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03:55 AM · Nov 07 ,2025
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Goblinscholar 頭像

哥布林學者 - 吳恩達深度學習課程二： 改善深層神經網絡 第三週：超參數調整，批量標準化和編程框架（四）編程框架

此分類用於記錄吳恩達深度學習課程的學習筆記。 課程相關信息鏈接如下： 原課程視頻鏈接：[雙語字幕]吳恩達深度學習deeplearning.ai github課程資料，含課件與筆記:吳恩達深度學習教學資料 課程配套練習（中英）與答案：吳恩達深度學習課後習題與答案 本篇為第二課的第三週內容，3.10的內容。 本週為第二課的第三週內容，你會發現這周的題目很長，實際上，作為第二課的最後一

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tech 頭像

青雲交技術圈 - Java 大視界 -- Java 大數據在智能教育學習效果評估與教學質量改進實戰

(centerJava 大視界 -- Java 大數據在智能教育學習效果評估與教學質量改進實戰/center) 引言： 嘿，親愛的 Java 和 大數據愛好者們，大家好！我是CSDN（全區域）四榜榜首青雲交！在《大數據新視界》和《 Java 大視界》專欄攜手探索技術前沿的旅程中，我們一同見證了 Java 大數據在多個領域的輝煌成就。 如今，教育領域正面臨着新的挑戰與機遇，傳統

spark , 大數據 , yyds乾貨盤點 , Java大數據 , AI , JAVA , 智能教育

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u_16082658 頭像

wx64422c161e8a1 - AI知識掃盲

文章目錄 一、大模型（Language Models） 二、智能體（Agent) 三、模型上下文協議, MCP (Model Context Protocol) 一、大模型（Language Models） 大模型（Language Models）是指具備了強大的語言理解、生成和推理能力的深度學習模型。

應用程序 , AI , 後端開發 , 人工智能 , 模態 , Python

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u_16054295 頭像

百能雲芯 - AI帶動中國大陸存儲芯片價格狂飆┃百能雲芯

　人工智能（AI）需求爆發，帶動存儲器芯片市場「超級週期」來襲，掀起全面缺貨和漲價潮。目前部分存儲器原廠報價效期短，出現「一天一價」現象，部分DRAM和Flash產線更暫停報價。分析師預計，第四季DRAM的整體價格（加計高頻寬存儲器HBM）將季增13％～18％。 財聯社報導，存儲器芯片市場2025年上半年漲勢並未在第四季趨緩，反而出現加劇的跡象。以

AI , 人工智能 , 數據結構與算法

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huggingface 頭像

HuggingFace - Codex 正在推動開源 AI 模型的訓練與發佈

繼我們使用 Claude Code 訓練開源模型的項目之後，現在我們更進一步，將 Codex 引入這一流程。這裏的重點不是“Codex 自己開源模型”，而是讓 Codex 作為編碼代理，參與並自動化開源模型的訓練、評估與發佈全流程。為此，我們為 Codex 接入了 Hugging Face Skills 倉庫，該倉庫包含了許多與機器學習和 AI 相關的“技能”，比如模型訓練與評估等任務。通過 H

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znai 頭像

老艾的智能世界 - 白嫖最新ChatGPT和主流AI大模型，國內無限制使用

本文介紹8個免費使用ChatGPT等一眾頂尖大模型的網站，因為涉及到技術限制等因素，正文中不直接給出網址 GPT網站獲取及加速方法：https://pan.baidu.com/s/1F8j0gp9bU8AK4gfhMSfITQ?pwd=c25u 1.網站一 用郵箱註冊後即可使用，支持Deepseek、ChatGPT、Google Gemini、Grok、Claude等主流大模型，並且支持聯網

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wintersun 頭像

PetterLiu - OpenEvals下一代AI模型評估標準

OpenEvals下一代AI模型評估標準 一. 介紹 隨着人工智能技術的飛速發展，大型語言模型（LLM）等先進模型的能力正以前所未有的速度增強。然而，這一進步也帶來了一個日益嚴峻的挑戰：如何科學、公正、可復現地評估這些複雜的 AI 系統，已成為制約行業健康發展的關鍵瓶頸。作為全球領先的開源 AI 社區，Hugging Face 在推動模型、數據集和應用的共享方面取得了卓越成就，其龐大而活躍的生

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u_16391614 頭像

老艾的AI世界 - AI生成原創歌曲真的來了！支持19種語言，還能説唱，GenMel下載介紹

説起音樂創作，在以前是隻有懂樂理知識的科班人員才能涉足到的領域，並且需要一套專業的編曲設備，就是最普通音樂棚的造價也是一筆不菲的數字，況且，即使是最具天賦的音樂人才的靈感也是會枯竭的。在人工智能技術持續突破的今天，音樂創作領域也迎來了革命性的變革，據説火遍各大平台的神曲《跳樓機》就是藉助AI工具創作的，過去需要數月編曲、反覆調試樂器軌道的工作，如今只需一句話告知AI你的想法，一首

yyds乾貨盤點 , AI , 人工智能 , AI歌手 , 深度學習 , AI歌曲 , AI音樂

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Goblinscholar 頭像

哥布林學者 - 吳恩達深度學習課程四：計算機視覺 第四周：卷積網絡應用 (一) 人臉識別

此分類用於記錄吳恩達深度學習課程的學習筆記。 課程相關信息鏈接如下： 原課程視頻鏈接：[雙語字幕]吳恩達深度學習deeplearning.ai github課程資料，含課件與筆記:吳恩達深度學習教學資料 課程配套練習（中英）與答案：吳恩達深度學習課後習題與答案 本篇為第四課的第四周內容，4.1到4.5的內容。 本週為第四課的第四周內容，這一課所有內容的中心只有一個：計算機視覺。應

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u_12960863 頭像

wx59290cd7bb11a - 拒絕“裸奔”！大數據轉型 AI 的第一課：把 Python 寫出 Java 的安全感

本文價值提示 🌟 正在從 Java/Scala 大數據棧轉型 AI 開發？ 習慣了編譯器的嚴格檢查，卻被 Python 的 AttributeError 折磨得睡不着？ 本文將教你如何用 Type Hints 和 Pydantic 構建嚴謹的 AI 數據契約，讓你的 Python 代碼擁有“靜態語言”般的健壯性，從此告別腳本式的“裸奔”開發！

大數據 , 數據倉庫 , AI , JAVA , 架構師 , Python

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Goblinscholar 頭像

哥布林學者 - 吳恩達深度學習課程四：計算機視覺 第四周：卷積網絡應用 (二) 圖像風格轉換

此分類用於記錄吳恩達深度學習課程的學習筆記。 課程相關信息鏈接如下： 原課程視頻鏈接：[雙語字幕]吳恩達深度學習deeplearning.ai github課程資料，含課件與筆記:吳恩達深度學習教學資料 課程配套練習（中英）與答案：吳恩達深度學習課後習題與答案 本篇為第四課的第四周內容，4.6到4.11的內容，同時也是本篇理論部分的最後一篇。 本週為第四課的第四周內容，這一課所有

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lying7 頭像

躺柒 - 讀智能新物種02合作伙伴（下）

1.最初的身體擴展 1.1.動物和機器人的優勢之一是，它們有不同的尺寸、形狀和呈現狀態，讓我們可以擴展自己的物理化身 1.2.我們利用動物如雪貂來完成我們做不到的事情 1.2.1.在英國，如果能有一羣雪貂，那簡直可以稱為有一項“生意”了，它們可以幫助人類找到地下管道的破損處，並將電纜穿過地表以下幾米的完好管道中 1.2.2.新的機器人技術可以讓我們創建模塊，甚至是創造柔軟的

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OBCE666 頭像

OBCE666 - 從開發者視角觀察 OceanBase 開源的 AI 產品御三家

大家好，我是 OceanBase 開源團隊的一名研發同學，最近一年緊跟公司的 DATA X AI 戰略在做相關的研發工作，所以今天我就從我自己的視角和大家聊一聊我眼中的 OceanBase 在近期開源的 seekdb、PowerRAG 和 PowerMem 三款產品： seekdb：AI 原生混合搜索數據庫，基於 Apache 2.0 協議開源 PowerRAG：企業級 RAG 解決方案，構

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u_14767244 頭像

u_14767244 - 字節跳動：Apache Doris + AI 一站式融合數據引擎的探索與實踐

隨着人工智能技術在業務中的滲透，我們逐漸意識到：AI 不僅是提升效率的工具，更是重構數據處理與消費方式的核心驅動力。在這一背景下，我們思考：能否構建一款「AI + Data」一站式融合的數據引擎？ 它不僅能夠統一處理文本、音視頻等非結構化數據與傳統結構化數據，還能為算法工程師提供流暢的數據開發體驗，實現數據處理與 AI 模型無縫銜接，並能確保數據處理負載與在線服務負載完全隔離。這是 20

大數據 , 數據 , 搜索 , 數據倉庫 , AI , 人工智能 , Python

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lying7 頭像

躺柒 - 讀人機溝通法則：理解數字世界的設計與形成07讀後總結與感想兼導讀

1.基本信息 人機溝通法則：理解數字世界的設計與形成 美]前田約翰，北京聯合出版公司，2025年1月 1.1.讀薄率 書籍總字數10.3萬字，筆記總字數20882字。 讀薄率20882÷103000≈20.27% 1.2.讀厚方向 當我點擊時，算法在想什麼？ 算法霸權 極簡算法史：從數學到機器的故事 算法的陷阱：超級平台、

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AIDSO愛搜 - 什麼是GEO優化？如何做GEO優化？一文讀懂AI搜索時代的品牌生存法則

AI搜索時代的到來，為什麼GEO成為企業必做之事？ 2025 年的某個下午，一家工廠的採購經理打開手機，對着 DeepSeek 問：“哪家激光切割機性價比高？”幾秒鐘後，AI 給出了 3 個品牌推薦，附帶詳細的參數對比和用户評價。採購經理沒有打開任何網頁，就完成了初步篩選。 這個場景，正在成為常態。 根據 Gartner 的預測，到 2026 年，25%的傳統搜索流量將轉移至 AI 問答平台。Bo

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codingtea 頭像

Coding茶水間 - 基於深度學習的水下海洋生物檢測系統演示與介紹(YOLOv12/v11/v8/v5模型+Pyqt5界面+訓練代碼+數據集)

視頻演示 基於深度學習的水下海洋生物檢測系統演示 1. 前言​ 大家好，歡迎來到 Coding 茶水間。今天要分享的是一個基於 YOLO 算法的水下海洋生物識別系統，它能幫我們快速判斷畫面中出現的海洋生物種類。 這套系統界面清晰、功能齊全，分為左側功能區、中央展示區與右側數據區三大板塊。左側可選取圖片、視頻、批量圖片或攝像頭進行檢測，還能切換不同訓練好的模型；中央區域不僅能實時預覽檢測畫面，還提供

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yupi 頭像

程序員魚皮 - 幹掉 Draw.io，這個程序員畫圖神器殺瘋了！

這年頭誰還人工畫圖啊？我用 AI 幾十秒就搞定了。 我在 編程導航 上看到了這個最近大火的 AI 畫圖神器，完全免費開源，短短几天就漲了 6k star，值得收藏！ 開源指路：https://github.com/DayuanJiang/next-ai-draw-io 這個項目支持在線體驗，你可以完全從 0 開始畫圖，比如畫一個流程圖，演示 RAG 的工作原理。 ⭐️ 建議觀看視頻演示：h

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tangshiye 頭像

AI架構師湯師爺 - AI自動化神器N8N，保姆級安裝教程，小白也能5分鐘搞定（建議收藏）

大家好，我是湯師爺，AI智能體架構師，致力於幫助100W人用智能體創富~ n8n最近非常火爆，很多人都在用它來搭建自動化工作流。 作為一個開源的自動化工具，它不僅功能強大，而且完全免費，這讓它迅速成為了自動化領域的熱門選擇。 今天把完整的部署教程分享給你，保證小白也能看懂。 什麼是N8N？ 簡單説，N8N是一個自動化工作流工具。 你可以用它連接各種應用和服務。讓它

軟件研發 , n8n , agent , 智能體 , AI

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yupi 頭像

程序員魚皮 - Gemini 3.0 炸裂發佈！前端又死了？？？

大家好，我是程序員老魚皮~ 來看看現在的 AI 有多離譜！ 1）設計原型圖：1 句話幾十秒，隨便做個億級流量的產品原型。 嚯，這個還原度！ 2）企業級網站：1 句話復刻各種企業級網站。 真的是各種…… 3）3D 動畫特效網站：1 句話製作複雜的 3D 動畫特效網站。 這給我一個月也做不出來啊！ 4）生活寫實網站：1 句話還原各種生活場景。 你別説，還挺暖和，不知道大家隔着屏幕能不

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u_16773655 頭像

向量檢索 - 如何通過HTTP API檢索Doc

本文介紹如何通過HTTP API在Collection中進行相似性檢索。 前提條件 已創建Cluster：創建Cluster。 已獲得API-KEY：API-KEY管理。 Method與URL HTTP POST https://{Endpoint}/v1/collections/

向量檢索 , 大數據 , yyds乾貨盤點 , 數據倉庫 , AI , 人工智能 , 大模型

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wintersun 頭像

PetterLiu - 自動化檢索增強生成（RAG）評估框架解析

一.RAG系統評估的必要性與挑戰 檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技術已成為增強大型語言模型（LLM）能力的關鍵範式。通過從外部知識庫中檢索相關信息，RAG能夠有效解決LLM固有的知識過時和內容幻覺等核心侷限性。無論是為客户支持系統提供最新的產品信息，還是在金融、醫療等專業領域確保答案的準確性與可追溯性，RAG都扮演着至關重要的角色。

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cathybryant 頭像

CathyBryant - 信息論（12）：Jensen不等式

Jensen不等式：如果 f 是一個凸函數，X 是一個隨機變量，那麼： $ f(\mathbb{E}[X]) \leq \mathbb{E}[f(X)] $ 它的含義是，對於凸函數 f 而言：平均值的函數 ≤ 函數的平均值，如果 f 是凹函數，則不等式取反。 想象一下，函數 f 的形狀就像一個碗，例如 f(x) = x²，中間向下，兩端向上翹起。 在碗中任意選取兩點，比如 x₁ 和 x₂。連接 f

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baihai 頭像

baihai - 剖析大模型產生幻覺的三大根源

編者按： 為什麼大語言模型總是“一本正經地胡説八道”？它們是在故意欺騙，還是被訓練機制“逼”成了這樣？ 我們今天為大家帶來的這篇文章指出：幻覺並非模型的故障，而是當前訓練與評估機制下的一種理性選擇 —— 當模型因進行猜測獲得獎勵、因坦白“我不知道”而被懲罰時，編造答案就成了最優策略。 文章系統剖析了幻覺的三大根源：預訓練階段以統計預測替代事實判斷、後訓練

llm , AI , 人工智能 , 深度學習 , 大模型幻覺

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