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RSS订阅原创 微服务设计(（英）SAMNEWMAN著[NEWMAN著,（英）SAM])
监控和日志记录是微服务架构中不可或缺的部分。本书提供了关于如何设置有效的监控和日志记录系统的建议，以帮助读者及时发现和解决问题
2025-03-22 20:50:00
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原创 生成式AI到底怎么学？
生成对抗网络（GANs）： 通过两个网络（生成器和判别器）的对抗训练，生成逼真的数据样本。图像生成项目： 使用GANs或扩散模型生成高质量的图像，尝试使用现有数据集（如CelebA、MNIST）进行训练。阅读最新论文： 可以定期浏览arXiv.org，查找与生成式AI相关的最新论文，了解新的模型和算法。OpenAI API：可以调用预训练的模型，如GPT-4、DALL-E等，用于图像和文本生成。扩散模型： 近年来兴起的生成模型，如Stable Diffusion，用于生成高质量的图像。
2025-02-19 23:14:24
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原创 99%的人都没有用对的AI指令技巧，再也不需要Chatgpt了
通过“避雷”法， DeepSeek 会自动规避你提出的问题，生成的内容更精准，更符合实际需求。今天，我们将撕开“无效提问”的遮羞布，用6个工业级技巧重构你与DeepSeek的协作模式。今天，我们揭秘5个颠覆性技巧，让你的DeepSeek从“工具”进化为“超级外脑”。AI时代，提示词（Prompt） 是人与机器的“加密对话协议”。**为什么我的DeepSeek又开始“敷衍”了！72%的人只会用“一句话指令”（如“写周报”）；从此刻起，让AI从“人工智障”变身“外挂大脑”。
2025-02-19 23:12:43
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转载 深入解析人工智能中的协同过滤算法及其在推荐系统中的应用与优化
具体来说，就是根据用户过去的行为、偏好，以及其他用户的相似行为，来预测用户可能感兴趣的内容。CF）：该方法是通过寻找与目标用户具有相似偏好的其他用户，将这些相似用户喜欢的物品推荐给目标用户。其假设是相似用户的偏好具有相似性，通过挖掘用户之间的相似性，可以利用相似用户的行为信息来填补目标用户的信息空白，进而生成推荐。CF）：该方法侧重于物品之间的相似性，认为用户可能会喜欢那些与他们之前喜欢的物品相似的物品。通过分析物品之间的相似度，根据用户的历史喜好物品，为用户推荐与之相似的其他物品。2. 相似度计算优化。
2025-02-09 21:50:31
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原创 DeepSeek 引发 AI 大模型战火
丰富的库和工具：拥有众多专门用于深度学习和自然语言处理的库，如 PyTorch、TensorFlow、Hugging Face 的 Transformers 等，这些库提供了丰富的预训练模型和工具，大大简化了大模型的开发流程。内存安全：Rust 通过所有权系统和借用检查器，在编译时就能避免许多常见的内存错误，如空指针引用、数据竞争等，提高了代码的可靠性和安全性。高性能和稳定性：Java 经过多年的发展，拥有成熟的运行时环境（JVM），能够提供高效稳定的性能，适合处理大规模数据和高并发场景。
2025-02-09 21:49:44
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空空如也
空空如也
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