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人工智能 搜索推荐 大数据
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当SOA遇到DDD

【8月更文挑战第15天】

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人工智能 Apache
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Flux AI:释放你的想象力,用文字生成图像

Flux AI 是一款支持多种风格的 AI 图像生成器。它使用先进的基于变换器的管道模型来实现高质量、精确的输出。它具有用户友好的界面,适合专业人士和业余爱好者。Flux AI 可以快速将文本提示转换为精确的图像,从而提高创作效率。

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机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
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人工智能算法原理

人工智能(AI)属计算机科学,聚焦于模拟人类智慧的技术与系统的研发。本文概览常见AI算法原理:机器学习含监督(如决策树、支持向量机)、无监督(如聚类、主成分分析)及强化学习算法;深度学习涉及卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络;自然语言处理涵盖词袋模型、循环神经网络语言模型及命名实体识别等。这些算法支撑着AI技术的广泛应用与发展。

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机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
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探索计算机人工智能算法

在信息科技飞速发展的今天,人工智能(AI)炙手可热。计算机AI算法作为核心,使系统能模拟乃至超越人智。本文探索AI算法原理,涵盖机器学习(监督与无监督学习)、深度学习及自然语言处理等关键技术,展示其如何通过数据分析、模式识别等实现预测、分类及理解人类语言等复杂任务,引领科技创新潮流。

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人机交互 领域建模 数据库
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DDD中领域故事的作用

【8月更文挑战第14天】

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人工智能 前端开发 搜索推荐
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AI大模型企业应用实战-Agents是什么?

【8月更文挑战第13天】

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存储 人工智能 自然语言处理
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AI大模型企业应用实战-“消灭”LLM幻觉的利器 - RAG介绍

【8月更文挑战第12天】

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Java API 数据中心
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百炼平台Java 集成API上传文档到数据中心并添加索引

本文主要演示阿里云百炼产品,如何通过API实现数据中心文档的上传和索引的添加。

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XML 人工智能 JSON
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AI大模型企业应用实战(10)-LLMs和Chat Models

【8月更文挑战第10天】

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机器人 API Python
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智能对话机器人(通义版)会话接口API使用Quick Start

本文主要演示了如何使用python脚本快速调用智能对话机器人API接口,在参数获取的部分给出了具体的获取位置截图,这部分容易出错,第一次使用务必仔细参考接入参数获取的位置。

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人工智能
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AI大模型企业应用实战(09)-示例选择器

【8月更文挑战第9天】

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存储 人工智能 JSON
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AI大模型企业应用实战(08)-用prompts模板调教LLM的输入输出

【8月更文挑战第8天】

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人工智能 JSON API
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AI大模型企业应用实战(07)-LangChain的Hello World项目

【8月更文挑战第7天】

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人工智能 自然语言处理 前端开发
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AI大模型企业应用实战(06)-初识LangChain

【8月更文挑战第6天】

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机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
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AI大模型应用开发实战(05)-应用级开发者AI时代破局点

【8月更文挑战第5天】

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机器学习/深度学习 人工智能 机器人
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AI大模型应用开发实战(03)-为啥LLM还没能完全替代你?

【8月更文挑战第4天】

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机器学习/深度学习 人工智能 Python
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AI大模型应用开发实战(02)-langchain开发环境搭建

【8月更文挑战第3天】

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机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
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AI大模型应用开发实战(01)-大语言模型发展

【8月更文挑战第2天】

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API
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求助:使用阿里的通义模型如何支持运行GraphRAG项目呢?

求助:使用阿里的通义模型如何支持运行GraphRAG项目呢?

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机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
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AI是如何在编程中提升效率的

在快速发展的科技时代,人工智能(AI)已从科幻概念变为现实,尤其在软件开发领域产生了深远影响。AI通过自然语言处理技术准确理解需求并自动生成初步代码框架,大幅减少需求分析与设计工作量。同时,智能代码补全、代码审查及自动化测试等工具显著提升了编码与测试效率,基于大数据分析和机器学习预测所需代码片段,自动发现并修正潜在错误,确保软件质量的同时减轻开发者负担。

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机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
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为什么要学习大模型?

本文深入探讨了大模型的学习意义、应用需求及训练方法,帮助读者理解其底层逻辑与潜力。通过类比PPT和Excel在职场中的重要性,强调掌握大模型技能对未来职业发展的关键作用。文章还分析了LLM微调的必要性及其在企业内外部场景的应用价值,如智能客服、游戏NPC等。此外,专栏专注于ChatGPT与通义千问的训练原理,提供系统化的学习路径,适合从零基础到进阶的不同人群。无论想提升工作效率还是从事相关工程开发,都能从中受益。内容收录于[Github](https://github.com/Java-Edge/Java-Interview-Tutorial),欢迎关注!

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监控 IDE Serverless
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浅谈Serverless IDE

Serverless IDE 是专为无服务器架构设计的集成开发环境,简化开发者构建、测试与部署流程。其核心功能包括项目管理模板、多语言支持的代码编辑、本地模拟调试、云服务集成、一键部署、日志监控及插件扩展等。通过这些功能,Serverless IDE 提升开发效率、降低学习成本、加强团队协作并确保应用质量。流行的选择有 Serverless Framework Dashboard、AWS Cloud9 及 Visual Studio Code 配套插件。随着无服务器技术的发展,Serverless IDE 将扮演更加关键的角色。

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千问大模型

阿里云自主研发的千问大模型,凭借万亿级超大规模数据训练和领先的算法框架,实现全模态高效精准的模型服务调用。https://www.aliyun.com/product/tongyi

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