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共 7611 條

使用Streamlit、LangChain和Bedrock構(gòu)建一個(gè)交互式聊天機(jī)器人

本文將幫助你使用低代碼前端、用于會(huì)話管理的LangChain以及用于生成響應(yīng)的Bedrock LLM來(lái)創(chuàng)建聊天機(jī)器人。

2024-11-01 14:52:24

低代碼前端聊天機(jī)器人 LLM后端

一種高效的順序劃分算法——循環(huán)劃分算法

本文將詳細(xì)介紹一種新穎高效的順序劃分算法——循環(huán)劃分算法，它能夠?qū)ζ胀愋椭禂?shù)據(jù)進(jìn)行最小次數(shù)的重新排列。

2024-11-01 08:00:00

順序劃分算法循環(huán)劃分算法

情感即服務(wù)：AI的下一個(gè)市場(chǎng)是你的心

Moflin是一種人工智能的情感支持寵物，它能提供真實(shí)動(dòng)物的所有溫暖和依戀的感覺，同時(shí)省去了喂養(yǎng)、散步等實(shí)際照顧它的負(fù)擔(dān)。

2024-10-31 08:15:46

Moflin 人工智能 AI

探索云原生環(huán)境中的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)

人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)與云原生環(huán)境中的集成提供了一些令人興奮的功能，但卻并非沒(méi)有挑戰(zhàn)。

2024-10-31 08:00:00

云原生人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)

開發(fā)人員是否應(yīng)該使用人工智能代碼審查工具？

人工智能編碼工具是利用人工智能來(lái)分析和改進(jìn)代碼的軟件解決方案。傳統(tǒng)上，代碼審查需要同行或高級(jí)開發(fā)人員人工實(shí)施這一過(guò)程，但這可能很耗時(shí)，并且容易受到人類的監(jiān)督。

2024-10-30 08:19:07

人工智能編碼工具 AI 機(jī)器學(xué)習(xí)

Python中zip()函數(shù)的解析及其簡(jiǎn)單示例

在Python編程領(lǐng)域，zip() 函數(shù)以其簡(jiǎn)潔性而著稱，它能夠?qū)⒍鄠€(gè)列表或其他可迭代對(duì)象（如元組、集合乃至字符串）巧妙地合并成一個(gè)元組構(gòu)成的可迭代對(duì)象。想象一下，它就像夾克上的拉鏈，巧妙地將兩側(cè)緊密連接在一起。

2024-10-30 08:00:00

Python 函數(shù)工作原理

多模態(tài)RAG應(yīng)用開發(fā)實(shí)戰(zhàn)演練

本文將介紹如何基于高級(jí)解析、語(yǔ)義和關(guān)鍵字搜索以及重排序技術(shù)開發(fā)支持上下文檢索的多模態(tài)RAG應(yīng)用系統(tǒng)。

2024-10-29 11:54:25

多模態(tài)RAG應(yīng)用 LLM 大型語(yǔ)言模型

重磅！協(xié)同過(guò)濾算法被證實(shí)存在理論錯(cuò)誤！

推薦系統(tǒng)算法能夠給公司帶來(lái)巨大的流量，并且大幅度的減少營(yíng)銷費(fèi)用。世界上最早的推薦系統(tǒng)來(lái)自施樂(lè)公司，David Goldberg 等人在 1992 年發(fā)明了基于用戶的協(xié)同過(guò)濾算法。

2024-10-29 09:00:00

推薦系統(tǒng)算法推薦系統(tǒng)過(guò)濾算法

部署特權(quán)訪問(wèn)管理（PAM）要避免這七大坑

特權(quán)訪問(wèn)管理（PAM）部署并不總是成功的。在Reddit上，系統(tǒng)管理員們?nèi)滩蛔⊥虏郏篜AM大材小用，我討厭它；PAM成本高，實(shí)施起來(lái)很費(fèi)勁；我可以說(shuō)，它簡(jiǎn)直就是垃圾

2024-10-29 08:00:00

PAM PAM部署 IT

使用TAG和RAG實(shí)現(xiàn)摘要和標(biāo)簽的自動(dòng)化來(lái)簡(jiǎn)化客戶反饋分析

本文將深入研究TAG和RAG的工作原理、它們對(duì)數(shù)據(jù)標(biāo)記和Text-to-SQL生成的含義，以及它們?cè)谡鎸?shí)場(chǎng)景中的實(shí)際應(yīng)用。通過(guò)提供具體的示例，說(shuō)明了這些技術(shù)如何增強(qiáng)數(shù)據(jù)分析和促進(jìn)明智的決策，從而滿足經(jīng)驗(yàn)豐富的數(shù)據(jù)科學(xué)家和新入行者的需求。

2024-10-28 08:24:17

TAG RAG 自然語(yǔ)言處理

微服務(wù)激增：太多的微服務(wù)會(huì)造成不必要的負(fù)擔(dān)

本文探討與過(guò)度創(chuàng)建微服務(wù)相關(guān)的陷阱，了解其原因、影響和潛在的緩解策略。

2024-10-28 08:00:00

微服務(wù)架構(gòu)開發(fā)

基于自定義數(shù)據(jù)集的YOLOv8模型實(shí)戰(zhàn)

本文將通過(guò)一個(gè)完整的實(shí)戰(zhàn)案例來(lái)展示使用Python、命令行或Google Colab等方式在自定義數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練自己的計(jì)算機(jī)視覺模型。

2024-10-25 08:30:57

計(jì)算機(jī)視覺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)YOLOv8模型

如何改進(jìn)RAG模型的性能？

我們?cè)诒疚闹袑⒅攸c(diǎn)介紹如何優(yōu)化RAG系統(tǒng)，使其盡可能高效。我們從多個(gè)角度介紹RAG系統(tǒng)，深入了解其用途以及如何優(yōu)化。

2024-10-24 08:07:25

大語(yǔ)言模型 LLM RAG模型

十大PHP框架：哪種框架是被用得最多的PHP框架？?

Web開發(fā)的主力編程語(yǔ)言PHP繼續(xù)在構(gòu)建Web應(yīng)用程序和定制應(yīng)用軟件開發(fā)中占統(tǒng)治地位。由于可供使用的框架太多，選擇一種合適的框架可能并非易事。

2024-10-24 08:00:00

Web開發(fā)編程語(yǔ)言框架

人類如何通過(guò)機(jī)器智能增強(qiáng)認(rèn)知過(guò)程和行為

本文將主要關(guān)注ALP代理框架的規(guī)范性元素，探索如何利用它來(lái)增強(qiáng)人們的認(rèn)知過(guò)程和行為。具體來(lái)說(shuō)，將研究它在日常生活中提高人們的溝通技巧和決策能力的潛力。

2024-10-23 08:25:48

ALP代理模型人工智能決策分析

Linux用戶寶典：重復(fù)使用命令的八個(gè)簡(jiǎn)易方法

一遍又一遍地輸入相同的命令會(huì)讓人感到厭煩。有許多方法可以使重復(fù)命令（或者重復(fù)命令，但做一些更改）比想象的容易得多。

2024-10-23 08:00:00

Linux 字符串命令

如何編寫出色的生成式AI提示？

優(yōu)秀提示的關(guān)鍵在于清晰、明確的溝通。記住下面這點(diǎn)很重要：盡管AI很強(qiáng)大，但它無(wú)法讀懂我們?nèi)祟惖乃枷?。我們給出的指示越具體越詳細(xì)，就越有可能得到有用的輸出。

2024-10-22 08:11:15

人工智能生成式AI GenAI

如何利用預(yù)取技術(shù)提升Web性能：減少加載時(shí)間，優(yōu)化用戶體驗(yàn)

我們都曾遭遇過(guò)這樣的煩惱：漫長(zhǎng)的加載界面之后，卻只等來(lái)了毫無(wú)反應(yīng)的網(wǎng)頁(yè)。隨處可見的加載圖標(biāo)不停旋轉(zhuǎn)，但一切似乎都停滯不前。

2024-10-22 08:00:00

Web API 預(yù)取技術(shù)

微軟開源視覺語(yǔ)言模型Florence-2的應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)

在本教程中，我們將要介紹Florence-2模型（參考文獻(xiàn)1）——一種新穎的開源視覺語(yǔ)言模型（VLM），旨在處理各種視覺和多模型任務(wù)，包括字幕識(shí)別、對(duì)象檢測(cè)、分割和OCR等內(nèi)容。

2024-10-21 08:24:29

Florence-2 視覺語(yǔ)言模型 VLM

十種最關(guān)鍵的LLM漏洞及預(yù)防策略

本文介紹了基于大型語(yǔ)言模型（LLM）的人工智能應(yīng)用中最普遍且最具影響力的十個(gè)漏洞。

2024-10-21 08:00:00

大型語(yǔ)言模型人工智能

使用OpenAI和Kumologica對(duì)用戶支持請(qǐng)求進(jìn)行智能分類

本文將討論如何使用Kumologica中AI代理和OpenAI平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)智能案例分類場(chǎng)景的設(shè)計(jì)。

2024-10-18 08:17:36

Kumologica OpenAI AI代理

分布式系統(tǒng)中的背壓

本文介紹有關(guān)背壓的知識(shí)。背壓是分布式系統(tǒng)中的一種技術(shù)，通過(guò)控制請(qǐng)求流來(lái)防止發(fā)生過(guò)載和級(jí)聯(lián)故障。

2024-10-18 08:00:00

分布式系統(tǒng)背壓數(shù)據(jù)庫(kù)

兩難抉擇：自己定制LLM代理還是使用現(xiàn)有LLM代理框架？

這篇文章旨在讓這個(gè)選擇變得更容易一些。在過(guò)去的幾周里，我使用當(dāng)前主流的人工智能開發(fā)框架構(gòu)建了相同的LLM代理，以便在技術(shù)層面檢查每個(gè)框架的優(yōu)缺點(diǎn)。

2024-10-17 08:10:02

人工智能 LLM代理 LLM代理框架

開發(fā)者，你逃不過(guò)全棧調(diào)試的“藝術(shù)魅力”

全棧開發(fā)通常被比作一種復(fù)雜的平衡行為，開發(fā)人員需要兼顧前端、后端、數(shù)據(jù)庫(kù)等多個(gè)職責(zé)。隨著全棧開發(fā)的定義不斷發(fā)展，調(diào)試方法也在不斷發(fā)展。

2024-10-17 08:00:00

開發(fā)全棧調(diào)試前端

如何分析和修復(fù)LLM應(yīng)用程序中的錯(cuò)誤

大型語(yǔ)言模型（LLM）為機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用創(chuàng)造了一個(gè)新的范式。一方面，用戶有一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型，可以根據(jù)自己的需求和任務(wù)進(jìn)行定制。另一方面，可能無(wú)法訪問(wèn)模型的權(quán)重和超參數(shù)。用戶可以通過(guò)調(diào)整提示和提供給模型的信息來(lái)控制模型的行為。

2024-10-16 08:23:15

大型語(yǔ)言模型 LLM 機(jī)器學(xué)習(xí)

AI數(shù)據(jù)周期：適合大規(guī)模AI工作負(fù)載的最佳存儲(chǔ)組合

雖然AI在徹底改變?nèi)藗兊纳?，并激發(fā)各種全新的應(yīng)用，但從根本上來(lái)說(shuō)，其核心是數(shù)據(jù)使用和數(shù)據(jù)生成。

2024-10-16 08:00:00

人工智能 AI模型硬盤驅(qū)動(dòng)器

如何使用NotebookLM制作YouTube視頻學(xué)習(xí)指南？

NotebookLM是一個(gè)幫助你做筆記和總結(jié)的工具。它使用AI為你節(jié)省時(shí)間和精力，只需要幾個(gè)步驟就可以把視頻變成學(xué)習(xí)指南。在本文中，你將學(xué)習(xí)如何使用NotebookLM用YouTube視頻制作學(xué)習(xí)指南。

2024-10-15 08:10:49

NotebookLM YouTube視頻 AI

基于PyTorch自動(dòng)混合精度庫(kù)對(duì)ResNet50模型進(jìn)行優(yōu)化訓(xùn)練

在這篇文章中，我將專注介紹自動(dòng)混合精度技術(shù)。首先，我將簡(jiǎn)要介紹Nvidia的張量核設(shè)計(jì)；然后，我們一起探討發(fā)表在ICLR 2018上的開創(chuàng)性工作——“混合精度訓(xùn)練”相關(guān)論文；最后，我將介紹一個(gè)在FashionMNIST數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練ResNet50模型的簡(jiǎn)單示例。

2024-10-14 08:19:15

深度學(xué)習(xí)PyTorch ResNet50模型

采用ASP. NET Core構(gòu)建零信任API的開發(fā)人員指南

采用零信任模型保護(hù)ASP. NET Core API，可以通過(guò)對(duì)每個(gè)請(qǐng)求進(jìn)行身份驗(yàn)證，實(shí)施最小權(quán)限原則，并持續(xù)監(jiān)控以防范威脅。

2024-10-14 08:00:00

零信任開發(fā)網(wǎng)絡(luò)威脅

采用RAG和知識(shí)圖譜克服人工智能幻覺問(wèn)題

RAG創(chuàng)建了一組數(shù)據(jù)，可以搜索與用戶查詢相關(guān)的語(yǔ)義匹配，然后將這些匹配與LLM共享，以便包含在響應(yīng)中。隨著時(shí)間的推移，向量數(shù)據(jù)集可以添加新的或額外的數(shù)據(jù)，因此可以將相關(guān)和及時(shí)的數(shù)據(jù)包含在響應(yīng)中。

2024-10-12 08:03:25

RAG 大型語(yǔ)言模型人工智能

使用Docker部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型分步指南

你是否厭倦了修復(fù)同樣的部署問(wèn)題？不妨了解Docker如何使你的機(jī)器學(xué)習(xí)模型每次都能順暢運(yùn)行。

2024-10-12 08:00:00

機(jī)器學(xué)習(xí)Docker

改進(jìn)RAG管道檢索文檔質(zhì)量的五種方法

檢索增強(qiáng)生成(RAG)是利用外部信息定制大型語(yǔ)言模型的重要技術(shù)之一。但是，RAG的性能取決于檢索到的文檔的質(zhì)量。除了在RAG管道中使用的標(biāo)準(zhǔn)檢索方法之外，還有這4種技術(shù)有助于提高所檢索文檔的質(zhì)量。

2024-10-11 09:04:55

RAG LLM 大型語(yǔ)言模型

一文看懂Linux訪問(wèn)控制列表

本文介紹Linux訪問(wèn)控制列表（ACL），它相比標(biāo)準(zhǔn)的Linux權(quán)限提供了更大的靈活性。我將討論為多個(gè)獨(dú)立用戶和多個(gè)用戶組查看和配置ACL。你選擇的Linux發(fā)行版很可能已經(jīng)啟用了ACL（ACL實(shí)際上是文件系統(tǒng)的一項(xiàng)功能）。

2024-10-10 17:55:57

Linux ACL 訪問(wèn)控制列表

微調(diào)谷歌開源Gemini Flash模型實(shí)現(xiàn)PII脫敏實(shí)戰(zhàn)

本文中，我們將以PII（個(gè)人識(shí)別信息）脫敏算法數(shù)據(jù)集為例，探討使用微調(diào)谷歌Gemini Flash模型的情況下樣本效率的概念。我們將研究隨著樣本數(shù)量的增加而進(jìn)行的微調(diào)如何影響調(diào)整后的模型的功能。

2024-10-09 08:27:30

脫敏算法 PII脫敏機(jī)器學(xué)習(xí)

醫(yī)療圖像分割中的深度學(xué)習(xí)方法

我們?cè)诒疚闹袑⑸钊胙芯可疃葘W(xué)習(xí)為醫(yī)療圖像分割領(lǐng)域帶來(lái)的變革性方法，探索這些先進(jìn)的算法如何推動(dòng)醫(yī)療成像發(fā)展、乃至推動(dòng)醫(yī)療領(lǐng)域本身發(fā)展。

2024-10-08 08:19:19

深度學(xué)習(xí)醫(yī)療圖像分割算法

Java中的異常處理：高級(jí)特性和類型

Java異常處理的高級(jí)特性包括堆棧跟蹤、異常鏈、Try-with-resources、多重捕獲、最終重新拋出異常，以及堆棧遍歷。

2024-10-08 08:00:00

Java 異常處理堆棧

為什么AI PC不適合開發(fā)者

AI硬件正在迅速發(fā)展，英特爾正在大肆宣傳其最新的Lunar Lake芯片。近期的評(píng)測(cè)稱贊這款芯片具有出色的電池續(xù)航。但不要為了開發(fā)目的購(gòu)買它——它沒(méi)有足夠的內(nèi)存或帶寬來(lái)本地運(yùn)行語(yǔ)言模型。?

2024-10-06 13:00:05

AI 芯片英特爾

如何使用SpringAI、React和Docker構(gòu)建AI聊天機(jī)器人

在本教程中，我們將使用SpringBoot、React、Docker以及OpenAI來(lái)構(gòu)建一個(gè)聊天機(jī)器人的應(yīng)用程序。此應(yīng)用程序能夠讓用戶與由AI驅(qū)動(dòng)的聊天機(jī)器人進(jìn)行交互，可以向其提出問(wèn)題，并實(shí)時(shí)獲取回復(fù)。

2024-09-30 13:11:09

OpenAI React 聊天機(jī)器人

區(qū)塊鏈技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的十大用例

盡管區(qū)塊鏈通常與加密貨幣聯(lián)系在一起，但它對(duì)加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)防御的變革性影響正日益得到認(rèn)可。

2024-09-30 13:10:50

網(wǎng)絡(luò)安全區(qū)塊鏈加密貨幣

基于網(wǎng)格環(huán)境的模仿學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)戰(zhàn)探索

本文將全面探討在網(wǎng)格環(huán)境下，模仿學(xué)習(xí)中一些著名方法的測(cè)試運(yùn)行與結(jié)果對(duì)比分析。模仿學(xué)習(xí)成為當(dāng)下一個(gè)具有挑戰(zhàn)性和吸引力的領(lǐng)域。

2024-09-29 11:07:46

模仿學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí)

如何為分布式系統(tǒng)設(shè)計(jì)一種安全架構(gòu)

由于涉及多種多樣的大規(guī)模組件，保護(hù)分布式系統(tǒng)是一項(xiàng)復(fù)雜的挑戰(zhàn)。鑒于多個(gè)服務(wù)在可能不安全的網(wǎng)絡(luò)上交互，未經(jīng)授權(quán)的訪問(wèn)和數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險(xiǎn)顯著增加。

2024-09-27 08:00:00

安全分布式系統(tǒng)

提高LLM安全性的分步指南

在過(guò)去一年中，關(guān)于大型語(yǔ)言模型（LLM）的討論激增，這促使許多組織開始思考：我們應(yīng)該如何保護(hù)人工智能？安全影響又是什么？

2024-09-25 08:46:31

大型語(yǔ)言模型 LLM 人工智能

在領(lǐng)域驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)（DDD）中應(yīng)該避免的十件事

領(lǐng)域驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)（DDD）是軟件開發(fā)中的一種重要戰(zhàn)略方法。本文將探討在DDD中應(yīng)該避免的10件事，并舉例來(lái)說(shuō)明這些陷阱。

2024-09-25 08:00:00

領(lǐng)域驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)軟件開發(fā)

OpenAI o1推理模型基礎(chǔ)入門

?本文介紹了如何使用OpenAI o1-預(yù)覽版和o1-迷你版，用于決策、編碼以及從頭開始構(gòu)建一個(gè)端到端機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目。

2024-09-24 11:01:03

OpenAI o1推理模型機(jī)器學(xué)習(xí)

通過(guò)HTML屬性來(lái)增強(qiáng)網(wǎng)站和應(yīng)用程序的可訪問(wèn)性

你曾經(jīng)在 HTML 語(yǔ)言中使用過(guò)某個(gè)屬性，卻并未完全明白它的用途嗎？你并非個(gè)例！隨著時(shí)間的推移，我深入探究了眾多HTML屬性背后的含義，特別是那些對(duì)于可訪問(wèn)性極為關(guān)鍵的屬性。

2024-09-23 17:01:10

HTML屬性應(yīng)用程序 Javascript

RAG開發(fā)新技術(shù)：利用語(yǔ)義相似度提升標(biāo)簽過(guò)濾質(zhì)量

本文旨在介紹如何利用語(yǔ)義相似度改進(jìn)標(biāo)簽過(guò)濾以提升RAG應(yīng)用開發(fā)質(zhì)量。

2024-09-23 14:36:20

算法視覺語(yǔ)言模型 LLM

如何實(shí)現(xiàn)無(wú)頭數(shù)據(jù)架構(gòu)

無(wú)頭數(shù)據(jù)架構(gòu)可以在整個(gè)組織中解鎖前所未有的數(shù)據(jù)訪問(wèn)，但它從左移開始。

2024-09-20 21:09:42

無(wú)頭數(shù)據(jù)架構(gòu)數(shù)據(jù)分析平臺(tái)多跳架構(gòu)

機(jī)器學(xué)習(xí)的量子飛躍：突破人工智能能力的邊界

我們探索的創(chuàng)新——從量子機(jī)器學(xué)習(xí)到可解釋性人工智能——突顯了人工智能領(lǐng)域的發(fā)展速度有多快。每一項(xiàng)技術(shù)突破都有可能打破限制當(dāng)前人工智能系統(tǒng)的障礙。它們有望共同開創(chuàng)一個(gè)前所未有的機(jī)器學(xué)習(xí)能力時(shí)代。

2024-09-20 17:05:27

量子機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能量子計(jì)算

準(zhǔn)備絕非毫無(wú)意義！適用于所有組織的十個(gè)事件響應(yīng)準(zhǔn)備事項(xiàng)

網(wǎng)絡(luò)威脅不會(huì)消失，但準(zhǔn)備有序的流程可以更大限度地緩解威脅帶來(lái)的影響。

2024-09-19 20:21:28

網(wǎng)絡(luò)安全 IR計(jì)劃漏洞

使用Concrete ML確保模型訓(xùn)練和推理的端到端隱私

本文介紹了使用完全同態(tài)加密（FHE）為scikit-learn聯(lián)合訓(xùn)練模型和加密推理確保端到端隱私。

2024-09-19 18:49:54

完全同態(tài)加密 FHE 機(jī)器學(xué)習(xí)

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