奥运主题，超燃的AI夏令营宣传片！

最新推荐文章于 2025-12-04 15:03:47 发布
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Datawhale
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超燃！AI应用架构师助力AI系统性能监控平台升级
大数据洞察的博客
08-30 1004
想象一下：你开发的AI推荐系统正在为千万用户服务，突然收到用户投诉"加载太慢"。你登录服务器一看——CPU利用率90%、内存快满了，但日志里找不到具体哪个模型、哪个特征处理环节出了问题。这就是传统监控工具面对AI系统的尴尬：只能看到"身体发烧"，却查不出"哪个器官发炎"。如何设计并升级一个能"看懂"AI系统的性能监控平台。我们会覆盖从基础监控指标定义，到AI特有的模型性能追踪，再到AI驱动的异常预测，最终实现从"被动响应"到"主动防御"的跨越。
超燃！AI原生应用内容过滤的技术革命
架构师的AI之路，分享AI应用开发架构的学习与实践。
07-30 966
内容多样性：AI原生应用生成的内容形式多样，包括文本、图像、音频、视频等。不同形式的内容需要不同的处理技术，如何有效地整合这些技术进行统一的内容过滤是一个挑战。语义理解：准确理解内容的语义是实现精准过滤的关键。例如，在文本内容中，需要理解上下文、隐喻、讽刺等语义信息，以避免误判。对于图像和视频内容，需要识别图像中的场景、动作以及视频中的情节等语义信息。实时性要求：在一些应用场景中，如实时聊天、直播等，需要在极短的时间内对内容进行过滤，这对过滤算法的效率提出了很高的要求。对抗攻击。
超燃！提示工程架构师展望Agentic AI技术发展与应用前景
专注搜索引擎技术
07-28 935
在人工智能领域，“智能体（Agent）”的概念最早可追溯至1950年代，但直到LLM爆发后，Agentic AI才真正具备实用价值。Agentic AI的严格定义Agentic AI是指具备自主性（Autonomy）目标导向性（Goal-Directedness）环境交互能力（Environmental Interaction）和适应性（Adaptivity）的智能系统，能够通过感知环境、规划行动、执行任务、反思结果，实现复杂目标的自主完成。简单来说，Agentic AI是“会思考、能行动、可进化。
魔乐AI夏日造梦活动，赢取超燃大奖！
csdnsqst0046的博客
07-11 86
超燃！大数据数据增强助力智能时代
AI大模型应用之禅
09-20 427
当我们谈论“智能时代”时，往往聚焦于模型的复杂度（比如GPT-4、Stable Diffusion）或算力的提升（比如GPU集群），却忽略了一个更底层的逻辑——数据是智能的“燃料”。数据不够用（比如医疗影像中罕见病样本极少）、数据不好用（比如用户行为数据存在噪声或同质化）。数据增强（Data Augmentation）正是解决这两个痛点的“数据魔法”：它能让“少数据”变“多数据”，让“坏数据”变“好数据”。
超燃！大数据数据标注如何助力行业腾飞
AI智能探索者的博客
10-27 509
数据标注的核心技术与演进逻辑（从人工到智能，标注技术如何突破效率瓶颈？高效数据标注流程的搭建方法（如何从“混乱标注”到“标准化生产”？六大核心行业的深度赋能案例（自动驾驶、医疗、制造、金融、零售、安防如何靠标注数据实现“降本增效”？数据标注面临的挑战与未来趋势（隐私、成本、技术伦理如何破局？简单来说，数据标注是给原始数据“贴标签”，让AI模型理解数据含义的过程。想象一下：如果给AI模型一张包含“猫”的图片，不告诉它“这是猫”，它只会看到一堆像素点；
12 个超燃的 IntelliJ IDEA 插件！
方志朋的博客
08-20 188
点击上方“方志朋”，选择“设为星标”回复”1024“获取独家整理的学习资料来源：http://t.cn/R3TwxZ9之前和大家分享过一篇关于 IDEA 的文章：IntelliJ IDEA...
百份超燃好礼迎开学——阿里云AIBA高校篮球AI赛来啦！
xinyuan82的博客
09-09 129
邀你与AIBA的篮球文化传播官一起，用AI技术科普篮球文化，传递篮球精神！来自吉林大学校篮球队的最佳新秀刘滨畅，场上司职4号位，擅长三分和中距离跳投，19岁便获得场均得分20的成绩，被媒体评为最佳新人之一，不惧对抗，永不言败，年轻就要勇于挑战，与团队并肩，吉林大学在第27届CUBAL中挺进东北赛区四强，全国十六强！来自吉林大学校篮球队的主力得分手罗奕桐，场上司职2号位，擅长三分和防守，与团队并肩作战，团结铸就奇迹，赛场拼命得分，吉林大学在第27届CUBAL中挺进东北赛区四强，全国十六强！
太「AI」了！亿万克亮相世界人工智能大会
wt2004hui的博客
04-08 336
7月4日，2024世界人工智能大会（WAIC 2024）于上海正式拉开帷幕，作为战略性新兴产业领军品牌，亿万克携“人工智能+”创新应用和最新成果亮相，引领AI新风尚，掀起观展热潮。人工智能作为具有“头雁效应”的战略性技术，亿万克将抢抓机遇，积极推动技术创新和应用落地，加速助力我国AI产业发展和“AI+”新质生产力形成，为提升国家核心竞争力做出贡献！作为亿万克王牌存储服务器，H952N6+存储服务器于本届大会惊艳首秀，并以性能、容量、配置等多方面的优势，助力释放AI时代无限存储潜能。太AI了，观众直呼过瘾！
TensorRT笔记（5）：研究timingCache
ouliten的博客
12-02 823
在里出现了大量的timingCache，但是当时没有取研究这是干啥的，本文就来解析一下。样例都基于上面的文章。
大模型应用：大模型 MapReduce 全解析：核心概念、中文语料示例实现.12
minhuan的专栏
12-03 885
本文介绍了MapReduce编程模型及其在大模型训练中的应用。MapReduce通过"分治-并行-聚合"思想处理大规模数据，传统Hadoop MapReduce侧重结构化数据计算，而大模型MapReduce则针对自然语言处理任务。文章详细对比了两者在架构、处理对象和核心算力等方面的差异，并提供了中文词频统计的Python实现示例，包括单机版和分布式版本。分布式实现利用多进程模拟集群计算，展示了数据分片、Map、Shuffle和Reduce的完整流程。
07_Spring AI 干货笔记之提示词
在科技的浪潮中，我们寻找着创新的火种，在代码的海洋里，我们编织着智慧的网。腾飞开源，就是这样一个由技术精英汇聚而成的博客平台，我们致力于分享在Java、Python、IoT和人工智能等领域的最新研究成果和实战经验。 在腾飞开源的博客上，你会看到紧跟技术前
11-30 1752
本文详细介绍了Spring AI中的提示词核心概念与API设计。提示词作为引导AI模型生成特定输出的关键输入，其结构从简单字符串演进为包含多角色消息的复杂形式。Spring AI通过Prompt和Message接口提供结构化提示词管理，支持系统、用户、助手等角色分配。PromptTemplate类实现动态内容渲染，并支持自定义模板引擎。文章还涵盖提示词工程的最佳实践与令牌机制，为开发者提供完整的提示词设计解决方案。
【AI是否能替代IT从业者？】
博文致力于人工智能算法的探索研究；前后端分离项目的技术分享交流；专升本计算机基础课程内容讲解；各种中间件技术分享
12-03 593
2025年IT行业面临AI深度重构：基础开发、测试、运维岗位替代率超60%，但AI相关新兴岗位激增380%。人类在复杂系统设计、伦理决策和跨界融合领域仍具不可替代性。微软等企业实践显示，人机协作可使效率提升40%。从业者需转型高价值领域（如Agent开发、大模型工程），掌握"技术+领域"双轨能力。AI本质是职业生态重构器，持续学习者的薪资溢价可达150%。建议立即评估岗位AI暴露指数，优先学习分布式架构优化、多智能体开发等技能。
建筑数字孪生与AI：工地数据化与智能决策解析
Azhiyuanshijie的博客
12-04 97
数字孪生整合BIM模型、无人机影像、传感器数据，构建工地虚拟模型。施工状态、材料使用、设备运行数据被实时采集，支撑预测与优化。服务，将算法嵌入实际施工管理系统，实现数据采集、分析、优化和决策闭环。系统可与BIM、ERP集成，形成完整数字孪生解决方案。通过虚拟映射和AI算法，施工过程从经验驱动转向数据驱动。数字孪生+AI，让工地变成“数据实验室”，提升效率、降低风险，并推动建筑企业迈向智能化时代。，企业可展示施工技术实力，实现品牌影响力和潜在客户转化。：AI提出最优施工方案，提升效率和安全。
AI时代新合同系统_07_未来形态_对话框与工厂装配
最新发布
sxwuyanzu的博客
12-04 348
如果你把今天常见的合同系统截图打印出来，放在三五年后的会议室里，可能会引来一种略带怀旧的笑声：「那时候我们还在点菜单，真可爱。屏幕上是一排排熟悉的导航栏：合同登记、流程审批、模版管理、台账查询、统计报表。每个入口规整、克制，像一座老式机关里的科室牌匾。那时的你习以为常，如今的你却会觉得，它们似乎更多是为系统本身而设计，而不是为正在为合同奔波的人而设计。而那时桌上的另一块屏幕，或许只剩下一条对话框和几个简洁的卡片：「我想用对方提供的模板签一份三年的技术服务合同，帮我看看风险。
抖音灵感重生计划
yesyesido的博客
12-01 889
水印不应是创意的终点，而是再创作的起点。
【模式识别与机器学习（16）】惰性学习kNN（聚类分析）【1】：基础概念与常见方法
hiliang521的博客
12-02 946
【模式识别与机器学习（16）】聚类分析【1】：基础概念与常见方法
openGauss压力测试：性能、稳定性与AI能力的全面探索
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2202_76097976的博客
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parser.add_argument("--method", choices=["copy", "execute_values"], default="copy", help="插入方法")parser.add_argument("--batch-size", type=int, default=1000, help="execute_values 的批大小")parser.add_argument("--concurrency", type=int, default=50, help="并发线程数")
AI 项目如何避免“烂尾”？怎么选择才能让AI项目长期奔跑
Coovally_AI的博客
12-03 739
当选择模型不再是令人头疼的“赌博”，而变为有数据支撑、有平台赋能的科学决策时，更多的AI项目才能驶离“烂尾”的险滩，抵达价值创造的彼岸。例如在工业质检中，某企业采用基于YOLOv5的方案，但并非照搬，而是针对PCB板上的小目标缺陷，专门修改了模型的anchor尺寸并增加了浅层检测头，使mAP从78.2%提升至91.5%。从工业质检到医疗影像，从智慧交通到农业监测，那些能长期跑下去的CV项目，正在向我们证明：系统化的选型方法、工程化的落地能力与持续的成本效能优化，远比追逐单个模型的SOTA（最先进）更重要。
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