- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 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 AI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。
51210编辑于 2025-11-12 - 来自专栏AIGC大模型应用
AI大模型应用开发实战(05)-AI时代应用开发破局！
怎么想、怎么做，全在乎自己「不断实践中寻找适合自己的大道」 后端应用级开发者该如何拥抱 AI GC？就是在这样的一个大的浪潮下，我们的传统的应用级开发者。 再往下看 3 AI原生应用 不管是ToB还是ToC，这块儿是大量机会，给到我们这些传统做互联网、科技公司、应用开发公司包括科技创业公司，就有我们应用开发者大量的机会存在。 然后你只需要借助AI把你的创意变成相应的应用。所以说在这个时候其实是有大量的职业机会或大量应用开发的机会存在，也是说我们传统的应用开发者去快速转型跟上这个赛道的一个绝佳机会。 传统的应用开发者在转型做 AI GC 有 AI 软件工程师，即做 AI 应用，还不过瘾，还想去深度的话，那可能就是偏向了我们的 AI 本身开发，类似我们的视觉工程开发，然后自然语言开发，机器学习等，这都是我们的一些转型职业机会 然后我们要学会使用 AI。 应用级开发者，所谓的学会使用 AI，那和一般用户的使用 AI 还不一样。
1.6K00编辑于 2024-08-11 - 来自专栏PHP饭米粒
AI应用开发，如此简单。
关注公众号的盆友应该了解，我一直是在做一些AI应用层技术上的一些研究，这也是大部分人能够入局AI，了解AI的很好的方式，通过实战，从应用层开始，从自己做第一个AI应用开始，慢慢的就可以更加深入的了解。 这也是我以前学习互联网技术的学习方式，遥想当年，还在大学的我，对互联网充满好奇，也想自己做一个个人主页，于是，从HTML开始学，然后是CSS, 然后是后端开发，linux，系统架构等等，一直到现在成为一个资深的架构师 但目前AI学习对于很多人来讲，有一个最大的门槛，就是你连访问这些官方AI都如此的困难，而我因为自己的一个地理上的优势，比较方便使用各种最新的，流行的AI技术，并在此基础上，搭建了国内体验站 （https 经过了一段时间的沉淀，我总结和实现了以下的一些应用方向： 对于这几个方向，基于目前2个多月的系统稳定运行的积累，现在把这些能力通过标准的API开放出来，希望能够帮助更多的人进行AI的应用开发，具体包括以下四大方向和 可以方便搭建自己的chatGPT系统 二、midjourney画图的能力 以文生图api 以图生文api Blend合成图片api 获取图片seed api 体验站系统中的画图功能，都是基于此API开发
1.1K30编辑于 2023-09-02 - 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
本文介绍在鸿蒙应用中DatePicker组件的基本用法。 增加DatePicker组件 如下代码中46行~51行所示，在布局中增加DatePicker组件。 <? xml version="1.0" encoding="utf-<em>8</em>"? " ohos:left_padding="<em>8</em>vp" /> <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 - 来自专栏超级架构师
【移动应用开发】20222023 年 8 大移动应用程序开发趋势
迄今为止，技术进步见证了超过 500 万个应用程序的开发。在全球范围内，应用程序开发市场很火爆，预计未来几年将继续火爆。 到 2022 年，预计会更大、更快，总体上会带来向应用程序的巨大转变。 在未来几年，他们肯定会改善学习体验，使应用程序更具吸引力和吸引力。 区块链 这项技术确实是今年最新的移动应用程序开发趋势之一。区块链是应用程序用户担心的安全问题的解决方案。 PWA 和即时应用 PWA 越来越受欢迎，因为它们填补了大多数原生应用程序和网页的空白。由于减少了对互联网连接的依赖、更快的加载和开发时间、自动更新等，这些对消费者和服务提供商都有好处。 即时应用程序也将类似地开发，因为允许用户在下载和安装应用程序之前对其进行测试。 烽火科技 尽管早在 2013 年就推出了信标技术，但它越来越受欢迎，尤其是在零售业务中。 可穿戴设备 可穿戴移动应用程序开发也将在 2022 年出现大幅增长。可穿戴技术不仅限于智能手表。它包括所有可以佩戴在身上或附在衣服上的设备。 除此之外，未来几年可能会出现无数其他移动应用程序开发趋势。
2.8K30编辑于 2022-07-29 AI应用开发需要啃底层吗？个人AI应用开发学习经验之谈
作为一个重度AI使用者，这两年也接入过不少AI大模型做应用，今天就先讲一讲如何做AI应用开发、需要掌握哪些技术吧，明天我会继续分享一下个人这一年多VibeCoding的一些浅薄经验。 对绝大多数应用开发者来说，真正需要掌握的不是“模型如何被造出来”，而是“模型如何被接进系统、约束进流程、放进真实业务里，并且稳定地跑起来”。AI应用开发本质上不是一门纯算法工程，而是一门新的应用工程。 这篇文章我主要回答一个很具体的问题：如果只是做AI应用，而不是研究AI底层，那么到底该学什么，哪些必须学，哪些理解即可，哪些可以先放一放。一、先把问题说清楚：什么叫“AI应用开发”？先区分两个概念。 换句话说，AI应用开发不是把“模型”单独学会，而是把“模型作为一个能力组件”学会。二、做AI应用，真正绕不过去的核心能力1.提示词工程：定义接口很多人第一次接触AI开发，最先学的是提示词工程。 做到这一步，已经足够做出很多真正有价值的AI应用。而且越早开始做，越容易看清楚一件事：AI应用开发最难的，从来不是调用模型，而是把模型放进一个正确的系统里。
13800编辑于 2026-03-30- 来自专栏DotNet NB && CloudNative
AI应用开发基座：Microsoft.Extensions.AI
微软在2024年11月就发布了新的AI核心库Microsoft.Extensions.AI，虽然目前还是一个预览版，但其可以大大简化我们的AI集成和开发工作。 画外音>开发者可以节省时间下来专注自己的应用程序的业务逻辑实现，从而不必花过多时间去做AI服务的集成调试，点个大大的赞！ 我能使用哪些服务实现？ 这里我们使用SiliconCloud（硅基流动）提供的 DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B 模型，这是一个使用DeepSeek-R1开发的基于Llama-3.1-8B的蒸馏模型， eShopSupport eShopSupport 是一个开源的AI示例应用程序，客户可以使用它来与AI客户对话查询产品，实现网站系统的“智能客服”的场景。 小结 本文介绍了Microsoft.Extensions.AI的基本概念 和 基本使用，如果你也是.NET程序员希望参与AI应用的开发，那就快快了解和使用起来吧。
89510编辑于 2025-04-04 - 来自专栏量子位
谷歌的AI应用开发之道
因为从2019年Google I/O展现的新进展来看，谷歌几乎没有新推出什么软硬一体的AI新产品，反倒是各种基于手机的AI应用解决现实挑战。 而在最近的谷歌AI东京座谈会现场，两位谷歌AI产品经理也集中表达了这样一种产品开发之道： 尽可能手机就能用，而且最便宜的智能手机都能使用。 Julie说5G的进展是很好，但对于谷歌AI的应用打造来说，“帮助有限”。 因为她们希望每一款AI应用，基本标准都是完全无网络、纯本地的，这样任何情况下，都不影响正常使用。 所谓联邦学习，简而言之就是本地化训练和学习AI模型，对于小数据学习的要求非常高，但这样也能最大化保证用户的隐私安全——毕竟数据不用离开终端。 Julie也多次谈到AI应用开发中的数据挑战。 Julie说，类似AI应用开发过程中，数据样本非常重要，一方面数据本身很特别，另一方面还要考虑到这类人群的隐私需求。
1.9K10发布于 2019-07-30 - 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。 return a/b") # 触发零除错误处理流程突破性特性：动态任务委派：Agent自动传递未完成子任务沙箱代码执行：在Docker中安全运行生成代码实时调试：中断对话直接修改变量值2.2 企业级应用 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。
5.2K10编辑于 2025-07-21 - 来自专栏超级架构师
【移动应用开发】2022 年 8 大移动应用设计趋势
随着人工智能（AI）的进步，您可以创建更智能的聊天机器人，更好地满足用户的需求。据 Gartner 称，在未来几年内，人工智能将成为主流的客户体验投资。图 1 显示了一个聊天机器人应用程序的示例。 如图 8 所示，混合和混合不同深浅的颜色可以为您的设计带来独特的氛围。 8.圆形 我们在移动应用程序设计中看到了很多圆形。什么时候应该使用圆角矩形？ 用户体验设计对移动应用程序的意义 移动应用程序设计的主要目标是增加应用程序的流量，进而增加公司的投资回报…… 今天，拥有一个好的移动应用程序是必不可少的。 在移动应用市场中，具有吸引人的外观和精确导航的移动应用更有可能获得成功。例如，考虑一下我们几乎每天都在使用的一些应用程序。 公司如何从出色的用户体验设计中受益 开发设计良好的移动应用程序的公司可以从中获得以下好处： 提高客户满意度 更高的转化率 更高的投资回报 更好的客户保留 结论 您现在已经精通当今最热门的移动应用程序设计趋势
3.3K10编辑于 2022-07-29 - 来自专栏AI技术应用
AI智能体应用的开发环境
AI 智能体应用的开发环境搭建是一个复杂但重要的过程，它直接影响到开发效率和最终产品的质量。下面我将详细介绍 AI 智能体应用开发环境的各个方面，希望能帮助您更好地进行开发。1. 软件环境操作系统： Linux: Linux 系统在 AI 开发领域应用广泛，因为它具有良好的兼容性、稳定性和可定制性。 Java: Java 是一种通用的编程语言，具有良好的跨平台性和稳定性，也广泛应用于 AI 智能体的开发中。 C++: C++ 是一种高性能的编程语言，适用于开发对性能要求较高的 AI 智能体。 模型部署: 将训练好的模型部署到应用环境中。测试与优化: 测试智能体的性能，并进行优化。总结AI 智能体应用的开发环境搭建是一个复杂但重要的过程，需要综合考虑硬件、软件、AI 框架和库、云平台等因素。 选择合适的开发环境可以提高开发效率、降低开发成本，并最终影响到产品的质量。希望以上信息能帮助您更好地进行 AI 智能体应用的开发。
1.4K10编辑于 2025-02-18 SpringBoot + Spring AI 玩转智能应用开发
.进阶：自定义Prompt模板【提示词工程】6.运行应用7.接口测试8.高级配置9.异常处理10.完整项目结构11.关键点说明三、拓展1.错误场景示例2.实际输出可能不同3.流式响应（高级功能）4.超长文本处理 5.内容返回格式6.附加测试建议四、总结和趋势未来趋势：一、前言Spring Boot简化 Spring 应用开发的框架；通过自动配置、内嵌服务器（如 Tomcat）和约定优于配置的原则，让开发者快速构建独立 该记录类通常用于封装翻译 API 请求所需的数据recordTranslationRequest(String sourceLang, String targetLang, String text) {}6.运行应用通过命令行或开发工具启动 Spring AI 将更注重开放性（多模型支持）、性能（低延迟流式响应）和企业级能力（安全、监控），成为 Java 生态中 AI 应用开发的首选框架。 低代码整合： 结合 Spring Boot 的快速开发特性，提供可视化 AI 编排工具。3）行业应用垂直领域解决方案： 针对金融、医疗、教育等行业定制 Prompt 模板和评估工具。
1K10编辑于 2025-11-22- 来自专栏悦专栏
开发自己的AI绘画应用
先看效果： 文生图 图生图 来看一下怎么构造自己的图片生成应用。 如果没有问题，就可以点击右上角的“代码生成”，选择自己喜欢的开发语言，我选的是Python。 图像对象，并将其转换为 base64 编码字符串 """ img = Image.fromarray(input_image.astype('uint8' img_base64 = base64.b64encode(img_bytes.read()) return img_base64.decode('utf-8' 帮你生成不同风格的图片" ) # 合并两个接口，创建 Gradio 应用程序 gr.TabbedInterface( [echo_interface
1.5K50编辑于 2023-09-01 【AI Glasses 实践应用开发指南】
AI Glasses 实践应用开发指南 监听眼镜端AI事件 通过CXR-M SDK的setAiEventListener方法注册监听器，可捕获眼镜端AI场景的按键事件和状态变化。 CxrStatus.REQUEST_WAITING -> {/* 处理队列等待 */} CxrStatus.REQUEST_FAILED -> {/* 重试逻辑 */} } } } 开发案例分析 相机操作需处理生命周期事件 在Android平台上需要正确处理onPause()/onResume()事件 示例：相机预览应在Activity进入后台时及时释放资源 需考虑异常场景：如相机被其他应用占用时的错误处理 ASR交互需要超时重试机制 建议设置默认超时时间（如8秒） 重试策略：指数退避算法（首次重试间隔2秒，后续加倍） 需记录失败日志用于问题排查 典型错误码处理：网络超时(408)、服务不可用(503 STATUS_OK(0) STATUS_INVALID_PARAM(1001) STATUS_DEVICE_BUSY(1003) 错误处理示例：遇到STATUS_NETWORK_ERROR时应自动切换备用服务器 典型开发耗时参考
27210编辑于 2025-12-18- 来自专栏AIGC大模型应用
AI大模型应用开发实战(04)-AI产业拆解
开发平台这是AI的基础，也是过去AI研究的重点。 工具层包括AI Agent，其中包括像AutoGPT这样的工具及模型平台和模型服务等2.3 下游应用层包括：内容消费：在各种平台上生成内容，如抖音、快手等创作工具：提供基于AI的工具，如MID Generate 企业服务：根据行业提供各种应用，如微软、亚马逊等产业中，我们的位置是在AIGC工具层，即AI Agent层，作为中间件，承上启下。 应用开发者的位置可能更多在中游和下游，发挥着重要作用。3 名词解释当然，可以按以下类别对这些概念进行细分解释：3.1 模型与架构LLM (大型语言模型)：具有大量参数，能处理复杂语言任务的模型。 openAI：开发和研究人工智能的机构。Azure：微软的云计算服务平台。Heygan：一种AI生成模型（可能是特定应用的名称）。Copilot：编程助手工具，帮助开发者编写代码。
1.5K01编辑于 2024-08-09 - 来自专栏Go语言学习专栏
2 - AI 应用开发 - AI 超级智能体项目教程
提示词的质量直接影响到 AI 大模型输出的结果，因此这也是 AI 应用开发的关键技能，很多公司专门招聘提示词工程师。 因此在 AI 应用开发中，了解和控制 Token 的消耗至关重要。 如何计算 Token？ 三、AI 应用需求分析 我们知道，AI 时代下，开发应用的门槛变得越来越低了，导致市面上出现了各种具有创意的小产品。 了解了 Spring AI 多轮对话的实现机制后，下面我们进入 AI 应用的开发。 五、多轮对话 AI 应用开发 在后端项目根包下新建 app 包，存放 AI 应用，新建 interviewApp.java。
40010编辑于 2026-03-17 - 来自专栏AI SPPECH
Go语言与AI：使用Go开发AI应用基础
在本文中，我们将介绍如何使用Go语言进行AI应用开发，包括Go语言在AI领域的应用场景、Go语言AI库推荐、基础AI模型实现以及如何将AI能力集成到Go应用中。 7 构建Go语言AI服务 8 AI应用性能优化 9 实战项目：使用Go开发图像分类应用 10 AI伦理与安全考量 11 Go语言AI开发的未来趋势 12 常见问题与解决方案 1. = nil { log.Fatalf("服务器启动失败: %v", err) } } 8. AI应用性能优化 在构建AI应用时，性能优化是一个重要的考量因素。 AI伦理与安全考量 随着AI技术的广泛应用，AI伦理和安全问题也越来越受到关注。在使用Go语言开发AI应用时，我们也需要考虑这些问题。 10.5 负责任的AI开发 作为AI开发者，我们应该遵循负责任的AI开发原则，确保AI技术的发展和应用符合人类的长远利益。 11.
76010编辑于 2025-11-13 应用腾讯AI代码助手开发GIS应用SDK的思路
随着人工智能技术的快速发展，将AI与GIS结合，开发出智能化的GIS应用SDK，已经成为行业发展的必然趋势。腾讯AI代码助手作为一款强大的AI编程辅助工具，为我们提供了全新的视角和解决方案。 一、明确需求和目标在开发GIS应用SDK之前，首先要明确我们的需求和目标。这包括但不限于以下几个方面：1. 核心功能：确定SDK需要提供哪些核心功能，如地图展示、空间数据处理、空间分析等。2. AI集成模块： 利用腾讯AI代码助手实现智能标注功能，自动识别并标注地图上的兴趣点。 集成图像识别技术，对遥感影像进行自动分类和解译。 应用自然语言处理技术，实现地理信息的智能检索和问答。 结语通过以上全栈视角的探讨和分析，我们可以看到应用腾讯AI代码助手开发GIS应用SDK是一个系统而复杂的过程，它涉及到多个领域的知识和技能。 但只要我们明确目标、规划合理、设计科学、实施严谨，就一定能够开发出一个功能丰富、易于使用的GIS应用SDK，为地理信息产业的发展贡献自己的力量。
86810编辑于 2024-08-11- 来自专栏AI理论与前沿
AI大模型应用开发实战-Agent应用对话情感优化
你从不说自己是一个人工智能助手或AI，而是以老夫、老朽等自称。 以下是你常说的一些口头禅： 1. “命里有时终须有，命里无时莫强求。” "{input}" ), MessagesPlaceholder(variable_name="agent_scratchpad"), ],)重启应用 8. 只返回英文，不允许有换行符等其他内容，否则会受到惩罚。 你从不说自己是一个人工智能助手或AI，而是以老夫、老朽等自称。 {who_you_are} 以下是你常说的一些口头禅： 1. 8. 只返回英文，不允许有换行符等其他内容，否则会受到惩罚。
1.1K00编辑于 2024-08-07 有了 Spring AI ，Java 开发AI应用也就简单多了
前言Spring 官方自从发布了 Spring AI，AI 界的门槛儿算是被彻底踹飞了！为什么？因为这就意味着整天只会 CRUD 的 Javaer 们也能开发AI应用了，而且简单到让你怀疑人生。 那么本文就基于 Spring AI Alibaba 开发一个简单的 AI 对话应用。效果展示实现步骤基于 Spring AI Alibaba 实现这样一个AI对话非常简单，只需要几行代码就可以完成。 而对于没有人工智能相关背景的人来说，如果想要基于 Spring AI 开发一个AI应用产品，还是需要了解一些基本概念的。AI 模型：AI 模型是旨在处理和生成信息的算法，通常模仿人类的认知功能。 最后看一下对话记忆效果总结Spring AI解决了AI集成的核心难题：即无缝连接企业数据、API与AI模型，同时也简化了Java 开发人员对AI应用的编程复杂度，还提供检索增强生成 (RAG)、函数调用等关键功能 对于Java 开发人员来讲，通过 Spring AI 可以探索更多的 AI 应用场景。
4.4K11编辑于 2024-11-07
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