aigc

AIGC系列之Dify使用教程上一篇文章讲了一下如何搭建部署Dify平台，步骤比较简单，通过docker很快就搭建完成了。那么这一篇我们来看看如何使用Dify，它都有哪些功能。

后端小肥肠

MCP协议实战指南：在VS Code中实现PostgreSQL到Excel的自动化迁移作者：后端小肥肠🍊 有疑问可私信或评论区联系我。🥑 创作不易未经允许严禁转载。姊妹篇：从PDF到精准答案：Coze助力RAGFlow框架提升数据召回率_提升ragflow-CSDN博客

爱吃的小肥羊

Cursor使用教程，纯小白也看得懂！Cursor AI目前最好的编程助手，独一档的存在，为什么说它独一档，因为它是目前订阅人数最多的AI编程工具。

Java版的深度学习 · 手撕 DeepLearning4J实现手写数字识别（附UI效果展示）---theme: theme-orange ---随着人工智能技术的不断发展，手写数字识别已经成为深度学习领域的一个经典案例。不管是老牌的机器学习模型还是现代的神经网络架构，手写数字识别总是大家学习和实战的起点之一。而对于我们日常使用的Java开发者来说，借助DeepLearning4J这个强大的Java深度学习框架，可以很方便地在Java项目中实现手写数字识别的功能。

用AI从零理解推荐系统互联网信息爆炸的时代，每当我们打开一些短视频平台时推荐的影视剧总有一款符合你的口味，电商平台首页展示的商品恰好是你最近需要的物品，这些看似神奇的"读心术"背后，正是推荐系统在发挥作用。其中，协同过滤算法作为最经典的推荐技术之一，就像一位善于观察的茶馆老板：通过记录不同茶客的口味偏好，总能给新客人推荐最合适的茶点。本文将带您深入浅出地理解这项技术，揭秘现代推荐系统的运行逻辑。

AI 基础知识从 -1 到 0.1Embedding、向量、无监督学习、卷积、RNN、Transformer、PyTorch……当你意识到 AI 时代已经到来，决定迈出学习的第一步时，是否也和我一样被这些繁多的术语弄得无所适从、不知从何开始？

小馒头学python

蓝耘元生代AIDC OS：一站式MaaS平台，助力AI应用快速落地最近发现了一个超实用的AI智算平台——蓝耘元生代AIDC OS，它把各种强大的AI模型打包成“开箱即用”的服务（就是现在超火的MaaS模式），对开发者、创业者甚至小白用户都超级友好！

告别 “生成废图”！UNO 让你一键掌控多物体图像生成： Less-to-More Generalization✨ Yumuing 博客🚀 探索技术的每一个角落，解码世界的每一种可能！💌 如果你对 AI 充满好奇，欢迎关注博主，订阅专栏，让我们一起开启这段奇妙的旅程！

不知道叫什么呀

【5G-A学习】ISAC通信感知一体化学习小记通信感知一体化（Integrated Sensing and Communication, ISAC）是一种将无线通信与环境感知功能深度融合的技术，通过共享硬件、频谱和信号处理流程，实现通信与感知的协同增效。其核心原理及无人机与飞鸟的识别方式如下：

火山引擎边缘云

AIoT 智变浪潮演讲实录 | 刘浩然：让硬件会思考：边缘大模型网关助力硬件智能革新4 月 2 日，由火山引擎与英特尔联合主办的 AIoT “智变浪潮”技术沙龙在深圳成功举行，活动聚焦 AI 硬件产业的技术落地与生态协同，吸引了芯片厂商、技术方案商、品牌方及投资机构代表等 700 多位嘉宾参会。

PromptPro|提示词生成和管理专家大家好，我是吾鳴。今天吾鳴给大家分享一个实用的提示词管理网站，它的名称叫做产品化管理提示词，英文名叫做PromptPro，是一个可以帮你管理你的大模型提示词的网站，同时你也可以告诉它你的需求，让它帮你生成标准的提示词。

ICLR 高分论文险遭拒，只因未引用「造假」研究？？？作者怒喷：对方论文用 Claude 生成有在离谱。高分论文因为没有引用先前的研究而被 ICLR 拒稿了？！于是作者提起上诉，审稿主席们推翻之前的决定，最终论文被接收并选为 Spotlight。

程序员X小鹿

阿里又出王炸，开源3D数字人神器：1张照片，一键变3D数字人（附保姆级教程）AI 数字人的应用，可以说是越来越广泛了。比如说用 AI 数字人做带货视频，实现副业变现；再比如说用 AI 数字人来做科普视频、教学视频等，可以大大提高制作效率，降低制作成本，等等

【AI】A2A vs MCP：智能体协作的“分层协议栈”如何重构AI基础设施？大家好！今天我们来深入聊聊谷歌最近在Cloud Next大会上发布的那个热门话题——A2A协议。你可能听说了，它是关于“智能体之间无缝协作”的，但心里或许会犯嘀咕：“这听起来和我用过的LangChain、AutoGen框架里的多智能体协作差不多啊？有啥新鲜的？” 甚至会想，“这和之前Anthropic提出的MCP协议又是什么关系？” 这些疑问非常好，它们直指问题的核心。

九歌AI大模型

Dify Sandbox实现文件路径获取与Excel数据处理文/九歌今天集中精力，花2个多小时把Dify Sandbox官方源码研究了一下，终于理清了Sandbox 执行代码的逻辑，顺便实现了在不修改官方dify-sandbox docker镜像，用户上传文件后路径的获取和对Excel文件的数据处理。

蒹葭苍苍873

分布式多卡训练与Xtuner大模型规模爆炸：大模型的参数量急速增长，需要解决的问题和难度都在逐渐上升，决定大模型能力最重要的就是模型的参数，参数的数量就是平常说的几B的模型，1B就是10亿的参数，现代大模型(GPT-3以后的大模型)参数量达上千亿级别，单卡GPU无法存储完整的模型参数。

前端的AI路其之二：初试MCP Server在前文MCP与Function Calling中,已经大概聊过了MCP的定义，并顺便梳理了我理解中的MCP与Function Calling的定义。接下来，肯定就是尝试咯。今天我们就尝试一下MCP开发一个 Tool。

爆肝整理！Google官方67页提示工程秘籍，小白也能轻松看懂大家好，我是运营黑客。最近，Google 发布了一份 67 页提示工程技巧（Prompt Engineering）PDF 文档。这是一份非常值得一看的报告：

蒹葭苍苍873

模型压缩模型压缩（Model Compression）是一种通过减少机器学习模型的复杂度、存储占用或计算资源消耗，同时尽量保持其性能的技术,模型压缩算法能够有效降低参数冗余，从而减少存储占用、通信带宽和计算复杂度，有助于深度学习的应用部署。其核心目标是在资源受限的设备（如移动设备、边缘计算设备）上高效部署模型，或加速模型推理/训练过程。