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共 7529 條

如何用蘇格拉底式問答法幫助學習者解決代碼問題

作為一個編程社區(qū)，freeCodeCamp為眾多對自身所寫代碼存在疑問的編程愛好者提供了強而有力的幫助。然而，盡管直接給出答案然后繼續(xù)推進這種方式看起來頗具吸引力，但實際上，這種做法對編程愛好者的學習進程是有害的。

2025-01-17 08:00:00

編程蘇格拉底式教學法編程社區(qū)

Dev Home和Dev Boxes：徹底改變開發(fā)者環(huán)境

Dev Home和Dev Boxes為開發(fā)人員創(chuàng)建和管理開發(fā)環(huán)境并與之交互提供了一種方法。通過簡化環(huán)境搭建的復雜性和提供環(huán)境，Dev Home和Dev Boxes使開發(fā)人員能夠?qū)Ｗ⒂谄浜诵娜蝿眨壕幋a。

2025-01-16 11:52:00

Dev Home Dev Boxes 前沿工具

2025年JavaScript領域的五大技術(shù)發(fā)展趨勢

2025年，JavaScript將在無服務器架構(gòu)、與WebAssembly集成以及微前端的采用等方面取得進步。

2025-01-15 08:00:00

JavaScript Web開發(fā)

圖數(shù)據(jù)庫的剪枝在大型語言模型中的知識表示

圖數(shù)據(jù)庫的剪枝可以通過移除不相關數(shù)據(jù)來優(yōu)化LLM中的知識表示，從而實現(xiàn)更快、更集中的知識檢索。本文探討了剪枝知識圖的好處與策略，以及它們?nèi)绾翁嵘齃LM的性能，特別是在特定領域的應用中。

2025-01-15 07:52:53

圖數(shù)據(jù)庫 LLM 大型語言模型

使用OpenTelemetry解決安卓應用程序的問題：不僅限于本地分析?

OpenTelemetry是一種強大的可觀測性框架，可以幫助工程師監(jiān)測和解決常見的安卓性能問題。我們將通過實例深入研究這方面的幾個問題。

2025-01-14 10:39:49

開發(fā)移動端本地分析

面向語音控制前端應用程序的自然語言處理（NLP）：架構(gòu)、進展與未來方向

本文介紹了語音控制前端應用程序的自然語言處理（NLP）方法，以及語音識別、自然語言理解（NLU）等方面的最新進展。

2025-01-14 09:47:44

自然語言處理 NLU 語音識別

基于阿里開源Qwen2.5-7B-Instruct模型進行多代理RAG開發(fā)實戰(zhàn)

本文使用基于阿里通義千問團隊開源Qwen2.5-7B-Instruct大模型的代碼代理開發(fā)一個本地多代理RAG系統(tǒng)的完整過程。

2025-01-13 10:55:53

RAG LLM 大型語言模型

對人工智能零信任：從頭開始構(gòu)建安全體系

零信任人工智能（Zero Trust AI）可以采取主動的安全措施，保護用戶的數(shù)據(jù)、工作流和系統(tǒng)，并確保一切安全可靠。

2025-01-13 08:00:00

零信任人工智能安全

架構(gòu)師指南之開放表格式和對象存儲篇

本指南將從開放表格式和對象存儲在構(gòu)建現(xiàn)代化數(shù)據(jù)湖倉中的作用與演變出發(fā)，深入探討 Apache Iceberg、Delta Lake 和 Apache Hudi三種頂級的表格式的特征比較，進而介紹如何為你的數(shù)據(jù)湖倉選擇合適的開放表格式。

2025-01-10 08:00:00

架構(gòu)師對象存儲開放表格式

如何使用基于AI的 Suno創(chuàng)作自己的音樂？

你可能已經(jīng)使用生成式AI來創(chuàng)建文本、圖像甚至視頻，但有沒有用它來創(chuàng)作自己的音樂呢？幾種不同的文本轉(zhuǎn)音樂工具可以充當虛擬作曲家，不過值得一試的此類工具是Suno。

2025-01-10 07:53:13

生成式AI Suno AI模型

一文看懂推理并行的定義及其工作原理

近年來，我們見證了兩個反復出現(xiàn)的趨勢：發(fā)布的GPU功能越來越強大，以及擁有數(shù)十億、乃至數(shù)萬億個參數(shù)和加長型上下文窗口的大語言模型（LLM）層出不窮。

2025-01-09 11:14:14

大語言模型推理并行 AI模型

從數(shù)據(jù)孤島到智能系統(tǒng)：RAG和知識圖譜的協(xié)同作用

本文探討了RAG和知識圖譜之間的協(xié)同作用，并提供了真實世界的示例、詳細的解釋和清晰的可視化圖表，以展示它們的變革能力。

2025-01-09 10:52:23

RAG 知識圖譜人工智能

不容錯過的十個優(yōu)秀AI代碼生成器

我們將介紹一些好用的AI代碼生成器，包括它們的獨特功能，以及它們?nèi)绾螐氐赘淖兡愕木幊腆w驗。

2025-01-08 08:00:20

AI 代碼生成器 AI驅(qū)動

如何使用Ollama在個人計算機上運行開源LLM

如今，AI工具已變得司空見慣，你可能每天都在使用它們。保護你的個人和商業(yè)機密數(shù)據(jù)的關鍵途徑之一，就是在自己的基礎配置上運行自己的AI。

2025-01-08 08:00:00

Ollama LLM 人工智能

蜜罐老矣，還能飯否？

本文討論蜜罐系統(tǒng)的發(fā)展歷史、基本思想以及如何應對最新的技術(shù)迭代。

2025-01-07 08:00:00

網(wǎng)絡安全蜜罐系統(tǒng)蜜罐

機器學習用戶寶典：使用SVM解讀情感

支持向量機（SVM）可能聽起來像一個復雜的術(shù)語，但它卻是機器學習領域一種簡單而強大的方法。你可以把它想象成一個智能邊界劃分者，幫助機器對數(shù)據(jù)進行分類。

2025-01-06 08:35:42

SVM 機器學習人工智能

數(shù)字化運營現(xiàn)代化的戰(zhàn)略路線圖：從遺留開發(fā)模式向敏捷驅(qū)動的集成框架轉(zhuǎn)型

本文中的案例研究概述了一家美容電子商務公司如何通過建立模塊化架構(gòu)、CI/CD管道以及功能“小組”（Pod），成功地從瀑布開發(fā)模式轉(zhuǎn)型為敏捷開發(fā)模式。

2025-01-06 08:00:00

數(shù)字化運營開發(fā)遺留系統(tǒng)

別再將LLM當成數(shù)據(jù)庫了

本文介紹了為什么批處理范式已過時，它如何阻礙AI應用，以及為什么AI的未來需要一種實時事件流平臺。

2025-01-03 08:13:08

生成式AI 大語言模型 LLM

即使你關閉了cookie，網(wǎng)絡瀏覽器仍在偷偷監(jiān)視你

就像人類一樣，瀏覽器也有自己的一套指紋，并以此來識別用戶的瀏覽活動。

2025-01-03 08:00:00

安全網(wǎng)絡瀏覽器瀏覽器指紋

DDPG算法輕松解決AI醫(yī)療機器人技術(shù)難題：連續(xù)動作控制

本文旨在探索DDPG算法如何解決連續(xù)動作控制難題，從而進一步提升生物工程領域AI驅(qū)動的醫(yī)療機器人的強大功能。

2025-01-02 08:23:51

DDPG算法醫(yī)療機器人 AI

如何解決SQL數(shù)據(jù)庫陷入“恢復中”模式的問題

數(shù)據(jù)庫管理員需要了解如何解決SQL數(shù)據(jù)庫陷入“恢復中”模式的問題。本文將介紹SQL數(shù)據(jù)庫恢復的各個階段、導致這個問題的原因以及將其恢復到一致狀態(tài)的方法。

2025-01-02 08:00:00

SQL 數(shù)據(jù)庫恢復階段

2024年及以后的18個測試自動化趨勢

探索2024年及以后的測試自動化趨勢，以及它們將如何塑造軟件質(zhì)量和開發(fā)的未來。

2024-12-31 14:10:47

測試測試自動化開發(fā)

減少LLM幻覺的五大技巧和方法

我們在本教程中探索了通過降低幻覺率來提高 LLM 輸出可靠性的幾種策略。主要建議包括使用思維鏈和提示以指導 LLM 調(diào)用，并使用基于工作流程的方法，其中代理旨在驗證自己的回答。

2024-12-31 08:03:12

LLM 檢索增強生成 AI

2024年優(yōu)秀Web開發(fā)工具發(fā)展趨勢總結(jié)

本文將從LLM領域開始，逐漸涉及人工智能（AI）以外的其他各個領域，帶你回顧2024年優(yōu)秀Web開發(fā)工具的亮點與發(fā)展趨勢。

2024-12-30 10:14:13

Web開發(fā)人工智能 LLM

基于谷歌Gemini多模態(tài)模型實現(xiàn)PDF文檔自動化處理

本文將提出一種新的PDF文檔自動化處理方案，從而成功處理其中的表格、圖像、圖形或方程式等對象。

2024-12-30 08:33:54

大型模型 Gemini LLM

OpenAI的停機事件教會我們要構(gòu)建更具彈性的系統(tǒng)

OpenAI發(fā)生的停機事件揭示了在分布式環(huán)境中構(gòu)建彈性系統(tǒng)、改進測試和防止未來發(fā)生故障的經(jīng)驗和教訓。

2024-12-27 16:03:38

OpenAI Kubernetes API

2024年七大零日漏洞利用趨勢

攻擊者的零日漏洞利用活動揭示了安全團隊應該注意的關鍵趨勢。

2024-12-27 08:00:00

零日漏洞安全 CISO

使用代理混合搜索讓你的RAG應用程序成為智能化“助手”

我們在這里將介紹一種更好的方法：代理混合搜索。通過使用結(jié)構(gòu)化元數(shù)據(jù)并讓大語言模型（LLM）為每個查詢選擇最佳檢索操作，你就可以將RAG應用程序變成真正智能化的助手。

2024-12-27 07:57:50

大語言模型 LLM RAG

人工智能中的智能體內(nèi)存：持久內(nèi)存是如何重新定義大語言模型應用程序的

人工智能（AI）?從根本上改變了我們的生活、工作以及通信方式。GPT-4、BERT、Llama?等大語言模型（LLM）?在對話式人工智能方面取得了顯著進步，不但響應迅速，而且做到了擬人化。即便如此，這些系統(tǒng)仍然普遍存在一個致命缺陷，那就是無法在單個會話之外保留上下文信息。

2024-12-26 08:00:00

人工智能大語言模型持久內(nèi)存

CFO應該理性擁抱Gen-AI

CFO打破人工智能傳統(tǒng)方法的首要原因是他們在企業(yè)中所扮演角色的擴展。在最近的一項研究中，85%的首席財務官表示，他們希望在制定業(yè)務戰(zhàn)略方面發(fā)揮更重要的作用。

2024-12-25 08:09:37

生成式人工智能 CFO Gen-AI

設置機器學習管道的初學者指南

本文將向你介紹什么是機器學習管道，以及如何根據(jù)開發(fā)者的需求，創(chuàng)建出ML管道。

2024-12-25 08:00:00

機器學習 ML管道人工智能

使用LLaMA 3.1、Firebase和Node.js，構(gòu)建一個音控的智能廚房應用程序

我在本教程中將介紹從設置Firebase、配置LLaMA以操控語音命令到實時存儲和管理購物清單的整個過程。

2024-12-24 08:12:59

LLaMA 語言模型 Node.js

視頻推薦中的時長偏見：公平內(nèi)容排名的完整指南

本文將探索解決時長偏見的理論基礎和實踐策略，以創(chuàng)建平衡、公平和有效的推薦系統(tǒng)。

2024-12-24 08:00:00

時長偏見視頻推薦多目標優(yōu)化

剖析BadGPT-40背后的真相：一個從GPT模型中移除護欄的模型

在本文中，我們將剖析BadGPT-40背后的真相：該團隊做了什么，他們是如何做的，以及為什么它很重要。對于那些認為官方護欄能保證模型安全的人來說，這將是一個警世故事。

2024-12-23 12:52:29

BadGPT-40 GPT 模型

如何優(yōu)化大型語言模型（LLM）的分塊策略

本文將更深入地探討LLM不同的分塊方法及其策略，以及它們在為現(xiàn)實世界的應用程序優(yōu)化LLM中的作用。

2024-12-23 08:03:13

LLM 大型語言模型 RAG

如何使用 Gemini API 構(gòu)建視頻字幕生成器

在本教程中，你將使用 Google 的 Gemini API 構(gòu)建人工智能驅(qū)動的字幕生成器。我們將創(chuàng)建一個名為“AI-Subtitle-Generator”的項目，該項目的前端使用 React，后端使用 Express。準備好了嗎？讓我們馬上出發(fā)吧！

2024-12-23 08:00:00

人工智能 Gemini API API 密鑰

推進可解釋性自然語言生成（NLG）：技術(shù)、挑戰(zhàn)和應用

本文探討了增強NLG系統(tǒng)透明度的實用技術(shù)和工具，提供了詳細的代碼片段和逐步的解釋，以指導開發(fā)人員理解和改進模型行為。要點包括注意力可視化、可控生成、特征歸因以及將可解釋性集成到工作流中。

2024-12-20 08:07:45

NLG 自然語言生成人工智能

Meta AI的COCONUT：無需語言即可思考的AI方法

當研究人員首次發(fā)現(xiàn)大型語言模型（LLMS）可以通過思維鏈提示一步一步地“思考”時，這是一個突破性的時刻！我們終于可以窺視這些黑盒子的推理過程了。

2024-12-20 08:00:00

人工智能大型語言模型 COCONUT

LangChain Runnable架構(gòu)實戰(zhàn)解析

本文將帶你深入了解LangChain框架背后的基礎架構(gòu)并提供基本實戰(zhàn)代碼，以及開發(fā)復雜的基于AI代理系統(tǒng)時直接可用的通用代碼。

2024-12-19 08:00:00

人工智能 LLM LangChain

大規(guī)模情感分析：將NLP應用于多語言和特定領域的文本

在本文中，我們將探討大規(guī)模情感分析對于分析多語言和特定領域大量文本數(shù)據(jù)的重要性，以及它如何使企業(yè)和研究人員能夠跨越全球市場和行業(yè)特定背景，揭示對客戶情感、市場趨勢和用戶體驗的實時洞察。

2024-12-19 07:58:53

深度學習 NLP 自然語言處理

生成式人工智能如何改變軟件開發(fā)

采用人工智能編碼助手可以將軟件開發(fā)團隊的效率提高40%，其中包括代碼審查至調(diào)試的過程，同時可以有效應對現(xiàn)實世界的挑戰(zhàn)并遵循最佳實踐。

2024-12-18 08:11:52

人工智能軟件開發(fā)內(nèi)存泄漏

新手為開源項目貢獻力量的路徑總結(jié)

最近，我參加了一場開源峰會，并被一個意外的發(fā)現(xiàn)所震撼。在一場關于社區(qū)貢獻的小組討論中，主持人向在場觀眾提出了一個問題：“在場的各位中，有多少人曾經(jīng)為開源項目做出過貢獻？” 只有少數(shù)人舉起手。令人驚訝的是，盡管現(xiàn)場充滿了對開源的熱情，但許多參會者似乎對于如何邁出貢獻開源項目的第一步仍感到迷茫和不確定。

2024-12-18 08:00:00

開源峰會開源開發(fā)

本地構(gòu)建Llama 3.2-Vision多模態(tài)LLM聊天應用實戰(zhàn)

在本文中，我們將學習如何使用開源Llama3.2-Vision模型與我們提供的圖像聊天，其間你會驚嘆于該模型的OCR、圖像理解和推理能力。示例工程的所有代碼都將方便地提供在一個Colab筆記本文件中。

2024-12-17 08:05:34

大型語言模型 MetaAI LLM

2025年幫助Web開發(fā)人員脫穎而出的五個技術(shù)趨勢

這五個Web技術(shù)發(fā)展趨勢（不包括AI）將幫助你在新的一年里從開發(fā)人員當中脫穎而出。

2024-12-17 08:00:00

Web開發(fā)人工智能 Vanilla JS

基于CNN＋PyTorch實現(xiàn)視覺檢測分類

在本文中，我們開發(fā)了一個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN），用于汽車電子行業(yè)的視覺檢測分類任務。在此過程中，我們深入研究了卷積層的概念和相關數(shù)學知識，并研究了CNN實際看到的內(nèi)容以及圖像的哪些部分導致它們做出決策。

2024-12-16 08:06:42

神經(jīng)網(wǎng)絡 CNN PyTorch

Snowflake?vs. Databricks：如何選擇合適的數(shù)據(jù)平臺

Snowflake是管理數(shù)據(jù)倉庫和SQL分析的理想選擇，而Databricks則適用于數(shù)據(jù)工程、機器學習和實時分析。

2024-12-16 08:00:00

Snowflake 數(shù)據(jù)平臺

基于LangChain和云原生向量數(shù)據(jù)庫Milvus開發(fā)混合搜索AI程序

在本文中，我們首先簡要介紹密集嵌入和稀疏嵌入之間的區(qū)別，然后分析如何使用混合搜索來利用這兩種嵌入技術(shù)。然后，我們還將提供關鍵部分的源代碼分析，以演示如何在langchain-milvus中使用這些新功能。

2024-12-13 08:32:28

向量數(shù)據(jù)庫云原生 LangChain

為什么ETL和AI不是競爭對手，而是數(shù)據(jù)未來的合作伙伴

支撐數(shù)據(jù)處理數(shù)十年的ETL框架終將被AI取代？也許未必！

2024-12-13 08:00:00

人工智能 ETL 大模型

如何在安卓手機上本地安裝和運行LLM?

本文將解釋在安卓手機上本地運行LLM的重要性，并提供了使用MLC Chat應用程序安裝和運行LLM的逐步教程。

2024-12-12 08:26:50

AI模型 LLM 大語言模型

詳解現(xiàn)代開發(fā)框架：面向開發(fā)人員和技術(shù)決策者的必備指南

作為一名有著20多年經(jīng)驗的開發(fā)人員，我親眼目睹了選擇合適的框架對一個項目的成敗有著怎樣的影響?！翱蚣堋边@個術(shù)語的涵蓋范圍已經(jīng)變得如此之廣，以至于它常常被誤解。

2024-12-12 08:00:00

開發(fā)框架

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