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原创 想进阿里的108道Java面试题
很多同学想进大厂,特别是刚毕业的,以及工作年限短的,不要有任何侥幸心理,踏踏实实的把基础弄扎实了,这是你通往高薪之路的唯一正确姿势。好了,不多说了,直接上正菜。01 Mysql1. 数据库三范式及判断、E-R图2. innodb和myisam存储引擎的区别3. 索引分类(主键、唯一索引、全文索引、覆盖索引等等),最左前缀原则,哪些条件无法使用索引4. B树、B+树区别,索引为何使用B+树5. 聚集索引与非聚集索引(使用非聚集索引的查询过程)6. 事务的ACID(原子性、一致性
2020-11-19 13:22:29
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原创 阿里巴巴十年Java架构师分享,会了这个知识点的人都去BAT了
1.源码分析专题详细介绍源码中所用到的经典设计思想,看看大牛是如何写代码的,提升技术审美、提高核心竞争力。帮助大家寻找分析源码的切入点,在思想上来一次巨大的升华。知其然,并知其所以然。把知识变成自己的2.分布式架构互联网时代,系统架构如何迎接高并发流量的挑战。而作为技术开发者,如何去应对技术变革带来的技能危机。基于传统架构到分布式架构演变过程所带来的技术变革进行全面深入讲解...
2019-05-14 17:38:32
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原创 Java面试中常问的Spring方面问题(涵盖七大方向共55道题,含答案)
Spring Framework 现在几乎已成为 Java Web 开发的标配框架。那么,作为 Java 程序员,你对 Spring 的主要技术点又掌握了多少呢?不妨用本文的问题来检测一下。本文内容主要翻译自Top 50 Spring Interview Questions You Must Prepare In 20181. 一般问题1.1. 不同版本的 Spring Fram...
2019-05-14 17:37:08
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原创 PyTorch最佳实践:从入门到精通的10个关键技巧
在深度学习框架的演进历程中,PyTorch凭借其动态计算图(Dynamic Computation Graph)机制和直观的Pythonic设计哲学,已成为学术界和工业界的主流选择。自2016年由Facebook AI Research(FAIR)发布以来,PyTorch通过持续迭代升级,在保持易用性的同时不断强化生产级部署能力,形成了独特的竞争优势。随着AI技术向更大规模、更复杂场景的演进,PyTorch的模块化设计和大胆的技术路线图,将继续引领框架发展的新方向。:与PyTorch深度集成的强化学习库。
2025-06-12 12:48:13
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原创 量子计算+边缘AI:TensorFlow正在布局的下一代技术高地
尽管 PyTorch 在学术研究中更受欢迎,TensorFlow 仍在大型企业(如 Google、Uber、Twitter)的 AI 生产环境中保持优势。:移动端和嵌入式设备推理引擎,支持量化(Quantization)和硬件加速(如 Coral TPU)。等技术,逐步弥补了动态性与易用性的不足,形成了完整的 AI 开发-训练-部署生态链。格式),适合移动端(TF Lite)、嵌入式(TF Micro)和服务器端部署。:XLA 与MLIR(Multi-Level IR)的深度整合,提升跨平台性能。
2025-06-11 16:05:20
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原创 探索Prompt提示词工程:开启人工智能新境界
它不仅能够充分发挥大模型的推理能力,满足各行业、各场景的个性化需求,还为人工智能的发展开辟了新的道路。预训练大模型是通用智能的雏形,它将大部分知识沉淀到模型中,通过无监督的预训练得到通用大模型后,再使用特定数据集进行针对性训练,使模型更适应新数据。Prompt提示词工程应运而生,它就像一把神奇的钥匙,能够打开大语言模型潜力的宝库,让我们与人工智能的交互更加高效、智能。- 适用范围的局限性:提示工程并非适用于所有问题,对于一些复杂、模糊的问题,可能无法通过简单的提示词来引导模型生成满意的答案。
2025-06-10 19:48:23
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原创 RAG技术在Java中的应用案例
在这个项目中,Java不仅用于后端开发,还可能涉及前端的交互设计,实现了用户友好的查询界面和高效的后端处理。Java可以高效地处理文档的读取、存储和处理过程,通过RAG技术提高摘要的准确性和全面性,帮助用户快速了解文档的核心内容。例如在一个智能客服对话系统中,Java负责处理对话的逻辑和数据交互,当用户进行多轮对话时,RAG模型可以根据历史对话构建的上下文,从知识库中检索相关信息,经过信息融合和上下文更新等步骤,生成符合语境的回答,为用户提供更好的服务体验。RAG技术在Java中的应用案例。
2025-06-05 17:13:07
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原创 Java + AI 深度学习环境搭建全攻略:从零配置 GPU 开发环境
安装过程中,确保勾选“Add Anaconda to my PATH environment variable”选项,这样你就可以在命令行中直接使用 Anaconda 的命令。在开始搭建 Java + AI 深度学习环境之前,确保你已经具备了基本的深度学习概念,并且熟悉 Java 编程。解压下载的文件,并将解压后的文件夹命名为 `cuda`,然后将其移动到 `/usr/local/` 目录下。在完成上述所有步骤后,你可以通过编写一个简单的 Java 程序来验证你的深度学习环境是否配置成功。
2025-06-04 15:36:33
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原创 机器学习基础概念深度解析:从理论到实战
机器学习是一门强大的技术,它通过对数据的学习和分析,能够为我们提供有价值的预测和决策支持。简单来说,就是根据已有的数据,进行算法选择,并基于算法和数据构建模型,最终对未来进行预测。在使用时需要合理选择 n_neighbors 参数,若想测试一系列的 n_neighbors 值,可以重复进行多次实验,观察不同参数值带来的结果差异。在训练过程中,通过调整 n_neighbors 等参数,观察模型在验证集上的性能表现,选择最优的参数组合。收集与问题相关的数据,并进行清洗、预处理等操作,确保数据的质量和可用性。
2025-06-03 16:19:23
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原创 AI企业级知识库问答系统实战:从架构到部署的完整指南
缺点是可能存在数据安全和隐私问题,并且依赖网络连接。例如,通过反馈与学习模块收集用户对回答的满意度评分、追问等信息,用于模型迭代优化和知识库更新,确保系统不断适应新的问题和用户需求。基于Transformer结构的大型预训练语言模型,在保持较高性能的同时,优化了模型体积和运行效率,更适合于资源有限的企业环境部署,通过它可以低成本构建企业知识库问答系统。例如,基于大语言模型和检索增强生成技术的开源知识库AI问答系统ChatWiki,就遵循了上述核心架构的设计思路,支持本地部署和云端调用,适合企业私有化部署。
2025-05-30 16:17:10
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原创 大模型微调与部署终极指南:从LoRA到GGUF的工业级实践
量化训练:启用`load_in_4bit=True`,配合`gradient_checkpointing`降低显存占用。- 推荐24G显存以上GPU(如A100),多卡分布式训练需配置`accelerate`。- Bitsandbytes:4-bit量化训练库,显存占用降低3倍。- 训练阶段:Loss曲线、参数更新幅度(通过`wandb`可视化)。- 部署:通过多Lora合并,单卡支持5个子业务线,成本降低60%。- 学习率:法律/代码任务设为2e-5,情感任务可调至5e-5。
2025-05-29 20:10:43
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原创 AI大模型开发实战指南:从Embeddings到知识库构建
Embeddings是将高维离散数据映射到低维连续向量空间的技术。其核心思想是让相似对象在向量空间中距离更近,如"king"和"queen"的向量距离应小于"king"和"apple"的距离。更多AI大模型应用开发学习视频及资料,尽在下方二维码免费获取。三. Word Embedding深度解析。一. Embeddings与向量数据库。二. 基于内容的推荐系统实战。2.1 N-Gram文本建模。1.2 向量数据库核心特性。四. 向量数据库技术选型。4.2 与传统数据库对比。5.2 本地知识库搭建。
2025-05-28 20:34:08
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原创 Java和Python转行学习AI的优势与方法
丰富的生态系统:Java拥有强大的生态系统和丰富的库支持,许多人工智能框架和库,如Apache Mahout和Deeplearning4j,都是基于Java开发的,为Java开发者转型到AI大模型领域提供了一定的基础。良好的编程基础:Java程序员通常具有扎实的编程基础和较强的逻辑思维能力,这对于理解和编写AI大模型算法的代码非常有帮助,能够更快地掌握AI编程中的逻辑结构。- 参与开源项目:参与开源的AI项目,学习其他开发者的代码和思路,提升自己的实践能力。Python转行学习AI的方法。
2025-05-15 17:32:21
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原创 计算机多门语言进军AI的优势
它的语法简单易懂,拥有丰富的AI和机器学习库,如NumPy、Pandas、SciPy等,极大地加速了AI开发进程。R拥有庞大的用户群和丰富的统计软件包,如RODBC、Gmodel、Class和Tm等,这些都为AI开发提供了强有力的支持。LISP的语法简单,易于理解和构建,适合抽象和重写代码,这对于AI算法的迭代优化非常重要。不同的编程语言因其特性、适用场景和生态系统等方面的不同,为AI开发提供了多样化的选择和强大的支持。Julia的开源性质和活跃的社区发展,为其在AI领域的应用提供了良好的基础。
2025-05-14 15:44:24
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原创 RAG在企业淘汰部分程序员的优势
大语言模型(LLM)的出现为解决这一问题提供了新的思路,但通用的基础大模型在处理企业特定的项目数据时往往力不从心。例如,当企业员工在查询项目相关问题时,RAG技术可以从企业的项目数据库中检索出与问题相关的信息,然后将这些信息与问题一起提供给大模型,大模型根据这些信息生成准确的回答。当企业员工发起项目查询时,先把要问的问题使用同样的自然语言编码模型转换为向量,然后在向量数据库内查询和问题向量最接近的文本向量,找到对应的文本块,将这个文本块作为上下文信息提供给大语言模型,大语言模型根据这些信息生成回答。
2025-05-13 14:18:44
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原创 宝藏不喜欢的不要收藏了--终极AI工具包
OpenAI代码: https://openai.com/blog/openai-codex/开放式健身房: https://github.com/hackthemarket/健身房交易。总结: https://www.summari.com/products/chrome。AI 承诺: https://github.com/abi/autocommit。简化: https://simplified.com/ai-writer/简化: https://simplified.com/ai-writer/
2025-05-12 14:26:11
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原创 AI大模型高效学习指南:从入门到精通的系统性方法论
引言:为什么传统学习方式在大模型时代失效?过去学习AI的路径通常是:数学基础 → 机器学习理论 → 框架使用 → 项目实战。大模型时代不存在"学完"的概念,但持续3个月的刻意练习,就足以让你超越80%的观望者。博客:Andrej Karpathy的《State of GPT》(理解训练流程):不同场景(文本/多模态/Agent)需要差异化技能栈。本地部署量化模型(用llama.cpp跑7B模型):用最小知识单元快速验证(如跑通一个微调demo):在真实业务中测试技术边界(哪怕只是优化内部工具)
2025-05-10 15:41:02
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原创 Java程序员如何借力AI突围:从CRUD到智能开发的转型指南
但随着低代码、云原生和AI的崛起,传统Java开发(尤其是CRUD业务)逐渐陷入内卷:薪资增长放缓、技术迭代压力大、竞争激烈。从今天开始,添加下方老师(如“用Copilot优化代码”或“尝试DJL部署模型”),每周 跟着老师系统学习投入5小时,3个月后你会看到明显变化。学习Prompt Engineering,优化AI生成代码的准确性(例如:“生成一个线程安全的Spring Bean配置”)。:结合Java的行业沉淀(如金融、物流),开发领域专用AI工具。
2025-05-07 16:11:58
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原创 RAG技术深度解析:从原理到实战的大模型增强指南
相结合的技术,通过实时从外部知识库中检索相关文档,增强大语言模型(LLM)的生成准确性和事实性。RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成):用交叉编码器(cross-encoder)对初筛结果重排序。:通过检索压缩超长上下文(如处理100页PDF):每次生成前检索最新资料(如股票实时数据)代码示例:构建向量数据库(使用FAISS):先用LLM生成假设答案,再检索相关文档。代码示例:检索Top-K文档。:生成结果附带参考文档片段。:在生成文本中标记参考来源。
2025-05-06 16:59:03
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原创 Java开发者如何成功转型AI大模型领域:路径与策略
建议采取"保Java攻AI"的双轨策略:保持现有Java岗位的深度,同时系统性拓展AI能力边界。Java开发者向AI大模型领域的转型不是技术栈的简单替换,而是工程能力的价值升级。据Gartner预测,到2026年,超过80%的企业将使用生成式AIAPI或模型,而兼具传统开发经验和AI能力的开发者将成为最稀缺的人才资源。转型之路虽具挑战,但正如Java的"一次编写,到处运行"哲学,您所掌握的工程思维也将在AI领域实现"一次学习,多维应用"。引言:Java开发者的AI转型契机。
2025-04-29 16:06:49
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原创 Java与ChatGPT在企业级应用中的融合与创新
Java作为企业开发的中流砥柱,与以ChatGPT为代表的生成式AI技术的结合,正在重塑企业软件开发的范式。本文将深入探讨Java与ChatGPT在企业级应用中的融合实践,分享原创技术解决方案,并剖析这一技术组合带来的商业价值与技术挑战。Java与ChatGPT在企业级应用中的融合,代表了传统企业技术与前沿AI的完美结合。通过本文介绍的技术方案,企业可以在保持现有Java技术栈优势的同时,渐进式地引入AI能力,实现智能化升级。一、企业级Java应用与ChatGPT的融合基础。1.3 技术融合的价值主张。
2025-04-28 15:04:29
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原创 Java + LlamaIndex 在企业中的应用与价值
Java + LlamaIndex:企业级智能数据检索与知识管理的技术实践。Java + LlamaIndex:企业级智能数据检索与知识管理的技术实践。:Java的线程池、Spring Boot的异步处理保障高频查询性能。:支持PDF、SQL、CRM等100+数据源的结构化/非结构化索引。LlamaIndex连接ERP、财报、市场研报,生成动态分析摘要。:内部文档、数据库、API、邮件等分散存储,难以统一检索。:无缝对接企业原有的Java/Oracle/SAP技术栈。
2025-04-27 13:58:39
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原创 LlamaIndex开发全解析:从知识管理到应用实战
它通过结构化数据索引和智能检索机制,帮助开发者将私有数据与LLM结合,解决大模型。:根据文本类型调整chunk_size(技术文档建议512-1024字符):支持PDF、Markdown、SQL数据库等20+格式数据统一处理。:高查询频率场景使用内存索引,大数据量使用磁盘索引。:文档分块后的最小处理单元,包含元数据和嵌入向量。:通过向量索引、关键词索引等多策略快速定位信息。4.3 数据索引(Data Indexing):对常用查询结果进行缓存(如使用Redis)设计的开源数据框架,核心目标是构建高效的。
2025-04-25 15:38:09
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原创 AI大模型开发实战指南:从多模态到情感计算
多模态机器学习(Multimodal Machine Learning)通过融合文本、图像、音频、视频等不同模态的数据,使模型具备更全面的感知和推理能力。例如:“左侧穿红色衣服的人”。:如BERT的MLM任务,随机掩盖部分输入,让模型预测缺失内容。:根据图片内容回答问题,例如:“图中天空是什么颜色?:通过语音的音调、语速等特征判断情绪(如愤怒、喜悦)。:如CLIP模型,将匹配的图文对拉近,不匹配的推远。:OpenCV提取面部表情(如嘴角弧度、眉毛动作)。:文本和图像分别编码后计算相似度(如CLIP)。
2025-04-24 17:26:39
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原创 大模型多智能体系统开发:架构设计与实践指南
通过系统化的架构设计、精细化的通信优化以及模块化的工具集成,开发者可以构建出高效可靠的多智能体系统。单代理系统通过一个大语言模型(LLM)处理所有任务,初期在简单场景中表现高效。:明确定义7类角色(CEO、CTO、工程师等),通过SOPs规范输出格式。:长上下文窗口包含过多工具描述,影响模型对核心任务的专注。:工具数量增多导致模型在工具选择和调用顺序上产生混乱。:单一模型需兼顾多领域任务,易出现逻辑矛盾。:通过边际收益曲线确定最优数量。:高级别智能体协调组间通信。:专业化智能体处理具体任务。
2025-04-23 16:50:44
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原创 企业级私有知识库构建全流程实战:从RAG原理到Web部署
六、DeepSeek-R1-Distill-Qwen7B微调实战。用户问题向量化 → 相似性搜索 → Top-K文档召回。:支持PDF/Word/Markdown等20+格式。更多AI大模型应用开发学习内容,尽在下方二维码领取。八、LlamaIndex+Chroma本地化部署。一、LlamaIndex企业知识库构建实战。三、DeepSeek-R1快速部署方案。:7B模型仅需14GB显存(FP16)五、Embedding模型选型与优化。:大模型整合检索结果生成答案。四、Conda环境配置规范。
2025-04-22 18:26:52
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原创 RAG商业落地实战指南:破解企业级应用的五大深水区
企业在实施RAG时需建立"安全-成本-性能"三角平衡体系,逐步构建符合GDPR、HIPAA等标准的系统,扫码相关资讯资讯。:用户查询日志暴露商业机密(如"查询竞品定价策略"记录):PyMuPDF(保留排版) + OCR(处理扫描件):知识库文件被拖库(某医疗企业50万份病历泄露事件)原始文档:500页技术手册(约50万Token)三、上下文窗口:突破Token限制的六大杀招。:动态识别表格结构(合并单元格处理)二、文件上传:突破格式与规模的桎梏。四、成本控制:企业训练营的生存法则。
2025-04-20 14:59:58
287
转载 大模型微调实战进阶:从半精度到4bit QLoRA全解析
掌握大模型微调需持续实践:建议从Hugging Face PEFT库入手,更多AI大模型应用开发学习内容,总显存 = 模型参数 + 梯度 + 优化器状态 + 激活值 + 临时缓存。:参数量 × 精度(FP32=4字节,FP16=2字节):将FP16矩阵分解为Int8矩阵+FP16缩放因子。2.2 8bit量化训练(LLM.int8()):序列长度 × 隐藏层维度 × 层数 × 精度。:Adam需额外2倍参数空间(动量+方差)实战测算(以LLaMA-7B为例)三、4bit量化与QLoRA实战。
2025-04-18 14:07:14
39
转载 TextIn+Dify/Coze搭建智能Agent完全指南:从入门到企业级实践
基于TextIn+Dify/Coze搭建智能Agent完全指南:从入门到企业级实践。基于TextIn+Dify/Coze搭建智能Agent完全指南:从入门到企业级实践。TextIn解析简历 → Dify匹配岗位 → Coze安排面试。TextIn提取工单关键词 → Dify路由到对应部门。一、为什么选择TextIn+Dify/Coze?:接收TextIn输出的JSON(含合同条款)"我们过去如何处理类似'违约责任'条款?2. TextIn+Dify 基础集成。:TextIn企业版支持私有化部署。
2025-04-16 17:23:37
88
转载 Tabnine在企业Java项目中的平衡之道
Java×Tabnine:AI智能编码实战,效率提升300%的奥秘。Java×Tabnine:AI智能编码实战,效率提升300%的奥秘。一、Tabnine为何成为Java开发者的"第二大脑"?生成的代码仍需通过SonarQube扫描。智能Spring Boot脚手架生成。规避历史漏洞模式(如NPE高发点)避免生成GPL等传染性协议代码片段。二、4大Tabnine高阶用法。继承公司内部工具类使用模式。Tabnine AI补全。金融级精度计算需人工复核。三、企业级落地实践方案。Tabnine辅助耗时。
2025-04-15 18:08:26
28
原创 Java老鸟都在用的AIGC工具链,你不知道就亏了
AIGC(AI生成内容)技术在Java程序员工作中正发挥着越来越重要的作用,从代码开发到系统运维全流程赋能。AIGC不是替代开发者,而是成为Java工程师的"超级辅助",合理运用可显著提升工程效能和代码质量。结合SonarQube等工具,AIGC可识别潜在NPE、线程安全等问题并给出修复建议。通过工具(如GitHub Copilot)自动生成Spring Boot控制器、根据方法签名自动生成JUnit/Mockito测试骨架,覆盖率提升40%+关注JDK最新AI特性(如JEP 458:向量API)
2025-04-03 17:48:32
472
原创 为什么说LangGraph是Java开发者的AI工作流救星
Java与LangGraph的深度整合为AI工作流开发带来了企业级可靠性、高性能和成熟的生态系统支持。LangGraph作为新兴的AI工作流编排框架,与Java企业级生态的深度整合,为开发者提供了构建可靠、高性能AI工作流引擎的全新可能。随着AI应用复杂度的不断提升,Java在AI工程化领域的价值将愈发凸显。建议从简单的业务工作流入手,逐步构建完整的AI工作流平台。va与LangGraph深度整合:构建下一代AI工作流引擎。未来展望:Java在AI工作流领域的演进。节点自治:每个节点封装独立的处理逻辑。
2025-03-31 17:20:35
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原创 Java+AI Agents:传统企业智能化转型的终极武器
作为企业级应用开发的主力语言,Java凭借其稳定性、高性能和丰富的生态系统,在AI Agents的落地实践中展现出独特优势。本文将深入探讨Java如何结合AI Agents技术,从基础架构到高级应用,为企业提供切实可行的解绝方案。随着Java生态对AI支持的不断增强,Java开发者将在AI时代获得更大的技术优势和发展空间。Java与AI Agents的结合为企业智能化转型提供了坚实的技术基础。成熟的并发模型:Java的线程池和并发工具类完美支持Agents的并行处理。
2025-03-26 15:20:52
445
原创 Java+RAG开发手册:从文档处理到生成优化的完整代码实现
本文将深入探讨如何利用Java生态系统结合RAG技术,从原理到实践,手把手带你构建一个完整的智能问答系统。在人工智能技术飞速发展的今天,检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation,简称RAG)已成为构建智能问答系统的关键技术。Java凭借其稳定的性能、丰富的生态系统和强大的企业级支持,成为构建生产级RAG系统的理想选择。未来,随着向量数据库技术的成熟和Java生态对AI支持增强,Java在RAG领域的应用前景将更加广阔。Java结合RAG:构建智能问答系统的实战指南。
2025-03-25 17:33:17
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原创 Java + Ollama:点燃机器学习应用的“引擎
Java作为一种广泛使用的编程语言,拥有强大的生态系统和丰富的库支持,使其成为构建机器学习应用的理想选择。而Ollama(Open Learning Model Architecture)作为一种新兴的机器学习框架,提供了高效、灵活的模型构建和训练能力。通过Ollama的简洁API和强大功能,Java开发者可以轻松地构建、优化和部署机器学习模型。接下来,我们将使用Ollama构建一个简单的分类模型。随着人工智能和机器学习的快速发展,越来越多的开发者开始探索如何将机器学习模型集成到现有的应用程序中。
2025-03-24 17:24:35
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原创 Java + Coze:编织未来数据处理技术的代码
希望本文能够帮助你入门 Java 和 Coze,并激发你的创造力,开发出更多创新的实时数据处理应用。高性能计算: Java 虚拟机(JVM)经过多年的优化,能够高效地处理大规模数据计算,满足实时数据处理系统对性能的需求。Coze 是一个高性能的实时数据处理引擎,而 Java 作为一门成熟稳定的编程语言,为开发者提供了强大的工具支持。实时欺诈检测: 使用 Java 和 Coze 构建实时欺诈检测系统,实时识别金融交易中的欺诈行为。Java 官方文档: Java 官方文档提供了丰富的 Java 学习资源。
2025-03-20 17:54:42
771
原创 Java 开发者必备:DeepSeek 智能搜索实战指南
DeepSeek 作为一款强大的智能搜索引擎,结合 Java 的稳定性和广泛的应用场景,为开发者提供了构建高效搜索解决方案的新途径。新闻网站新闻搜索: 使用 Java 和 DeepSeek 构建新闻网站新闻搜索系统,实现实时新闻搜索和个性化推荐。免费领取相关案例学习视频二维码。电商网站商品搜索: 使用 Java 和 DeepSeek 构建电商网站商品搜索系统,实现高效精准的商品搜索。企业内部文档搜索: 使用 Java 和 DeepSeek 构建企业内部文档搜索系统,实现高效便捷的文档搜索。
2025-03-19 15:08:55
633
原创 Java + AI:打造令人惊叹的智能应用
Java 与 AI 的结合为开发者提供了强大的工具,可以构建各种智能应用。希望本文能够帮助你入门 Java 和 AI,并激发你的创造力,开发出更多创新的应用。庞大的生态系统: Java 拥有丰富的类库和框架,例如 Deeplearning4j、Weka、MOA 等,为 AI 开发提供了强大的工具支持。推荐系统: 使用 Java 和机器学习算法构建个性化推荐系统,例如电商网站的商品推荐、新闻网站的新闻推荐等。跨平台特性: Java 的 "一次编写,到处运行" 特性,使得 AI 应用可以轻松部署到不同的平台。
2025-03-18 17:30:30
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原创 《从被优化到年薪40万:35岁Java程序员的AI大模型逆袭之旅》
老李的学习成果很快得到了验证。我告诉老李,AI大模型(如GPT、BERT)正在改变各行各业,从智能客服到数据分析,从自动化运维到个性化推荐,AI技术的应用场景非常广泛。我们曾是同一所211大学的同学,毕业后他一直在做Java开发,本以为能安稳地干到退休,却没想到在35岁这年,遭遇了职业生涯的滑铁卢。经过几个月的努力,老李不仅掌握了AI的基础知识,还成功将Java与AI技术结合,开发了一个基于大模型的智能推荐系统原型。”老李的声音里透着疲惫,“家里还有房贷、车贷,孩子上学也要花钱,我真的不知道该怎么办了。
2025-03-15 17:27:12
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原创 《AI大模型时代,Java程序员的中年危机与自我救赎之路》
面对AI大模型,他们不仅需要掌握新的编程范式,还要学习如何与AI协作,这对习惯了传统开发模式的程序员来说无疑是一个巨大的挑战。近年来,随着AI技术的飞速发展,尤其是大模型(如ChatGPT、GPT-4等)的崛起,程序员行业正经历着一场前所未有的变革。AI大模型的应用场景非常广泛,从智能客服到数据分析,从自动化测试到智能推荐系统,Java程序员可以通过学习AI技术,参与到更多创新项目中,甚至开发出自己的AI产品。Java程序员可以通过学习AI技术,开发出自己的AI产品或服务,甚至创办自己的公司。
2025-03-14 12:57:53
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