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原创 第5章 大模型概述

本文全面解析了大模型技术,从概念定义到核心技术原理,再到行业应用。大模型是指参数规模达数十亿以上的AI模型,基于Transformer架构,通过海量数据和算力训练而成,展现出强大的通用智能能力。文章详细介绍了大模型训练所需的GPU/NPU硬件、分布式并行训练框架(如DeepSpeed和Megatron-LM),以及Prompt工程、思维链(CoT)、检索增强生成(RAG)和AI Agent等高级应用技术。最后探讨了大模型在各行业的落地应用前景,为读者提供了从理论到实践的全方位指南。

2025-12-27 19:45:07 503

原创 Gemini生成的3D交互圣诞树(娱乐版)

这是一款基于浏览器的3D圣诞树互动展示页面,无需安装即可使用。页面包含一棵由几何体构成的动态圣诞树,具有自动旋转、漂浮动画和光效粒子特效。提供两个版本:观赏型(v1)支持基础交互,增强版(v2)增加了手势控制功能。用户只需将代码保存为HTML文件并用浏览器打开即可体验,首次运行会请求摄像头权限(用于手势交互)。页面采用Three.js技术实现3D渲染,加载时显示优雅的过渡动画,界面设计采用黑金配色方案,整体定位为娱乐展示与交互体验相结合的节日主题作品。

2025-12-24 21:55:04 1247

原创 【基于 Scikit-learn 本地数据集的垂直领域词云生成】

本文介绍了基于Scikit-learn本地数据集生成垂直领域词云的方法。首先通过load_files加载本地新闻组数据,选取sci.space领域进行主题分析。针对邮件元数据问题,设计了基于双换行符的清洗函数。在词云生成环节,详细解析了max_words等关键参数的作用,并解决了NumPy 2.0版本导致的兼容性问题。最终实现了完全本地化、鲁棒性强的NLP可视化流程,该方法可迁移到金融、医疗等垂直领域的关键词分析任务中。

2025-12-24 11:19:59 947

原创 【智能聊天助手部署教程 (基于 Streamlit + Ollama)】

本文提供了基于Streamlit和Ollama的智能聊天助手本地部署教程。主要内容包括:1) 环境准备(安装Python 3.9+和Ollama);2) 获取项目代码;3) 安装依赖包;4) 配置文件设置(API端点、模型配置等);5) 启动应用和基本操作指南。教程详细说明了从环境搭建到实际使用的完整流程,支持Windows/Linux/Mac系统,包含模型下载、配置调整和界面操作说明,帮助用户快速部署个性化的AI聊天助手。

2025-12-17 11:06:37 851

原创 Anaconda安装教程

本文详细介绍了Anaconda的下载、安装及环境配置流程。建议从清华镜像源下载Anaconda 2023.03(默认搭载Python 3.10),并提供了版本对应表。安装过程包括路径选择、环境变量配置等关键步骤,最后通过命令行验证安装成功,并演示了Jupyter Notebook的基本使用方法。文中配有详细截图指导用户完成每个环节,确保顺利搭建Python数据科学开发环境。

2025-11-22 13:24:57 904

原创 KouriChat——AI微信聊天助手部署教程

本文介绍了KouriChat AI微信聊天助手的详细部署教程。首先通过git克隆项目仓库,使用PyCharm打开项目后更新pip并安装依赖。随后启动配置页面,设置密码并填写API密钥等必要配置。重点提示需要微信3.9版本才能正常运行,并提供下载链接。最后启动项目后,AI机器人将自动监听指定微信联系人并回复消息。教程包含完整的配置流程和注意事项,帮助用户快速部署这款基于微信的AI聊天助手。

2025-11-14 17:38:12 1182 12

原创 解决pycharm无法加载python环境问题

摘要:升级PyCharm至最新版本后出现无法识别Python解释器的问题,包括系统解释器、虚拟环境和conda环境均无法加载。尝试基础环境检查、PyCharm配置调整和重新安装等措施均未解决。最终通过降级安装PyCharm 2024.1旧版本成功恢复所有功能。分析认为新版本可能存在兼容性问题或未发现的bug,而旧版本架构更简单稳定。附PyCharm 2024.1版本的百度网盘下载链接(提取码:2f7g)供有类似问题的用户参考。

2025-11-12 20:57:16 1666

原创 【智能聊天助手】

本文介绍了一个基于Streamlit构建的本地化智能聊天助手项目,重点解决云端聊天服务的隐私泄露和网络延迟问题。该系统采用简洁的单进程架构,支持多模型接入、文档增强对话和情感识别功能,通过流式渲染优化响应速度。创新性地设计了双层防护机制(冷却与watchdog)确保系统稳定性,并实现智能自动滚动优化用户体验。项目突出本地化部署优势,保障数据安全,同时提供文档处理、多语言支持等实用功能,为构建高效可靠的本地智能助手提供了实践范例。

2025-10-19 20:06:53 923

原创 第2章 人工智能应用集成需求分析

本文分析了人工智能三大技术领域的发展现状及挑战,并阐述了AI应用开发的需求分析过程。第一部分详细介绍了计算机视觉、自然语言处理和语音处理三大技术方向的定义、应用场景及面临的技术挑战;第二部分通过智能人体测温监测系统案例,展示了AI应用需求分析的具体步骤,包括需求背景、价值、描述、问题抽象和可行性分析。文章强调,与传统软件开发相比,AI应用开发更注重将现实问题转化为AI可解决的技术问题,同时需要考虑数据、算法和算力等关键因素。

2025-10-12 22:48:27 976

原创 【国外主流AI模型官网】

OpenAI、Grok和Gemini是当前领先的AI平台,分别专注于多模态创作、逻辑推理和自适应代理系统。OpenAI提供GPT系列、DALL·E和Sora等工具,支持文本、图像和视频生成;Grok由xAI开发,注重科学发现和实时信息处理;Gemini则是Google的多模态AI,整合文本、图像、音频和代码处理。三者的官网均提供直观的体验入口和开发者资源,覆盖教育、科研、编程和创作等场景。随着技术进步,这些平台将在安全性、伦理性和跨领域协作方面持续创新,推动AI应用的广泛发展。

2025-10-12 21:14:10 694

原创 【彻底解决 Windows的 PowerShell中Conda 激活环境时的 UnicodeEncodeError 报错】

摘要:Windows PowerShell中使用Conda激活环境时出现大量报错,主要原因是系统默认GBK编码与Conda的UTF-8编码冲突。解决方案是添加两个系统环境变量:PYTHONIOENCODING=utf-8和PYTHONUTF8=1,强制Conda使用UTF-8输出。设置后需重启终端,即可正常切换环境。该方法通过统一编码标准,彻底解决了因编码冲突导致的环境激活失败问题。

2025-10-09 17:04:59 497 1

原创 第1章 人工智能概

本文系统介绍了人工智能的基础知识与发展现状。主要内容包括:1.人工智能的定义,区分强人工智能与弱人工智能;2.人工智能发展历程,重点分析第三次AI热潮中的生成式AI;3.人工智能产业生态,涵盖基础架构、算法层和应用领域;4.AI落地面临的挑战,如数据质量、算法偏见、隐私问题等;5.未来发展趋势,包括大模型、轻量化技术和算力提升等。全文通过大量图表直观展示了AI技术架构和行业应用,为理解人工智能提供了全面框架。

2025-09-29 20:30:33 1271

原创 DevEco Studio安装配置完全指南(HarmonyOS 5入门)

本文介绍了华为开发者工具的下载与安装流程。首先需访问官网下载对应系统的安装包,下载完成后解压并运行安装程序。安装时建议修改默认路径至非系统盘,勾选必要的配置选项,最后选择稍后重启完成安装。整个过程需使用华为开发者账号,未注册用户可快速申请。文章配有详细的操作截图指引安装步骤。

2025-09-29 20:14:39 246

原创 HDFS文件系统的常用命令行及Java API使用

本文摘要:实验涵盖了HDFS文件系统的两种操作方式:Shell命令行和Java API。在Shell操作部分,详细演示了从文件创建、上传下载、重命名、追加内容到目录管理的全套HDFS操作流程。Java API部分则通过Eclipse创建Maven项目,配置Hadoop 3.3.0依赖环境,并搭建了HDFS文件操作的基础框架。实验重点包括:1) HDFS常用Shell命令实操 2) Java项目环境搭建 3) Hadoop Maven依赖配置 4) HDFS文件管理功能实现。通过图文并茂的方式,完整呈现了HD

2025-09-29 20:02:12 756

原创 Hadoop完全分布式集群环境的搭建

本次实验基于三节点(主节点elaine,从节点hadoop01/02)搭建Hadoop 3.3.0完全分布式集群。实验步骤包括:1)克隆主机并修改主机名;2)安装net-tools获取IP;3)配置网络映射;4)设置SSH免密登录;5)配置Hadoop核心文件(hadoop-env.sh、core-site.xml等),设置HDFS/YARN参数;6)修改workers文件指定节点。通过分步配置实现集群搭建,为后续分布式存储与计算测试奠定基础。关键点包括节点网络配置、SSH互信及Hadoop参数调优。

2025-09-22 13:08:13 1200

原创 hadoop安装配置

本教程详细介绍了在CentOS系统上安装Hadoop前的准备工作与具体步骤。主要内容包括:1)准备VMware虚拟机和CentOS系统;2)关闭防火墙并设置开机禁用;3)解压JDK安装包并配置环境变量;4)解压Hadoop安装包并验证;5)附录部分提供安装openssh-server的方法。教程配有详细命令行操作和截图说明,适合初学者按步骤完成Hadoop环境搭建。文中还提供了相关软件下载链接和网盘资源。

2025-09-12 15:24:23 1185

原创 VMware安装Centos7_64位系统安装详解

本文详细介绍了在VMware虚拟机上安装CentOS 7系统的完整步骤。准备工作包括下载VMware虚拟机软件和CentOS镜像文件,文章提供了相关下载链接。安装过程涵盖创建虚拟机、系统配置(用户名/密码、内存、网络等)、磁盘设置等关键步骤,并配有详细的截图说明。最后还补充了系统安装后的基本设置方法,包括界面语言切换为中文等实用操作。整个安装过程需要较长时间等待,文章对每个关键步骤都给出了明确提示和注意事项。

2025-09-10 21:55:45 548

原创 VMware Workstation Pro虚拟机的安装(windows版)

本文详细介绍了VMware Workstation Pro在Windows11系统下的安装步骤:从百度网盘下载安装包(附下载链接),双击运行安装向导,按图示配置选项,建议更改安装盘符(因软件较大),取消两个勾选项后继续安装。安装过程较慢需耐心等待,完成后运行桌面图标并输入密钥完成激活。文中配有详细操作截图,帮助用户顺利完成安装。安装包提取码为cx1u,密钥可私信获取。

2025-09-09 23:16:27 454

原创 草莓熊祝福(娱乐版)

本文介绍了一个使用Python turtle模块绘制的草莓熊祝福图案。代码通过设置画布大小、背景颜色和窗口位置,绘制了一个包含粉色草莓熊主体、白色装饰花纹和彩色风车的复杂图形。其中风车部分采用深浅交替的三角形叶片设计,并配有木质杆子。程序还实现了熊面部特征的绘制,包括眼睛、耳朵等细节。代码结构清晰,包含详细的注释说明,便于自定义修改颜色、大小等参数。最终生成的图案可作为个性化祝福礼物,标题"专属XX的草莓熊"可根据接收者名称进行修改。

2025-07-20 18:45:19 667

原创 爱心代码表白(娱乐版)

这篇教程展示了如何用Python代码制作一个动态爱心表白动画。通过tkinter库创建GUI界面,使用数学函数绘制爱心形状,并添加粒子扩散效果。代码包含爱心坐标计算、粒子扩散算法和动画渲染功能,支持自定义颜色(默认为粉色)和大小。运行后会显示一个居中黑色背景的窗口,粉色爱心粒子会呈现动态扩散效果,底部还有文字表白信息。文章提供了完整源代码和效果图,适合作为趣味编程项目或表白工具。

2025-07-16 18:47:34 658

原创 Pycharm详细安装教程含汉化(2025windows版)

本文提供了PyCharm社区版的详细安装教程。首先访问官网下载安装包,选择适合初学者的社区版。安装过程中可自定义安装路径,建议勾选所有选项。安装完成后启动软件,按指引完成基础设置。接着演示如何创建第一个Python项目:新建项目时选择Python解释器路径,创建Python文件并输入"print('hello world')"测试运行。教程包含11张配图,逐步展示安装界面和操作流程,帮助用户顺利完成从下载到运行第一个程序的完整过程。

2025-07-15 18:39:22 1773

原创 python详细安装教学(2025windows版)

本文介绍了Windows系统下Python 3.12.8版本的详细安装教程:1)从官网下载对应64位系统的安装包;2)安装时勾选添加PATH路径并自定义安装位置;3)通过三种方法验证安装成功:在cmd运行python进入交互模式、使用where python命令查询路径、检查系统环境变量。教程配有详细的图文指引,特别提醒建议将Python安装到非系统盘。

2025-06-22 15:37:26 1106

原创 KNN算法作用于简单验证码识别

本实验使用KNN算法实现简单验证码识别,主要包括:1)自动生成1000张验证码数据集;2)对验证码进行灰度化、二值化预处理去除噪声;3)通过等宽切分获取单个字符图像;4)将字符图像展平为特征向量训练KNN模型;5)搭建Flask网页应用,用户可上传验证码图片进行识别。实验结果显示,该方法能够有效识别简单验证码字符,并可通过Web界面交互实现识别功能。

2025-06-08 11:55:18 1803 1

人工智能技术发展综述:涵盖计算机视觉、自然语言处理与语音处理核心技术及华为全栈全场景AI解决方案应用

内容概要:本文系统介绍了人工智能的基本概念、发展历程、核心技术领域及其应用方向,阐述了AI、机器学习与深度学习之间的关系,并按时间脉络梳理了人工智能从萌芽到大模型时代的演进过程。文章还详细解析了人工智能的三大分类——弱人工智能、强人工智能与超级人工智能,重点讲解了计算机视觉、自然语言处理、语音处理及AIGC等关键技术方向的应用与挑战。此外,全面展示了华为全栈全场景AI解决方案,涵盖昇腾硬件、CANN异构计算架构、MindSpore框架、ModelArts开发平台及MindX应用使能套件,突出了其在行业落地中的高效性与易用性。最后探讨了AI伦理问题及国家政策导向,强调隐私安全、责任归属、就业影响等关键议题,并展望了人工智能未来发展趋势。; 适合人群:对人工智能领域感兴趣的初学者、高校学生、IT从业者及希望了解华为AI技术体系的技术管理人员;具备基本信息技术知识者更佳; 使用场景及目标:①用于系统学习人工智能基础知识与发展脉络;②深入了解计算机视觉、NLP、语音处理等核心技术原理与应用场景;③掌握华为全栈AI解决方案的技术架构与行业实践价值;④了解AI伦理规范与国家战略布局,为后续深入研究或项目应用奠定基础; 阅读建议:建议结合文中技术图谱与案例进行分模块学习,重点关注华为AI技术栈的实际应用路径,同时关注AI伦理与政策动态,以形成对人工智能技术发展的全面认知。

2025-10-11

空空如也

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