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TensorRT(C++)部署 Pytorch模型 众所周知,python训练pytorch模型得到.pt模型。但在实际项目应用中,特别是嵌入式端部署时,受限于语言、硬件算力等因素,往往需要优化部署,而tensorRT是最常用的一种方式。本文以yolov5的部署为例,说明模型部署在x86架构上的电脑端的流程。(部署在Arm架构的嵌入式端的流程类似)。 阅读详情

2025开年,AI技术打得火热,正在改变程序员的职业命运:

阿里云核心业务全部接入Agent体系;

字节跳动30%后端岗位要求大模型开发能力;

腾讯、京东、百度开放招聘技术岗,80%与AI相关……

大模型正在重构技术开发范式,传统CRUD开发模式正在被AI原生应用取代!

最残忍的是,业务面临转型,领导要求用RAG优化知识库检索,你不会;带AI团队,微调大模型要准备多少数据,你不懂;想转型大模型应用开发工程师等相关岗,没项目实操经验……这不是技术焦虑,而是职业生存危机!

曾经热门的开发框架、大数据工具等,已不再是就业的金钥匙。如果认为会调用API就是懂大模型、能进行二次开发,那就大错特错了。制造、医疗、金融等各行业都在加速AI应用落地,未来企业更看重能用AI大模型技术重构业务流的技术人。

如今技术圈降薪裁员频频爆发,传统岗位大批缩水,相反AI相关技术岗疯狂扩招,薪资逆势上涨150%,大厂老板们甚至开出70-100W年薪,挖掘AI大模型人才!

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学习目标

 掌握AI大模型技术,开启高薪之路

直播内容

  • 大模型应用开发的职业前景、未来方向,开发者如何抓住机遇?

  • 大模型应用的典型业务场景、技术架构、知识体系;

  • AI大模型技术实战—— Transformer 架构的 核心原理、应用 Fine-tuning 技术,精准微调AI大模型,内部揭秘知乎直答底层原理;

  • ……

直播方式

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2节直播课,为你展示如何利用RAG、Fine-tuning的技术来改善大语言模型的使用!解析大模型底层原理,和技术架构!剖析AI技术的应用场景,用实战经验落地AI技术。

从GPT到最火的开源模型,让你从容面对AI技术革新!

你会看到,一个个人开发者可以以怎样的力量撬动AI原生应用的全栈开发!

  • Agent:是衡量大语言模型“从量变到质变”的关键,是针对特定场景的AI解决方案。在不少互联网厂商内部,智能客服都是他们最先尝试的企业级Agent项目。

  • RAG:主要应用在那些需要不断更新知识的密集场景或特定领域,它最大的优势就是不需要针对特定任务重新训练大语言模型。

  • Function Call:是指运行一段具有特定功能的代码块的行为,以增强其处理能力,实现更复杂的任务,使大模型能够集成外部工具和资源,提升交互性和实用性。

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深度学习+遥感:2025最新土地利用分类资源大全(数据集/论文/代码) 近年来,深度学习在遥感影像土地利用分类领域取得了突破性进展,从传统的农田、森林识别,到复杂的城市功能区划分,AI正在重新定义我们对地表覆盖的认知。无论是科研还是工程应用,高质量数据集、前沿算法和开源工具都是成功的关键。本文精心整理了2024年最值得关注的土地利用分类资源,包括:✅ 10+个权威数据集(覆盖全球、多分辨率、多光谱/雷达)✅ 15+篇顶会论文(CNN/Transformer/自监督学习等SOTA方法)✅ 6大开源工具箱(PyTorch/Keras实现,即拿即用) 阅读详情

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之前的模型都是点线,最后加一个形状,形成面。再根据现场测得的挡土墙的墙脚的点生成中心线(alignment),在中心线的基础上生成在现有地面(existing ground level)的高程(profile)。简单的说,该墙的墙趾啊,墙踵啊,基底下面那个把儿啊,都是随着高度变化的,而高度是随着下面这个高程图变化的。接着出现角度和Y的文本框,角度92,y 值随便写一个,然后重要的是,高程目标选路面(优先于Y值)。意思是P2的高度,也就是路面的高程,减去P10,墙脚高程,再减去墙脚埋进地里的深度0.8m。

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是指运行一段具有特定功能的代码块的行为,以增强其处理能力,实现更复杂的任务,使大模型能够集成外部工具和资源,提升交互性和实用性。AI大模型技术实战—— Transformer 架构的 核心原理、应用 Fine-tuning 技术,精准微调AI大模型,!制造、医疗、金融等各行业都在加速AI应用落地,未来企业更看重能用AI大模型技术重构业务流的技术人。老师们将大模型技术原理讲透的同时,还将丰富的商业化AI应用项目无偿分享,帮大家快速打通。课程开班58期,已为20000+学员服务,口碑爆棚,从!

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