后端机器学习人工智能

面试了一个 7 年 Java 程序员，结果真让我哭笑不得。。。

作为一名资深的Java程序员、面试官，同时也做后端面试辅导，面试过许多人，也见过不少神奇的面试经历。但昨晚的一次模拟面试，真的让我哭笑不得。

·2025-03-11 15:29

从零开始构建大模型(LLM)应用

大模型（LLM）已经成为当前人工智能的重要部分。但是，在这个领域还没有固定的操作标准，开发者们往往没有明确的指导，需要不断尝试和摸索。

和老莫一起学AI·2025-03-11 15:22

机器学习之线性代数

矩阵特性（四）矩阵分解（五）Python示例（使用NumPy库）四、线性代数在AI中的应用（一）数据表示（二）降维：PCA（三）线性回归（四）计算机视觉（五）自然语言处理一、引言：线性代数为何是AI的基石在人工智能领

珠峰日记·2025-03-11 15:20

数字IC前端设计究竟怎样？薪资前景如何？

作为数字IC前端工程师，为了让写的RTL代码没有bug，会经常与验证工程师要求debugcase；为了了解芯片整体架构和功能属性，还要与架构工程师打交道；还要与后端工程师

IC观察者·2025-03-11 15:19

程序员如何用DeepSeek让代码效率翻倍？这份实战手册请收好

最近公司新来的实习生小张让我眼前一亮，上周他只用三小时就完成了原本需要两天的工作量——优化一个老旧的后端接口。当我翻开他的代码才发现，这个00后小伙子的秘密武器居然是个叫DeepSeek的AI工具。

·2025-03-11 15:56

机器学习(Machine Learning)

《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Ada

七指琴魔御清绝·2025-03-11 14:42

机器学习实战——音乐流派分类（主页有源码）

✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨1.简介音乐流派分类是音乐信息检索（MusicInformationRetrieval,MIR）中的一个重要任务，旨在通过分析音频信号的特征，将音乐自动分类到不同的流派（如古典、摇滚、爵士、流行等）。随着数字音乐平台的普及，音乐流派分类技术被广泛应用于音乐推荐、自动标签生成和音乐库管理

喵了个AI·2025-03-11 13:37

springMVC RestFul接口设计模式详解，包括前后端设计详解。@GetMapping、@PostMapping、@PutMapping@DeleteMapping@PathVariable

目录1、什么是RestFul接口设计模式2、使用该接口设计模式后端还需要配置什么3、使用该接口设计模式前端需要注意什么4、Controller具体实现方式1、什么是RestFul接口设计模式RestFul

漫慢丶·2025-03-11 13:04

AI大模型零基础金融人如何一周自学大模型，从零基础到入门，看这篇就够了！

如果说2022年ChatGPT横空出世把人工智能的发展带上了一个新的台阶，那么2024年末，大模型对工作、生活的全面“侵入”让我们越来越接近库兹韦尔所描述的那个奇点时刻。

冻感糕人~·2025-03-11 13:03

【推荐项目】 043-停车管理系统

智能停车管理系统描述后端框架：采用SpringBoot与MySQL的强强联合，为系统提供稳健、高效的服务支撑。前端框架：前端选用Vue.js，打造流畅、美观的用户交互界面。

蜗牛 | ICU·2025-03-11 12:57

HarmonyNext实战案例：基于ArkTS的高性能分布式机器学习应用开发

HarmonyNext实战案例：基于ArkTS的高性能分布式机器学习应用开发引言在HarmonyNext生态系统中，分布式机器学习是其核心特性之一。

·2025-03-11 11:52

SpringBoot + vue 管理系统

SpringBoot+vue管理系统文章目录SpringBoot+vue管理系统1、成品效果展示2、项目准备3、项目开发3.1、部门管理3.1.1、前端核心代码3.1.2、后端代码实现3.2、员工管理3.2.1

m0_51274464·2025-03-11 11:17

基于STM32+物联网设计的浇花神器（华为云IoT）

鱼弦：公众号【红尘灯塔】，CSDN博客专家、内容合伙人、新星导师、全栈领域优质创作者、51CTO(Top红人+专家博主)、github开源爱好者（go-zero源码二次开发、游戏后端架构https://

鱼弦·2025-03-11 11:16

成功案例丨开发时间从1小时缩短到3分钟：如何利用历史数据训练AI模型，预测设计性能？

（以下简称Hero）致力于通过将人工智能（AI）和机器学习技术融入有限元分析（FEA）流程，以加速产品开发周期。

Altair澳汰尔·2025-03-11 11:45

数据分析与AI丨AI Fabric：数据和人工智能架构的未来

在当今商业环境中，数据分析和人工智能领域发展可谓日新月异。几乎每天都有新兴技术诞生，新的应用场景不断涌现，前沿探索持续拓展。可遗憾的是，众多企业在利用数据和人工智能方面，脚步总是滞后。

Altair澳汰尔·2025-03-11 10:42

Manus演示案例：英伟达财务估值建模解锁投资洞察的深度剖析

英伟达（NVIDIA），作为科技行业的耀眼明星，其在人工智能和半导体领域的卓越表现备受瞩目。Manus凭借专业的财务估值建模能力，深入挖掘英伟达的潜在价值，为投资者提供了一份极具价值的分析报告。

ylfhpy·2025-03-11 10:42

基于Python+Vue开发的电影订票管理系统源码+运行步骤

项目简介该项目是基于Python+Vue开发的电影订票管理系统（前后端分离），这是一项为大学生课程设计作业而开发的项目。

冷琴1996·2025-03-11 10:11

Python学习指南：系统化路径 + 避坑建议

数据分析（如Excel自动化、可视化）Web开发（如搭建网站）人工智能（如机器学习）自动化办公（如处理文件、邮件）目标不同，后续学习侧重点不同（但基础通用）。

程之编·2025-03-11 09:39

基于Java+Springboot+Vue开发的口腔牙科诊所预约系统源码+课程设计+代码说明

项目简介该项目是基于Java+Springboot+Vue开发的口腔牙科诊所预约管理系统（前后端分离），这是一项为大学生课程设计作业而开发的项目。

西门吹雪1998·2025-03-11 09:07

机器学习之KMeans算法

目录一、KMeans的核心思想二、KMeans算法流程三、KMeans的关键点1.优点：2.缺点：四、如何确定最佳k值1.肘部法则2.轮廓系数五、Kmeans的典型应用场景六、代码示例KMeans是一种广泛使用的无监督学习算法，主要用于聚类分析（Clustering）。它的目标是将数据集划分为K个互不重叠的子集（簇，Cluster），使得同一簇内的数据点尽可能相似，不同簇之间的数据点尽可能差异显著

Mr终游·2025-03-11 09:07

大语言模型原理基础与前沿双层路由多模态融合、多任务学习和模块化架构

双层路由多模态融合、多任务学习和模块化架构关键词：大语言模型、双层路由、多模态融合、多任务学习、模块化架构、神经网络、自然语言处理1.背景介绍大语言模型（LargeLanguageModels，LLMs）已经成为人工智能和自然语言处理领域的重要研究方向

AI智能涌现深度研究·2025-03-11 09:07

新的一年，新的感受和成长

其实我在大学刚开始的时候因为体验过社会的毒打，所以发誓一定要好好学习，而我也的确好好学习了，在学校2年时间里，大部分时间都是在图书馆里面看书，主要为啥天天在图书馆很大原因是本专业的课程自己不是非常喜欢（我是人工智能专业

是小天才哦·2025-03-11 09:36

Python机器学习实战：构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务

Python机器学习实战：构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务1.背景介绍1.1问题的由来翻译是跨语言沟通的重要桥梁，随着全球化进程的加速，翻译需求日益增长。

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-11 09:03

【漫话机器学习系列】130.主成分（Principal Components）

主成分（PrincipalComponents）详解1.什么是主成分？主成分（PrincipalComponents，PCs）是数据集中方差最大的线性组合，它是主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）中的核心概念。主成分可以看作是对原始特征的新表述方式，它通过数学变换找到一组新的正交坐标轴，使得数据的主要变化方向与这些轴对齐。简单来说：主成分是数据集中信息量（方差

IT古董·2025-03-11 08:25

通义万相2.1：AI视频生成迎来“质变”，运镜、文字、物理规律全面突破

AI视频生成，从“能看”到“惊艳”的跨越在人工智能的浪潮中，AI视频生成无疑是最受瞩目的领域之一。从最初的简单动画到如今的逼真模拟，AI视频生成技术正在快速发展，不断刷新人们的认知。

that's boy·2025-03-11 07:18

C++开源库大全

程序员要站在巨人的肩膀上，C++拥有丰富的开源库，这里包括：标准库、Web应用框架、人工智能、数据库、图片处理、机器学习、日志、代码分析等。

大王算法·2025-03-11 07:47

基于PyTorch的深度学习——机器学习3

激活函数在神经网络中作用有很多，主要作用是给神经网络提供非线性建模能力。如果没有激活函数，那么再多层的神经网络也只能处理线性可分问题。在搭建神经网络时，如何选择激活函数？如果搭建的神经网络层数不多，选择sigmoid、tanh、relu、softmax都可以；而如果搭建的网络层次较多，那就需要小心，选择不当就可导致梯度消失问题。此时一般不宜选择sigmoid、tanh激活函数，因它们的导数都小于1

Wis4e·2025-03-11 07:47

LangChain大模型应用开发指南-大模型Memory不止于对话

【一一AGI大模型学习所有资源获取处一一】①人工智能/大模型学习路线②AI产品经理资源合集③200本大模型PDF书籍④超详细海量大模型实战项目⑤LLM大模型系统学习

喝不喝奶茶丫·2025-03-11 06:45

llama.cpp框架下GGUF格式及量化参数全解析

前言：在人工智能领域，语言模型的高效部署和推理一直是研究热点。随着模型规模的不断扩大，如何在有限的硬件资源上实现快速、高效的推理，成为了一个关键问题。

Black_Rock_br·2025-03-11 06:40

AI 驱动的软件测试革命：从自动化到智能化的进阶之路

人工智能技术的突破为测试领域注入了新动能，通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，测试流程正从“被动验证”向“主动预防”演进。

綦枫Maple·2025-03-11 06:08

XGBClassifiler函数介绍

XGBoost是一种高效且灵活的梯度提升决策树（GBDT）实现，它在多种机器学习竞赛中表现出色，尤其擅长处理表格数据。

浊酒南街·2025-03-11 05:32

基于大数据架构的就业岗位推荐系统的设计与实现【java或python】—计算机毕业设计源码+LW文档

该系统通过收集、整合并分析大量求职者简历信息、企业招聘信息以及市场动态数据，运用先进的机器学习算法，为求职者提供个性化的岗位推荐服务，同时帮助企业快速定位到合适的候选人。

qq_375279829·2025-03-11 05:59

向量数据库简介

向量数据库通常使用高效的向量索引技术，支持基于向量相似度的查询和检索，可以应用于图像搜索、自然语言处理、推荐系统、机器学习等领域。

openwin_top·2025-03-11 04:54

开源向量数据库介绍说明

数据存储后端：支持多种后端，如SQLite、MySQL、PostgreSQL。Qdrant特点：高可用性、易用性，支持实时更新和过滤。编程接口：支持REST和gRPC。

❀͜͡傀儡师·2025-03-11 04:52

Ubuntu22.04安装CP2K最新版2025.1

近年来结合机器学习与lammps，已成为热度逐年增加的软件。但是目前使用它仍存在不少难点。本文讲解在Ubun

jhonwyyc·2025-03-11 04:50

数据处理领域有OLTP和OLAP两大类型

典型代表有Mysql,Oracle等数据库，对应的网站，系统应用后端数据库应用比较简单，数据量相对较少，是GB级别的，面向业务开发人员。

驭风少年56·2025-03-11 03:14

Java后端面试八股文：系统化学习指南，告别零散知识点

Java后端面试中的八股大家通常都会参考小林或者JavaGuide，但是这些八股内容太多了，字数成万，我们基本上是看一遍忘一遍，自己也曾经根据网上面经整理过自己的八股题库，通篇共有五万字，知识点也很散，

钢板兽·2025-03-11 03:44

Azure AI Document Intelligence 使用指南

AzureAIDocumentIntelligence使用指南AzureAIDocumentIntelligence（原名AzureFormRecognizer）是一项基于机器学习的服务，可以从数字或扫描

scaFHIO·2025-03-11 03:42

鸢尾花数据集的四个特征具体是什么？

鸢尾花数据集（IrisDataset）是机器学习领域中最经典的数据集之一，它包含150个样本，每个样本有4个特征，分别是：1.花萼长度（SepalLength）描述：花萼（花的外部绿色部分）的长度，单位为厘米

学术乙方·2025-03-11 03:41

大语言模型原理基础与前沿挑战与机遇

大语言模型原理基础与前沿挑战与机遇1.背景介绍大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）是近年来人工智能领域的一个重要突破。

AI大模型应用之禅·2025-03-11 02:07

AI Prompt 提示词工程入门指南：新手小白快速上手

近年来，人工智能（AI）发展迅猛，特别是大语言模型（LLMs）（如ChatGPT、Claude、Gemini、Llama等）的广泛应用，让人们可以用自然语言与AI进行互动。

机器学习司猫白·2025-03-11 02:37

AI提示词（Prompt）的理解和学习指南

AI提示词（Prompt）是用户输入给人工智能模型的指令或问题，用于引导模型生成特定类型的回答或内容。它如同与AI沟通的“钥匙”，设计得当的提示词能显著提升输出质量。

时光不负追梦人·2025-03-11 02:36

AI-NAS：当存储遇上智能，开启数据管理新纪元

AI-NAS应运而生，它将NAS与人工智能（AI）能力深度融合，为数据管理带来革命性的变化。

DeepSeek+NAS·2025-03-11 02:04

快速入门OpenAI聊天模型的实战指南

#快速入门OpenAI聊天模型的实战指南OpenAI的聊天模型在开发人工智能应用时至关重要。本文将详细介绍如何使用OpenAI的聊天模型进行开发，并提供可运行的代码示例。

shuoac·2025-03-11 02:03

智能体技术全解析：从基础到前沿，构建智能自动化系统

智能体技术全解析：从基础到前沿，构建智能自动化系统前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，这里分享一下给大家。点击跳转到网站。

二川bro·2025-03-11 01:02

AI 赋能软件开发：从工具到思维的全面升级

AI赋能软件开发：从工具到思维的全面升级前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，可以分享一下给大家。点击跳转到网站。