- 博客(319)
- 收藏
- 关注
RSS订阅
原创 【产业观察】人工智能与云计算技术结合的市场趋势分析
AI与云计算的融合正在加速，这是一个充满机遇和挑战的时代。企业需要积极拥抱这一趋势，利用云计算的强大基础设施和AI的智能算法，实现数字化转型和创新发展。同时，我们也需要关注数据安全、技术复杂性和人才短缺等问题，共同推动AI与云计算的健康发展。当人工智能（AI）的智慧光芒与云计算的无垠天穹相遇，一场技术革命的风暴便悄然酝酿。根据权威机构预测，全球AI市场规模将在未来几年内实现指数级增长，而云计算作为基础设施，也将同步扩张。AI与云计算的融合不仅仅是表面的“1+1”，而是深层次的协同作用。
2025-03-03 22:13:50
205
原创 【技术前沿】云原生觉醒：大模型时代的范式转移
当人工智能的浪潮席卷而来，大模型（Large Models）以其强大的能力和广泛的应用前景，成为了时代的焦点。然而，大模型巨大的计算和存储需求，对传统的 IT 架构提出了严峻挑战。幸运的是，云原生（Cloud Native）架构的崛起，为大模型的落地和应用提供了理想的土壤。本文将深入探讨大模型与云原生架构的结合，分析两者如何相互赋能，并展望未来的发展趋势。
2025-03-03 19:18:11
38
原创 “智途领航“ - AI人才认证与职业提升平台（栏目引言）
本专栏致力于为AI领域从业者和求职者提供全方位的认证指导和职业发展建议。我们将深入解析主流AI认证体系，分享求职经验，探讨职业发展路径，助力读者在AI时代实现职业价值的提升。
2025-02-28 15:31:19
40
原创 【技术解密】深入解析 DeepSeek R1：强化学习如何驱动大模型推理能力的进化
本文将深入解析 DeepSeek R1 的架构、训练方法和对比实验，并从多维度审视其局限性与未来发展方向。同时，我们也会在文中介绍 DeepSeek R1 蒸馏到多个小规模模型的过程及其在下游任务的效果表现，以期为学术与开源社区提供可参考的实践经验。
2025-02-01 21:55:39
9511
1
原创 【技术解密】本地部署 DeepSeek-V3：完整指南
本地部署 DeepSeek-V3 需要强大的硬件支持，并可结合不同的推理框架进行优化。通过 SGLang、LMDeploy、TensorRT-LLM 等工具，用户可根据自身需求选择合适的方式进行推理。🚀 未来，DeepSeek-V3 预计将持续优化 FP8 推理性能，并扩展对更多设备的支持，使其更易于集成到各种 AI 应用场景中。
2025-01-28 23:03:38
5801
原创 【技术解密】迎春 AI 艺术：如何利用人工智能生成独特的春节视觉作品？
春节，作为华人世界最重要的传统节日，承载着深厚的文化底蕴和鲜明的视觉符号。每到新春佳节，人们往往通过 **年画、剪纸、春联、福字、贺卡** 等方式来装点家园，并表达对新一年的美好祝愿。随着数字化浪潮的兴起和人工智能（AI）技术的迅猛发展，越来越多创作者和设计者开始借助 AI 来提升春节艺术创作的速度和多样性。近年来，**Stable Diffusion、DALL·E、Midjourney** 等 AI 画作工具已逐渐被大众熟知，让普通用户也能在几秒钟内生成精美的春节主题插画、贺卡甚至动态视频。
2025-01-28 16:25:35
1620
原创 【行业洞察】Azure OpenAI 模型全解析：从 GPT-4 到多模态 AI 的未来趋势
本篇文章系统地分析 Azure OpenAI 提供的各类模型，从 GPT-4 及其 Turbo 变体，到多模态模型，再到嵌入式 AI 及语音、视觉模型。在人工智能迅速演进的背景下，Azure OpenAI 服务集成了 OpenAI 的最前沿语言和多模态模型，提供云端 AI 计算资源的强大支持。其强大的计算能力、优化的云端架构、可扩展的微调能力，使其成为企业和研究机构进行 AI 开发的首选平台。GPT-4 代表了最新的 AI 语言模型发展，其卓越的推理能力和大规模上下文窗口使其在多种复杂任务中具有显著优势。
2025-01-27 20:02:02
1244
原创 【未来展望】2025智元启示录：AI时代的理性反思
2025年从Meta的基础设施投资到美国的“星门计划”，再到开源AI模型的创新突破与版权保护的挑战，这些事件为AI技术的发展、应用以及政策法规的完善提供了宝贵的经验和启示。未来的AI发展将不仅仅依赖技术创新，更需要从伦理、法律、经济等多方面进行深入思考与平衡。随着各大公司和政府加大投入，AI将继续引领全球科技的发展潮流，我们正迈向一个更加智能、自动化的未来。
2025-01-26 22:10:31
3330
原创 【技术解密】告别流失，赢回客户：AI 驱动的客户留存与个性化营销实战
通过数据分析和机器学习，预测客户未来流失的可能性。根据客户的偏好和行为，推荐个性化的产品或服务，提升客户满意度和粘性。预测客户是否可能流失，并推荐个性化的套餐或服务，例如 VIP 套餐、新机优惠等。分析客户的购买历史、浏览行为等，预测流失风险，并推荐更具吸引力的产品或优惠券。预测客户是否可能违约或转移资金，并推荐个性化的理财产品或服务。全流程的数据预处理与特征工程，能够针对不同业务场景进行高级清洗和特征提取。将多种机器学习任务（分类与推荐）融合进同一个业务逻辑，形成“预测—决策—反馈”的闭环。
2025-01-23 22:49:44
1180
原创 【技术解密】边缘AI：当人工智能遇上边缘计算，擦出怎样的火花？
边缘计算（Edge Computing）不再是科幻小说中的概念，它已成为现实，并迅速改变着我们处理数据的方式。与将所有数据送往遥远云端的传统模式不同，边缘计算将计算和数据存储推向网络的“边缘”——更靠近数据产生的地方。这意味着更低的网络延迟、更少的带宽消耗、更强的数据隐私，以及即使在网络不稳定时也能保持运行的可靠性。但这还不是全部。当边缘计算与人工智能（AI）这对“黄金搭档”相遇时，真正的魔力才开始显现。这就是边缘AI——将AI模型的推理过程放在边缘设备上执行。
2025-01-22 22:27:10
1300
原创 【技术解密】从基础到应用：深度学习模型的训练与优化
深度学习已经成为现代人工智能的核心技术，推动着计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等多个领域的快速发展。从AlphaGo到自动驾驶，深度学习的成功应用无处不在。本文将深入分析深度学习模型的训练与优化技术，覆盖从基础理论到实际应用的全方位内容，帮助各层次读者提升理解与实践能力。无论你是初学者，还是有一定经验的开发者或研究人员，本文都将为你提供宝贵的技术洞见与实用策略。深度学习模型的训练与优化是一个结合理论知识和实践经验的过程。
2025-01-21 22:50:50
1174
原创 【技术解密】Transformer架构的演变：从BERT到GPT-4
Transformer架构的出现彻底改变了自然语言处理（NLP）的格局。基于Transformer的BERT、GPT、T5和BART等模型，每个都在技术发展中发挥了重要作用。尽管这些架构基于相同的基本原理，它们在训练目标、架构设计、以及实际应用领域各自独具特色。本文将回顾Transformer架构的演变，从BERT的诞生到GPT-4的突破，详细探讨各个模型的创新与进展，并分析其在实际应用中的表现与潜力。
2025-01-21 18:54:54
1480
原创 【技术解密】强化学习探索与利用：多臂老虎机的UCB与Softmax策略
多臂老虎机问题模拟了一个有多个动作的情境，假设每个动作（即老虎机的臂）具有一个未知的奖励分布，智能体的目标是通过选择这些动作来最大化累积奖励。在每一轮，智能体选择一个臂，获得一个奖励，然后更新自己的知识，调整下一步的决策。ε-贪心算法是一种简单且广泛应用的策略，其主要思想是每隔一段时间以一定概率 ( \epsilon ) 随机选择一个动作进行探索，而在大多数时间内选择当前已知的最优动作进行利用。UCB是一种基于置信区间的探索与利用平衡策略，采用“置信上界”的方法来决定选择哪个动作。
2025-01-20 18:08:21
1217
原创 【技术教程】Azure 云计算基石：全球基础设施架构全景透视
在云计算的世界中，全球基础设施是决定平台服务质量、性能和合规性的重要因素。作为微软的云计算平台，Azure不仅提供了强大的计算能力，还为全球用户带来了灵活、可靠和安全的云服务体验。在本篇文章中，我们将深入剖析Azure的全球基础设施，特别是区域和地理位置的概念，帮助您更好地理解如何在Azure上部署和优化云资源。
2025-01-12 21:02:31
968
1
原创 【技术教程】Serverless架构：云计算的未来发展方向
在云计算的快速发展过程中，从传统应用程序到容器化，再到现在的函数计算（Function Computing），我们见证了一个巨大的技术转变。而其中，Serverless（无服务器）架构的出现为开发者和企业带来了全新的计算模式，改变了开发和运维的方式。本文将深入探讨函数计算的演进历程，特别是在Azure云平台上的应用，并讨论其优势、挑战和应用场景，帮助你更好地理解如何在现代云环境中利用函数计算。
2025-01-09 13:03:19
1054
2
原创 云计算新时代：容器技术如何为企业带来高效与敏捷的创新之力
容器技术的出现标志着计算架构的一次革命，它为企业带来了更高效、更灵活的计算资源管理方式。随着技术的不断发展，容器化已经成为现代应用程序开发和部署的标配，并且在Azure云平台上得到了广泛应用。从Docker到Kubernetes，从开发环境的标准化到微服务架构的支持，容器技术正在改变整个IT行业的面貌。未来，随着安全性和边缘计算的进一步发展，容器将继续在云计算和现代应用开发中发挥重要作用。
2025-01-09 12:51:20
481
1
原创 从大型机到云计算：虚拟机技术的革命性演进
虚拟机技术的演变不仅改变了我们使用和管理计算资源的方式，也推动了云计算的快速发展。Azure作为全球领先的云平台，提供了强大且灵活的虚拟机服务，帮助企业应对复杂的计算挑战。理解虚拟机的演变和在Azure中的应用，对于通过Azure基础认证（AZ-900）的学员来说至关重要。掌握这些知识，不仅有助于通过认证考试，还能帮助企业实现高效、灵活的云计算架构。
2025-01-09 12:41:28
717
1
原创 从机房到云端：企业计算架构的史诗级迁徙 —— Azure视角下的破局与重塑
本文将带您一起回顾这场变革的历程，从专用服务器的“铁王座”时代，到云计算的“百家争鸣”，再到混合云的“大一统”。A: Azure提供多层安全防护，包括物理安全（数据中心）、网络安全（防火墙、DDoS防护）、数据安全（加密、密钥管理）、身份和访问管理（Azure AD）、安全态势管理（Security Center）等。Azure作为全球领先的公有云平台，以其强大的功能和灵活的服务，为企业带来了全新的可能性。Azure以其全面的服务、强大的功能和灵活的部署方式，为企业提供了多样化的选择。
2025-01-09 12:26:32
607
1
原创 【技术解密】Ollama：本地化运行大型语言模型的强大工具
在GitHub 2024年度报告中，一个名为Ollama的开源项目脱颖而出，吸引了广泛的关注。Ollama凭借其独特的功能和优势，在竞争激烈的AI领域中迅速崭露头角。本文将深入探讨Ollama，从其基本原理、与同类软件的比较、在各种应用场景中的实际案例等方面，全面剖析其功能和优势，并展望其未来发展趋势。Ollama以其简单易用、轻量级的特点在用户中获得较高评价，特别适合注重快速部署和易用性的开发者。LocalAI则提供更丰富的功能，适合需要更多定制化和多模型支持的用户。
2025-01-08 22:17:46
3906
1
原创 零停机、零损失：Azure高可用架构的企业级最佳实践
在Azure上，通过备份、灾难恢复、数据完整性保障、高可用性这些“组合拳”，你就能给你的数据打造一个“五星级”的家，让它既安全又可靠。记住，数据保护不是一蹴而就的，需要不断优化和测试，才能让你的云架构更强大、更有弹性。
2025-01-07 12:07:01
493
1
原创 Azure容错架构完全指南：从单点故障到99.99%可用性的蜕变
容错性不是可有可无的“奢侈品”，而是现代云应用的“必需品”。通过冗余部署、智能流量管理、自动故障转移、实时监控等一系列手段，你可以在Azure上构建一个坚如磐石、永不宕机的系统。Azure提供了丰富的工具和服务，帮助你实现这一目标。记住，没有绝对完美的系统，但我们可以无限接近完美。从今天开始，行动起来，打造你的云端“不死鸟”吧！行动建议评估你当前系统的容错性，找出潜在的单点故障。制定一个详细的容错架构改进计划，逐步实施。定期进行故障演练，测试系统的恢复能力。
2025-01-07 12:00:27
620
1
原创 掌握Azure弹性扩展：高效应对云计算挑战
在云计算中，“弹性”指的是系统能够根据负载变化动态调整资源的能力。高弹性则意味着系统不仅能够自动增加（扩展）资源，还能够自动减少（收缩）资源，以最优化成本和性能。这种灵活性使得企业能够应对负载高峰和低谷，避免资源浪费并保持高效运行。高弹性是云计算的核心特性之一，它能够帮助企业根据需求波动自动调整计算资源，确保系统的高效运转和低成本运营。Azure提供了强大的弹性扩展工具和服务，使得企业可以轻松实现高弹性架构。在实现高弹性时，企业需要关注监控自动化策略和成本优化。
2025-01-07 11:54:28
673
原创 驾驭云端浪潮：深入理解高可扩展性及其在 Azure 中的实现
在云计算的环境中，高可扩展性是指系统根据需求动态调整资源容量的能力。无论是计算能力、存储空间，还是网络带宽，高可扩展性的核心目标是确保系统能够无缝地扩展或收缩，以应对不断变化的流量和业务需求。在现代企业中，数据量激增、用户流量波动以及业务场景的多样性要求系统具备良好的扩展能力。高可扩展性确保了系统在负载增加时能够保持稳定性能，同时在需求降低时能够有效地减少资源浪费，从而优化成本。高可扩展性是云计算架构中至关重要的一环，特别是在业务需求快速变化的时代。通过合理选择垂直扩展和水平扩展策略，结合负载均衡技术和。
2025-01-07 11:47:06
718
原创 Azure高可用性：打造坚如磐石的云应用
在当今这个高度互联的世界中，服务中断不仅仅是技术故障，更是对企业声誉和收入的直接打击。高可用性 (High Availability, HA) 因此成为现代云计算架构中至关重要的设计目标。它像一条坚实的生命线，确保即使面对突如其来的硬件故障、网络波动甚至自然灾害，您的系统依然能够坚如磐石，持续为用户提供服务。
2025-01-06 19:38:11
718
1
原创 Azure基础认证（AZ-900）完全指南：（十二）云架构术语
系统保持运行状态的能力：高可用性保障了云平台能够在硬件、软件甚至网络故障的情况下，尽量减少服务中断的时间。通过设计冗余和负载均衡，系统能够自动调整，确保服务始终处于可用状态。服务中断最小化：通过多区域部署、自动故障转移等技术，云架构能最大限度地减少服务中断的时间。企业可以确保应用即使在发生局部故障时，也能够迅速恢复，保证业务不受影响。用户体验的连续性保证：高可用性要求在系统出现故障时，用户不应感知到任何服务中断。Azure提供了内建的高可用性架构，帮助开发人员设计出始终可用的云服务。
2025-01-06 19:30:14
684
1
原创 Azure基础认证（AZ-900）完全指南：（十一）CAPEX 与 OPEX
CAPEX是“CapitalExpenditure”的缩写，意指资本支出。在企业的财务管理中，CAPEX通常指的是长期资产的购置或建设所需的支出。例如，购买数据中心的硬件设施、服务器、存储设备等。CAPEX通常需要一次性投入较大金额，并且在使用过程中逐步折旧。CAPEX与OPEX是云计算成本模型中的两个重要概念，它们各自有着不同的适用场景和优势。在Azure云平台中，企业可以根据自身的需求灵活选择合适的支出模式，从而实现更好的财务管理和资源优化。
2025-01-06 17:05:26
835
1
原创 Azure基础认证（AZ-900）完全指南：（十）总拥有成本(TCO)
总拥有成本（TotalCostofOwnership，TCO）是指企业在产品或服务的整个生命周期中，为获得并维护该产品或服务所产生的所有成本的总和。在云计算的背景下，TCO涵盖了硬件采购、数据中心维护、软件许可、IT人力资源、运营支出等多个方面。
2025-01-06 16:56:46
1028
1
原创 Azure基础认证（AZ-900）完全指南：（九）云部署模型
公有云是云计算服务中最为广泛采用的部署模型。它指的是由第三方云服务提供商（如Azure）构建和管理的云环境，服务和基础设施通过互联网提供给公众或多个租户使用。用户无需购买和维护自己的硬件资源，只需按需支付使用费用。Azure提供的公有云服务涵盖了计算、存储、数据库、人工智能等多种服务，企业可以根据需求快速部署和扩展应用。私有云是一种在企业内部部署的云计算环境，由企业自己管理和维护。这种模型提供了完全的控制权和高度的定制能力。
2025-01-06 16:49:56
617
1
原创 Azure基础认证（AZ-900）完全指南：（八）云计算职责的类型
云计算的责任模型是指云服务提供商（如MicrosoftAzure）与用户（企业或开发者）之间各自承担的责任范围。随着云服务的不同类型的出现，服务商与客户的责任逐渐被细分。通常，这些责任会按照从基础设施到应用程序的层级进行分配，涉及硬件、网络、操作系统、应用程序等多个方面。基础设施即服务（IaaS）是云计算的基础层，它为企业提供了虚拟化的计算资源，用户可以根据需要购买计算、存储、网络等资源。Azure的IaaS服务模型涵盖了虚拟机、虚拟网络、存储服务等资源。
2025-01-06 16:39:56
917
1
原创 Azure基础认证（AZ-900）完全指南：（七）云计算的类型
云计算，作为一种革新的技术，已经在当今的企业与个人生活中扮演了不可或缺的角色。从传统的本地计算到依赖互联网的分布式云计算，企业和开发者可以在云端获取灵活、高效和按需分配的资源。软件即服务（SaaS）平台即服务（PaaS）基础设施即服务（IaaS）。每种类型各具特点，适用于不同的业务需求和技术场景。本文将深入探讨这三种云计算模型，并帮助您在Azure云计算服务中选择合适的方案。
2025-01-06 16:32:56
1102
1
原创 Azure基础认证（AZ-900）完全指南：（六）云计算的优势
云计算（CloudComputing）指通过互联网将计算资源（如存储、处理能力、数据库等）作为服务提供给用户，用户无需拥有这些资源的实际物理硬件和软件。云计算的最大优势在于其“按需付费”的模式，用户可以根据实际需要选择和使用资源，而无需承担传统IT设施的高昂前期投资和运维成本。对于企业来说，云计算使得它们能够快速实现技术部署、扩展业务规模并保持灵活性，最大程度地提升了业务效率和市场响应能力。
2025-01-06 16:23:13
1132
1
原创 Azure基础认证（AZ-900）完全指南：（五）什么是Azure
Azure是微软推出的云计算服务平台，提供从基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）到软件即服务（SaaS）的全面云服务。它支持Windows和Linux环境，可以帮助企业降低成本、提高效率、增强创新能力。Azure作为微软的核心云平台，不仅提供了计算、存储、网络等基础设施服务，还涵盖了人工智能、大数据、物联网等创新领域。凭借其强大的技术能力和全球化的基础设施，Azure正成为全球企业数字化转型的首选平台。随着技术的不断发展，Azure将在未来为企业带来更多的创新服务和解决方案。
2025-01-06 16:18:04
1007
1
原创 Azure基础认证（AZ-900）完全指南：（四）云服务
云计算服务通常通过互联网提供，包括从基础的计算能力到复杂的数据存储和管理服务，帮助企业按需获取计算资源，灵活部署和扩展应用。Azure作为微软的云计算平台，提供了多种服务类型来支持各种业务需求。从计算、存储到网络和数据库，Azure的云服务无疑是现代企业数字化战略的重要组成部分。关系型数据库：例如AzureSQLDatabase，适用于传统的事务型应用。NoSQL数据库：如AzureCosmosDB，支持灵活的、可扩展的非关系型数据存储。内存数据库。
2025-01-06 16:12:14
1070
1
原创 Azure基础认证（AZ-900）完全指南：（三）什么是云计算？
云计算，简单来说，就是通过互联网使用远程服务器来存储、管理和处理数据，而不依赖本地服务器或个人计算机。这种通过网络提供计算资源的方式，使得企业和个人可以按需使用IT资源，而不需要承担昂贵的硬件购置成本和维护费用。从最初的专用服务器到如今的云计算，技术的发展使得企业和个人能够更加高效、灵活、经济地使用计算资源。云计算技术的不断演进和应用场景的不断扩展，使得它已经成为了现代信息技术的重要组成部分。在学习和掌握Azure认证考试内容时，理解云计算的核心概念和应用将为您的认证之路提供坚实的基础。
2025-01-06 16:05:44
1254
1
原创 Azure基础认证（AZ-900）完全指南（二）考试概述
微软的Azure作为全球领先的云平台，越来越多的企业开始采用它来优化IT基础设施、实现数字化转型。在众多Azure认证考试中，AZ-900作为一项基础认证，为那些想要进入云计算和Azure生态系统的初学者提供了一个理想的起点。本篇文章将帮助您全面了解AZ-900考试的结构、考试内容、备考策略以及如何通过这项认证考试。通过这一指南，您将能够掌握必备的基础知识，做好考试准备，顺利通过考试。
2025-01-06 15:58:26
1020
1
原创 机器学习基础算法 (十二) - 层次聚类（Hierarchical Clustering）
层次聚类是一种有效的聚类分析方法，通过其自底向上或自顶向下的聚类方式，可以揭示数据中的层级关系，具有良好的可解释性和灵活性。尽管其计算复杂度较高，但在实际应用中，尤其是在小规模数据集的聚类分析中，仍然表现出色。通过本文的讲解和代码示例，相信你已经掌握了层次聚类的基本原理和实现方法，能够在实际问题中有效应用这一算法。
2025-01-05 11:03:41
1168
1
原创 机器学习基础算法 (十一) - LightGBM-微软
LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是由微软（Microsoft）研发的一种基于梯度提升算法（Gradient Boosting）的机器学习框架，它在处理大规模数据时非常高效。作为一种集成学习方法，LightGBM通过构建多个弱学习器来提高模型的整体性能，尤其擅长处理高维稀疏数据、类别特征和大规模数据集。
2025-01-05 10:58:57
654
1
原创 机器学习基础算法 (十) - XGBoost
XGBoost（Extreme Gradient Boosting）是近年来广泛应用于数据科学和机器学习竞赛中的一种高效且强大的集成学习算法。作为梯度提升树（Gradient Boosting Decision Tree，GBDT）算法的优化版本，XGBoost通过一系列创新的技术实现了高效、快速的模型训练，并且具有较强的预测能力。XGBoost的成功不仅源于其核心算法的优势，还得益于其优良的性能表现和丰富的调参功能。
2025-01-05 10:51:20
826
1
原创 机器学习基础算法 (九-二) - 梯度提升机（Gradient Boosting Machines, GBM）
梯度提升机（Gradient Boosting Machines，简称GBM）是一种强大的集成学习方法，通过多次弱学习器（通常是决策树）组合，逐步改进模型的性能。GBM的核心思想是：每一轮的训练都试图纠正前一轮模型的错误。通过这样的一系列迭代过程，GBM能够有效提高预测精度，尤其适用于分类和回归任务。在本文中，我们将详细探讨GBM的原理、其如何运作、以及如何使用Python进行实现。我们还将讨论其与其他集成学习算法（如随机森林）之间的异同，最后通过实际案例展示GBM的应用。
2025-01-05 10:45:42
1410
1
原创 机器学习基础算法 (九) - AdaBoost
AdaBoost（Adaptive Boosting）是一种强大的集成学习算法，它通过结合多个弱学习器来提高整体模型的准确性。作为一种提升方法，AdaBoost与其他集成方法（如随机森林和梯度提升树）有所不同，特别之处在于其“自适应”特性。AdaBoost的核心思想是通过在每轮训练中加大错误分类样本的权重来提高模型的准确性，从而逐步改进整体模型的性能。在这篇文章中，我们将详细探讨AdaBoost的工作原理、算法步骤、Python实现，并通过一个案例展示如何应用AdaBoost解决分类问题。
2025-01-05 10:38:34
928
COVID19 Global Forecasting competition top 10 98%
2025-01-19
知识图谱技术在数据科学与AI领域的应用及其构建方法
2024-12-23
Python实现线性回归及其在房价预测中的应用
2024-12-23
使用Docker容器化AI项目的入门指南
2024-12-23
机器学习领域中的逻辑回归：原理、Python实现与垃圾邮件分类应用
2024-12-23
AI助力打造专业旅行视频：从创意到后期的全过程
2024-12-23
AI工具助力高效旅行视频制作
2024-12-23
AI演进之路：从机器学习到深度学习的关键概念与应用
2024-12-23
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人