AI智能体|扣子(Coze)全网最详细讲解（保姆级）
没有任何编程基础？没关系！ 这篇保姆级教程将手把手教你用Coze平台打造能搜索新闻、分析数据、创作内容的AI智能体，让你的工作效率提升300%。从此告别加班，让AI成为你最强力的工作伙伴！
什么是AI智能体？一个简单的解释想象一下，你需要在知乎上回答一个专业问题。传统方式是：搜索
人工智能
大模型选型“炼狱”与终结：一份来自普通开发者的AI Ping深度评测报告
在人工智能应用开发的浪潮中，每一位开发者或许都经历过相似的“启蒙时刻”：初次调用大模型API，看到屏幕上流畅涌现出精准答案时的兴奋。然而，当兴奋褪去，真正将大模型集成到生产环境时，一场更为严峻的考验才刚刚开始。这不再是关于模型能否回答“地球为什么是圆的”，而是关乎你的应用能否在真实的用户压力下
不止于恶搞：把Seedream 4.0当作“AI版PS”，这是一份实战手册
目录前言工具箱一：终极“内容识别”——锁定万物的主体一致性实战玩法：创建你的“角色设定集”工具箱二：来自未来的“智能图层”——玩转多图融合实战玩法：零成本的“虚拟摄影棚”工具箱三：自带排版师的“文字工具”——精准的中文渲染实战玩法：快速海报设计迭代工具箱四：解放想象力的“动作脚本”——连续生图与故事板
Apache Flink——多流转换
概述
无论是基本的简单转换和聚合，还是基于窗口的计算，都是针对一条流上的数据进行处理的。而在实际应用中，可能需要将不同来源的数据连接合并在一起处理，也有可能需要将一条流拆分开，所以经常会有对多条流进行处理的场景。
简单划分的话，多流转换可以分为“分流”和“合流”两大类。目前分流的操作一般是通过侧输出流（side output）来实现，而合流的算子比较丰富，根据不同的需求可以调用 union、con
实测AI Ping，一个大模型服务选型的实用工具
作为一名长期奋战在一线的AI应用工程师，我在技术选型中最头疼的问题就是：“这个模型服务的真实性能到底如何？” 官方的基准测试总是在理想环境下进行，而一旦投入使用，延迟波动、吞吐下降、高峰期服务不可用等问题就接踵而至。 直到我发现了由清华系团队打造的AI Ping，这个平台号称能提供真实、客观的大模型服务性能评
“FAQ + AI”智能助手全栈实现方案
文章目录
**第一部分：总体架构与技术选型**
**1.1 核心架构图**
**1.2 技术选型说明**
**第二部分：详细实现步骤**
**2.1 环境准备与项目初始化**
**2.2 知识库处理与向量化 (Ingestion Pipeline)**
**2.3 构建后端API (FastAPI Server)**
**2.4 构建简单
统计学习方法1.4-2.1 笔记
1.4 模型评估与模型选择
训练误差与测试误差
关于模型的拟合好坏，计算训练集的训练误差进行衡量。
关于模型预测的好坏，通过测试集衡量
计算预测和真实的差异：测试误差：衡量预测效果
训练误差：
所有样本来自训练集，模型对于已知数据的预测能力。
测试误差：
样本来自测试集。模型对于未知数据的预测能力。
误差率和准确率是测试误差的两个特例
误差率里，当
