AI：2020年6月23日北京智源大会演讲分享之智能信息检索与挖掘专题论坛——09:10-09:55裴健教授《智能搜索：从工具到思维方式和心智》

使用 CrewAI 进行股票分析：自动化投资决策的新途径 AI量化投资人工智能多智能体语言模型智能体 crewai
一、引言在当今快节奏的金融市场中，及时、准确的股票分析对于投资者做出明智决策至关重要。然而，传统的股票分析方法往往耗时且依赖人工，难以满足市场快速变化的需求。CrewAI框架的出现为股票分析带来了新的解决方案。本项目展示了如何利用CrewAI框架自动化股票分析过程，通过协调多个自主AI代理协作完成复杂任务，从而提高分析效率和准确性。二、CrewAI框架概述CrewAI旨在促进角色扮演AI代理之间的
AI实战(三)：AI写的剧本VS姜文风演技指导，有送彩蛋蓝图初音不在家人工智能大数据自然语言处理深度学习
@[TOC]一、前情回顾大家好，这是我用AI打造“爆款短剧引擎”系列的最后一篇文章。在前两篇文章中，我们已经：通过“逆向工程”的方法，创造了一个名为**“多巴胺生成器”**的AI虚拟人格。分析了它生成的第一份作品——《千亿后妈不好惹》的剧本大纲，见识了其背后冷酷而精准的商业逻辑。今天，我们将迎来最终的交付物。我们来看看，当AI把那些冰冷的逻辑，转化为热气腾腾、有具体人物和对话的剧本时，效果究竟如何
ONNX模型使用指南：从零开始掌握跨领域模型部署
ONNX模型使用指南：从零开始掌握跨领域模型部署ONNX模型作为一种开放式的神经网络交换格式，已成为AI模型部署的行业标准。当您获得一个没有使用说明的ONNX模型时，可以通过系统化的分析和部署流程，使其在不同领域发挥作用。本文将详细阐述如何分析模型结构、配置运行环境、准备特定领域输入数据、执行推理并处理结果，同时提供图像分类、自然语言处理、医疗影像分析、金融风控和自动驾驶等领域的具体应用示例，帮助
Ecounter South Lake Whatever璇
ThefirsttimetomeetSouthLakewasinautumn.Inourleisuretimeafterdinner,twoorthreefriendsinvitedeachotherandwewalkedaroundSouthLake.Thewindwaswhistlingthatday,andthewaveswerebeatingagainsttheshore,oneafter
4-Spring源码解析之this()(1)——AnnotatedBeanDefinitionReader 想当厨子的程序媛 Spring注解源码解析 spring
1.程序入口AnnotationConfigApplicationContextapplicationContext=newAnnotationConfigApplicationContext(MainConfig.class);2.AnnotationConfigApplicationContext类有参构造器其中MainConfig类是自己写的配置类，我们从这一行代码来开始分析。Spring容
【父亲节英文绘本】He's all right, my dad. 这是我爸爸，他真的很棒！励步英语呼市分校
He'sallright,mydad.这是我爸爸，他真的很棒！Mydadisn'tafraidofanything,eventheBigBadWolf.我爸爸什么都不怕，连坏蛋大野狼都不怕。Hecanjumprightoverthemoon,他可以从月亮上跳过去，Andwalkonatightrope(withoutfallingoff).还会走高空绳索（不会掉下去）。Hecanwrestlewi
Android 异构计算与 OpenCL/CUDA/OpenVX 的协同方式实战解析观熵国产 NPU ×Android 推理优化 android 人工智能
Android异构计算与OpenCL/CUDA/OpenVX的协同方式实战解析关键词Android异构计算、OpenCL、CUDA、OpenVX、GPU加速、NPU调度、HSA架构、神经网络推理、计算图编排、SoC协同处理、AI芯片编程摘要随着国产SoC平台持续迭代，Android系统中异构计算模式已从传统CPU+GPU并行计算，扩展到集成NPU、DSP、ISP等多核单元的复杂协同体系。在AI推理
Spring AI 函数调用（Function Call）系统设计方案大树~~ AI应用开发 spring 人工智能数据库 SpringAI Function Call
一、系统概述与设计目标1.1核心目标从零构建一个灵活、安全、高效的函数调用系统，使大语言模型能够在对话中调用应用程序中的方法，同时保持良好的开发体验和企业级特性。1.2主要功能需求支持通过注解将普通Java方法标记为可被AI调用的函数自动生成符合LLM要求的函数描述和参数定义安全地解析和执行模型的函数调用请求处理并返回执行结果给模型提供扩展点以支持不同LLM提供商的特定实现1.3设计原则开发便捷性
超详细 Conda 指令详解---附有相应的示例
以下是所有conda指令的详细列表，并附有相应的示例超详细Conda指令详解环境管理命令condacreate：创建新环境condacreate--name[package_spec1package_spec2...]示例：condacreate--namemyenvnumpypandascondainstall：安装包到当前环境condainstall[--name][--file][--cha
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极限挑战：用知识蒸馏压缩模型，实时推荐系统在50ms内完成推荐标题极限挑战：用知识蒸馏压缩模型，实时推荐系统在50ms内完成推荐TagAI,知识蒸馏,实时推荐,模型压缩,技术挑战,高性能描述面对实时推荐系统必须在50ms内完成推荐这一极限条件，AI研发工程师团队在数据量从GB级飙升至PB级的巨大冲击下，展现出极高的技术实力和创新能力。团队通过引入先进的模型压缩和优化技术，成功在性能和精度之间找到了
KL散度：信息差异的量化标尺 | 从概率分布对齐到模型优化的核心度量
不对称性、计算本质与机器学习的普适应用本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！一、核心定义与数学本质KL散度（Kullback-LeiblerDivergence）用于衡量两个概率分布PPP和QQQ的差异程度，定义为：DKL(P∥Q)=∑x∈XP(x)log⁡P(x)Q(x)(离散形式)D_
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[特殊字符] LLM（大型语言模型）：智能时代的语言引擎与通用推理基座大千AI助手人工智能 Python #OTHER 语言模型人工智能自然语言处理 LLM 大模型 Transformer
本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！从千亿参数到人类认知的AI革命一、核心定义与核心特征LLM（LargeLanguageModel）是基于海量文本数据训练的深度学习模型，通过神经网络架构（尤其是Transformer）模拟人类语言的复杂规律，实现文本理解、生成与推理任务。其核心特征可概
MAP最大后验估计：贝叶斯决策的优化引擎大千AI助手人工智能 Python #OTHER python 人工智能算法贝叶斯 MAP 概率论条件概率
融合先验知识与观测数据的概率推断方法本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！一、核心概念与数学本质MAP（MaximumAPosteriori）估计是贝叶斯框架下的参数估计方法，其目标为：最大化后验概率(P(\theta\midX))，即：[\hat{\theta}{MAP}=\arg\ma
MLE最大似然估计：数据驱动的概率模型参数推断基石大千AI助手人工智能 Python #OTHER 数据挖掘人工智能机器学习算法 MLE 参数估计概率论
从样本中还原未知分布的本质规律本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！一、核心思想与数学定义最大似然估计（MaximumLikelihoodEstimation,MLE）是频率学派的参数估计方法，其核心思想为：选择使观测数据出现概率最大的参数值。给定独立同分布样本X={x1,x2,…,xn}
【Docker】容器被停止/删除的方式及命令：全面解析与实践指南阿猿收手吧！ #Docker docker dubbo eureka 运维面试容器
文章目录引言一、容器的生命周期二、停止容器的命令及方式1.`dockerstop`命令2.`dockerkill`命令3.`dockerpause`和`dockerunpause`命令4.`dockerrestart`命令三、删除容器的命令及方式1.`dockerrm`命令2.`dockercontainerprune`命令3.`dockerrm`与`dockerrmi`的区别四、容器停止与删除的
服务器清理空间--主要是conda环境清理和删除
1.查看空间情况(base)zhouy24@RL-DSlab:~/zhouy24Files$df-hFilesystemSizeUsedAvailUse%Mountedonudev252G0252G0%/devtmpfs51G4.9M51G1%/run/dev/nvme0n1p31.9T1.7T42G98%/tmpfs252G800M252G1%/dev/shmtmpfs5.0M4.0K5.0M1
知识蒸馏：模型压缩与知识迁移的核心引擎大千AI助手人工智能 Python #OTHER transformer 人工智能神经网络深度学习知识蒸馏 KD 蒸馏
本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！从软目标迁移到无数据合成的轻量化革命一、核心定义与技术价值知识蒸馏（KnowledgeDistillation,KD）是一种通过迁移大型教师模型（Teacher）的知识至小型学生模型（Student）的模型压缩技术。其核心思想是：学生模型不仅学习原始数
预测导管原位癌浸润性复发的深度学习：利用组织病理学图像和临床特征浪漫的诗人论文深度学习人工智能
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宝贝今日在园活动❤️❤️❤️ Stop_e50f
一、入园活动：跳呼啦圈二、集体活动：升国旗英语活动：内容：鼻子：nose嘴巴：mouth头发：hair三、字宝宝活动：小鸭子吃饭啦❤️❤️❤️集体活动：讲故事离园活动：温馨提示❤️❤️❤️今日任务：巩固复习字宝宝：小鸭子由于天气炎热宝贝们户外活动，午休时出汗量很大，可在书包里准备几件短袖，多条汗巾。检查自家宝贝指甲是否有长长，务必及时修剪并修平要参加旅游的小朋友可提前在家给小朋友做好思想工作书包内
Java大厂面试实录：从Spring Boot到AI微服务架构的深度技术拷问
第一轮提问面试官：小曾，今天我们主要考察Java后端开发能力，从基础开始。场景：假设你要设计一个电商平台的订单系统，订单量峰值达到每秒1000笔。你会选择哪些技术栈？为什么？场景：订单系统需要高可用，数据库选择MySQL，你会如何优化数据库连接池？场景：订单支付后需要通知库存系统减库存，你会选择哪种消息队列？如何保证消息可靠性？小曾：（搓手）嗯…订单系统，我会用SpringBoot，数据库用MyS
Java全栈面试实录：从Spring Boot到AI大模型，互联网大厂求职者的技术洗礼
**第一轮提问面试官：小曾，先谈谈你在SpringBoot项目中的缓存实践。小曾：我常用Redis，通过@Cacheable注解实现方法缓存，配置了Redis集群模式。面试官：很好！在电商秒杀场景，如果缓存击穿怎么办？小曾：可以用布隆过滤器或互斥锁解决，但具体实现得看业务...面试官：你提到SpringCloud，能说说服务注册选Consul还是Eureka？小曾：Eureka简单，Consul更
Java大厂面试实录：从电商场景到AIGC的深度技术拷问 remCoding Java场景面试宝典 Java面试 Spring Boot Kafka AI 大厂面试微服务
第一轮提问：电商场景与微服务基础面试官：小曾，请描述一个典型的电商秒杀场景，你会如何设计系统架构？涉及哪些关键技术？小曾：秒杀嘛，主要是高并发，我一般会用SpringBoot搭后端，数据库用Redis做缓存，消息队列用Kafka异步处理订单。具体技术细节……呃，好像没细想。面试官（微笑）：“不错，Redis和Kafka选得对。那如果用户请求量超10万/QPS，你会如何扩容？SpringCloud的
Java大厂面试实录：从Spring Boot到AI微服务架构的深度拷问 remCoding Java场景面试宝典 Java面试 Spring Boot Jakarta EE AI微服务 Kafka Spring Cloud AI面试
第一轮提问：电商场景下的高并发架构面试官：小曾，我们公司电商业务面临“双十一”秒杀场景，需要支持百万级并发，你会如何设计系统架构？请结合SpringCloud和消息队列谈谈方案。小曾：（搓手）额……我会用SpringCloudAlibaba，搞个Nacos做服务注册，网关用Zuul，然后订单服务用SpringBoot+Redis缓存，秒杀请求走消息队列，比如Kafka吧，异步处理，降低峰值压力……
Java大厂面试实录：从Spring Boot到AI微服务架构的层层递进 remCoding Java场景面试宝典 Java Spring Boot Spring Cloud AI Kafka Redis Microservices
场景：互联网大厂Java后端面试面试官（严肃）：请简单介绍下你参与过的项目，主要使用哪些技术栈？小曾（自信）：我参与过电商平台的订单系统，用了SpringBoot+SpringCloudAlibaba，数据库是MySQL+Redis缓存，消息队列用Kafka处理异步任务。面试官（点头）：不错，能具体说说订单系统如何应对高并发场景的吗？小曾：我们用了HikariCP优化数据库连接池，Redis集群做
Java大厂面试实录：从Spring Boot到AI微服务架构的全栈技术深度解析 remCoding Java场景面试宝典 Java Spring Boot Spring Cloud AI Kafka Redis Spring Security
场景：互联网大厂Java后端开发面试面试官（严肃）：请先自我介绍，并谈谈你熟悉的技术栈。小曾（略紧张）：我是小曾，毕业于XX大学，擅长Java后端开发，熟悉SpringBoot、SpringCloud、MySQL、Redis等技术。面试官：很好，我们来看第一个场景。假设你要设计一个高并发的电商秒杀系统，你会如何选择技术栈？小曾：秒杀系统对性能要求高，我会用SpringBoot快速搭建，数据库用My
Java大厂面试实录：从Spring Boot到AI微服务架构的深度技术挑战 remCoding Java场景面试宝典 Java Spring Boot Spring Cloud AI Kafka Redis Docker
场景：互联网大厂Java后端开发面试面试官（严肃）：小曾，请简单介绍下你过往的项目经验，特别是你在微服务架构中解决过哪些技术难题？小曾（自信）：我之前参与过电商平台的订单系统重构，将单体应用拆分为SpringCloud微服务架构。我们使用了SpringCloudGateway做网关路由，服务间通过Kafka异步通信，并引入Redis缓存热点数据。面试官：很好，能具体说说你们如何解决订单超卖问题的吗
Java大厂面试实录：从Spring Boot到AI微服务架构的深度技术拷问 remCoding Java场景面试宝典 Java面试 Spring Boot Jakarta EE AI微服务 Kafka Redis Spring AI
场景：互联网大厂Java后端面试面试官（严肃）：小曾，请先简单介绍下你过往的项目经验，侧重于高并发场景下的架构设计。小曾（自信）：我之前做过一个电商秒杀系统，用了SpringBoot和Redis，高峰期支撑了百万QPS。主要靠Redis缓存热点数据，数据库用了分库分表。面试官（点头）：不错，能具体说说缓存雪崩和热点key的解决方案吗？小曾（挠头）：呃...缓存雪崩用了熔断器，热点key的话...好
深度学习：让 AI 拥有 “思考” 能力的核心技术田园Coder 人工智能科普人工智能科普
1.深度学习：突破传统的AI“进阶版”1.1什么是深度学习？深度学习是机器学习的一个分支，它通过模拟人脑神经网络的多层结构，让AI能够自动学习数据中的复杂特征，从而完成更高级的认知任务。例如，传统机器学习需要人类手动提取“猫有尖耳朵、胡须”等特征，而深度学习能直接从原始图片中，自主学习从像素到轮廓、再到整体形态的多层特征，最终实现更精准的识别。这种“自主提取特征”的能力，让深度学习突破了传统AI的
AI产品经理面试宝典第18天：AI思维矩阵构建与实战应用面试题与答法 TGITCIC AI产品经理一线大厂面试题产品经理面试 AI产品经理面试大模型产品经理面试 AI面试大模型面试
如何构建AI思维矩阵？产品经理的"降维攻击"密码面试官：请解释什么是AI思维矩阵？作为产品经理如何构建这种思维？你的回答：AI思维矩阵不是技术架构，而是产品经理在AI时代的核心认知框架。它包含四个关键维度：软硬结合创新：如智能音箱通过硬件采集语音数据，软件优化交互体验，形成闭环数据驱动决策：在智能客服场景中，通过用户对话数据优化意图识别模型，实现NLU准确率提升30%生态协同视角：以智能家居为例，
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Log4j组件：Logger、Appender、Layout Log4j核心包含三个组件：logger、appender和layout。这三个组件协作提供日志功能：日志的输出目标日志的输出格式日志的输出级别(是否抑制日志的输出) logger继承特性 A logger is said to be an ancestor of anothe
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