SpringAI实现AI应用-搭建知识库
SpringAI实战链接1.SpringAl实现AI应用-快速搭建-CSDN博客2.SpringAI实现AI应用-搭建知识库-CSDN博客3.SpringAI实现AI应用-内置顾问-CSDN博客4.SpringAI实现AI应用-使用redis持久化聊天记忆-CSDN博客5.SpringAI实现AI应用-自定义顾问（Advisor）-CSDN博客概述想要使用SpringA
人工智能
工具推荐：AI辅助HTML5代码优化的实用工具
工具推荐：AI辅助HTML5代码优化的实用工具
📝 本章学习目标：本章进行综合提升，帮助读者建立完整的知识体系和能力框架。通过本章学习，你将全面掌握"工具推荐：AI辅助HTML5代码优化的实用工具"这一核心主题。
一、引言：为什么这个话题如此重要在前端技术快速发展的今天ÿ
【kafka】kafka管理之修改topic副本数
如下示例将主题foo的分区0的复制因子从1增加到3。
在增加复制因子之前，该分区的唯一副本存在于broker.id为5的节点上，我们将在broker.id为6和7的节点上各增加一个副本。
参考
Kafka——副本（Replica）机制
kafka 调整pa
AI + 鸿蒙 App：下一代应用架构
网罗开发
（小红书、快手、视频号同名）
大家好，我是 展菲，目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作，平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术，包括iOS、前端、Harmony OS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域
AI的提示词专栏：“Temperature” 与 “Top-P” 参数对 Prompt 结果的影响
AI的提示词专栏：“Temperature” 与 “Top-P” 参数对 Prompt 结果的影响
本文围绕大语言模型中 Temperature 与 Top-P 参数展开，先以类比阐释二者本质 ——Temperature 通过缩放概率分布控制随机性强度，取值 0-2，低则输出稳定、高则创意足但易混乱；Top-P 借概率累
1.《机器学习实战》：一本令人又爱又恨的“实战”书
《机器学习实战》，我翻过两遍，每一次都没能读完。
为什么呢？
先说说好的一面。《机器学习实战》里面讲到了诸多的机器学习算法。虽说现在深度学习、强化学习等等的算法大行其道，但机器学习算法如线性回归、决策树等等，都仍然有其应用价值。这是因为：
1）深度学习对于运行的机器要求很高，在没有GPU的情况下，只要层数一多，就会耗费大量的时间，训练过程过长，投入资源较多；
2）深度学习算法等对于样本数要求较高，
单细胞之轨迹分析-7：Seurat+scVelo
轨迹分析系列：
单细胞之轨迹分析-1：RNA velocity
单细胞之轨迹分析-2：monocle2 原理解读+实操
单细胞之轨迹分析-3：monocle3
单细胞之轨迹分析-4：scVelo
单细胞之轨迹分析-5：slingshot
单细胞之轨迹分析-6：velocyto.R+Seurat
一般要去计算RNA velocity的时候，是已经预先处理过数据了，比如做过了降维，聚类，差异分
人工智能：多模态大模型原理与跨模态应用实战
人工智能：多模态大模型原理与跨模态应用实战
1.1 本章学习目标与重点💡 学习目标：掌握多模态大模型的核心原理、跨模态特征融合方法，以及基于多模态模型的图文生成与理解任务实战流程。
💡 学习重点：理解多模态模型的架构设计，学会使用 Hugging Face 生态工具调用 CLIP 与 BLIP-
