人工智能

工藤学编程

零基础学AI大模型之LangChain智能体之initialize_agent开发实战1、零基础学AI大模型之读懂AI大模型 2、零基础学AI大模型之从0到1调用大模型API 3、零基础学AI大模型之SpringAI 4、零基础学AI大模型之AI大模型常见概念 5、零基础学AI大模型之大模型私有化部署全指南 6、零基础学AI大模型之AI大模型可视化界面 7、零基础学AI大模型之LangChain 8、零基础学AI大模型之LangChain六大核心模块与大模型IO交互链路 9、零基础学AI大模型之Prompt提示词工程 10、零基础学AI大模型之LangChain-PromptTemplat

Incremark Solid 版本上线：Vue/React/Svelte/Solid 四大框架，统一体验Incremark 现已支持 Solid，至此完成了对 Vue、React、Svelte、Solid 四大主流前端框架的全面覆盖。

泰迪智能科技

分享|职业技术培训|数字技术应用工程师快问快答数字技术应用工程师是具备云计算、大数据、人工智能等数字技术综合应用能力的专业人才，能够通过技术手段驱动企业数字化转型。本课程分为初级/中级/高级，培养既懂技术又懂业务的复合型数字化人才。分享职业技术培训数字技术应用工程师快问快答： 1、这个证书含金量怎么样? 证书属于专业技术人才证书，分为初、中、高三级，覆盖Python/Java编程、数据库、机器学习、分布式系统等硬核技能，在数字化转型的浪潮下，持证者不仅求职有优势，很多企业还将它作为内部晋升的参考依据。 2、零基础能冲吗? 放心冲!路径清晰: 初级:

如何给AI提问：让机器高效理解你的需求在人工智能（AI）快速发展的今天，无论是ChatGPT、Claude、文心一言还是其他大语言模型，提问的质量直接决定了回答的准确性。许多人抱怨AI“答非所问”，其实往往是因为问题本身不够清晰、结构混乱或缺乏关键信息。

2.31 机器学习神器项目实战：如何在真实项目中应用XGBoost等算法本文通过真实项目案例，演示如何在项目中应用XGBoost等机器学习神器。从数据准备、特征工程、模型训练到部署上线，提供完整的实战流程。

钱彬 (Qian Bin)

项目实践15—全球证件智能识别系统（切换为Qwen3-VL-8B-Instruct图文多模态大模型）项目实践15—全球证件智能识别系统（后端推理引擎升级与业务逻辑修正）在前序的系统构建中，后端服务集成了Qwen3-VL-8B-Thinking多模态大模型，用于实现针对国外证件的版面信息结构化提取与翻译。该Thinking系列模型在处理数理逻辑推演等复杂任务时表现优异，其核心机制在于输出最终结果前会进行长思维链推理。然而，在证件OCR及多语种翻译这一特定业务场景下，系统主要需求是对图像文字的直接提取与转换，而非深度的逻辑推理。实测表明，Thinking模型的过度推理导致单次请求响应时间较长（平均约15-3

CNNMNIST代码通常指使用卷积神经网络 (CNN) 对 MNIST 数据集进行分类的任务或模型实现out_channels的输出通道数是16，就意味着要有16个卷积和

【强化学习】第六章：无模型控制：在轨MC控制、在轨时序差分学习(Sarsa)、离轨学习(Q-learning)说明：从强化学习知识框架上看，本篇承接无模型评估篇：https://blog.csdn.net/friday1203/article/details/156023792?spm=1001.2014.3001.5501 但是，从知识点上看，本篇是承接前五章的所有重点和难点！所以你前面知识点必须非常熟悉，本篇才能顺水推舟的理解了。尽管本篇我已经尽力回溯之前的知识点，但你还是得没有逻辑断点，才能看懂本篇。

智驱力人工智能

守护流动的规则基于视觉分析的穿越导流线区检测技术工程实践交通路口导流区穿越实时预警技术智慧交通部署指南在高速公路互通立交匝道口、城市快速路汇流区，地面上清晰的白色V形导流线，是引导车流、分离冲突、保障安全的关键交通语言。然而，部分驾驶员为抢行而穿越导流线区的违规行为屡禁不止，不仅扰乱行车秩序，更是造成刮擦、追尾等事故的主要诱因。传统治理依赖交警现场执法或电警定点抓拍，存在覆盖有限、威慑力不足的短板。近期，一些因穿越导流线区引发的典型交通事故在社交平台引发热议，凸显了对此类违法行为进行常态化、智能化监管的迫切需求。因此，基于深度学习的穿越导流线区检测系统，正从辅助取证工具，升级为提升节点通行效率

生成式人工智能大模型备案制度与发展要求自2023年起，我国逐步构建起全球首个覆盖生成式人工智能（Generative AI）全生命周期的监管体系。以《生成式人工智能服务管理暂行办法》（2023年8月15日实施）为核心，辅以《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》《深度合成管理规定》《算法推荐管理规定》等上位法及配套规范，形成了“政策规范—技术防御—备案准入”三位一体的治理机制。

DeepSeek 私有化部署避坑指南：敏感数据本地化处理与合规性检测详解摘要随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型（LLM）如 DeepSeek 因其强大的文本生成、问答、代码编写等能力，正被越来越多的企业纳入核心业务流程。出于对数据主权、隐私保护和定制化需求的考虑，私有化部署成为许多企业，特别是金融、医疗、政府等高度敏感行业用户的首选方案。然而，私有化部署并非简单的软件安装，其过程涉及复杂的敏感数据处理流程、严格的合规性要求以及潜在的部署陷阱。本文旨在提供一个全面的指南，深入探讨 DeepSeek 私有化部署中敏感数据的本地化处理策略、关键合规性检测要点，并揭示常见的“坑

机器学习之线性回归一元线性回归和多元线性回归均有解析解，三、梯度下降法多元线性回归的逆矩阵首先不一定存在，就是存在求逆也是非常大的计算量。此时可以考虑梯度下降法。

Qoder 支持通过 DeepLink 添加 MCP ServerDeeplinks 允许用户通过简单的 URL 与他人分享 AI Chat 提示词、Quest 任务、规则和 MCP 服务器配置。当您点击深链时，IDE 会打开并显示确认对话框，展示即将添加的内容。在您审核并确认前，深链不会自动执行任何操作。

【AI】AI学习笔记：MCP协议与gRPC、OpenAPI的差异MCP协议的核心本质，就是为智能体（AI模型）提供一个标准化的“工具发现与调用”描述框架，让模型能直接理解和使用接口。与你自行编写描述相比，MCP是系统级的解决方案。

狮子座明仔

SimpleMem：让AI智能体拥有“过目不忘“的高效记忆系统一句话总结：SimpleMem通过"语义无损压缩"的三阶段流水线，将LLM智能体的记忆效率提升30倍，同时准确率提高26.4%，让AI既能"记得住"又能"记得准"。

超越 Context Window：为何文件系统是 AI Agent 的终极记忆体“AI 不会因为上下文太短而失败，它们失败是因为不知道如何管理遗忘。”2025 年 12 月，Meta 以 20 亿美元收购 Agent 初创公司 Manus 的消息引爆了科技圈。除了惊人的估值，最让开发者好奇的是：Manus 到底解决了什么核心难题？答案可能比大多数人想象的要朴素得多——上下文工程（Context Engineering）。

0基础小白使用ai能力将本地跑的小应用上云（作为个人记录）我是一个对于代码编程基本上可以说是0基础的小白，没有项目经验，也没师父，也没老师，学过一点点的python代码，能看懂一部分的内容，知道去哪修改，基本上和啥也不懂的差不多，后端更是没学过，centos会一丢丢命令大概就到vim创建文件，cd进各文件目录的情况，使用ai的能力以后居然能将我本地的程序上云，基于云服务器的算力，并通过公网地址去访问，这对我来说是一个不可思议的经历，做一次简单的记录！

AI 时代旧敏捷开发的核心矛盾与系统困境我们正在经历一个非常典型的“效率悖论”：一句话：AI 把“写代码”这段路拓宽了，但旧敏捷把“入口、闸口、收费站”都留在了原地。

GitCode-我的运气的可量化方案-更新v5版本价值是持续创造的，25年的我会持续更新，当前Web版本v4版本，下一个是移动应用版本。仓库地址：GitCode - AI易经出行

脉脉独家【AI创作者xAMA】｜当豆包手机遭遇“全网封杀”：AI学会操作手机，我们的饭碗还保得住吗？🎬 博主简介：【AI创作者xAMA】在脉脉的匿名职言区，一条关于“字节跳动豆包手机功能被国产手机厂商集体封杀”的爆料，引发了技术圈和职场人的双重焦虑——AI已经开始学会“使用”手机了，这是否意味着一些岗位即将消失？