AI技术栈

最新推荐文章于 2025-09-03 08:30:00 发布
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AI技术栈与传统工程的对比
AI天才研究院
11-06 859
引言 随着科技的飞速发展，人工智能（AI）技术已经成为现代工程领域的重要驱动力。AI技术不仅改变了传统的数据处理方式，还为各个行业带来了前所未有的创新机遇。本篇文章将以《AI技术栈与传统工程的对比》为主题，深入探讨AI技术栈与传统工程之间的差异与联系，帮助读者更好地理解和掌握这一前沿技术。 首先，我们需要明确什么是AI技术栈。AI技术栈是指一组
【全面】人工智能技术栈与学习路线：机器学习 深度学习 视觉 NLP 推荐系统
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cv君的博客
08-19 1万+
文章目录一 概述(本文原创)二 人工智能编程语言/数据结构与算法三 人工智能基础原理四 智能信息获取（简称爬虫） 与数据分析1、发起请求3、解析内容4、保存数据二、Requests库介绍2.1基本介绍requests的基本使用流程三、selenium四：效率问题五：资源浪费六：能被识别七、scrapy框架八、Bs4整体使用步骤九、字段匹配方案十：数据存储与队列任务（MongoDB与Rabbitmq）十一、总结requests vs Scrapy两个方法看情况用相同点五 统计学原理/离散数学/概率论与数理统计
Ai人工智能的技术栈
厚积薄发
03-19 2817
具体来说，当接收到一个问题或指令时，ChatGPT 会对输入的文本进行编码，然后通过注意力机制对编码后的序列进行处理，生成输出文本。输出文本的生成过程是通过预测下一个单词或字符来实现的，而预测的依据则是模型对大量文本数据的学习和理解。如果你能告诉我更多关于你想要了解的 AI 系统的信息，我可以尝试给出更具体的架构描述哦😄 你是在学习 AI 相关的知识吗？1. 选择合适的框架：你可以使用一些现成的框架，如 Hugging Face 的 Transformers 库，它提供了方便的接口来使用预训练的语言模型。
AI开发工程师的技术栈
厚积薄发
11-29 2921
成为一名 AI 开发工程师需要广泛的技能组合和持续的学习热情。从基础的编程和数学知识开始，逐步深入到机器学习和深度学习的核心技术，并通过参与实际项目、开源社区和行业应用来积累经验。未来 AI 的发展方向还包括生成式 AI（如 GPT-4）、强化学习和多模态 AI 等，保持对前沿技术的关注也非常重要。
AI智能体架构师必备：9大开源技术栈详解，收藏级干货
最新发布
xiaoganbuaiuk的博客
09-03 1821
本文详细介绍了构建AI智能体的完整技术栈，涵盖9个关键方向：开发&编排框架、记忆、文档理解、计算机控制、语音功能、测试与评估、监控与可观测性、模拟环境和垂直智能体。作者精选了各领域实用工具如CrewAI、Open Interpreter、Whisper等，强调选择适合工具而非追逐新工具的重要性，帮助开发者高效构建AI智能体应用。
主流的 Java AI 技术栈：从框架到实战的全栈指南
qq_20294455的博客
04-05 2604
Java AI 技术栈凭借其企业级特性、高并发处理能力和生态兼容性，在金融、制造、医疗等领域展现出独特优势。从 Spring AI 的快速集成到 Deeplearning4j 的分布式训练，从 MXNet 的边缘部署到 JDK 的性能优化，Java 正逐步构建起全栈式 AI 开发体系。未来，随着量子计算、边缘 AI 等技术的融合，Java 有望在 AI 工程化部署中占据更重要的地位。
构建AI大模型应用技术栈有哪些？
lvaolan168的博客
07-25 1460
随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为推动各行各业技术革新的关键力量。本文将深入探讨AI大模型的核心技术栈的构建，以及不同技术组件的关键作用。AI大模型应用的核心技术栈‍‍各组件的关键作用基于大模型的应用和普通应用的区别‍01AI大模型应用的核心技术栈为了开发一个AI大模型的应用，我们需要哪些必要的组件来完成相关开发了，下图是AI大模型的应用的核心技术栈。‍‍‍‍‍‍‍‍‍核心技术栈中主要包含的内容是大模型管理（通用大模型、领域私有化的微调大模型、工具型大模型）。
人工智能系统（二）：技术栈
吃果冻不吐果冻皮
12-23 2436
人工智能系统的目的 提供更加高效的编程语言、框架和工具。 更具表达能力和简洁的神经网络计算原语和编程语言 更直观的编辑、调试和实验工具 整个深度学习生命周期中的系统问题:模型压缩、推理、安全、隐私保护等 提供全面的学习系统:强化学习、自动机器学习等 提供更强大和可扩展的计算能力。 自动编译优化算法 自动推导计算图 根据不同体系结构自动并行化 自动分布式化，并扩展到多个计算节点 持续优化模型效果 探索并解决新挑战下的系统设计、实现和演化的问题。 人工智能系统基本组成部分 体验：拥有端到端的人工智能
旷野之间34 - AI技术栈完整指南
ms44的专栏
08-01 1095
在当今竞争激烈的市场中，人工智能已从奢侈品发展成为必需品。全面掌握人工智能技术堆栈对于开发能够改变企业流程的创新方法非常有利且必不可少。人工智能已经改变并升级了我们与技术的互动方式，而人工智能技术堆栈对于这一转变至关重要。本文将介绍 AI 技术堆栈的各个方面，可以帮助用户生成与其训练的数据集类似的新数据。我们将研究 AI 技术堆栈的众多组件以及它们如何相互作用以开发新颖的 AI 解决方案。那么，让我们开始吧！
人工智能 全部技术栈以及简单运用场景
主攻大数据 人工智能 物联网 安全 低空经济等方向。mtsc 、gtest特邀分享嘉宾
03-04 943
明确问题：确定要解决的具体问题，如预测股票价格、识别图像中的物体等。收集数据：根据问题的需求，收集相关的数据。数据可以来自各种渠道，如传感器、数据库、网络爬虫等。确保数据的质量和多样性，对数据进行清洗和预处理，去除噪声和缺失值。
AI 技术栈分层架构解析：从硬件到应用
jlpbear007的博客
07-08 3190
AI技术架构可分为六层：硬件层提供算力基础（芯片、服务器等）；编译层实现代码转化（CUDA、TVM等）；框架层简化开发流程（TensorFlow、PyTorch）；应用赋能层优化落地工具（DeepSpeed、HuggingFace）；编程层实现功能逻辑（Python、Java）；应用层将技术转化为实际服务（医疗、金融、教育等）。该架构自底向上支撑，通过层级协同将基础算力转化为多元AI应用，展现出赋能社会的巨大潜力。
人工智能应用技术栈规划
时解之的博客
09-28 726
AI Agent技术栈全景图
m0_63171455的博客
01-28 1670
1. AI Agent技术栈全景1.1 模型服务1.2 存储1.3 工具与库1.4 智能体框架1.5 智能体托管与服务2. 小结在人工智能领域持续演进的当下，AI 智能体技术栈正逐渐崭露头角。虽然市面上有不少关于智能体技术栈和市场的分析，但我们发现这些分类往往与开发者的实际使用情况存在偏差。过去几个月里，智能体软件生态系统在内存管理、工具使用、安全执行和部署等方面都取得了显著进展。
AI智能体开源技术栈全解析：从开发到部署，揭秘构建智能体的九大关键技术方向！
2401_84495872的博客
08-27 998
本文推荐了构建AI智能体的开源技术栈，涵盖9个核心方向：开发框架、计算机控制、语音功能、文档理解、记忆系统、测试评估、监控工具、模拟环境和垂直应用。重点介绍了CrewAI、AutoGPT等开发框架，以及OpenInterpreter、Whisper等实用工具，帮助开发者从零构建具备规划、执行和记忆能力的AI智能体。文章还提供了由专家整理的104G大模型学习资源包，包含视频教程、技术文档和实战项目，适合不同基础的开发者提升技能。作者强调选择合适工具比追逐新技术更重要，并分享了与博士团队共同研发的权威学习资料。
这些人工智能技术栈如果掌握了！年薪300万起！
优快云人工智能头条
06-24 629
基础知识数据分析/挖掘机器学习深度学习强化学习前沿Paper理论应用获取完整技术图谱和学习路线！请长按扫码回复↓：人工智能 ...
AI 技术栈的 4 个支柱：数据、计算、模型和运营
u013669912的博客
11-01 1224
……
Python人工智能工程师的技术栈
极客代码
06-24 1007
在本文的第一部分中，我们详细介绍了Python人工智能工程师的技术栈。我们从Python编程基础开始，包括基本语法、数据结构、函数和类。然后，我们探讨了数据处理的重要性，并介绍了Pandas、NumPy和SciPy等库。接着，我们深入研究了机器学习，并展示了如何使用Scikit-learn进行模型训练和预测。最后，我们介绍了深度学习，展示了如何使用TensorFlow和PyTorch构建和训练神经网络，以及如何使用NLTK和spaCy进行自然语言处理。
Spring AI技术栈
Made In SQL
06-21 941
SpringAI技术栈深度解析：该框架以Spring生态为基础，提供企业级AI开发解决方案。核心包括统一API抽象层支持主流AI模型（OpenAI/Google等），模块化组件（RAG/ETL/向量存储），以及低代码集成能力（通过Spring Boot Starter）。优势在于降低开发门槛、支持跨模型移植，并提供企业级高并发与数据安全特性。典型应用场景涵盖智能客服、金融风控、图像生成和推荐系统。相比LangChain4j，SpringAI更适合已有Spring技术栈项目快速集成AI功能，而后者更适用于复杂
AI技术栈选型
03-13
### AI 技术栈推荐及选型指南 #### 明确应用场景与需求分析 构建AI项目前，需先明确应用程序的具体使用场景及其对数据库的要求。不同应用场景会对一致性、可用性、查询能力和吞吐量有不同侧重[^3]。 #### 数据库选型建议 对于大规模数据存储和高效检索的需求，可以考虑采用向量数据库来提升性能表现。当前市场上存在多种流行的选择，如Milvus、Faiss、Pinecone 和 Chroma等。特别是 Milvus，在处理大型模型方面表现出色，能够有效应对数据规模庞大以及查询效率低下的挑战，并为先进的人工智能应用提供强有力的数据支撑[^2]。 #### 中间件产品选择策略 针对特定业务逻辑的支持，应依据所需的核心功能挑选合适的中间件组件。例如： - 高并发环境中的消息传递任务适合选用Kafka或者RocketMQ； - 实现分布式系统的协调管理则倾向于Zookeeper、Eureka、Consul或Nacos这类服务发现机制； - 当涉及到复杂的消息路由控制时，则可评估 RocketMQ Stream 或 Apache Kafka Streams 的适用性[^4]。 #### 构建完整的AI技术架构 一个全面而有效的AI解决方案不仅限于单一的技术选项，而是要综合考量各个层面的因素并做出合理搭配。这包括但不限于算法框架（TensorFlow/PyTorch）、云计算平台（AWS/GCP/Azure）、容器编排工具（Docker/Kubernetes），以及其他辅助性的软件和服务[^1]。 ```python import tensorflow as tf from milvus import MilvusClient # 初始化milvus客户端连接 client = MilvusClient(host='localhost', port=19530) # 创建集合 collection_name = 'example_collection' dimension = 128 index_file_size = 1024 metric_type = 'L2' client.create_collection(collection_name, dimension, index_file_size=index_file_size, metric_type=metric_type) ```
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