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模型微调技术一览模型微调（Fine-tuning）是在预训练模型（如BERT、GPT、ResNet）基础上，用下游任务数据调整模型参数，使其适配特定场景（如文本分类、图像分割、对话生成）的核心技术。其核心价值是：复用预训练模型学到的通用特征，减少下游任务的标注数据需求和训练成本。

哥布林学者

吴恩达深度学习课程三：结构化机器学习项目第二周：误差分析与学习方法（五）端到端学习此分类用于记录吴恩达深度学习课程的学习笔记。课程相关信息链接如下：本篇为第三课的第二周内容，2.9到2.10的内容，也是本篇的理论部分的最后一篇。

机器学习入门实战：使用Scikit-learn完成鸢尾花分类机器学习入门实战：使用Scikit-learn完成鸢尾花分类在前面的文章中，我们已经掌握了使用Pandas进行数据分析的核心技巧。今天，我们将正式迈入机器学习的核心领域，通过一个完整的实战项目，带你从零到一掌握机器学习项目的标准流程——使用Scikit-learn库对经典的鸢尾花数据集进行分类。无论你是刚接触机器学习的新手，还是想巩固基础的学习者，这个项目都能帮你建立完整的技术认知。

Text2SQL 破局技术解析之二：MQL 实现与复杂性在基于 "规范文本" 的 NLQ 架构中，MQL（Metrics Query Language）作为规范文本的确定性编译目标，承担着关键使命。本文作为 "规范文本" 篇的延续，将继续解析 MQL 的设计逻辑及其实现机制。

程序员鱼皮

我要吐了，现在上线个小程序这么麻烦吗？！大家好，我是程序员鱼皮。前段时间我用 AI 搞了个《学习英雄》小程序，让学习像玩游戏一样轻松有趣。开发没花多少时间，基本上摸摸鱼、抠抠脚、喝喝茶，差不多 1 天吧，一个包含完整前后端和 AI 能力的小程序就诞生了。

使用gemini 3 pro实现可视化大屏最近gemini 3pro的风很大咱们来试一试打开Google Al Studio Google AI Studio 是 Google 推出的一个在线平台，专为开发者设计，用于测试和集成 Gemini 大模型，相当于 OpenAI 的 https://platform.openai.com/playground。

【Axure原型分享】AI图片变清晰今天和大家分享AI图片变清晰的原型模版，可以上传本地图片和模拟图片变清晰的效果，左右拖动可以查看修复前后的图片。具体效果你们可以观看下面的视频或打开原型预览地址亲自体验

openEuler 开源操作系统测试实战：搭建本地AI问答工具在数字化转型加速推进的当下，操作系统作为信息技术体系的 “根基”，其性能稳定性和生态兼容性，已成为企业数字化建设的核心考量因素。一方面，全球开源生态持续繁荣，据 Linux 基金会 2025 年报告显示，超过 78% 的企业在生产环境中采用开源操作系统，开源模式凭借灵活迭代、社区协作的优势，逐渐成为企业级场景的主流选择；另一方面，国内 “信创” 战略深入落地，企业对适配自主研发硬件、符合安全合规要求的操作系统需求激增，传统通用型开源系统在性能优化、生态协同等方面的局限性逐渐凸显，市场急需兼具 “企业级能力

GPU卡在空闲时使用率异常的处理NVIDIA的Tesla A100型号GPU卡在安装完驱动，使用了一段时间后，发现运行nvidia-smi的GPU- util一直有一块处于25%的使用率，但此时并没有任何工作负载。

Elastic 中国社区官方博客

Elastic 与 Accenture 在 GenAI 数据准备方面的合作作者：来自 Elastic Udayasimha Theepireddy (Uday), Rekha Thangellapalli

openEuler 25.09 VM虚拟机实测：性能与安全双维度测评作为常年折腾服务器开源系统的博主，每次有新版本上线都忍不住上手实测——毕竟耳听为虚，亲手测过才知道真实表现。华为牵头的 openEuler 作为企业级开源系统圈的 “明星”，凭借优化的内核与安全机制，口碑一直很稳。这次25.09版本我特意搞了24G完整版镜像，用家用电脑搭VM虚拟机环境实测一波。选完整版就是为了还原服务器核心组件和防御工具，性能、安全两大核心维度一次性测透，给大家一份真实可落地的测评报告。

从“炼丹”到“炼钢”：我们如何将机器学习推理服务吞吐量提升300%你可能想不到，这个看似简单的优化，竟让我们的在线推理服务从每天处理10万请求提升到40万请求，而服务器成本只增加了20%。

AI核心知识31——大语言模型之Multimodal Understanding（简洁且通俗易懂版）多模态理解 (Multimodal Understanding) 是多模态技术中侧重于 “输入” 和 “感知” 的那一面。

带刺的坐椅

Solon AI 开发学习11 - chat - 工具调用与定制（Tool Call）Tool call（或 Function call）能够让大语言模型在生成时，“按需”调用外部的工具，进而连接外部的数据和系统。通过定义一组函数作为模型可访问的工具（也叫函数工具），并根据对话历史在适当的时候使用它们。然后在应用端执行这些函数，并将结果反馈给模型。

MateChat 进阶实战：打造零后端、隐私安全的“端侧记忆”智能体目录前言：AI 为什么总是“失忆”？一、架构设计：轻量级“双层记忆”模型二、核心实现：封装记忆与引擎

腾讯HunyuanOCR开源端到端OCR-1B：本地部署与测试腾讯混元 HunyuanOCR Huggingface 开源：https://huggingface.co/tencent/HunyuanOCR ，同时modelscope （https://www.modelscope.cn/models/Tencent-Hunyuan/HunyuanOCR）也可以下载了。

带刺的坐椅

Solon AI 开发学习10 - chat - 工具调用概念介绍Tool Call（工具调用），也叫 Function Call（函数调用）是大模型的一种接口特性，允许开发者预定义函数并由模型判断是否需要调用，从而实现外部工具或数据的集成。其核心机制是通过JSON格式传递函数名和参数，由宿主应用执行实际操作后返回结果给模型继续生成文本。

如何选择合适的GPU算力服务商？企业AI算力采购指南随着大模型训练、AIGC应用和深度学习技术的快速发展，GPU算力已成为企业数字化转型的核心基础设施。然而，面对市场上众多的GPU云服务器和算力租赁服务商，如何做出正确选择成为许多企业面临的难题。本文将从多个维度帮助您评估和选择合适的GPU算力服务商。

蓝耘元生代GPU算力调度云平台深度解析：高性价比算力云与GPU算力租赁首选方案在AI大模型训练、大数据处理、工业仿真等场景的算力需求爆发式增长背景下，算力云已成为连接算力供给与需求的核心桥梁，而GPU算力租赁则凭借灵活、低成本的优势，成为科研机构、企业及开发者的主流选择。面对市场上纷繁复杂的算力服务平台，一款兼具高性能、灵活计费、全功能支撑的产品尤为关键。本文将深度解析蓝耘元生代GPU算力调度云平台，从核心优势、功能特性、适用场景等维度，展现其在算力云与GPU算力租赁领域的差异化竞争力。

阿猿收手吧！

【大模型】什么是大模型？vLLM是？模型部署？CUDA？“把实验室里的‘智能大脑’搬到实际应用中”训练好的大模型（比如LLaMA、Qwen）就像一个“身怀绝技但待在实验室里的专家”——它的核心是一堆权重文件（.safetensors/.pth）和配置文件，本身不能直接处理用户请求（比如聊天、问答）。