人工智能

1. 首页
2. IT互联网
3. 人工智能

AI的提示词专栏：学术写作 Prompt，论文摘要、引言、结论生成

AI的提示词专栏：学术写作 Prompt，论文摘要、引言、结论生成 本文聚焦学术写作中摘要、引言与结论三大核心模块，系统拆解其写作逻辑与痛点，提供针对性 Prompt 设计方案及实战案例。首先分析三大模块功能差异与常见问题，如摘要重点模糊、引言逻辑断层等，对应给出 Prompt 解决思路；随后

人工智能 2026年01月13日 71 点赞 0 评论 14678 浏览

BSA分析-实战笔记（五）绘图

参考： 以水稻为例教你如何使用BSA方法进行遗传定位（下篇） - 简书 (jianshu.com) 使用QTLseqr进行BSA-seq分析 - 简书 (jianshu.com) 加上拟合线 文献中有拟合线（黑色的那个），如何按照每1Mb为窗口，每次移动10kb计算均值 以KY0DN1为例 calcValueByWindow <- function(pos, value,

人工智能 2025年05月07日 128 点赞 0 评论 14708 浏览

$19.99 订阅值不值？Google AI Pro 全面评测以及订阅会员权益功能解析详情

从单一工具到代理生态：Google AI Pro 深度评测报告 写在前面：2025 年 11 月，这注定是 AI 发展史上的一个分水岭。当我们将目光聚焦在 Google 刚刚完成的消费者订阅服务重组时，会发现原来的 “Google One AI Premium” 已成历史，取而代之的是层级更分明、野心更大的 Google AI

人工智能 2026年05月06日 91 点赞 0 评论 14711 浏览

一文彻底讲透AI Infra：从底层逻辑到落地实战，小白也能看懂的技术全攻略

文章目录 一、AI Infra到底是什么？用3个生活例子秒懂 二、AI Infra的核心组件：4大模块撑起整个AI生态 三、AI Infra实战：3个经典场景，代码直接抄 场景1：个人副业——搭建AI绘画平台，基于Stable Diffusion+FastAPI部署 核心需求 技术选型 核

人工智能 2026年02月21日 153 点赞 0 评论 14738 浏览

Java开发如何基于 Spring AI Alibaba 玩转 MCP：从发布、调用到 Claude & Manus 集成

0、文章摘要 MCP 基础与快速体验（熟悉的读者可以跳过此部分） 如何将自己开发的 Spring 应用发布为 MCP Server，验证使用 Claude 或 Spring 应用作为客户端接入自己发布的 Java MCP Server。 发布 stdio 模式的 MCP Server 发布 SSE 模式的 MCP Server 开发另一个 Spr

人工智能 2025年05月10日 127 点赞 0 评论 14738 浏览

AI 绘制图表专栏：用豆包实现HTML 5 种好看的时间轴曲线图，附详细代码讲解​

AI 绘制图表专栏：用豆包实现HTML 5 种好看的时间轴曲线图，附详细代码讲解​ AI 绘制图表专栏：用豆包实现HTML 5 种好看的时间轴曲线图，附详细代码讲解​​，本文详细介绍用豆包结合 ECharts 实现 5 种时间轴曲线图的方法，先说明前置知识，需明确图表库选择与豆包提问关键信息。

人工智能 2025年09月14日 122 点赞 0 评论 14756 浏览

基于大数据平台的数据探索模式

公司要进行历史数据分析，以便找到一个合适的模型，对未来的业务进行预测。 现状 企业存在真实历史数据 目标 企业期望通过历史数据分析，找到历史业务规律，用于未来业务月初的 动作 公司要建设数据中台，这个是可以理解的。 以往经验 方案1：建立数据分析专用系统，将已知数据提取后，通过复杂逻辑提取有效数据，然后根据有经验的业务人员，设置分析方法，在通过数据进行验证 方案2：分离数据与分析的过程

人工智能 2025年06月29日 90 点赞 0 评论 14761 浏览

Spring AI——入门介绍

目录 1.Spring AI 简介 1.1 Spring AI是什么 1.1.1 官网描述 1.1.2 发布版本 1.2 Spring AI 的主要功能 2.Spring AI 快速入门 2.1 准备工作 2.1.1.什么是 DeepSeek？ 2.1.2.DeepSeek 开放平台创建 API KEY 2.2.创建 SpringB

人工智能 2026年05月06日 124 点赞 0 评论 14768 浏览

AI训练产区图：GPU算力梯队与任务匹配指南，构建AI模型训练中的一线/二线算力资源标准图谱

目录一、 AI 训练算力资源标准图谱二、 任务匹配与算力效能指南1. 预训练阶段 (Pre-training) —— “算力黑洞”2. 指令微调阶段 (SFT/LoRA) —— “成本敏感区”3. 推理阶段 (Serving/RAG) —— “延迟与吞吐”三、 一线/二线资源配置标准图谱一线产区（资源池标准：集群化与高性能）二线产区（资源池标

人工智能 2026年05月24日 91 点赞 0 评论 14782 浏览

js EventLoop、宏任务和微任务

人工智能 2025年10月25日 189 点赞 0 评论 14796 浏览