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AI Earth ——开发者模式案例8：利用Landsat-8数据进行地表温度反演
利用 Landsat-8 数据进行地表温度反演¶ 初始化环境¶ import aie aie.Authenticate() aie.Initialize() Landsat-8 数据检索¶ 指定区域、 时间、云量检索 Landsat-8 ，并对数据进行去云处理。 lst_params = { 'min': 291, 'max': 330, 'palette': ['#040274', '#040281', '#0502a3', '#0502b8' , '#0502ce', '#0502e6', '#0602ff', '#235cb1', '#307ef3', '#269db1', '#30c8e2', '#32d3ef ', '#86e26f', '#3ae237', '#b5e22e', '#d6e21f', '#fff705', '#ffd611', '#ffb613', '#ff8b13
69710编辑于 2024-02-02 - 来自专栏机器人网
开发者总结： 8 种最好的 AI 机器学习开源项目
随着 AI 技术快速发展，各种理论与实践层出不穷，它正在迅速改变我们生活中几乎每一个领域，从我们如何交流到用于交通的手段。 作为开发者或者学习者，在开始构建机器学习应用程序之前，从众多开源项目中选择一项应该是一个艰巨的任务，日前，有网友在博客总结了 8 种最好的开源 AI 技术，为机器学习开发者指明道路。 该框架允许开发者使用流图开发神经网络等计算模型。 2、Keras Keras 是一个开源机器学习库，最初于 2015 年发布，旨在简化深度学习模型的创建。 5、Theano Theano 最初于 2007 年发布，它是一个开源的 Python 库，允许开发者轻松地构建各种机器学习模型。由于它是最早的 AI 库之一，被视为推动深度学习发展的行业标准。 8、Accord.NET Accord.NET 最初于 2010 年发布，是一个完全用 C# 编写的机器学习框架。
70020发布于 2018-07-23 - 来自专栏张高兴的博客
张高兴的 Raspberry Pi AI 开发指南：（一）Hailo-8 配置
2024 年 6 月，Raspberry Pi AI Kit 发布，将 M.2 HAT+ 与 Hailo-8 AI 加速模块捆绑在一起，使 Raspberry Pi 具有了运行 AI 程序的能力。 Hailo-8 是由以色列公司 Hailo 开发的一款高性能边缘 AI 处理器（NPU），它专为低功耗、高效率的深度学习推理任务设计，可以提供高达 26 TOPS 的计算能力，适用于各种边缘计算场景。 本文主要介绍 AI Kit（AI HAT+）在 Raspberry Pi 5 上的配置和使用。 HAILO-8L AI ACC M.2 B+M KEY MODULE EXT TMP 测试 通过克隆官方的仓库 rpicam-apps 来运行示例程序。 /computers/ai.html AI Kit - Raspberry Pi Documentation：https://www.raspberrypi.com/documentation/accessories
1.5K10编辑于 2025-05-21 - 来自专栏AI大模型应用开发炼丹房
AI Agent框架之争：盘点8大AI Agent开发框架的核心技术与工业级应用
本文深度解析8大AI Agent开发框架的核心技术与工业级应用，帮助开发者精准匹配业务场景。 ：5行代码构建生产级Agent，降低开发门槛4.1 八大优势解析from openai_agents import Agent, tool @tool def stock_price(symbol: 3个月增长800%五、Google Agent Development Kit (ADK)：云原生Agent工厂定位：无缝集成Google云服务的企业级Agent开发平台5.1 核心特性Vertex AI 的相关技术，我也整理了一份文档，粉丝自行领取：《想要读懂AI Agent（智能体），看这里就够了》七、Pydantic-AI：结构化输出的终极方案核心问题：解决LLM输出格式漂移与非确定性7.1 技术实现深度解析 在这场波澜壮阔的文明跃迁中，主动拥抱AI时代，就是掌握打开新纪元之门的密钥，让每个人都能在智能化的星辰大海中，找到属于自己的航向。
5.1K10编辑于 2025-07-21 - 来自专栏java一日一条
Java 8 开发顶级技巧
但是我发现了一些Java 8代码中可以帮助我们的一些选择，让我们一起来看看吧。 2.使用Lambda表达式 Lambda表达式是Java 8的主要特点之一。即使你还没有使用Java 8，你现在可能已经对它们有了基本的了解。 这会导致… 使用现有的函数式接口 随着开发人员越来越熟悉Java 8代码，我们就能知道当使用如Supplier和 Consumer的接口时，会发生什么，以及创建一个本地的ErrorMessageCreator 遍历数组时使用循环 但是，使用Java 8并不一定意味着你必须到处使用流和新的集合方法。 特别是，遍历原始类型的小型数组几乎肯定会用，以获得更好的性能循环，很可能（至少对于Java开发人员是新的流）更具可读性。 ?
73310发布于 2018-09-18 - 来自专栏希里安
AI模块开发
截止昨天，云原生模块的框架就差不多了，主要就是针对k8s集群资源的增删改查等基础操作的功能，这也是为了熟悉集群基础资源的增删改查的开发流程。 要说完整开发还得用类似kubesphere等专业的管理平台。 那么今天就来看看AI模块，这块其实就更多就是一个尝试，只能边学边开发了，我这边就暂时是直接将别人开源的chagpt模块接入自己的平台，后期在考虑自己开发一个页面吧，如下所示： 在介绍下接入的chatgpt ： # 安装依赖 npm i -g pnpm pnpm i # 本地开发 pnpm dev 至于智能预测和排障还得多学习才能开发出来，慢慢来。 不断优化运维策略：AI可以持续监控不同的运维策略和操作是否达到最佳效果,并根据效果反馈不断调整和优化,使运维过程最大化自动化与智能化。
31110编辑于 2023-10-30 - 来自专栏软件安装
AI应用开发
AI应用开发是将人工智能技术与实际业务场景结合，构建具有智能决策、自动学习或感知能力的应用系统。 它融合了传统软件开发与机器学习、深度学习等AI技术，以下是其核心要素和流程： 一、AI应用的核心技术栈 基础框架 机器学习：Scikit-learn、XGBoost、LightGBM 深度学习：TensorFlow Platform、Azure ML 二、AI应用开发的典型流程 问题定义与数据准备 明确AI要解决的核心问题（如分类、预测、生成等） 数据采集（爬虫、API、传感器等）、清洗（去噪、补全）、标注 应用 以下是一个基于预训练模型的文本分类应用，可识别文本情感（正面/负面）： 四、AI应用开发的挑战 数据质量：模型性能高度依赖数据的准确性和代表性 计算资源：深度学习模型训练需要大量GPU算力 伦理与合规 ） 预测分析（金融风控、需求预测） AI应用开发的核心是"以问题为导向"，而非盲目堆砌技术——先明确业务痛点，再选择合适的AI技术落地。
50910编辑于 2025-11-12 - 来自专栏菲宇
python-k8sclient开发K8S
0x01 client-go 1、简介 Client-go是kubernetes官方发布的调用K8S API的golang语言包，可以用来开发K8S的管理服务、监控服务，配合前端展示，就可以开发出一款定制化的 3、开发 Client-go开发k8s有两种方式，一种是in cluster模式，另一种是out of cluster模式，至于二者的区别，大致来看可以认为我们开发的go服务是否放在K8S集群内运行，在集群内运行则为 0x02 python-k8sclient 1、简介 python-k8sclient貌似是OpenStack维护的调用K8S API的python语言包，可以用来开发K8S的管理服务、监控服务，配合前端展示 、开发 k8sclient开发比较简单，只需要提供K8S master的访问地址即可，如果设置了访问账号密码，那么还需要提供它们。 至于其他的开发，主要是调用k8sclient包的接口，主要功能接口可以参看k8sclient源码，部分接口功能如下： Pod：新建、查询所有、按名称查询、更新、删除 RC：新建、查询所有、按名称查询、更新
2.8K20发布于 2019-07-31 - 来自专栏新智元
【探索AI自开发】谷歌、微软用AI开发AI，特定任务超越人类AI专家
【新智元导读】为了应对AI人才不足，以谷歌为首的企业正在想方设法，开发能够取代AI研究员的AI系统，让创建AI软件变得容易。 开发出能够自己编写程序的AI，是AI研究者的梦想，也可能是众多计算机程序员的噩梦。 现在，以谷歌为首的各大公司，在AI人才严重不足的情况下，开始把目光投向另一个更为强大的目标——开发能够自己创建AI的AI。 不止是谷歌，微软、亚马逊、Facebook这些巨头纷纷都在开发能够自己开发AI的AI上面投注努力，这正在形成一种趋势。 Jeff Dean预计，如今具备能自我开发AI系统的人才的公司，全球不超过1000家，但其他更多公司却拥有开发AI系统所需的数据。 “我们希望让解决机器学习问题的机构数量从几千家扩展到百万家。”
1.1K91发布于 2018-03-21 - 来自专栏Go语言学习专栏
8 - AI 服务化 - AI 超级智能体项目教程
本节重点 AI 服务化是指将原本只能本地运行的 AI 能力转化为可远程调用的接口服务，使更多人能够便捷地访问 AI 能力。 通过本节学习，你将掌握如何将 AI 智能体转变为可供他人调用的服务 具体内容包括： AI 应用接口开发 AI 智能体接口开发 在开始之前，先给大家提个醒，Spring AI 版本更新飞快，有些代码的写法随时可能失效 一、AI 应用接口开发 我们平时开发的大多数接口都是同步接口，也就是等后端处理完再返回。 所以上述代码中我们使用 content 方法，只返回 AI 输出的文本信息。 2、开发同步接口 在 controller 包下新建 AiController，将所有的接口都写在这个文件内。 点击接口旁边的绿豆就能自动生成测试代码： 二、AI 智能体接口开发 由于智能体执行过程通常包含多个步骤，执行时间较长，使用同步方法会导致用户体验不佳。
14810编辑于 2026-03-17 - 来自专栏智能算法
开发AI可是个大工程 脸书想让AI自己开发AI
要开发深度神经网络解决下一个AI大问题，研究人员必须经历无数次失败的尝试，在一台、几十台甚至几百台机器中尝试。“我们更加像是教练而非运动员。” 互联网巨头正在开发计算系统，让它们代表工程师测试无尽的机器学习算法，它们自己就可以循环测试许多的可能性。更棒的是企业正在开发一套AI算法，让算法来编写AI算法。没有开玩笑。 但Facebook的最终目标是开发一套新的AI模式，让人类从事的单调乏味工作尽可能少。 据米汉那透露，在开发新的AI时，Facebook工程师并不缺少创意，但是要测试这些创意却是另一回事。为了解决问题，他和团队开发了所谓的“Flow”工具。 更有趣的地方在于：AutoML也许可以利用AI来开发AI。 正如米汉那所说的，每个月Facebook要训练和测试大约30万个机器学习模型。
857130发布于 2018-04-02 - 来自专栏Sign
精灵之息 开发日志（8）
所以数据没变很正常呀，虽然我以为改了很多东西，但是对那些玩家来说，其实根本就没有变化。
43230发布于 2021-08-20 - 来自专栏AI技术应用
AI 智能体（AI Agent）的开发
AI 智能体（AI Agent）的开发是一个复杂且多阶段的过程，涉及需求分析、算法设计、模型训练、系统集成和部署等多个环节。以下是 AI 智能体开发的典型流程。 1.2确定技术栈选择适合的 AI 技术和工具（如机器学习、深度学习、强化学习等）。确定开发语言（如 Python、C++）和框架（如 TensorFlow、PyTorch）。 5.系统集成5.1接口开发开发与外部系统交互的 API（如 RESTful API、gRPC）。定义输入输出格式（如 JSON、Protobuf）。5.2模块集成将 AI 模型集成到应用程序中。 8.维护与迭代8.1问题修复修复用户反馈的问题和 Bug。优化系统性能和稳定性。8.2功能扩展根据需求添加新功能。改进现有功能，提升用户体验。8.3技术升级跟踪最新 AI 技术，升级算法和框架。 总结AI 智能体的开发流程包括需求分析、数据收集、模型设计、训练与评估、系统集成、测试验证、部署监控和维护迭代。通过合理规划和使用工具，可以高效地开发出功能强大、性能优异的 AI 智能体。
2.7K20编辑于 2025-02-18 - 来自专栏月色的自留地
从锅炉工到AI专家(8)
vgg.py: #这个程序相当于一个库，不会直接执行， #所以开始没有用于脚本模式的标志 # -*- coding=UTF-8 -*- import tensorflow as tf import numpy relu5_3', 'conv5_4', 'relu5_4', 'pool5', 'fc6', 'relu6', 'fc7', 'relu7', 'fc8' /usr/bin/env python # -*- coding=UTF-8 -*- import vgg import os,sys import numpy as np import scipy.misc n02130308 cheetah, chetah, Acinonyx jubatus Problity=0.024339 注意这个网络比较深，训练数据集也很大，因此执行这个程序建议至少是16G内存8核以上
774130发布于 2018-06-20 AI原生开发范式
AI原生开发范式的核心概念 AI原生开发范式（AI-Native Development）指以AI为核心构建应用程序的设计方法，其特点包括数据驱动、模型即服务（MaaS）、自动化工作流和持续学习。 与传统开发相比，AI原生应用将机器学习模型作为基础组件，而非附加功能。 典型行业案例分析 金融领域-智能风控系统 某银行采用AI原生架构重构信贷审批流程，实现实时风险评估。 医疗领域-影像辅助诊断 一家医疗科技公司开发AI原生影像分析平台，整合多种医学影像模型（CT、MRI）。 PyTorch模型量化 import torch.quantization model_fp32 = load_trained_model() model_fp32.eval() model_int8 = torch.quantization.quantize_dynamic( model_fp32, {torch.nn.Linear}, dtype=torch.qint8 )
23510编辑于 2026-01-20云开发 Copilot ｜体验AI快速开发
前言作为后端，如何快速开发一个简单的页面？大多数人都会想到用AI，今天就结合项目需求体验了一下，制作一个简单的小程序。 需要在左边添加中使用AI，并不能使用原来的Copilot聊天窗口，且不支持上下文，但基于我的需求比较简单，一句话就能生成完美的页面。至此，我的基本需求已经开发完成，前后用时不到10分钟，非常方便快捷。 总结云开发 Copilot 作为云服务平台精心打造的一款卓越 AI 辅助利器，在云环境下的小程序与 Web 应用等项目构建进程中发挥着举足轻重的作用。 Copilot 以其丰富多样的多功能生成能力令人瞩目，搭配简洁直观、极易上手的用户友好界面，以及对多平台的强力支持，全面简化了原本复杂繁琐的开发流程，为开发者带来前所未有的流畅开发体验。 它有力地助力开发者实现从项目设计起始，一路顺畅推进至最终部署上线的全周期高效管理，在保障代码质量达到高标准的同时，还为应用筑牢安全防线，当之无愧地成为现代云应用开发领域开发者们不可或缺的理想伙伴。
34810编辑于 2024-12-11- 来自专栏网络安全技术点滴分享
Databricks AI 开发套件 - 为AI驱动的开发赋能
驱动开发（或称 "vibe coding"）在 Databricks 上从未如此简单。 AI Dev Kit 为您的AI编程助手（如Claude Code、Cursor、Windsurf等）提供了构建 Databricks 应用所需的可信知识和工具，助其更快、更智能地完成工作。 （Builder App）如果您想运行或开发附带的 Builder App：进入应用目录：cd databricks-builder-app运行安装脚本：. 启动开发服务器：./scripts/start_dev.sh使用说明在 AI 助手中使用安装成功后，您的 AI 助手（如 Claude Code）将自动获得 Databricks 技能和工具。 url.replace('postgresql+asyncpg://', 'postgresql://', 1) return url, connect_args```FINISHEDxYXos8PemElNbrK1
18410编辑于 2026-02-23 - 来自专栏全栈程序员必看
OpenBmc开发8：devtool简介与使用
下图显示了将与devtool add 命令一起使用的常见开发流程： devtool edit recipes devtool build recipes devtool deploy-target recipes 该命可让提取代码，指定现有配方以及跟踪并收集来自与该代码相关联的其他开发人员的任何补丁文件。 下图显示了将与devtool modify 命令一起使用的常见开发流程： devtool edit recipes devtool modify softname devtool build devtool 下图显示了将与devtool modify 命令一起使用的常见开发流程： devtool upgrade devtool build devtool deploy-target devtool finish
4.7K11编辑于 2022-11-10 - 来自专栏C++核心准则原文翻译
自学鸿蒙应用开发（8）- DatePicker组件
xml version="1.0" encoding="utf-8"? background_element="$graphic:background_button" ohos:margin="15vp" ohos:right_padding="8vp " ohos:left_padding="8vp" /> <DatePicker ohos:id="$+id:date_pick 这样一方面可以使读者了解真实的软件<em>开发</em>工作中每个设计模式的运用场景和想要解决的问题；另一方面通过对这些问题的解决过程进行说明，让读者明白在编写代码时如何判断使用设计模式的利弊，并合理运用设计模式。 对设计模式感兴趣而且希望随学随用的读者通过本书可以快速跨越从理解到运用的门槛；希望学习Python GUI 编程的读者可以将本书中的示例作为设计和<em>开发</em>的参考；使用Python 语言进行图像分析、数据处理工作的读者可以直接以本书中的示例为基础
1.2K10发布于 2021-01-04 - 来自专栏IT大咖说
2019年8大Web开发趋势
熟悉前端开发的人应该都知道，最近几年，各种前端框架层出不从，H5开发模式也越来越流行，大前端时代也已经到来。每一年各种前端技术也应运而生，快速掌握最新的前端技术也是每一个开发者不可或缺的一门技能。 如今也是新的一年的到来，去年，也就是2018年，大家也都知道，很多前端技术已成为大势所趋，比如Node.js,一门可以让Javascript运行在服务端的技术，已经逐渐发展成一个成熟的开发平台，吸引了众多的开发者 所有这些新兴的前端技术，使我们的开发越来越方便。今天在这里，我就来给大家谈谈2019年的8个Web开发的趋势，希望能给各位带来一些有用的信息。 ? 更好的开发者体验：松散耦合和控制分离允许更有针对性的开发和调试，并且为站点生成器扩展选择CMS选项消除了为内容和营销维护单独堆栈的需要。 No.8 AI/Bots 如今，人工智能，机器学习等技术越来越流行，2019年也不会例外。它们将在我们以后的生活中扮演着越来越重要的角色。如何使我们的应用变得更加智能？AI/Bots给出了答案。
92720发布于 2019-06-19
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