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【SpringAI Alibaba】快速搭建带对话记忆与历史追溯的 智能客服聊天机器人

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人工智能 2025年09月19日 157 点赞 0 评论 10362 浏览

Hbase——详解

产生背景 自 1970 年以来，关系数据库用于数据存储和维护有关问题的解决方案。大数据的出现后， 好多公司实现处理大数据并从中受益，并开始选择像 Hadoop 的解决方案。Hadoop 使用分 布式文件系统，用于存储大数据，并使用 MapReduce 来处理。Hadoop 擅长于存储各种格式 的庞大的数据，任意的格式甚至非结构化的处理。 Hadoop 的限制 Hadoop 只能执行批量处理，并且只

人工智能 2025年10月12日 127 点赞 0 评论 10361 浏览

庄子书目

折叠庄子书目 《内篇·逍遥游》《内篇·齐物论》《内篇·养生主》《内篇·人间世》 《内篇·德充符》《内篇·大宗师》《内篇·应帝王》《外篇·骈拇》 《外篇·马蹄》《外篇·胠箧》《外篇·在宥》《外篇·天地》 《外篇·天道》《外篇·天运》《外篇·刻意》《外篇·缮性》 《外篇·秋水》《外篇·至乐》《外篇·达生》《外篇·山木》 《外篇·田子方》《外篇·知北游》《杂篇·庚桑楚》《杂篇·徐无鬼》 《杂篇·则阳》

人工智能 2025年06月12日 150 点赞 0 评论 10357 浏览

人工智能从入门到精通：深度学习模型部署与生产环境实践

第十章：深度学习模型部署与生产环境实践 学习目标 掌握深度学习模型部署的基本流程 了解常用的模型部署平台和工具 学会将训练好的模型转换为部署格式 理解生产环境中模型部署的最佳实践 学习如何处理模型部署中的性能和可靠性问题 10.1 模型部署基础 10.1.1 模型部署流程深度学习模型部署是将训练好的模型应用到实际生产环境中的过程，通常包括以下步骤：

人工智能 2026年02月17日 191 点赞 0 评论 10337 浏览

Flink 使用之 SQL UDF

Flink 使用介绍相关文档目录 Flink 使用介绍相关文档目录 简介 在使用纯Flink SQL的场景下，对于复杂业务逻辑，Flink提供的内置fucntion是无法满足要求的。我们需要实现自定义的function，来扩充Flink的功能。用户自己实现的function称为UDF(user defined function)。 Flink支持如下四种UDF： ScalarFunction:

人工智能 2025年05月19日 129 点赞 0 评论 10315 浏览

记一次canal delay 调优过程

一、现象 image.png image.png 每天夜里12点准时出现延迟告警，查看canal的监控指标，delay指标延迟在5-10分钟，blocking指标中的sink、dump趋于100%，同时canal服务的cpu及memeory很稳定40%左右。 二、分析 被告警吵的实在受不了了，于是下定决心解决这个问题。首先花了点时间研究了一下canal源码，整个canal的

人工智能 2025年05月10日 67 点赞 0 评论 10312 浏览

AI的提示词专栏：为什么 Prompt 能决定模型输出质量？

AI的提示词专栏：为什么 Prompt 能决定模型输出质量？ 本文深入解析了 Prompt 决定大语言模型（LLM）输出质量的核心原因，指出 Prompt 是用户与模型间的 “沟通桥梁” 和 “指挥蓝图”。从模型工作原理看，Prompt 是激活特定领域知识、搭建推理框架、规范输出结构的关键，可

人工智能 2025年10月25日 40 点赞 0 评论 10311 浏览

AI赋能原则10解读思考：当人人都能从 AI 获益，人类整体将跨入新的生产力时代

目录一、为什么必须进入“政府 2.0”？——治理的时空尺度被 AI 改写了二、AI 的真正价值不是“替代人”，而是“扩大每个人的能力边界”三、不是监管技术，而是设计“公共智能系统”（一）让每个人都能“用得起”“用得好” AI：建设国家级 AI 基础设施1. 提供普惠可及的 AI 公共服务2. 推动教育体系全面融入

人工智能 2025年12月31日 126 点赞 0 评论 10295 浏览

第2章 阿里云基础技术（四）

4.Serverless （1）技术特点 随着以K8s为代表的云原生技术成为云计算的容器界面，K8s成为云计算的新异地操作系统。面向特定领域的后端云服务（BaaS）则是这个操作系统上的服务API，存储、数据库、中间件、大数据、AI等领域的大量产品与技术都开始提供全托管的云形态服务。 Serverless计算包含以下特征： 全托管的计算服务 通用性 自动的弹性伸缩 按量计费 Serverless

人工智能 2024年11月24日 170 点赞 0 评论 10281 浏览

序列标注任务常用方法

1. HMM 1.1 模型原理 HMM中，有5个基本元素：{N,M,A,B,π}，结合序列标志任务(NER)对其的概念定义为： N:状态的有限集合。在这里，是指每一个词语背后的标注。 M:观察值的有限集合。在这里，是指每一个词语本身。 A:状态转移概率矩阵。在这里，是指某一个标注转移到下一个标注的概率。 B:观测概率矩阵，也就是发射概率矩阵。在这里，是指在某个标注下，生成某个词的概率。 π:初始

人工智能 2025年12月07日 110 点赞 0 评论 10261 浏览