机器学习人工智能运维第12页

证件阅读机在金融银行的应用

主要应用场景开户/办卡：自动读取身份证、护照信息，减少人工录入错误。大额交易/转账：验证客户身份，防止冒用他人证件。贷款/信用卡申请：快速采集客户信息，提高审核效率。

电子护照杨健辉·2025-07-09 03:20

Python自动化测试基础知识

Python自动化测试基础知识一、自动化测试基础概念1.什么是自动化测试使用脚本和工具代替人工执行测试用例的过程通过编写代码来模拟用户操作，验证系统功能核心目标是提高测试效率，减少重复劳动2.自动化测试的优势高效率

心一·2025-07-09 01:08

人工智能LLM | 基础配置 | 通过环境变量配置API-KEY 一文通教程

在实战开发大语言模型的过程中，经常会遇到各种API-KEY的配置问题，例如GPTOpenAIKEY的配置，而且目前大部分都要求将其配置在环境变量中，下面将会讲解如何在Linux、macOS、Windows中配置，本文一文通教程。您可以使用配置环境变量的方法，避免在调用各种SDK时显式地配置API-KEY，从而降低泄漏风险。环境变量是操作系统中用于存储有关系统环境的信息的变量。您可以通过环境变量来配

H-大叔·2025-07-09 00:07

【人工智能】ChatGPT、DeepSeek-R1、DeepSeek-V3 辨析

ChatGPT、DeepSeek-R1、DeepSeek-V3辨析1.ChatGPT对比DeepSeek1.1技术相似点1.2主要差异1.3关键区别1.4如何选择1.5总结2.DeepSeek-R1对比DeepSeek-V32.1DeepSeek-R12.2DeepSeek-V32.3核心区别总结2.4如何选择3.R1和V3有什么含义3.1DeepSeekR1的"R"3.2DeepSeekV3的"

G皮T·2025-07-09 00:32

视频讲解：多层感知机MLP与卷积神经网络CNN在服装图像识别中的应用

追溯图像识别技术的发展，早期依赖人工设计特征，如边缘检测、纹理分析等，效率低下且适

·2025-07-08 23:51

在学校研究学习的偏算法，秋招投递开发岗位还有希望吗

要想尽快发论文，那只能“研究”人工智能、算法的一些东西了。但是众所周知，算法要求很高，不仅要求

·2025-07-08 23:21

2025 年机器学习工作流程的 7 个 AI 代理框架

介绍机器学习从业者花费大量时间在重复性任务上：监控模型性能、重新训练流程、检查数据质量以及跟踪实验。

盖瑞理·2025-07-08 23:57

【AI论文】基于图像思维的多模态推理：理论基础、方法及未来前沿

如今，人工智能领域也正经历着类似的演变，标志着从仅能对图像进行思考的模型向真正

东临碣石82·2025-07-08 22:22

DeepSeek 帮助自己的工作

引言简述人工智能助手在职场中的普及趋势DeepSeek作为智能创作助手的核心功能概述DeepSeek的核心能力信息检索与整合：基于用户意图精准搜索并生成答案多场景应用：技术文档撰写、数据分析、代码生成等交互优化

·2025-07-08 22:20

Python机器学习与深度学习：决策树、随机森林、XGBoost与LightGBM、迁移学习、循环神经网络、长短时记忆网络、时间卷积网络、自编码器、生成对抗网络、YOLO目标检测等

WangYan2022·2025-07-08 21:14

软件项目中的静态缺陷是什么

这类缺陷通常通过静态代码分析（StaticCodeAnalysis）工具（如SonarQube、ESLint、Checkstyle等）或人工代码审查识别。

悟能不能悟·2025-07-08 20:12

机器学习知识点复习上（保研、复试、面试）百面机器学习笔记

机器学习知识点复习上一、特征工程1.为什么需要对数值类型的特征做归一化？

·2025-07-08 20:36

人工智能-基础篇-23-智能体Agent到底是什么？怎么理解？（智能体=看+想+做）

1、智能体是什么？想象你有一个超级聪明的小助手，它能：自己看环境（比如看到天气、听到声音、读到数据）；自己做决定（比如下雨了要关窗，电量低要去充电）；自己动手干活（比如帮你订外卖、打扫房间、开车）；越用越聪明（比如记住你的习惯，下次不用你提醒）。这个“小助手”就是智能体（Agent）——它是一个能自主感知、思考、行动并学习的系统，可以是软件（比如手机里的AI助手）、硬件（比如机器人），或者软硬结合

weisian151·2025-07-08 19:00

基于YOLOv8深度学习架构的智能农业巡检小车系统—面向农作物与杂草实时精准识别的创新实践

传统的人工除草效率低下，化学除草则可能带来环境问题。因此，开发高效、精准、环保的智能农业系统迫在眉睫。本文将深入探讨一款基于深度学习和智能硬件集成的农田作业智能小车系统。

·2025-07-08 18:58

多角色AI Agent：基于LLM的虚拟角色扮演系统

多角色AIAgent：基于LLM的虚拟角色扮演系统关键词多角色AIAgentLargeLanguageModel(LLM)虚拟角色扮演系统人工智能自然语言处理程序设计摘要本文旨在探讨多角色AIAgent

AI天才研究院·2025-07-08 18:54

【算法】解数独：C++ 实现与策略探讨

实现与策略探讨一、引言：C++算法技术的魔力与解数独的智慧二、技术概述：数独求解的艺术定义与技术框架核心特性和优势代码示例：基础回溯解法三、技术细节：解数独的逻辑与挑战原理解析难点分析四、实战应用：从游戏到人工智能应用场景解决方案展示五

master_chenchengg·2025-07-08 17:22

FastMCP：用于构建MCP服务器的开源Python框架

在人工智能领域，模型上下文协议（ModelContextProtocol，简称MCP）作为一种标准化的协议，为大型语言模型（LLM）提供了丰富的上下文和工具支持。

NetX行者·2025-07-08 17:52

Python在人工智能领域的实际应用：示例代码解析

摘要：本文将通过几个典型的人工智能应用场景，展示Python在图像识别、自然语言处理、推荐系统等方面的高级用法。通过示例代码，带大家深入理解Python在人工智能领域的实际应用。

辣条yyds·2025-07-08 16:43

自动化测试，如何平衡效率与质量

通过一些自动化测试工具或自己造轮子实现模拟之前人工点点/写写的工作并验证其结果完成整个测试过程，这样的测试过程，便是自动化测试。自动化

十二测试录·2025-07-08 16:08

Tansformer的Multi-Head Attention组件

它通过全局并行的关联计算解决了RNN的效率与长距离依赖瓶颈，通过动态权重和多头设计增强了模型对复杂信息的捕捉能力，最终成为现代人工智能的核心技术基石。

数字化与智能化·2025-07-08 15:36

python+uniapp基于微信小程序的餐饮点单系统java+nodejs+php

本系统开发思路进度安排及各阶段主要任务java类核心代码部分展示主要参考文献：源码获取/详细视频演示##项目介绍绪论在餐饮行业中，传统的点单方式往往依赖于纸质菜单或人工服务，这种方式不仅效率低下，而且难以满足现代消费者对于便捷

·2025-07-08 15:33

生成式人工智能实战 | 条件生成对抗网络（conditional Generative Adversarial Network, cGAN）

生成式人工智能实战|条件生成对抗网络0.前言1.条件生成对抗网络1.1GAN基础回顾1.2cGAN核心思想2.cGAN网络架构2.1数学原理2.2网络架构3.实现cGAN3.1环境准备与数据加载3.2模型构建

盼小辉丶·2025-07-08 14:59

【人工智能】Maas（模型即服务）（Model as a Service）是一种基于云计算的商业模式，通过API将预训练的人工智能模型作为服务提供给用户，使其无需自行管理底层基础设施即可调用AI能力。

ModelasaService（模型即服务，MaaS）是一种基于云计算的商业模式，通过API将预训练的人工智能模型作为服务提供给用户，使其无需自行管理底层基础设施即可调用AI能力。

本本本添哥·2025-07-08 14:27

【PaddleOCR】快速集成 PP-OCRv5 的 Python 实战秘籍--- 实例化 OCR 对象的 predict() 方法介绍

博主简介：曾任某智慧城市类企业算法总监，目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职，深耕人工智能领域，精通python数据挖掘、可视化、机器学习等，发表过AI相关的专利并多次在AI类比赛中获奖。

·2025-07-08 13:26

NumPy：科学计算的超能引擎[特殊字符]（深入剖析+实战技巧）

ndarray：NumPy的核武器剖析内存布局揭秘（超级重要‼️）维度操作黑科技广播机制（Broadcasting）性能屠杀现场️高级技巧武装包️内存映射大文件爱因斯坦求和约定结构化数组真实世界应用场景图像处理机器学习数据预处理踩坑预警

码海漫游者8·2025-07-08 13:26

Python 机器学习实战：Scikit-learn 算法宝典，从线性回归到支持向量机

Python机器学习实战：Scikit-learn算法宝典，从线性回归到支持向量机引言各位Python工程师，大家好！欢迎来到激动人心的机器学习世界！

清水白石008·2025-07-08 13:24

提示词工程在实体关系抽取中的创新

提示词工程的基本框架提示词工程（PromptEngineering）是指利用人工智能技术和自然语言处理方法，设计并优化用于训练语言模型的输入提示（prompt），以达到特定任务目标的过程。

AI天才研究院·2025-07-08 13:22

别再瞎摸索了！HarmonyOS AI 字幕控件用法全解析

而且这两年人工智能技术发展得这么快，早就该用到字幕领域了——以前全靠人工打字幕，费时费力还容易出错，现在有了AI帮忙，简直是解放双手！

·2025-07-08 13:39

Python机器学习入门必看！从原理到实战，手把手教你线性回归模型

引言在人工智能浪潮席卷全球的今天，机器学习（MachineLearning）早已不再是实验室的“黑科技”——打开购物APP的“猜你喜欢”、输入搜索词后的“相关推荐”、甚至天气预报中的温度预测，背后都有机器学习模型的身影

小张在编程·2025-07-08 12:47

【linux】ssh 远程执行命令自动输入密码方式

✨✨欢迎订阅本专栏✨✨博客目录一.自动输入密码二.sshpass方式1.安装sshpass2.源码下载3.安装过程4.验证三.expect方式1.脚本2.执行前些天发现了一个巨牛的人工智能

檀越@新空间·2025-07-08 11:41

机器学习的数学基础-线性代数

·2025-07-08 11:10

【AIGC时代】OneCode前端框架入门指南：从环境搭建到第一个应用

在人工智能生成内容(AIGC)技术飞速发展的今天，前端开发领域正经历着前所未有的变革。AI工具能够批量生成代码，但如何将这些自动生成的代码转化为可维护、高质量的生产级应用，成为开发者面临的核心挑战。

低代码老李·2025-07-08 10:08

【机器学习|学习笔记】随机森林（Random Forest, RF）详解，附代码。

【机器学习|学习笔记】随机森林（RandomForest,RF）详解，附代码。【机器学习|学习笔记】随机森林（RandomForest,RF）详解，附代码。

努力毕业的小土博^_^·2025-07-08 09:56

LSA主题模型：基于奇异值分解的主题模型

LSA主题模型：基于奇异值分解的主题模型1.背景介绍主题模型是一种无监督的机器学习技术，用于发现大规模文本语料库中隐藏的语义结构。它能够自动识别文档集合中的主题，并根据这些主题对文档进行聚类和分类。

AI天才研究院·2025-07-08 09:23

人工智能驱动下的可再生能源气象预测：构建绿色能源时代的新大脑

个人主页：一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注一、背景：新能源快速发展下的预测焦虑为应对气候变化和实现碳中和目标，全球能源系统正在加速从“化石主导”向“可再生主导”过渡。风能、太阳能等清洁能源已成为未来能源结构的关键支柱。根据国际能源署（IEA）预测，到2050年，全球超70%的电力将来自可再生能源。然而，可再生能源具有显著的**“天气依赖性”和“波动不确定性”**，风速、光照、温度、湿度等

一ge科研小菜菜·2025-07-08 09:22

筑牢 AIGC 安全防线：警惕提示词注入攻击

在AIGC（生成式人工智能）技术蓬勃发展的当下，其在各个领域的应用日益广泛。然而，随着AIGC技术的深入应用，安全问题也逐渐凸显，提示词注入攻击便是其中不容忽视的一大威胁。

CS创新实验室·2025-07-08 09:52

AI人工智能助力联邦学习通信效率优化的解决方案

AI驱动的联邦学习通信效率优化：从理论到实践的全面解决方案元数据框架标题AI驱动的联邦学习通信效率优化：从理论到实践的全面解决方案关键词联邦学习（FederatedLearning）、通信优化（CommunicationEfficiency）、AI赋能（AI-Enabled）、参数压缩（ParameterCompression）、客户端选择（ClientSelection）、联邦蒸馏（Federa

AI智能应用·2025-07-08 09:52

通义WebSailor：开启网络智能体新时代

引言：WebSailor的横空出世在人工智能技术迅猛发展的当下，新的模型和智能体不断涌现，一次次刷新着人们对AI能力的认知。

云资源服务商·2025-07-08 09:51

AI人工智能领域，Stable Diffusion掀起的技术风暴

AI人工智能领域，StableDiffusion掀起的技术风暴关键词：AI人工智能、StableDiffusion、技术风暴、图像生成、扩散模型摘要：本文深入探讨了AI人工智能领域中StableDiffusion

AI大模型应用工坊·2025-07-08 09:20

AI人工智能浪潮中，GPT的技术优势凸显

AI人工智能浪潮中，GPT的技术优势凸显关键词：人工智能、GPT、自然语言处理、深度学习、Transformer、大语言模型、技术优势摘要：本文深入探讨了在人工智能浪潮中GPT(GenerativePre-trainedTransformer

AI学长带你学AI·2025-07-08 09:50

AI伦理与安全之-哥斯拉与缰绳：如何让“哥斯拉”听懂人类的“悄悄话”？

一个更深邃、更终极的挑战，正横亘在人类与超人工智能（ASI）的未来之间。这个挑战，就

众链网络·2025-07-08 08:48

俄罗斯方块AI深度解析：从算法原理到实现细节

俄罗斯方块AI深度解析：从算法原理到实现细节前言俄罗斯方块，这个诞生于1984年的经典游戏，至今仍然是人工智能研究领域的热门课题。

智算菩萨·2025-07-08 08:15

大语言模型的具身化——LLM-based Agents实战

1.概述1.1Agent是什么长期以来，研究者们一直在追求与人类相当、乃至超越人类水平的通用人工智能（ArtificialGeneralIntelligence，AGI）。

apollowin123·2025-07-08 08:14

人工智能在医疗领域的应用：技术革新与未来展望

人工智能（AI）技术正在重塑医疗行业的面貌。从辅助诊断到药物研发，从健康管理到手术机器人，AI的广泛应用不仅提升了医疗效率，还为精准医疗和个性化治疗提供了新可能。

·2025-07-08 07:40

10.5 实战ChatGLM3私有数据微调之提示工程：批量生成数据稳定性秘籍

实战ChatGLM3私有数据微调之提示工程：批量生成数据稳定性秘籍在当今人工智能蓬勃发展的时代，大语言模型（LLMs）如ChatGLM3的出现，为自然语言处理领域带来了革命性的变化。

少林码僧·2025-07-08 07:37

【机器学习笔记 Ⅱ】9 模型评估

评估机器学习模型是确保其在实际应用中有效性和可靠性的关键步骤。

巴伦是只猫·2025-07-08 07:07

【机器学习笔记 Ⅱ】7 多类分类

1.多类分类（Multi-classClassification）定义多类分类是指目标变量（标签）有超过两个类别的分类任务。例如：手写数字识别：10个类别（0~9）。图像分类：区分猫、狗、鸟等。新闻主题分类：政治、经济、体育等。特点互斥性：每个样本仅属于一个类别（区别于多标签分类）。输出要求：模型需输出每个类别的概率分布，且概率之和为1。实现方式One-vs-Rest(OvR)：训练K个二分类器（

巴伦是只猫·2025-07-08 07:06

10.6 ChatGLM3私有数据微调实战：24小时打造高精度模型，显存直降60%

1.1使用ChatGPT自动设计生成训练数据的Prompt核心思路：通过ChatGPT生成符合任务需求的样本数据，降低人工标注成本。

少林码僧·2025-07-08 06:34

大语言模型（LLM）课程学习（Curriculum Learning）、数据课程（data curriculum）指南：从原理到实践

在人工智能的浪潮之巅，我们总会惊叹于GPT-4、Llama3.1、Qwen2.5这些顶尖大语言模型（LLM）所展现出的惊人能力。它们似乎无所不知，能写诗、能编程、能进行复杂的逻辑推理。

·2025-07-08 06:34

人工智能学习资源

无机器学习基础：https://www.coursera.org/learn/machine-learning有机器学习基础：MachineYearning深度学习入门：https://www.coursera.org

Hemy08·2025-07-08 06:31

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