- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
腾讯云 X 咕泡科技 AI 实训 CDE 平台正式落地
为有效解决这一核心问题，咕泡科技与腾讯云联手打造新一代AI实训CDE平台。经过无数次测试打磨后，7月10日正式于咕泡云课堂全面上线。 咕泡AI实训CDE平台融合腾讯云Cloud Studio坚实的技术底座形成三大核心，能够快速帮助学员实现知识到能力的转化，成为企业需要的人才。 着眼于这一基础需求，咕泡科技运用AI与“云课堂“课程功能深度融合，打造五大智慧学习模式，专注于帮助学员系统、高效地构建知识体系，为后续流畅的“学以致用”打下坚实基础。 五大智慧学习功能与咕泡AI实训CDE平台的无缝融合，让学员的每一次代码编写、模型调试都转化为有效的能力积累，真正解决“学用脱节”的困境，实现从“知道”到“做到”的进阶。 咕泡AI实训CDE平台的上线，是咕泡实现从“知识传授者”向“中高端科技人才孵化平台”战略升级的关键一步。它远非单一工具，核心在于为学员构建了从知识输入到能力输出的完整成长路径。
65610编辑于 2025-07-11咕泡AI云实验室全面升级！
大模型、生成式 AI、智能体……每一个概念的落地，都在重塑 AI 领域格局，重新定义人才标准。在这个算法即竞争力、数据即资源的时代，掌握 AI 不仅是一项技能，更是一种与未来对话的方式。 咕泡 AI 云实验室与腾讯云深度共创，完成从工具平台到 AI 实战生态的全面进化，用海量算力、真实数据、安全部署重新定义 AI 实战体验。 无论是 BERT 模型训练、大语言模型微调，还是复杂数据挖掘、深度学习任务，都能轻松承载。无需担心本地显卡性能不足，系统自动完成底层环境搭建，30 秒内一键启动编程界面。 咕泡云课堂与腾讯云无缝衔接咕泡云课堂与腾讯云账号打通，课程学习过程中即可随时点击【云实验室】进入实验室，理论学习与实战操作零延迟衔接，让课堂知识快速转化为动手能力，学习效果看得见、摸得着。 未来，咕泡将继续以技术进化推动学习革新，链接更多产业资源、优化实战场景，让每一位学习者都能零距离触摸 AI 前沿，无边界实现成长突破！
29310编辑于 2025-11-17- 来自专栏养码场
八月福利| 五大专题，四大阶段，超全Java架构师学习线路图
8月还没给大家送过干货的场主，8月给大家送的第一份干货来啦！ 五大专题，四大阶段，最全JAVA架构师学习路线图！ 后台回复809，即可获得高清大图哦~ 五大专题： 四个阶段： 作 者 介 绍 咕泡学员-阿阳 JAVA开发者，现就职于腾讯课堂-咕泡学员。 希望能成为技术人员的指路明灯，职业生涯的精神导师。
42820发布于 2018-08-13 Kaggle Grandmaster 的价值：不止于竞赛，更在于引领破局
04 咕泡AI竞赛服务：由Grandmaster带队的竞赛体验面对Kaggle竞赛的挑战，许多参赛者需要指导和支持。 咕泡科技认识到了这一需求，推出了专业的AI竞赛服务，其最大特点是由Kaggle Grandmaster组成的专业导师团队专业指导团队咕泡科技的AI竞赛服务拥有一支由Kaggle Grandmaster和业内专家组成的导师团队 全方位的竞赛指导咕泡科技为学员提供了一系列支持服务，包括：比赛平台使用教程和开发环境搭建：帮助学员快速上手，节省环境配置时间赛题解析与baseline代码详解：深入分析比赛题目，提供基础解决方案特征工程及实战案例分析 ：分享实用技巧和经验，提高模型性能提分技巧与策略分享：帮助学员优化方案，提升排名训练赛题总结与答疑解惑：解决学员在备赛过程中遇到的各种问题强大的技术支持平台咕泡科技与腾讯云联合打造了AI实训CDE平台【 咕泡AI云实验室】，以“云端一体化实训+全栈能力培养”模式，搭建从知识学习到企业实战的完整链路。
46010编辑于 2025-09-06- 来自专栏大模型应用
大模型应用：构建智能大模型运维体系：模型健康度监测系统实践.8
引言 大型语言模型已成为各行各业的核心基础设施。从客户服务到内容创作，从代码生成到科学研究，大模型正深度融入企业的核心业务流程。 传统的系统监控工具如Zabbix、Prometheus等虽然能监控基础硬件资源，但无法深入理解大模型服务的特殊行为模式，无法感知模型推理的内在质量，更无法预测服务性能的潜在风险。 今天我们将以模型健康度监测系统为例，深度剖析现代大模型运维平台的设计理念、技术实现与创新亮点。通过详细的流程分析、架构解读和实践场景说明，为构建智能化的模型运维体系提供完整的实践参考和技术路线图。 多层次监控体系 系统构建我们采用了四层级的立体化监控架构，每一层都针对大模型服务的特定维度进行深度监控：系统资源层：基础硬件资源监控（CPU、内存、磁盘、网络），确保运行环境稳定模型运行层 ): """智能性能评分算法 - 基于大模型服务特性的专业评分体系""" score = 100 # 基准分数 # CPU性能 (权重: 25%) - 考虑到大模型推理对CPU
42843编辑于 2026-02-05 - 来自专栏token的技术分享
基于.NET8的AI大模型管理
此外，AIDotNet API还支持多种AI大模型，包括OpenAI、星火大模型、Claudia、智谱AI、Ollama、通义千问（阿里云）、AzureOpenAI以及腾讯混元大模型，满足了用户对各种AI 模型的需求。 基于.NET Core 8实现使用EntityFrameworkCore对于数据库操作。基于MiniApis提供WebAPI服务。 功能实现 支持用户管理 支持渠道管理 支持token管理 提供数据统计预览 支持日志查看 支持系统设置 支持接入外部Chat链接 支持支付宝购买账号余额 AI大模型支持列表 OpenAI （支持function ） 星火大模型（支持function） Claudia 智谱AI Ollama 通义千问（阿里云） AzureOpenAI（支持function） 腾讯混元大模型 支持数据库 SqlServer 配置类型
39710编辑于 2024-05-28 - 来自专栏机器学习AI算法工程
BERT大火却不懂Transformer？
咕泡科技很荣幸的邀请到了在人工智能、计算机视觉领域有着丰富的一线实战经验的唐宇迪博士，利用2天的时间，为大家系统地梳理Transformer技术。 直播内容 01 PART 直播时间 ：8月24日-8月25日，20:00-22:30 Day1：深度学习CNN卷积神经网络算法精讲 神经网络模型知识点分析 神经网络模型整体架构解读 卷积神经网络整体架构及参数设计 Day2：AI领域最火模块Transformer实例解读 2022AI领域大杀器--Transformer架构思想分析 论文刷点创新必备模块--注意力机制解读 2022各大厂项目如何与Transformer
40120编辑于 2022-08-26 国家战略加持，AI黄金十年已至：程序员如何突破大模型时代的职业瓶颈？
随着国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》于2025年8月26日正式发布，大模型技术被列为国家战略重点。政策明确要求加快高效训练与推理方法研究，推动大模型在重点行业的规模化应用。 一、政策的技术导向：工程化能力成为新重点2025年8月26日发布的《意见》，标志着大模型发展从技术探索迈向规模化应用的新阶段。 76% 的传统开发者投递大模型岗位被拒。 《IT 技能掌握度调研》2025Q2DevOps 工程师94%（CI/CD 流程、云资源管理）MLOps 训练流水线（MLflow 模型版本管理、Kubeflow 任务编排）8%73%IDC《MLOps 无论是通过深度参与开源项目、还是借助如咕泡大模型课程体系进行系统化学习，核心目标都是一致的：将“工程经验”这张旧地图，升级为能够驾驭“AI系统”复杂性的新导航，最终成为推动下一代智能化基础设施建设的核心力量
59510编辑于 2025-09-27- 来自专栏MavenTalk
开源社区大模型目前面临的8大瓶颈问题
但面对商业化的ClosedAI和OpenAI等语言模型，还存在一些瓶颈。 数据量不足，预训练数据有限 开源社区很难获得大规模高质量的数据集来进行模型预训练，导致其模型质量无法与业内巨头相提并论。 数据量的不足直接限制了模型的表达能力和推理能力。 算力资源有限，GPU/TPU数量相对较少 开源社区几乎没有足够的GPU/TPU来训练超大规模的模型参数，很难进行长时间的预训练，无法匹敌巨头公司拥有的算力优势。算力的缺乏是开源模型质量提升的硬限制。 商业化受限，收入有限，难以持续投入 开源社区很难直接通过模型商业化来获得持续的财务支持，长期投入会面临资金短缺问题。 模型泛化、可解释性与安全性等方面有待提高 开源模型的可解释性和安全性还需要加强，部署时存在不确定性，这也是限制其应用的一个因素。
64430编辑于 2023-09-06 - 来自专栏小赵的Java学习
Bean的生命周期（不要背了记思想）
文章内容引用自 咕泡科技 咕泡出品，必属精品 文章目录 1. 应付面试 2 可以跟着看源码的图 3 学习Bean 的生命周期之前你应该知道什么 4 Bean 的完整生命周期 1. 如上所说大致可以分为四个阶段： 实例化 -> 属性赋值 -> 初始化 -> 销毁 给出一个可以让你们看着去跟源码一步一步点下去的无敌图 其实学习Bean的生命周期有这个图就足够了 本图来自咕泡学院文泰老师 ，转发请注明出处，否则必究 咕泡出品，必属精品 3 学习Bean 的生命周期之前你应该知道什么 没有前置知识盲目的去学习Bean的生命周期，是没有任何意义的，或者说这只是为了应付面试而学 没有使用场景
21.4K87编辑于 2022-12-02 - 来自专栏老张的求知思考世界
全链路压测(8)：构建三大模型
梳理核心链路的一个重要目的是获得流量模型。但在全链路压测中，除了流量模型，业务模型和数据模型一样重要。这篇文章，为大家介绍如何构建这三大模型。 下图是一个常见的电商双11大促时候的业务场景模型图，我以这个思维导图为例来做分析说明。 峰值流量模型 预估的流量模型要以峰值流量场景来预估，否则很可能由于错误的预估导致准备不足而致使大促期间线上出现问题。这不仅是一个技术和监控的问题，还要综合考虑本次大促期间业务目标以及业务转化率的因素。 预估大促时的支付转化率为60%，则可得：大促峰值订单支付QPS为（200/40%）*60%*（200W/50W）=1200QPS。 ，确认以下信息： 是否有热点数据相关的操作：比如说所有用户秒杀同一件商品； 不同类型数据处理逻辑有差异时，需通过测试数据多样化提高性能测试代码覆盖率； 缓存数据：要确认是否有缓存，缓存大小为多少（排除大key
1.5K30编辑于 2022-05-17 - 来自专栏小赵的Java学习
从源码探究双亲委派机制
文章内容引用自 咕泡科技 咕泡出品，必属精品 首先我们要知道双亲委派机制是为了解决什么问题？ 本图取自咕泡学院，如有侵权，联系速删 除非是有特殊的业务场景，一般来说不要主动去破坏双亲委派模型 那有的人可能会有疑问啦，既然jvm推荐并希望开发者遵循双亲尾派模型，那么为什么不把load class方法像 这就是史上第一次的双亲委派模型被破坏了，像很多事情（*装）只有零次和N次，双亲委派模型第二次被破坏，是由于这个模型自身的缺陷导致，双亲委派能很好的解决了各个类加载器协作时基础类型的一致性问题，但是如果有基础类型要调用用户的代码 有了线程上下文类加载器，程序就可以做一些不符合双亲委派模型的事情了。 JNDI服务使用这个线程上下文类，加载器去加载所需的SPI服务代码，这是一种父类加载器去请求子类加载器完成类加载的行为，这种行为实际上是打通了双亲委派模型的层次结构来逆向使用类加载器，已经违背了双亲委派模型的一般性原则
74330编辑于 2022-12-02 - 来自专栏MavenTalk
8家国产AI大模型开放使用，人手一个大模型的时代来临
什么是大模型 先做个扫盲，AI大模型是“人工智能预训练大模型”的简称。语言模型是一种人工智能模型，它被训练成理解和生成人类语言。 这8家分别是谁 百度（文心一言） 抖音（云雀大模型） 智谱AI（GLM大模型） 中科院（紫东太初大模型） 百川智能（百川大模型） 商汤（日日新大模型） MiniMax（ABAB大模型） 上海人工智能实验室 （书生通用大模型） 书生通用大模型与云雀大模型我确实是第一次听说，国内大模型再现当年百团「团购」大战的身影，截至2023年7月,中国累计已经有130个大模型问世。 MiniMax（ABAB大模型） https://www.sensetime.com/ 商汤（日日新大模型） https://intern-ai.org.cn 上海人工智能实验室（书生通用大模型） 至于这8家的AI大模型的能力如何，交给你来评判吧。不过至今为止，依旧是无人能挑战ChatGPT的霸主地位。 祝你早日用上AI大模型，帮助自己提升工作、生活、学习效率。
3.2K40编辑于 2023-09-06 腾讯云 Cloud Studio 人工智能实训与编程教学解决方案概要
核心业务场景涵盖： 人工智能实训：支持大模型微调、推理研究、AI应用开发等教学与实践。 计算机编程教学：覆盖从基础编程到高级项目开发的全流程教学与实训。 北京航空航天大学 背景：需支持AI编程教学与大模型实训。 解决方案：采用Cloud Studio提供云端IDE、GPU算力及AI判题智能体。 成效：实现低成本稳定接入与大模型实训环境快速搭建。 3. 南京信息工程大学 背景：需增强实训平台功能与算力支持。 解决方案：引入Cloud Studio的云端开发环境与AI代码助手。 深圳大学 背景：需覆盖大模型核心课程与实训需求。 解决方案：采用Cloud Studio提供的权威AI课程与推荐学习路线。 成效：实现标准化课程交付与高可用算力资源调度。 5. 咕泡云课堂 背景：需扩展AI与编程教学场景支持。 解决方案：采用Cloud Studio提供持久化开发环境与教学管理工具。 成效：实现多角色协同教学与资源高效分配。
28310编辑于 2026-04-11- 来自专栏我们一无所有，我们巍然矗立
如果你还在犹豫要不要入行，请先看看我的IT入坑记【技术创作101训练营】
存款不多的同学可以尝试 咕泡教育 咕泡教育我自己没有报名上过课，但是我一个朋友在咕泡报名的架构课程，据了解，老师讲课讲的也还错，挺有深度。 而培训基本上不会讲这些东西，所以，差距还是相当大的。 这里有些个人的观点： IT行业工资较高，但能力不足，很容易就会到达个人能力的天花板，涨薪比较困难。
1.2K31发布于 2020-09-24 代码的未来：当AI学会创造，我们技术人的价值何在？
AI与大模型，已如电力和互联网般融入我们工作和生活的方方面面。当技术从分析过去迈入生成未来，企业与技术人又该如何重塑自身价值？我们又该如何借助这一波技术浪潮，实现能力的跨越与职业的突破？ 11月16日，咕泡科技联合创始人、AI大模型事业部负责人谭锋（Mic）老师受邀参与“数有引力·Sure沙龙丨AI时代，个体机遇新选择”深度沙龙进行分享，与众多行业同行展开探讨：大模型不仅改变了企业工作流程 注重掌握AI思维与大模型能力，是技术人在技术变革中保持竞争力的关键在2012年之前，人工智能的主流是决策式/分析式AI，它基于过去的数据做预测与分类，本质上是在总结过去。 从大模型基础设施的投入竞争，到AI Agent的商业化推进，再到超级应用的海外拓展，企业对稀缺人才的需求日益增强，人才画像日益清晰： 持续学习与快速迭代能力 AI技术更新迅速，企业更看重技术人员的学习适应能力 技术人的价值不再局限于技术实现，而在于用大模型思维重构工作逻辑、提升业务效能大模型技术的演进，本质上是一场关于“如何构建软件”的范式转移。
20110编辑于 2025-11-24- 来自专栏AI科技大本营的专栏
天天写业务代码，如何成为技术大牛？
5、从需求到落地真实项目架构设计 咕泡到家APP微服务项目源码 咕泡分销商城分布式全家桶设计 理论基础打好后，项目实战尤为重要，看你们公司团队的氛围，一般都会有大神，跟着多学习、多思辨、多总结，高效Review 7、海量数据性能调优大揭秘 性能一直是让程序员比较头疼的问题。 8、数据结构与算法 数据结构与算法的地位对于一个程序员来说不言而喻。 掌握数据结构和算法，不管对于阅读框架源码，还是理解其背后的设计思想，都是具有可实用性的。 五、写在最后 上面便是我职场 8 年，不断突破的 3 个阶段。 行动力我觉得并不是最重要的，意识和思维上的打开才是关键所在。这些转变，的确实打实地换来了我收入上的回报。
80030发布于 2021-11-25 - 来自专栏小赵的Java学习
软件架构设计原则--接口隔离原则
本专栏内容参考自：咕泡学院Tom老师的《Spring5核心原理与30个类手写实战》，仅作个人学习记录使用，如有侵权，联系速删 接口隔离原则（Interface isolation principle 我们在设计接口的时候，要多花时间去思考，要考虑业务模型，包括对哟吼可能发生变更的地方还要做一些预判。 所以，对于抽象、对于业务模型的理解是非常中重要的。
41530编辑于 2022-12-02 - 来自专栏计算机视觉战队
目标检测算法终结篇：YOLOV1-V5
YOLO 是一种快速紧凑的开源对象检测模型，与其它网络相比，同等尺寸下性能更强，并且具有很不错的稳定性，是第一个可以预测对象的类别和边界框的端对端神经网络。 YOLO v5 模型的头部与之前的 YOLO V3 和 V4 版本相同。 为此，咕泡科技现邀请到「人工智能实战专家 - 唐宇迪博士」，专为深度学习的同学开设了「深度学习缺陷检测实战篇」。课程将会结合源码与真实数据集展开项目实战，全方位读缺陷检测项目与科研流程。 内容仅截选部分，在「深度学习缺陷检测实战训练营」中 , 将帮助同学们快速掌握AI领域两大核心模块：检测与分割，并基于真实数据集进行项目实战。 从理论基础到核心原理 集中精力各个击破！ 神经网络模型整体架构解读. 计算机视觉核心模型-卷积神经网络. 卷积神经网络整体架构及其参数设计. Day2：深度学习缺陷检测实战 缺陷数据标注与数据集构建. YOLOV5模型训练全流程解读.
53530编辑于 2022-06-29 - 来自专栏机器学习AI算法工程
目标检测算法终结篇：YOLOV1-V5
YOLO 是一种快速紧凑的开源对象检测模型，与其它网络相比，同等尺寸下性能更强，并且具有很不错的稳定性，是第一个可以预测对象的类别和边界框的端对端神经网络。 YOLO v5 模型的头部与之前的 YOLO V3 和 V4 版本相同。 为此，咕泡科技现邀请到「人工智能实战专家 - 唐宇迪博士」，专为深度学习的同学开设了「深度学习缺陷检测实战篇」。课程将会结合源码与真实数据集展开项目实战，全方位读缺陷检测项目与科研流程。 内容仅截选部分，在「深度学习缺陷检测实战训练营」中 , 将帮助同学们快速掌握AI领域两大核心模块：检测与分割，并基于真实数据集进行项目实战。 从理论基础到核心原理 集中精力各个击破！ 神经网络模型整体架构解读. 计算机视觉核心模型-卷积神经网络. 卷积神经网络整体架构及其参数设计. Day2：深度学习缺陷检测实战 缺陷数据标注与数据集构建. YOLOV5模型训练全流程解读.
55630编辑于 2022-06-29
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号