10-22 15:13:53

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 6

#人工智能 #产品经理 #深度学习 +2
OrionX GPU池化社区版永久免费，算力管理焕新升级！

趋动科技宣布OrionXAI算力池化软件社区版永久免费开放，让用户零成本使用全球顶尖GPU池化技术。该版本精准服务于中小企业、AI开发者及科研机构三大群体，通过算力切分、动态调度等创新技术，显著提升资源利用率。用户仅需3步即可轻松申请，官网提供一键下载和专属技术支持。这一举措将有效降低AI应用门槛，助力各领域实现"算力自由"，加速创新进程。

virtaitech
2025-10-30 15:34:23

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 1

#人工智能 #大数据 #深度学习
Chemical knowledge-informed framework for privacy-aware retrosynthesis learning融入化学知识的隐私保护型逆合成学习框架

摘要：浙江大学与中国人民大学团队在《Nature Communications》发表论文，提出基于化学知识引导的隐私保护逆合成学习框架CKIF。该研究解决了制药行业数据隐私与模型性能的矛盾，通过联邦学习实现多机构协同训练而不共享原始数据。创新性地引入化学知识加权策略（CKIW），利用分子指纹相似度智能聚合模型参数，在USPTO等数据集上超越传统方法（Top-10准确率提升0.9%）。实验表明CKI

是我本人781
2025-10-31 19:46:14

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 20

#学习 #人工智能 #深度学习
Dify二次开发避坑指南：为什么直接使用main分支是隐形炸弹？

本文基于Dify二次开发实践，指出直接使用main分支存在稳定性风险、升级冲突和兼容性陷阱三大隐患。文章分析了开源项目分支生命周期，强调应基于经过质量验证的release版本进行二次开发，并提出了"锚定稳定版本+构建分支管理体系+采用Git Rebase+建立同步机制+构建隔离测试环境"的四步最佳实践。通过正反案例对比，展示了规范开发流程如何避免生产事故，实现平滑升级和功能扩展，为企业级AI应用提

 网安福宝
2025-10-22 09:12:17

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#人工智能 #深度学习 #产品经理 +2
必收藏！AI术语零门槛解析：应届生职场“降维打击“全攻略

能感知环境、自主决策并执行任务的AI应用，核心是"目标拆解+工具调用"能力。

编程唐小宝
2025-10-28 11:02:01

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 19

#人工智能 #学习 #深度学习
【必学收藏】一文吃透大模型上下文工程：AI应用开发的关键技术

上下文工程是在正确时间、以正确格式、将正确信息递给大模型的艺术与科学。智能体运转需6类上下文：指令、示例、知识、记忆、工具和护栏。上下文工程包含4个阶段：编写（信息存储）、读取（信息获取）、压缩（去除冗余）和隔离（防止污染）。这类似于传统ML的特征工程，但这里的"特征"就是上下文。通过设计有效的上下文流水线，可显著提升大模型性能，是AI应用开发的关键技术。

和老莫一起学AI
2025-10-15 10:03:15

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 26

#人工智能 #深度学习 #学习 +1
估值100亿！Mercor获3.5亿C轮融资，靠“人类训练AI”领跑赛道

目前，Mercor的客户已覆盖多家前沿AI实验室和财富500强企业，其技术广泛应用于医疗影像识别、金融风险分析、法律推理等关键领域，既帮企业保证了AI应用的合规性与准确性，也加速了AI落地的效率。这家2023年才成立的公司，用“一年一轮融资、估值连番跳”的速度，刷新了AI经济领域的成长纪录，更值得关注的是，它正用“人类训练AI”的模式，重塑未来劳动市场的新形态。未来，随着“人类+智能体”经济时代的

 pincaimao2025
2025-11-04 09:41:35

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#人工智能 #机器学习 #深度学习
【大模型+MCP】实现操作系统自动化、高质量检索等，低门槛、高效率，适合长期学习和应用！

文章将AI应用分为四个层次，重点介绍中级和高级用户的AI使用方法。核心内容包括：任务拆解的概念、聊天模型与推理模型的区别、MCP(Model Context Protocol)技术的重要性。作者推荐使用"大模型+MCP"组合，实现操作系统自动化、高质量检索、专业工具辅助、长期记忆保存和开源成果利用等功能。这种方法具有低门槛、高效率和可迁移性，适合长期学习和应用。

程序员王饱饱
2025-10-22 10:41:42

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#人工智能 #深度学习 #分布式 +1
企业级大模型应用解决方案：从零到一搭建AI应用平台，小白也能轻松上手

文章介绍了针对中小微企业的企业级大模型应用解决方案，分析了现有开源工具的局限性，提出了一种支持多重主流大模型与RAG技术及AI agent深度融合的通用型AI应用管理平台。该平台解决了企业用户侧与管理侧门户分离、用户角色和权限管理、安全管理以及易用性等核心需求，为没有研发团队的中小微企业提供一站式AI服务接入能力，帮助企业安全、高效地应用大模型技术赋能业务。

编程喵酱
2025-10-16 17:34:14

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#人工智能 #机器学习 #深度学习