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HCIA-AI人工智能笔记3：数据预处理统讲解数据预处理的核心技术体系，通过Python/Pandas与华为MindSpore双视角代码演示，结合特征工程优化实验，深入解析数据清洗、标准化、增强等关键环节。

明明跟你说过

【Transformer】架构：解锁自然语言处理的无限可能🐇明明跟你说过：个人主页🏅个人专栏：《深度探秘：AI界的007》 🏅🔖行路有良友，便是天堂🔖

强大的AI网站推荐（第一集）—— Devv AI网站：Devv AI 号称：最懂程序员的新一代 AI 搜索引擎博主评价：我的大学所有的代码都是使用它，极大地提升了我的学习和开发效率。推荐指数：🌟🌟🌟🌟🌟🌟（超5星）难度指数：需要梯子🪜

RAG各类方法python源码解读与实践:RAG技术综合评测【3万字长文】检索增强生成（RAG ）是一种结合信息检索与生成模型的混合方法。它通过引入外部知识来提升语言模型的性能，从而提高回答的准确性和事实正确性。为了简单易学，不使用LangChain框架或FAISS向量数据库，而是利用python基本库编写所有技术代码。由简入深！CRAG、Fusion、HyDE等！本篇是综合篇，后续会将每种详细技术进行专栏介绍，欢迎关注我！

晴天彩虹雨

如何选择合适的 AI 模型？（开源 vs 商业 API，应用场景分析）在 AI 迅猛发展的今天，各类 AI 模型层出不穷，从开源模型（如 DeepSeek、Llama、Qwen）到商业 API（如 OpenAI 的 ChatGPT、Anthropic 的 Claude、Google Gemini），每种方案都有其优势与适用场景。如何在众多模型中选择最适合自身需求的方案，是企业和开发者需要重点考虑的问题。

One API：统一接口与模型重定向的强大功能在当今人工智能技术飞速发展的时代，大语言模型和生成式 AI 工具已经成为许多企业和开发者的得力助手。然而，随着模型供应商的多样化（如 OpenAI、Azure、阿里云等），以及不同模型版本的快速迭代，开发者在集成和管理这些服务时面临诸多挑战。例如，如何屏蔽底层差异？如何灵活切换供应商？如何优化成本与性能？

程序员一一涤生

数据、信息、知识、智慧：AI时代我们该如何思考？时代的浪潮滚滚向前，AI技术的演进正悄然改变着我们认知世界和创造价值的方式。从数据、信息到知识、智慧，从大数据到大模型，从单一智能体到多智能体协作，这是一场深刻的认知革命，也是生产力解放的新纪元。

居然鼬个高手

mac电脑如何将wps接入deepseek （傻瓜式教学）我的是mac pro m4 pro版本，版本不同页面或许有些许差异首先将wps更新到最新的版本，并打开，点击 + 号

Ollama + Open WebUI 本地部署DeepSeek由于官网的deepseek经常问一个问题回答后经常处于繁忙状态，所以为了避免这种情况我们可以自己在本地部署个deepseek进行使用，我们可以本地使用Ollama和Open WebUI部署DeepSeek模型。deepseek模型有多个版本，相应对配置要求也不一样，要想获得最好的体验，这需要非常高的配置。

兔子的倔强

SpatialLM尝鲜版仓库链接：github.com/manycore-research/SpatialLM总体思路是按照readme一步一步整。此处仅仅记录几个注意事项：

私人珍藏库

Android AI ChatBot-v1.6.3-28-开心版[免登录使用GPT-4o和DeepSeek]Android AI ChatBot- 链接：https://pan.xunlei.com/s/VOLi1Ua071S6QZBGixcVL5eeA1?pwd=p3tt#

识别并脱敏上传到deepseek/chatgpt的文本文件中的护照信息本文将介绍一种简单高效的方法解决用户在上传文件到DeepSeek、ChatGPT，文心一言，AI等大语言模型平台过程中的护照号识别和脱敏问题。

【菜鸟飞】在vsCode中安装python的ollama包出错的问题问题：在vsCode中安装python的ollama包，执行命令遇到错误：ERROR: pip's dependency resolver does not currently take into account all the packages that are installed. This behaviour is the source of the following dependency conflicts. ollama-python 0.1.2 requires requests<3.0.0

视觉&物联智能

【杂谈】-2025年AI与网络安全六大趋势展望人工智能（AI）持续以惊人的速度演进，生成式和代理式AI正推动各组织深入思考其在业务各个领域的应用潜力。与此同时，新的安全类别应运而生，助力各组织在云服务不断拓展及网络威胁日益复杂的环境下，更为高效地管理数据。此外，全球各地纷纷出台相关立法，旨在帮助各组织有效降低风险，确保网络弹性。

图生生AI修图，用“画面扩充“重构创作想象图生生AI修图"画面扩充"功能，用智能算法重新定义了画面重构。在用户上传图片后，系统会精准识别画面元素，分析光影关系、材质纹理等，在扩展区域生成与原始画面逻辑自洽的视觉内容。在自然景观、建筑空间、商品展示等场景中都应用广泛。

佛州小李哥

在云平台上用Claude 3.7 AI代理自动化电脑图形界面点击操作做表格AI电脑操作是Anthropic推出的一项突破性功能，使AI基础模型(FMs)能够视觉感知并理解我们电脑的数字界面。借助这一能力，Anthropic的Claude模型可以识别屏幕中的内容，理解UI元素的上下文，并识别应执行的操作，如点击按钮、输入文本、滚动页面以及在应用程序之间导航。然而模型本身并不会执行这些操作，而是需要一个编排层(orchestration layer)来安全地实施支持的操作。

RamendeusStudio

AI教我做事之RAG开发-21 RAGFlow深度研究检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）自2020年由Lewis等人提出以来，已成为AI领域的重要范式，尤其在需要外部知识支持的场景中表现出色。RAG Flow框架是对RAG的进一步抽象和优化，旨在通过定义清晰的数据流和模块化设计，提升系统的可扩展性、效率和适用性。本报告将深入探讨RAG Flow的架构、技术细节、实现方法，并提供示例代码，帮助读者理解其在实际应用中的价值。

程序员鱼皮

几个技巧，教你去除文章的 AI 味！最近有不少朋友在利用 AI 写毕业设计论文，几秒钟一篇文章就刷出来的，爽的飞起。结果万万没想到，人家论文查重服务也升级了，是不是用 AI 写的论文大概率都能被查出来。。。

技术点提升效率详解定制化算法加速：利用FPGA的可编程性，针对DeepSeek中的关键算法进行硬件级加速，如卷积运算、矩阵乘法等，实现算法执行的并行化和流水线化，大幅提高计算密度和吞吐量。

一只会铲史的猫

关于普通程序员该如何参与AI学习的三个建议以及自己的实践大部分程序员在学习大语言模型的时候都比较痛苦，感觉AI是如此之近又如此之远，仿佛能搞明白一点，又好像什么也没明白。就像我们在很远的地方看珠穆拉玛峰，感觉它就像一个不大的山包，感觉只要自己做足准备咬咬牙还是能登顶的。但当你越走越近，试图接近它并翻越它时就会发现它的庞大和自己的渺小，以至于你每走一步都无法呼吸、都会大脑缺氧。学习大模型的过程也是如此。那么对于大部分程序员来说该如何参与AI的学习呢？下面就是我的个人建议（仅个人想法）：