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u_16841336 頭像

火雲大軍 - 程序員應該熟悉的概念(6)Fine-tuning和RAG

大語言模型/LLM 通常是由海量通用知識（如語法、常識、邏輯）訓練的，在面對具體場景（如醫療問診、法律文書生成）時，能力往往不足。 Fine-tuning/微調 正是為解決這一問題而生的核心技術，其本質是在預訓練模型的基礎上，用特定領域 / 任務的小數據集進一步訓練，讓模型 適配具體需求，最終輸出更精準、更貼合場景的結果。 微調（Fine-tuning）的核心定義

指尖人生 , llm , Fine tuning , 人工智能 , 深度學習 , RAG

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u_16099168 頭像

代碼匠人之心 - temu官方開發者後台

想做分享功能，發現網上好多博客由於sdk的升級，很多方法已經過期了，這裏做了一個基於Mob平台v3.2.0的一個簡單demo。 [2016.02.26最新版哦~~] 第一步：前期準備 因為分享涉及到比如，微信，qq，微博這樣的第三方平台，所以先要去你想實現分享的平台創建應用，獲取相應的appKey和相關信息。

機器學習 , 人工智能 , temu官方開發者後台 , 開發者 , ios , 功能

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u_14499 頭像

coolfengsy - linux vfat 工具

1.安裝庫到指定目錄。 cmake -DCMAKE_PREFIX_PATH=/usr/liu -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/liu . 或者 ./configure –prefix=/usr make make install 後就會安裝頭文件和鏈接文件到指定目錄的include和lib文件夾下

子進程 , linux vfat 工具 , firefox , 殭屍進程 , 人工智能 , 計算機視覺

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JavaEdge 頭像

JavaEdge - 開始使用 Gemini 3 進行開發

無論您是經驗豐富的開發者，還是憑直覺創作的“Vibe Coder”，Gemini 3 都能協助您將任何想法付諸實現。 今天，我們隆重介紹 Gemini 3，這是我們迄今為止最強大的模型，能協助你實現任何創意。Gemini 3 Pro 建立在最先進的推理能力之上，在各項主要的 AI 基準測試中的表現均帶來無與倫比的結果。它在編程方面也超越了 2.5 Pro，同時精通：

yyds乾貨盤點 , google , 應用程序 , 人工智能 , 深度學習 , 開發者

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u_16099183 頭像

數據科學家 - WAIC 2021 | 知乎CTO李大海：基於AI的智能社區多模態數據融合研究與實踐 -

一、前言 在當今大模型（LLM）主導的AI時代，多模態交互已成為標配——從DALL·E生成圖像到GPT-4o處理語音，海量的圖片、音頻、視頻數據需要在前後端之間高效流轉。然而，當大模型返回一個Base64編碼的2MB圖片時，你是否思考過：這種看似便捷的文本化傳輸，真的是最優解嗎？ 二、為何大模型普遍傳輸Base64格式的多模態數據 在我

機器學習 , 算法 , AI , 人工智能 , 1024程序員節 , 前端開發 , Javascript

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u_16099269 頭像

落筆成詩 - nestjs 使用prisma 從數據庫中創建schema

prismjs 是一款輕量、可擴展的代碼語法高亮庫，使用現代化的 Web 標準構建，使用 Prismjs 可以快速為網站添加代碼高亮功能，支持超過113中編程語言，還支持多種插件，是簡潔、高效的代碼高亮解決方案。科技愛好者博客就是使用了Prism.js 實現漂亮的代碼語法高亮功能，本文教你如何在wordpress上快速使用Prismjs實現代碼高亮。 一、下載JS和CSS文

機器學習 , System , php , 人工智能 , Css

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xindoo 頭像

xindoo - AI時代程序員轉型思考

  先説一下我上週的工作情況，因為我們人事變動，前端資源緊張，一些需求前端同學沒有人力支持，我就試着用AI幫忙跨棧解決。然後上週我就改了6個代碼庫，有前端、後端、還有微信小程序，語言涉及Java、Python、JavaScript。代碼絕大部分都是AI幫忙寫的，這個時候你是不是開始覺得程序員這個行業危矣！但這個經歷讓我有產生了一些新想法，我先直接拋結論：AI會幹掉大量初級程序員，但對高級程序員來説

職業發展 , 人工智能

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u_17562481 頭像

思考的袋鼠 - 數據分類分級系統：以自動化、全景視圖與技術突破重塑運營商數據治理新範式

一、概要 （提示：本節旨在從總體層面概述知源-AI數據分類分級系統在運營商行業的部署背景、關鍵能力與量化成效，幫助讀者快速理解系統的核心價值與行業意義。） 隨着5G、大數據與雲網融合的持續深化，運營商正面臨數據資產規模指數級增長、跨系統流轉複雜化、數據治理壓力不斷攀升的現實困境。知源-AI數據分類分級系統依託自動化處理引擎、全景視圖監控體系與

運營商 , 數據 , 數據安全 , 人工智能 , 深度學習

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u_16099219 頭像

風之谷啓航 - opencv mat 複數矩陣

矩陣的建立 （1）直接輸入法建立矩陣：將矩陣中的元素用中括號括起來，按矩陣行的順序輸入各元素，同一行的各元素之間用逗號或空格分隔，不同行的元素之間用分號分隔。 A=[1,2,3;4,5,6;7,8,9] A = 　　1 2 3 　　4 5 6 　　7 8 9 （2）利用已經建好的小矩陣拼接成大矩陣 A=[

輸入法 , 數據類型 , 大括號 , opencv mat 複數矩陣 , 人工智能 , 計算機視覺

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u_16827017 頭像

全棧技術開發者 - 為什麼樹模型在結構化數據上如此有效？為什麼樹模型在結構化數據上比神經網絡更有效？隨機森林的隨機性是如何降低模型方差的？

在機器學習中，人們常常驚歎於深度神經網絡在圖像、語音和自然文本領域的突破性表現。然而，當問題回到表格化的結構化數據時，一種看似“樸素”的模型類型——樹模型（Tree-based Model）——卻長期佔據主導位置。從工業設備故障診斷到電子商務推薦系統，樹模型的表現常常超過複雜的深度學習架構。為什麼這種層級劃分的模型能夠在結構化數據上展現出如此強大的效能？這不僅是一個關於模型選擇的

機器學習 , yyds乾貨盤點 , 數據 , 神經網絡 , 人工智能 , 結構化

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congweibiaobaidemalingshu 頭像

小白獅ww - 揮手點亮聖誕：AI 3D 魔法樹教程

臨近聖誕節，大家都在思考如何讓今年更有儀式感：搞一棵聖誕樹，還是乾脆上一張濾鏡海報？但如果你想讓節日過得更「有科技味兒」，今年有個更酷的選擇——一棵能聽懂你手勢、會展示你的照片、還能隨你指揮聚散旋轉的「3D Christmas Tree」。 這個由 moleculemmeng020425 打造的項目，用 React 與 Three.js（R3F）構建出一棵由粒子、燈光和影像組成的立體聖誕樹；

機器學習 , 自然語言處理 , 教程 , 人工智能 , 深度學習

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u_16099265 頭像

智能開發者 - oem解鎖後如何還原

Oracle用户，權限，角色以及登錄管理 1. sys和system用户的區別 system用户只能用normal身份登陸em。除非你對它授予了sysdba的系統權限或者syspoer系統權限。 sys用户具有“SYSDBA”或者“SYSOPER”權限，登陸e

機器學習 , oem解鎖後如何還原 , 系統權限 , 數據庫 , 人工智能 , SQL

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元冪境ar遠程協助 - ​AR技術在裝配中的應用

在元冪境看來，增強現實是一種將虛擬信息與真實世界實時疊加的技術，通過顯示設備、傳感器和計算平台，將三維模型、文字、圖標等數字信息精確映射到現實場景中。與虛擬現實的體驗不同，AR強調虛實結合，讓用户在現實環境下獲取相關信息。 在裝配行業，尤其是機械製造、汽車生產、航空航天、電子裝配等領域，裝配任務往往包含大量的步驟、複雜的零件結構以及嚴格的質量要求。傳統的裝配指導方

ar系統 , ar設備 , ar技術 , 人工智能 , 深度學習 , ar , ar巡檢

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datian1234 - 【收藏必看】智能體平台：大模型落地的完整解決方案，看到就是賺到，建議收藏！！

前言 今年大家都在談AI，但你是否常常感到困惑： 大模型很強，但怎麼把它嵌入到我現有的業務裏？ 只會聊天寫詩，能不能幫我處理複雜的Exce表格或審批公文？ 市面上模型那麼多（DeepSeek、通義千問、文心一言…），哪個適合我？ 別急，答案就在今天的主角身上 —— 我們全新一代的「智能體平台」。

大模型教程 , AI大模型 , 人工智能 , Css , 大模型入門 , 大模型學習 , 前端開發 , HTML

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lab4ai 頭像

Lab4AI - NeurlPS 2025！香港大學等聯合推出Concerto框架 突破單模態侷限，為三維場景理解注入新範式

論文標題：Concerto: Joint 2D-3D Self-Supervised Learning Emerges Spatial Representations 作者團隊：香港大學、香港中文大學、哈爾濱工業大學（深圳） 發佈時間：2025年10月28日 👉一鍵直達論文 👉Lab4AI大模型實驗室論文閲讀 ✅Lab4AI平台提供AI導讀和AI翻譯等工具，輔助論文閲讀。您還可以投稿復現這

機器學習 , 人工智能 , 計算機視覺

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u_16213567 頭像

數碼墨魚 - jemter提取authorization

前言 上一個接口返回的token作為下個接口的入參，除了前面一篇講到的用json提取器提取，也可以用正則提取。 json提取器只能提取json格式的數據，正則可以匹配任意的返回。 我現在有一個登陸接口A,登陸成功後返回一個token值。有一個獲取綁定卡號的接口B，但是接口B必須要先登錄後傳登錄的token才能訪問 A接口登錄接口文檔

機器學習 , 正則 , 人工智能 , 正則表達式 , Json

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u_16655836 頭像

wx6603b05eb93d0 - 陳震為“小米捐款不管出於什麼原因”言論道歉，被批災難面前抖機靈引戰

在社交媒體上，不少博主質疑，陳震蹭小米流量，比如有博主觀察發現，陳震發小米的內容，互動量是發其他內容的十倍不止。提小米不提小米互動量差10倍？陳震：我從未否認過蹭小米流量…… 而陳震也是大方地承認，“小米流量大啊，我從來沒有否認過我蹭小米流量啊，但話説他不也一樣嗎？你看看他提我和不提我的微博，流量差多少～” 再比如前兩天，又有博主內涵陳震稱陳震是離了小

雷軍 , 人工智能 , 數據分析 , 社交媒體

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靈臂Lybic - 智能體的iPhone時刻何時來臨？AI落地的關鍵拼圖究竟還差什麼

近期，AI 圈的風向標正以前所未有的速度指向同一個方向：GUI Agent 國內，智譜開源 AutoGLM，讓Agent像人類一樣操作手機執行跨 App 任務；字節跳動發佈豆包手機助手，演示了驚豔的屏幕理解與自動操作能力。 放眼全球，剛剛結束的 AWS re:Invent 大會更是將 “Agentic AI” 推向了舞台中央。從 Amazon Bedrock 的更新到各類企業級演示，行業共

gui , agent , 圖像識別 , 人工智能

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英傑代碼編程 - 百度搜索AI開放計劃：讓應用連接精準流量的秘訣

引言 在人工智能技術深刻改變各行各業的今天，每天都有許多AI應用誕生。然而無論是開發者還是用户依然會感到自己的應用鮮有人使用或是需求沒有被充分滿足。這種情況正説明了為什麼我們需要SEO流量，而一個能夠與AI應用直接相關的SEO平台更是呼之欲出。百度搜索開放平台推出的AI開放計劃，正是這一變革的里程碑式實踐。它創新性地提出"雙輪驅動"戰略：通過AI應用和MCPServer兩種零門檻接入形式，既為輕量

ai開發 , 人工智能 , 百度

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deephub - 神經輻射場NeRF入門：3D視圖合成的原理與PyTorch代碼實現

NeRF（Neural Radiance Fields，神經輻射場）的核心思路是用一個全連接網絡表示三維場景。輸入是5D向量空間座標(x, y, z)加上視角方向(θ, φ)，輸出則是該點的顏色和體積密度。訓練的數據則是同一物體從不同角度拍攝的若干張照片。 通常情況下泛化能力是模型的追求目標，需要在大量不同樣本上訓練以避免過擬合。但NeRF恰恰相反，它只在單一場景的多個視角上訓練，刻意讓網

神經網絡 , pytorch , 人工智能 , 深度學習

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shayne_snap - 支持 Claude Code 等CLI 聊天記錄自動保存和導出，WayLog CLI 發佈了！

WayLog CLI 無縫同步、保留並本地化版本控制你的 AI 編程對話歷史。 WayLog CLI 是一個輕量級的工具，自動捕捉並存檔你的 AI 編程會話（Claude Code, Gemini CLI, OpenAI Codex CLI），將其導出為整潔、可搜索的本地 Markdown 文件。不要再因為會話過期而丟失上下文——WayLog CLI 幫你實現 AI 歷史的本地所有權。

教程 , 人工智能 , claude

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pannideniupai 頭像

雨大王 - 從“單兵作戰”到“集團軍協同”：工業設備互聯如何打造智造新生態？

工業互聯網作為第四次工業革命的核心載體，正在全球範圍內推動製造業的深刻變革。在這場變革中，工業設備互聯作為基礎中的基礎，扮演着至關重要的角色。它不僅打破了傳統制造系統中設備之間的信息壁壘，還通過數據共享與協同，推動了從“製造”到“智造”的轉型。 工業設備互聯的定義與價值 工業設備互聯是指通過先進的傳感技術、通信協議、數據採集系統以及工業互聯網平台，實現不同廠商、不同型號的工業設備在統一

人工智能

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慧星雲 - 解鎖視頻生成新高度：騰訊混元視頻生成大模型對外開源

混元視頻生成大模型 在當今人工智能技術飛速發展的時代背景下，視頻生成領域正不斷迎來新的變革與突破。2024年12月3日，騰訊這一科技行業的領軍者做出了一項引人矚目的舉措——宣佈旗下的混元視頻生成大模型（HunYuan-Video）對外開源，此舉無疑在業界掀起了軒然大波。 HunYuan-Video HunYuan-Video 騰訊混元視頻生成模型HunYuan-Video（HY-V

llm , 騰訊 , 雲計算 , aigc , 人工智能

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短短同學 - Java框架

Java 框架體系梳理：從核心分類到場景選型 Java 框架的核心價值是 “解決特定領域問題，提升開發效率”，按應用層級可分為Web 開發框架、持久層框架、服務治理框架、工具類框架四大類。以下結合你熟悉的 SSM，系統解析主流框架的特性、適用場景及選型邏輯。 一、Web 開發框架：處理 HTTP 請求與頁面交互 Web 框架是 Java 開發的 “入口層”，負責

人工智能 , 深度學習 , cloud , SQL , Web

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