运维机器学习人工智能

从取代到增强：AI如何与人类协作，共同创造未来

人工智能（AI）的飞速发展正在改变全球各行各业。它不仅承诺提高效率、加速创新，还带来了前所未有的可能性。然而，随着这一技术的崛起，许多人开始担心：AI是否会取代人类？

海棠AI实验室·2025-02-18 00:27

用AI提升电商平台的客户体验：从个性化推荐到智能客服

而在这场竞争中，人工智能（AI）正在发挥着越来越重要的作用。AI不仅可以优化电商平台的后台操作，还能在前端提供更为个性化、智能化的客户体验，让消费者感受到前所未有的便捷与高效。

Echo_Wish·2025-02-17 23:49

python 学习曲线函数_如何使用学习曲线来诊断你的LSTM模型的行为？（附代码）...

《LongShortTermMemoryNetworkswithPython》是澳大利亚机器学习专家JasonBrownlee的著作，里面详细介绍了LSTM模型的原理和使用。

weixin_39576066·2025-02-17 23:49

【漫话机器学习系列】041.信息丢失（dropout）

信息丢失（Dropout）Dropout是一种广泛应用于神经网络训练中的正则化技术，旨在减少过拟合（overfitting），提高模型的泛化能力。虽然"信息丢失"（dropout）这个术语在某些情况下可能引起误解，指的并非是数据的丢失，而是训练过程中故意“丢弃”神经网络中的部分神经元。这种做法可以避免模型过于依赖于某些特定的神经元，从而提高模型在新数据上的表现。Dropout的工作原理在神经网络的

IT古董·2025-02-17 22:40

第二章：12.3 建立表现基准

背景介绍语音识别是一种常见的机器学习应用，用户通过语音输入代替键盘输入，系统需要将语音转换为文本。在这个过程中，算法的性能可以通过训练误差和交叉验证误差来评估。

望云山190·2025-02-17 22:40

Ai时代，搞钱的6种方法

随着人工智能（Ai）技术的迅速发展，越来越多的人意识到它不仅是一种前沿科技，更是一种变革性力量，为我们打开了赚钱的新大门。

大耳朵爱学习·2025-02-17 22:40

第二章：12.4 学习曲线

学习曲线的基本概念学习曲线是展示机器学习模型性能如何随着训练数据量增加而变化的图表。它们可以帮助我们理解模型在不同数据量下的表现，以及模型是否过拟合或欠拟合。

望云山190·2025-02-17 22:05

微信DeepSeek王炸组合

DeepSeek：专注AGI（通用人工智能）的中国公司，核心产品包括大模型（如DeepSeek-R1、DeepSeek-Chat）、多模态技术及行业解决方案。

金枝玉叶9·2025-02-17 21:31

星辰瑞云·2025-02-17 20:55

AI 大模型应用数据中心建设：高性能计算与存储架构

《AI大模型应用数据中心建设：高性能计算与存储架构》关键词：AI大模型，数据中心建设，高性能计算，存储架构，分布式系统，能耗优化，运维管理。

AI天才研究院·2025-02-17 20:21

FastAPI开发与运维最佳实践

FastAPI是一个现代、快速（高性能）的Web框架,用于构建API,基于Python3.6+标准。它不仅易于使用,而且具有出色的性能和可扩展性。本文将探讨FastAPI的开发最佳实践,以及如何有效地部署和维护FastAPI应用。1.项目结构一个良好组织的项目结构对于长期维护至关重要。以下是一个推荐的FastAPI项目结构:myproject/│├──app/│├──__init__.py│├──

ivwdcwso·2025-02-17 20:21

《传统教培机构的痛点：数字化转型如何破局？》

[]()数字化时代的技术创新日新月异，人工智能、大数据、云计算、物联网等新兴技术不断涌现

·2025-02-17 20:58

AIMv2：多模态自回归预训练的视觉新突破

分钟发布时间：2025-02-17近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文】导言视觉模型在人工智能领域的地位愈发重要

·2025-02-17 20:28

FastAPI：解锁高性能API开发的密钥，轻松构建现代Web服务

它以其高性能、易用性和可扩展性而闻名，适合开发者、数据科学家和机器学习工程师等多种岗位使用。以下是对FastAPI的详细介绍

醉心编码·2025-02-17 20:48

AIGC与AICG的区别解析

目录一、AIGC（人工智能生成内容）（一）定义与内涵（二）核心技术与应用场景（三）优势与挑战二、AICG（计算机图形学中的人工智能）（一）定义与内涵（二）核心技术与应用场景（三）优势与挑战三、AIGC与

倔强的小石头_·2025-02-17 19:45

AI 发展的第一驱动力：人才引领变革

发展的核心动力编辑技术突破的引领者行业融合的推动者人才驱动下的AI多元赋能创新应用场景加速产业升级培育AI人才的战略路径教育体系革新企业人才战略AI发展现状剖析期望与现实的落差近年来，全球科技大厂纷纷将目光聚焦于人工智能领域

倔强的小石头_·2025-02-17 19:45

掌握AI Prompt的艺术：如何有效引导智能助手

开头叙述：在人工智能的世界里，Prompt（提示）是沟通人类意图与机器理解之间的桥梁。它不仅是一串简单的文字，而是一把钥匙，能够解锁AI模型的潜力，引导它们执行复杂的任务。

黑金IT·2025-02-17 19:13

无线工业物联数据交互优化方案，基于巨控GRM240

相比传统有线方案，部署效率提升80%，运维成本降低76%。2.客户场景与核心需求目标场景：A/B/C/D四区部署485流量计（10台）及液位计

何工13763355074·2025-02-17 19:39

AIGC开启人工智能新时代

一、AIGC的概念AIGC，即人工智能生成内容，是指利用人工智能技术自动生成各类内容的过程。它依托机器学习

靖节先生·2025-02-17 18:37

推荐学习图像处理的入门书：《Python图像处理实战》

这本书的作者桑迪潘·戴伊是一位兴趣广泛的数据科学家，主要研究机器学习、深度学习、图像处理和计算机视觉。

天飓·2025-02-17 18:35

RK3588+昇腾AI｜40TOPS算力AI盒子设计方案

综合视频智能AI分析系统介绍以计算机视觉技术为基础，AI赋能千行百业，依托人工智能视觉分析技术以及强大的“端+边”算力支撑，实时分析烟火，入侵等事件，同时结合云上预警业务平台，实现事件发现、预警、处置全流程闭环

ARM+FPGA+AI工业主板定制专家·2025-02-17 18:02

使用 OpenCV 和 Python 对图像进行卡通化

这是机器学习令人兴奋和激动的应用程序之一。在构建此应用

无水先生·2025-02-17 17:52

机器学习:朴素贝叶斯

概率1.1定义概率表示随机事件发生可能性大小的一个数值,随机事件指在相同条件下,可能出现也可能不出现的事件。例如:抛硬币:当我们抛硬币时,可以正面朝上也可以反面朝上,正面或反面朝上的可能性被称为概率。理想状态下正反概率都是0.5。掷骰子:掷一个六面的骰子,每个点出现的概率是1/6,因为每个面出现的机会是均等的。抽取商品:一批商品包含良品和次品,随机抽取一件,抽取良品或次品是一个随机事件,经过大量实

小源学AI·2025-02-17 16:46

运维脚本——2.备份与恢复

备份与恢复是IT运维中的核心任务，确保数据安全和业务连续性。必要性数据保护：防止因硬件故障、软件错误、人为操作失误或恶意攻击导致的数据丢失。

F——·2025-02-17 16:45

运维脚本——3.自动化部署

自动化部署是现代IT运维和开发中的关键实践，能够显著提升效率、减少错误并加速交付流程。必要性提高效率：自动化部署能够快速、一致地完成部署任务，减少手动操作的时间和精力。

F——·2025-02-17 16:45

深入了解与全面使用DeepSeek：从基础到高级应用

一、认识DeepSeek1.1DeepSeek简介DeepSeek是由深度求索公司开发的人工智能平台，它支持三种主要模式：基础模型（V3）、深度思考（R1）和联网搜

一位卑微的码农·2025-02-17 15:35

oracle pls-00302 ora-06550,案例:Oracle报错PLS-00302 DBA在exp导出数据报错PLS-00302:component‘SET_NO_OUTLINES mus...

天萃荷净运维DBA在使用逻辑导出EXP导出数据时报错PLS-00302:component‘SET_NO_OUTLINES’mustbedeclared，分析原因为客户端版本问题导致今天接到测试报告，他的客户端不能导出数据库

weixin_39860919·2025-02-17 15:34

他是一名优秀的运维工程师！

他是一名优秀的运维工程师！大家好，今天想为大家推荐一位非常优秀的技术博主——XMYX-0。他是一名专注于运维领域的开发者，尤其擅长Kubernetes（K8s）和Python自动化运维。

qq_42856429·2025-02-17 15:02

人工智能的发展领域之GPU加速计算的应用概述、架构介绍与教学过程

该平台提供多种NVIDIAGPU选择，适用于机器学习、人

m0_74824592·2025-02-17 15:00

机器学习 - 学习线性模型的重要性

作为初学者，要高效学习机器学习以及其中的线性模型，可以遵循以下几个步骤和建议：（一）、机器学习的整体学习策略打好数学基础线性代数：理解向量、矩阵、线性变换等，这些是理解模型表示（如y=w^Tx+b）和算法优化的基础

谦亨有终·2025-02-17 14:29

【深度学习基础】什么是注意力机制

文章目录一、注意力机制的核心地位：从补充到主导二、技术突破：从Transformer到多模态融合三、跨领域应用：从NLP到通用人工智能四、未来挑战与趋势结语参考链接注意力机制：深度学习的核心革命与未来基石在深度学习的发展历程中

我的青春不太冷·2025-02-17 14:26

【机器学习】多元线性回归

在实际应用中，许多问题都包含多个特征（输入变量），而不仅仅是单个输入变量。多元线性回归是线性回归的扩展，它能够处理多个输入特征并建立它们与目标变量的线性关系。本教程将系统性推演多元线性回归，包括向量化处理、特征放缩、梯度下降的收敛性和学习率选择等，并使用numpy实现。最后，我们会通过sklearn快速实现多元线性回归模型。多元线性回归模型简介多元线性回归的模型公式为：y=X⋅w+by=X\cdo

T0uken·2025-02-17 14:26

【第15章：量子深度学习与未来趋势—15.1 量子计算基础与量子机器学习的发展背景】

想象一下，你正在用ChatGPT生成一篇小说，突然它卡在"主角穿越虫洞"的情节上——这不是因为想象力枯竭，而是传统计算机的晶体管已经烧到冒烟。当前AI大模型的参数规模每4个月翻一番，但摩尔定律的终结让经典计算机的算力增长首次跟不上AI的进化速度。这时候，量子计算带着它的"超能力"登场了：1台50量子位的量子计算机，处理某些问题的速度可达超级计算机的1亿倍。这场算力革命，正在改写深度学习的游戏规则。

再见孙悟空_·2025-02-17 14:24

语音与自然语言处理（NLP）：智能交互的核心技术

随着人工智能（AI）技术的飞速发展，语音识别与自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP）成为了智能交互系统的核心技术。

给生活加糖！·2025-02-17 14:21

DeepSeek 混合专家（MoE）架构技术原理剖析

DeepSeek混合专家（MoE）架构技术原理剖析在人工智能快速发展的当下，大规模语言模型不断突破创新，DeepSeek混合专家（MoE）架构脱颖而出，成为业内关注焦点。

计算机学长·2025-02-17 13:15

【深度解析】ICLR：人工智能领域的顶级学术会议 | 顶会与SCI期刊的区别全攻略

【深度解析】ICLR：人工智能领域的顶级学术会议|顶会与SCI期刊的区别全攻略简介在人工智能和机器学习领域，ICLR（InternationalConferenceonLearningRepresentations

X_taiyang18·2025-02-17 13:44

使用多模态大语言模型进行深度学习的图像、文本和语音数据增强

在过去的五年里，研究方向已从传统的机器学习（ML）和深度学习（DL）方法转向利用大语言模型（LLMs），包括多模态方法，用于数据增强，以提高泛化能力，并在训练深度卷积神经网络时防止过拟合。

数行天下·2025-02-17 12:42

《深入浅出LLM基础篇》（三）：大模型结构分类

GoAI·2025-02-17 12:39

本地部署 DeepSeek：环境准备 + 详细步骤 + 高级部署方案 + 可视化工具集成 + 故障排除手册 + 性能优化建议

前言随着人工智能技术的迅猛发展，大语言模型（LLM）在多个行业中的应用日益广泛，从自然语言处理、内容生成到智能客服、医疗诊断等领域，AI正在深刻改变传统的工作方式和业务流程。

Katie。·2025-02-17 12:08

数据驱动业务增长，E-MapReduce 真实案例解析

如何在保证计算效率的同时降低运维成本，成为企业数据战略中的关键挑战。阿里云E-MapReduce（EMR）作为一款云原生的大数据

Anna_Tong·2025-02-17 11:34

全面解析：AI大模型入门教程，让你的学习之路不再迷茫，这个大模型学习路线非常详细收藏这篇就够了！

前言AI大模型，作为当前人工智能领域的热点，凭借其强大的处理复杂数据和任务的能力，受到广泛的关注和应用。

AGI大模型老王·2025-02-17 11:03

Linux常见的性能优化策略

运维团队通过pidstat-u1发现名为log_aggregator的Python日志收集进程（P

这多冒昧啊·2025-02-17 11:33

SaaS+AI工具推荐：最适合智能化转型的解决方案

然而，随着技术的飞速发展，SaaS正在超越传统模式，尤其是在与AI（人工智能）的深度融合中展现出了强大的潜力。

·2025-02-17 11:36

Rasa：开源的机器学习框架

一、Rasa简介Rasa是一套用来构建基于上下文的AI小助手和聊天机器人框架。分为两个主要的模块：NLU：自然语言理解模块，实现意图识别以及槽值的提取，将用户的输入转化为结构性数据，在训练过程中，为了提高从用户信息的实体识别能力，采用了预先训练的实体提取器Pre-trainedEntityExtractors，正则表达式Regexes，同义词Synonyms等RasaCore：对话管理模块，也是一

Indra_ran·2025-02-17 10:23

重启服务器：临时救火还是长久之策？深度探讨缓存溢出与网络超时的解决方案

在运维和开发工作中，重启服务器似乎成了一种“万能药”：缓存溢出？重启！网络请求超时？重启！服务不可用？还是重启！然而，重启真的能解决问题吗？它背后的原理是什么？又有哪些局限性？

月落星还在·2025-02-17 10:22

DeepSeek 引领的 AI 范式转变与存储架构的演进

引言在过去的几十年中，人工智能（AI）技术经历了翻天覆地的变化，从最初的符号主义到连接主义，再到现在的深度学习，每一次技术革新都推动了AI能力的显著提升。

星辰@Sea·2025-02-17 10:51

机器学习：k均值

所有代码和文档均在golitter/Decoding-ML-Top10:使用Python优雅地实现机器学习十大经典算法。(github.com)，欢迎查看。

golemon.·2025-02-17 08:38

Linux使用chrony让局域网内的服务器时间同步_chrony同步间隔，走进Linux运维架构

在所有节点上执行chrony服务安装命令，将主节点设置时间服务器，其他的节点都从主节点同步时间。#安装服务yum-yinstallchrony#查看状态systemctlstatuschronyd#重启chronydsystemctlrestartchronyd二、检查设置时区在所有节点上设置统一的时间区域，本文中将其设置为亚洲时区，用户可自行定义。#查看时区[root@x~]#timedatec

2401_87298546·2025-02-17 08:07

2025年——【寒假】自学黑客计划（网络安全）

基于入门网络安全/黑客打造的：黑客&网络安全入门&进阶学习资源包前言什么是网络安全网络安全可以基于攻击和防御视角来分类，我们经常听到的“红队”、“渗透测试”等就是研究攻击技术，而“蓝队”、“安全运营”、“安全运维

网安CILLE·2025-02-17 06:20

电子电气架构 --- 机器学习推动车载雷达的发展

我是穿拖鞋的汉子，魔都中坚持长期主义的汽车电子工程师。老规矩，分享一段喜欢的文字，避免自己成为高知识低文化的工程师：简单，单纯，喜欢独处，独来独往，不易合同频过着接地气的生活，除了生存温饱问题之外，没有什么过多的欲望，表面看起来很高冷，内心热情，如果你身边有这样灵性的人，一定要好好珍惜他们眼中有神有光，干净，给人感觉很舒服，有超强的感知能力有形的无形的感知力很强，能感知人的内心变化喜欢独处，好静，

车载诊断技术·2025-02-17 06:19

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