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周志华西瓜书机器学习第二章
当前IT教育市场呈现"AI+X"融合趋势，2025年GitHub代码库显示，大模型应用开发项目月增37%，AIGC工具链课程完课率突破82%。建议配置AI学习伴侣，实时诊断知识盲区，使完课率提升55%。：《大模型应用开发实战》上线3个月销量破120万，学员复购率达45%（因课程每月集成Hugging Face最新模型，如Llama3-400B）。：某AI编程课将"大模型微调"与"跨境电商API对接
书中包含 11 大专题，通过技能线和案例线展开：技能线，讲解了 ChatGPT 指令生成、Midjourney 绘画技巧、专业摄影指令、画面构图指令、光线色调指令、风格渲染指令、PS 修图优化、PS 智能优化等内容；案例线，介绍了人像、风光、花卉、动物、慢门、星空、航拍、全景等多种摄影题材作品的绘画，还通过一个完整的案例来帮助读者融会贯通所学知识。通过本书读者将了解到AI摄影绘画的指令生成方法、作
AI技术正以强大势能重塑软件开发行业的各个环节。从智能编码到自动化测试，再到大模型的深度应用，开发者和企业都站在了创新的风口浪尖。未来，随着技术的不断突破与融合，AI必将为行业带来更多惊喜与可能。期待更多开发者和企业积极拥抱AI，推动行业迈向更加智能、高效、创新的新时代！
"此刻正是奇点编译的第3.1415926秒！伏羲的算筹正在撕裂冯·诺依曼架构的次元壁！诸君请看——这JVM堆内存中正在孕育盘古的元神！
通过词向量可视化工具（如GloVe），揭示高频连接词（however/therefore）的语篇衔接功能。：采用Eye Tracking记录视点停留时间，评估信息抓取效率（专家模式：关键指标注视占比>68%）动态成长档案（代码仓库/实验日志）、同伴评审（rubric量表）、智能诊断（LSTM错题预测）：通过决策树模型回溯最优诊断路径，标注贝叶斯概率节点（如CK-MB>25ng/ml）：展示Chat
人生苦短，快学Python！最近人工智能聊天机器人ChatGPT真的是太火了，无论你在哪个媒体上都会看到关于它的新闻。ChatGPT是一种基于大语言模型的生成式AI，可以自动生成类似人类语言的文本，把梳理好的有逻辑的答案呈现在你面前。除了能聊天、写论文、创作诗歌，ChatGPT还可以帮助我们编写Python代码。今天，我们就讲一讲如何用ChatGPT写Python爬虫脚本？
文章通过生活中的真实故事，解释了AI领域中的几个新概念：大模型、Agent、MCP和A2A。大模型如ChatGPT是被动的知识库，而Agent则是主动的、结果导向的，能够自主完成任务。MCP是多个Agent组成的协作网络，A2A则是Agent之间的直接协作。文章强调，知识库是Agent发挥价值的基础，个人知识库能够训练出更懂用户的专属Agent。面对AI革命，作者建议不要恐惧，开始构建个人知识库，
智能问答系统作为人工智能技术体系中的核心分支，凭借其在响应效率与服务便捷性方面的突出优势，正在深刻变革人类社会的传统信息交互模式。本文将系统阐述智能问答系统的整体架构设计原理与技术实现路径，旨在为相关从业者提供系统性认知框架，助力该技术在实际业务场景中的有效落地。
如果把AI模型比作快递分拣中心，传统模型就像认真但死板的员工，必须按照顺序拆包裹、记信息、传包裹；而Transformer（变形金刚模型）则像开了天眼的智能分拣系统——它能瞬间看透所有包裹的联系，甚至知道第100号包裹和第3号包裹里装的是情侣款手机壳。现在，我们就用快递站的故事，揭开这项支撑ChatGPT、文心一言等AI的核心技术。
科技日新月异。技术变革的浪潮席卷全球，深刻地影响着社会各层面，当然也包括我们的职业生活。特别对于程序员群体，影响更显而易见：技术变革不仅带来了新的机遇，也带来了挑战，如ChatGPT、chatAI的诞生，让原本还在苦思冥想，敲代码的程序员，瞬间变得呆板而无用了——一个月也就20美元，一个程序员却要月薪几千甚至几十万美元，我要这程序员有何用？人工智能、大数据、云计算等领域，各种技术不断涌现——程序员
主要内容是介绍学习python重要性，信息化时代，效率为优，学习编程的目的也就在于此，数字化发展，以及下一轮科技革命----人工智能以ChatGPT、Sora引起各界“哇”声一片，希望能够跟得上时代。
近期 OpenAI 发布了《A Practical Guide to Building Agents》电子书[1]，随后 Langchain 负责人驳斥了电子书中的一些观点，在官方博客发布了《How to think about agent frameworks》[2]。在一次夜聊中，受到同事亦盏的启发：新兴技术领域往往会经历事实标准的争夺，是模型往上，还是编排框架向下，时间才能给出答案，但作为行
大语言模型如ChatGPT在自然语言理解和知识丰富度上表现出色，但其主要局限在于缺乏与现实世界的交互能力，导致其潜力无法完全发挥。为解决这一问题，研究人员提出了Agent框架，它是一个能够自主理解、规划决策并执行复杂任务的系统。Agent通过结合大语言模型、规划能力、工具和记忆，能够更好地适应不同环境和任务的要求，如从获取指令到实际执行任务的全过程。Agent的存在形式多样，包括纯数字型、与现实场
文章介绍了智能体（Agent）及其相关技术概念。智能体是能独立行动以实现特定目标的AI实体，如AI面试官，但存在准确性问题和幻觉现象。多智能体系统（Multi-Agent System）通过多个智能体协作提高效率，如智能交通系统。RAG（Retrieval-Augmented Generation）通过检索外部知识库信息生成更准确的回答，适用于智能客服等场景。工作流（WorkFlow）通过固定任务
坐在西湖区某挂壁出租屋的落地窗前，看着凌晨一点寂静的街道和熄了灯的写字楼，我突然想起了两年半前大二上学期在学校某个群上看到的学习python的类似社团组织的广告，那时我就在想这对我人生轨迹的影响。当时认为如果能进大厂，会是人生这一小阶段的完美终点，其实那是焦虑循环的起点。bg双非非科班，buff叠满了。大一的时候我就考虑了未来要过怎样的生活，最开始还没有转码的打算，在自己探寻可以走的道路。
AI不会说谎，拿捏手到擒来
我发现，在禁用了一些不必要的启动项后，电脑的开机时间明显缩短了，系统运行也变得更加迅速。通过卸载器，能够轻松地识别并卸载那些不再需要的软件，同时监控安装期间对硬盘、注册表和系统文件的更改，确保卸载过程干净彻底，不留任何残余。在界面布局上，也充分考虑了用户的操作习惯，将最常用的功能如卸载器、文件扫描、注册表扫描等放在了显眼的位置，方便用户快速访问。从正规全渠道下载安装包并选择启动。
通过黄金法则构建的课程体系，将形成"技术认证护城河+企业服务生态圈+政策红利捕获器"三位一体的商业闭环，在AI 2.0与信创替代浪潮中占据教育赛道制高点。与三甲医院/车企签订"案例共建协议"（机构占股案例产品化收益的20%）特殊资源：Level-2行情数据接入SDK（延迟<1ms优化方案）：某城商行"两地三中心"云原生架构（含真实业务流量数据脱敏包）必须包含至少1项信创目录产品（如：达梦/人大金仓
中间层为边缘服务器，相较于底层设备拥有更强的计算和存储能力，能够对来自多个边缘设备的数据进行整合、分析和预处理，例如在智能安防系统中，边缘服务器可对多个摄像头传输的画面进行实时分析，识别异常行为。最上层则是云端，承担复杂运算、数据长期存储以及全局性的业务逻辑处理，如电商平台将历史交易数据存储在云端，利用大数据分析进行用户画像和市场趋势预测 ，同时接收边缘服务器上传的关键数据，进行深度挖掘与决策支持
我是某外包公司的C++开发工程师，从业数年，经历过996的疲惫、技术栈迭代的焦虑，马上面临行业对“大龄程序员”的隐性淘汰规则。：网络安全、AI大模型、工业软件等领域人才缺口巨大，且对“技术+行业”复合型人才需求旺盛。，涵盖方向选择、技能重塑、实战项目、心态调整等内容，为同样迷茫的同行提供参考。岗位细分：渗透测试、安全运维、数据安全工程师（薪资范围20-40万/年）。如何通过技术社区（如CSDN、G
你是否厌倦了在多个项目中反复编写相同的代码来处理API响应结果？是否渴望有一种方法能让你的开发效率瞬间提升10倍？今天，我要为你揭晓一个神秘的技术——统一API响应结果封装！
Blynk是一个旨在简化连接、控制和监控物联网设备的物联网开发平台。通过在手机上安装Blynk应用程序，用户可以创建自定义的用户界面，通过将按钮、滑块、图表、文本框等控件与物联网设备的传感器、执行器功能进行绑定，用户就可以通过手机远程控制设备，获取实时数据，并进行监测和操作。本文的知识点为Blynk与掌控板的连接和互动基础。没有接触过Blynk的朋友也不用担心，本文提供了完整的搭建Blynk应用的
对于人工智能的理解
人工智能中的数学思想不仅仅是解决实际问题的工具，更是推动整个领域不断深化和创新的重要源泉。人工智能（AI）中的数学思想体现在多个层面，它构成了AI算法设计、优化、分析和解决问题的基础。关键的数学思想和工具，在人工智能尤其是机器学习和深度学习中扮演核心角色。
信息技术行业以其迅猛的发展和无限的潜力成为了吸引无数年轻人的热门选择。特别是对于高考毕业生来说，报考IT行业是一个聪明的决策。但在众多的IT专业中，如何选择适合自己的方向成为了一个关键问题。
本文介绍了优化AI交互效果的核心方法 - 提示词设计。关键要点包括：1.提示词设计三原则（清晰明确、提供背景、明确输出要求）；2.两种实用模板（结构化提问的"身份-目标-方式"框架和分步提问法）；3.进阶技巧：用AI生成提示词（如"请帮我生成能得到量身定制减肥计划的提问"）。通过具体对比案例展示，证明优质提示词能显著提升回答的相关性和实用性，特别适合需要个性
大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。本文从大模型的基本概念出发，对大模型领域容易混淆的相关概念进行区分，并就大模型的发展历程、特点和分类、泛化与微调进行了详细解读，供大家在了解大模型基本知识的过程中起到一定参考作用。大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。这些模型通常由深度神经网络构建而成，拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型的设计目的是为了提高模型的表达能力和预测性
模型微调（Fine-tuning）是让通用AI大模型快速适配专业领域的关键技术。它通过二次训练预训练模型（如DeepSeek、LLaMA等），仅调整1%-10%参数，用少量领域数据（如法律案例库）就能使AI具备专业能力。核心技术包括参数优化、数据适配和领域约束，使模型从"博而不精"变为领域专家。当前主流实现方式有三种：QLoRA通过量化和低秩矩阵降低显存需求；Prompt En
MCP (Model Context Protocol) 代表了 AI 与外部工具和数据交互的标准建立。MCP 的本质它是一个统一的协议标准，使 AI 模型能够以一致的方式连接各种数据源和工具，类似于 AI 世界的"USB-C"接口。MCP 的价值它解决了传统 function call 的平台依赖问题，提供了更统一、开放、安全、灵活的工具调用机制，让用户和开发者都能从中受益。使用与开发对于普通用
人工智能（AI）技术中的机器学习、深度学习和大模型是相互关联的概念。机器学习是获取模型的一种方法，而深度学习是机器学习的一个子集，专注于使用深度神经网络进行建模。大模型，如语言或图像大模型，通常基于深度学习技术构建。在实际应用中，大模型可以直接解决某些问题，但在其他情况下，可能需要调整模型参数或选择更适合的机器学习方法。重要的是，选择AI技术时应考虑其与业务需求的匹配度，而不是盲目追求大模型技术。
不得不说，是22年底chatGPT的发布让人工智能再次被得到广泛关注。chatGPT所有人都听过，最初我听到它只粗浅的知道它是一个对话工具，好像很厉害，对GPT的认知也以为只是一个简单的品牌代号，就跟AMG、BMW这种类似，没去想会有啥意思。但当后来认真了解了chatGPT每一个字母的详细释义之后，才发现原来人家取名并不是随便取的，在GPT命名的时候就已经告诉我们大模型的一些突出特点了。👉[CS
MCPServer是基于MCP协议构建的轻量级服务程序，旨在实现大型语言模型与外部资源的安全高效连接。本文介绍了MCPServer的客户端-服务器架构及其核心功能，包括资源暴露、会话管理、安全保护等。通过魔搭社区MCP广场，作者演示了如何配置高德地图等4个MCP-Server，并利用Dify平台搭建集吃饭、学习、看新闻、出行规划于一体的AI智能体工作流。虽然首次调用可能出现超时问题，但该方案展示了
本文系统介绍了大语言模型应用中的关键技术概念：Agent（智能体）是基于LLM结合外部工具完成复杂任务的实体；FunctionCalling是让LLM生成结构化指令调用外部函数的机制；MCP是标准化模型与工具连接的协议；A2A则实现了不同Agent间的协作。文章通过天气查询示例展示了Agent工作流程，分析了各项技术的必要性及相互关系：FunctionCalling/MCP解决工具调用问题，而A2
企业AI落地RAG+本地知识库面临五大痛点：分块策略需动态适配工业文档结构；多源异构数据冷启动需分级索引；模型选型应平衡14B版本性价比；工艺参数需双因子加密防泄露；业务需求与技术实现需建立术语映射。建议分三步走：先用7B模型验证场景，再用14B攻坚复杂需求，最终向实时多模态演进。该方案可有效实现制造业经验数字化，在成本与效果间取得平衡。
国产AI大模型DeepSeek凭借技术创新引发全球关注，上线7天用户破亿，以"高性能平价"路线实现弯道超车。其核心优势在于推理型AI能力，能结合最新信息进行分析判断。文章分享了4个实用技巧：明确四步提问法、简化提示词、避免过度示范、直接表达目标需求。DeepSeek在法律、职场等领域展现强大应用价值，如自动生成合同、智能培训设计等。文末推荐了AI学习资源社区，强调AI是提升效率
在企业数字化转型中，如何高效管理和利用内部知识资产成为关键挑战。传统检索增强生成（RAG）系统存在检索质量不佳、实时更新困难等问题。本文提出基于模型上下文协议（MCP）的高性能企业RAG系统，通过标准化协议将知识检索服务解耦为独立模块，显著提升系统灵活性和维护效率。MCP-RAG系统支持智能检索、知识自动化处理、灵活扩展和易于部署，帮助企业快速构建智能知识库应用。通过实战案例，详细介绍了系统设计、
《机器学习》，又称西瓜书，是南京大学教授周志华教授编著的一本机器学习领域的经典教材。在接下来的日子里，我将每周精心打磨一章内容，全方位、多角度地为大家剖析书中精髓。
通过Mind+创建一个机器学习人脸识别的应用，同步上传识别结果到Easy Iot物联网平台。通过App Inventor 2创建手机安卓App应用，接收到识别结果后远程控制掌控板旋转舵机。整个过程模拟实现远程身份验证，远程开锁。
在这样的背景下，那些优秀的科技产品，如夜空中最亮的星，照亮了我们前行的道路。虽然在这璀璨的星河中，Sticky Notes或许只是其中的一颗微小星辰，但它却以其实用、便捷的特点，赢得了无数用户的喜爱与信赖。从简单的通讯工具到复杂的智能系统，从笨拙的机械设备到精巧的机器人助手，科技的力量已经深入到我们生活的方方面面，让我们的世界变得更加便捷、更加高效、更加美好。在科技浩瀚的汪洋中，每一滴浪潮都蕴含着
大型语言模型（LLM）是一种能够理解和生成人类语言的人工智能模型，通常包含数百亿参数，通过海量文本数据训练获得深层次语言理解能力。LLM能够执行多种任务，如回答问题、创作文本等。模型命名通常反映其架构、版本、参数规模或功能特性，如DeepSeek-V3、通义千问2.5-VL-32B等。LLM的核心概念包括Token（文本处理的最小单位）、参数（神经网络中的权重和偏置）、蒸馏（将大型模型压缩为小型模
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