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共 7597 條

十大PHP框架：哪種框架是被用得最多的PHP框架？?

Web開發的主力編程語言PHP繼續在構建Web應用程序和定制應用軟件開發中占統治地位。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開發編程語言框架

人類如何通過機器智能增強認知過程和行為

本文將主要關注ALP代理框架的規范性元素，探索如何利用它來增強人們的認知過程和行為。具體來說，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：重復使用命令的八個簡易方法

一遍又一遍地輸入相同的命令會讓人感到厭煩。有許多方法可以使重復命令（或者重復命令，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？

優秀提示的關鍵在于清晰、明確的溝通。記住下面這點很重要：盡管AI很強大，但它無法讀懂我們人類的思想。我們給出的指示越具體越詳細，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

如何利用預取技術提升Web性能：減少加載時間，優化用戶體驗

我們都曾遭遇過這樣的煩惱：漫長的加載界面之后，卻只等來了毫無反應的網頁。隨處可見的加載圖標不停旋轉，但一切似乎都停滯不前。

2024-10-22 08:00:00

Web API 預取技術

微軟開源視覺語言模型Florence-2的應用實戰

在本教程中，我們將要介紹Florence-2模型（參考文獻1）——一種新穎的開源視覺語言模型（VLM），旨在處理各種視覺和多模型任務，包括字幕識別、對象檢測、分割和OCR等內容。

2024-10-21 08:24:29

Florence-2 視覺語言模型 VLM

十種最關鍵的LLM漏洞及預防策略

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

2024-10-21 08:00:00

大型語言模型人工智能

使用OpenAI和Kumologica對用戶支持請求進行智能分類

本文將討論如何使用Kumologica中AI代理和OpenAI平臺，實現智能案例分類場景的設計。

2024-10-18 08:17:36

Kumologica OpenAI AI代理

分布式系統中的背壓

本文介紹有關背壓的知識。背壓是分布式系統中的一種技術，通過控制請求流來防止發生過載和級聯故障。

2024-10-18 08:00:00

分布式系統背壓數據庫

兩難抉擇：自己定制LLM代理還是使用現有LLM代理框架？

這篇文章旨在讓這個選擇變得更容易一些。在過去的幾周里，我使用當前主流的人工智能開發框架構建了相同的LLM代理，以便在技術層面檢查每個框架的優缺點。

2024-10-17 08:10:02

人工智能 LLM代理 LLM代理框架

開發者，你逃不過全棧調試的“藝術魅力”

全棧開發通常被比作一種復雜的平衡行為，開發人員需要兼顧前端、后端、數據庫等多個職責。隨著全棧開發的定義不斷發展，調試方法也在不斷發展。

2024-10-17 08:00:00

開發全棧調試前端

如何分析和修復LLM應用程序中的錯誤

大型語言模型（LLM）為機器學習的應用創造了一個新的范式。一方面，用戶有一個機器學習模型，可以根據自己的需求和任務進行定制。另一方面，可能無法訪問模型的權重和超參數。用戶可以通過調整提示和提供給模型的信息來控制模型的行為。

2024-10-16 08:23:15

大型語言模型 LLM 機器學習

AI數據周期：適合大規模AI工作負載的最佳存儲組合

雖然AI在徹底改變人們的生活，并激發各種全新的應用，但從根本上來說，其核心是數據使用和數據生成。

2024-10-16 08:00:00

人工智能 AI模型硬盤驅動器

如何使用NotebookLM制作YouTube視頻學習指南？

NotebookLM是一個幫助你做筆記和總結的工具。它使用AI為你節省時間和精力，只需要幾個步驟就可以把視頻變成學習指南。在本文中，你將學習如何使用NotebookLM用YouTube視頻制作學習指南。

2024-10-15 08:10:49

NotebookLM YouTube視頻 AI

基于PyTorch自動混合精度庫對ResNet50模型進行優化訓練

在這篇文章中，我將專注介紹自動混合精度技術。首先，我將簡要介紹Nvidia的張量核設計；然后，我們一起探討發表在ICLR 2018上的開創性工作——“混合精度訓練”相關論文；最后，我將介紹一個在FashionMNIST數據集上訓練ResNet50模型的簡單示例。

2024-10-14 08:19:15

深度學習 PyTorch ResNet50模型

采用ASP. NET Core構建零信任API的開發人員指南

采用零信任模型保護ASP. NET Core API，可以通過對每個請求進行身份驗證，實施最小權限原則，并持續監控以防范威脅。

2024-10-14 08:00:00

零信任開發網絡威脅

采用RAG和知識圖譜克服人工智能幻覺問題

RAG創建了一組數據，可以搜索與用戶查詢相關的語義匹配，然后將這些匹配與LLM共享，以便包含在響應中。隨著時間的推移，向量數據集可以添加新的或額外的數據，因此可以將相關和及時的數據包含在響應中。

2024-10-12 08:03:25

RAG 大型語言模型人工智能

使用Docker部署機器學習模型分步指南

你是否厭倦了修復同樣的部署問題？不妨了解Docker如何使你的機器學習模型每次都能順暢運行。

2024-10-12 08:00:00

機器學習 Docker

改進RAG管道檢索文檔質量的五種方法

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

2024-10-11 09:04:55

RAG LLM 大型語言模型

一文看懂Linux訪問控制列表

本文介紹Linux訪問控制列表（ACL），它相比標準的Linux權限提供了更大的靈活性。我將討論為多個獨立用戶和多個用戶組查看和配置ACL。你選擇的Linux發行版很可能已經啟用了ACL（ACL實際上是文件系統的一項功能）。

2024-10-10 17:55:57

Linux ACL 訪問控制列表

微調谷歌開源Gemini Flash模型實現PII脫敏實戰

本文中，我們將以PII（個人識別信息）脫敏算法數據集為例，探討使用微調谷歌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量的增加而進行的微調如何影響調整后的模型的功能。

2024-10-09 08:27:30

脫敏算法 PII脫敏機器學習

醫療圖像分割中的深度學習方法

我們在本文中將深入研究深度學習為醫療圖像分割領域帶來的變革性方法，探索這些先進的算法如何推動醫療成像發展、乃至推動醫療領域本身發展。

2024-10-08 08:19:19

深度學習醫療圖像分割算法

Java中的異常處理：高級特性和類型

Java異常處理的高級特性包括堆棧跟蹤、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不適合開發者

AI硬件正在迅速發展，英特爾正在大肆宣傳其最新的Lunar Lake芯片。近期的評測稱贊這款芯片具有出色的電池續航。但不要為了開發目的購買它——它沒有足夠的內存或帶寬來本地運行語言模型。?

2024-10-06 13:00:05

AI 芯片英特爾

如何使用SpringAI、React和Docker構建AI聊天機器人

在本教程中，我們將使用SpringBoot、React、Docker以及OpenAI來構建一個聊天機器人的應用程序。此應用程序能夠讓用戶與由AI驅動的聊天機器人進行交互，可以向其提出問題，并實時獲取回復。

2024-09-30 13:11:09

OpenAI React 聊天機器人

區塊鏈技術在網絡安全領域的十大用例

盡管區塊鏈通常與加密貨幣聯系在一起，但它對加強網絡防御的變革性影響正日益得到認可。

2024-09-30 13:10:50

網絡安全區塊鏈加密貨幣

基于網格環境的模仿學習技術實戰探索

本文將全面探討在網格環境下，模仿學習中一些著名方法的測試運行與結果對比分析。模仿學習成為當下一個具有挑戰性和吸引力的領域。

2024-09-29 11:07:46

模仿學習機器學習強化學習

如何為分布式系統設計一種安全架構

由于涉及多種多樣的大規模組件，保護分布式系統是一項復雜的挑戰。鑒于多個服務在可能不安全的網絡上交互，未經授權的訪問和數據泄露的風險顯著增加。

2024-09-27 08:00:00

安全分布式系統

提高LLM安全性的分步指南

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

2024-09-25 08:46:31

大型語言模型 LLM 人工智能

在領域驅動設計（DDD）中應該避免的十件事

領域驅動設計（DDD）是軟件開發中的一種重要戰略方法。本文將探討在DDD中應該避免的10件事，并舉例來說明這些陷阱。

2024-09-25 08:00:00

領域驅動設計軟件開發

OpenAI o1推理模型基礎入門

?本文介紹了如何使用OpenAI o1-預覽版和o1-迷你版，用于決策、編碼以及從頭開始構建一個端到端機器學習項目。

2024-09-24 11:01:03

OpenAI o1推理模型機器學習

通過HTML屬性來增強網站和應用程序的可訪問性

你曾經在 HTML 語言中使用過某個屬性，卻并未完全明白它的用途嗎？你并非個例！隨著時間的推移，我深入探究了眾多HTML屬性背后的含義，特別是那些對于可訪問性極為關鍵的屬性。

2024-09-23 17:01:10

HTML屬性應用程序 Javascript

RAG開發新技術：利用語義相似度提升標簽過濾質量

本文旨在介紹如何利用語義相似度改進標簽過濾以提升RAG應用開發質量。

2024-09-23 14:36:20

算法視覺語言模型 LLM

如何實現無頭數據架構

無頭數據架構可以在整個組織中解鎖前所未有的數據訪問，但它從左移開始。

2024-09-20 21:09:42

無頭數據架構數據分析平臺多跳架構

機器學習的量子飛躍：突破人工智能能力的邊界

我們探索的創新——從量子機器學習到可解釋性人工智能——突顯了人工智能領域的發展速度有多快。每一項技術突破都有可能打破限制當前人工智能系統的障礙。它們有望共同開創一個前所未有的機器學習能力時代。

2024-09-20 17:05:27

量子機器學習人工智能量子計算

準備絕非毫無意義！適用于所有組織的十個事件響應準備事項

網絡威脅不會消失，但準備有序的流程可以更大限度地緩解威脅帶來的影響。

2024-09-19 20:21:28

網絡安全 IR計劃漏洞

使用Concrete ML確保模型訓練和推理的端到端隱私

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

2024-09-19 18:49:54

完全同態加密 FHE 機器學習

使用 OpenAI o1 的五種方法「詳細指南」

對于那些不了解情況的人來說，OpenAI 于周五發布了其新的 o1 模型系列。這些模型 o1-preview 和 o1-mini 旨在花更多時間思考后再做出反應。它們可以推理復雜的任務，解決比以前的科學、編碼和數學模型更難的問題。

2024-09-19 18:03:31

OpenAI o1 模型 o1-mini

使用人工智能增強 IaC 以提高下一代基礎設施的效率

人工智能在提升DevOps和平臺能力方面發揮著重要作用。而且很明顯的是，人工智能將成為未來IaC實踐的核心。以下將探討人工智能正在重塑IaC運營的一些重要領域，并討論未來可能會發生的情況。

2024-09-18 08:28:28

人工智能 IaC AI

淺析AI時代下分布式SQL和矢量數據庫的崛起、現狀和潛力

數據庫市場目前正經歷一場重大變革，數據庫在竭力應對眾多AI應用帶來的需求，并考驗傳統計算架構的極限。隨著機器學習模型變得越來越復雜、數據密集型，數據庫在支持這些應用方面的作用變得不可或缺。

2024-09-18 08:00:00

人工智能數據庫 SQL

OpenAI文本嵌入模型入門指南

這篇綜合指南介紹了如何使用OpenAI文本嵌入模型在GenAI應用程序中嵌入創建和語義搜索。

2024-09-14 15:19:11

OpenAI GenAI 向量嵌入

單獨使用HTML原型：探尋不依賴 JavaScript 的實現之道

交互性是賦予網站生命力的核心要素。無論是展示更多內容的按鈕，還是響應用戶輸入的表單，這些細微的交互細節能夠持續吸引用戶的注意力。傳統上，實現網站的交互性往往高度依賴于JavaScript。

2024-09-14 15:07:03

JavaScript HTML

如何選擇適合企業需求的大語言模型

如今市面上有大量的LLM可供選擇，這意味著企業更有可能找到適合自己特定需求的LLM，而不是求助于一應俱全的LLM。這可以加速創新，不過從數百種模型中選擇合適的模型可能很復雜。

2024-09-13 12:33:57

LLM 大語言模型人工智能

數據倉庫平臺Snowflake的全面管理指南

Snowflake的管理涉及到各種任務，從用戶和角色管理到數據加載和安全性等方面。

2024-09-13 12:25:43

數據倉庫 Snowflake

利用多向量和高級搜索數據模型設計城市數據

本文將介紹如何構建高級數據模型，并將其用于攝取和各種搜索選項。對于記事簿（Notebook）部分，將運行混合多向量搜索，對結果進行重新排序，并顯示結果文本和圖像。

2024-09-12 10:56:53

高級數據模型向量數據庫 Milvus

如何利用零樣本全序列排序學習進行推薦

推薦系統領域是一個子領域繁多，覆蓋技術面廣博的技術領域。因為推薦系統能給網站帶來低成本流量從而極大的推動網站的發展，因此被各大互聯網公司青睞。

2024-09-12 08:00:00

推薦系統人工智能算法

機器學習利器——決策樹分類器深度解析

本文將給出有關機器學習重要基礎工具——決策樹分類器的深度解析，并提供一個生成一棵簡化型決策樹的完整案例。

2024-09-11 08:34:28

機器學習決策樹分類器算法

優于反射（Reflection）：在Java中使用方法句柄和變量句柄

反射多年來一直是高級Java工具包的關鍵。現在，它正在被更先進、更安全的選項所取代。下文介紹了如何使用MethodHandle和VarHandle來獲得對方法和字段的編程訪問。

2024-09-11 08:00:00

Java 優于反射開發

評估RAG系統組件的終極指南

檢索增強型生成（RAG）系統被設計用來提升大型語言模型（LLM）的響應質量。當用戶提交查詢時，RAG系統從向量數據庫中提取相關信息，并將其作為場景傳遞給LLM。然后，LLM使用這個場景為用戶生成響應。這一過程顯著提高了LLM反應的質量，減少了“幻覺”。

2024-09-10 08:26:40

大型語言模型 LLM RAG系統

基于語言代理樹搜索（LATS）和GPT-4o攻克復雜的LLM決策問題

本文將通過一個完整的財務決策方面的案例來展示如何將語言代理樹搜索與GPT-4o模型相結合以增強LLM決策能力。

2024-09-09 08:23:05

大型語言模型 LLM GPT-4o

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