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10分钟，开发你的专属AI应用
刚刚，腾讯云推出高性能应用服务HAI(Hyper Application Inventor)没错，就念“嗨”！ 从此，GPU算力实现开箱即用、一键部署10分钟，开发你的专属AI应用//点四下，启动以往，配置AI开发环境，需要东市买骏马西市买鞍鞯南市买辔头北市买长鞭：买卡、装驱动、配网络、配存储...用了HAI，不仅能自动配置性价比更高的 几分钟，就能构建出你的大语言模型、AI作画等应用环境。预装的模型不够用？你也可以基于HAI，部署自己的开源模型。//不想敲代码？可以我不是程序员，能不能玩转AIGC？HAI提供可视化交互界面。 现在，这些应用已经抢先Say HAI：儿童照相馆、“看图识成语”小游戏、小学语文教案制作、英文润色专家、AI周公……AIGC时代，企业和开发者需要的不只是GPU和大模型，还有好用、易用的服务。 点这，开发你的AI应用！
33710编辑于 2023-12-18 - 来自专栏JavaEdge
AI 大模型企业应用实战(10)-LLMs和Chat Models
如： Anthropic 模型最适合使用 XML OpenAI 的模型最适合使用 JSON 设计应用程序时牢记这点。 作者简介：魔都架构师，多家大厂后端一线研发经验，在分布式系统设计、数据平台架构和AI应用开发等领域都有丰富实践经验。 各大技术社区头部专家博主。 负责： 中央/分销预订系统性能优化 活动&券等营销中台建设 交易平台及数据中台等架构和开发设计 车联网核心平台-物联网连接平台、大数据平台架构设计及优化 LLM应用开发 目前主攻降低软件复杂性设计
40810编辑于 2025-06-01 - 来自专栏AIGC大模型应用
AI大模型企业应用实战(10)-LLMs和Chat Models
不同模型有不同的最佳提示策略，如：Anthropic 模型最适合用 XMLOpenAI 模型最适合用 JSON设计应用程序时牢记这点。
41000编辑于 2024-08-15 - 来自专栏悦思悦读
AI 入行那些事儿（10）人工智能的应用领域
2021 巨献 —— 系列文章《AI 入行那些事儿》，为您讲述： 人工智能的基础原理、发展历程、当前应用 成为 AI 技术人员所需的入门技能和学习途径 以及求职、面试的全过程 目前真正实用的人工智能产品主要集中在图像处理 当前，人脸识别技术最大的应用是在安防领域。另外，对人体动作进行行为识别，或者通过一个人的身体特征和动作等进行身份识别的技术也都有了研究和应用。这些领域也成了招募人才最多的领域。 语音处理 在语音处理领域，语音识别和语音合成是当前比较典型的两种应用，它们的研究历史都很长了。目前语音处理的深度学习研究比图像处理的深度学习研究更进一步，产品的应用领域也更加多元。 ? 像具有语音搜索功能的搜索引擎以及一些可以使用语音指令的程序就会用到语音识别技术，导航系统用真人声音来指路就用到了语音合成技术，而现在流行的AI音箱，同时用到了语音识别和语音合成的技术。 ? 通常来说，如果一个应用至少有语言理解的能力或语言生成能力，那么它就会涉及自然语言处理。 相关应用 ? 现在几乎每个电商都会开发推荐系统，其中会用到用户画像，这其中会用到机器学习中的若干模型。
77520发布于 2021-04-12 - 来自专栏DotNet NB && CloudNative
AI应用实战课学习总结（10）用CNN做图像分类
最近入坑黄佳老师的《AI应用实战课》，记录下我的学习之旅，也算是总结回顾。 今天是我们的第10站，一起了解CNN卷积神经网络 以及 通过CNN做图像分类任务的案例。 例如下图中输入了一张卡通人物（崔弟鸟）的图片，输出的是几个可能得标签及其概率，其中AI认为Tweety（动画片 崔弟鸟的名字）的概率最高。 那么，从输入到输出之间都经历了什么呢？ 这里，我们了解一下CIFAR-10数据集，10代表10种常见物体，大概有6万张这10种物体的图片，这个数据集也常用于图像分类问题的教学任务。 当程序代码完成下载后，CIFAR-10数据集也就会保存到你当前应用程序的目录下： 需要注意的是，下载下来的文件目录中的内容并不是原始的一张张图片，而是已经转化为适合PyTorch读取的格式。 ) 需要注意的是：由于CIFAR-10有10个类别，因此需要调整一下基线模型的最后一个全连接层，将其num_classes改为10。
46310编辑于 2025-04-04 - 来自专栏LinkinStar's Blog
2023 re:Invent 利用 PartyRock 10 分钟构建你的 AI 应用
去年到今年 AI 相关的应用层出不穷，GEN AI 已经太多了。 构建第一个应用 - 选词填空 制作的过程其实非常简单，几乎 10 分钟就搞定了。 构建第二个应用 - 扩写生成图片 第一个应用我们是依赖的 AI 直接帮我们生成的，虽然很简单，但是对于我们开发者来说，与其去想描述，不如直接动手来的快。 这个应用利用了 AI 对话的功能来完成了一个对话形式的 RPG 游戏，你可以通过对话的形式选择不同的路径(A B C)来获得不同的结局，并且最为巧妙的是，它利用了几个 AI 的联动，整个 RPG 的过程会生成不同的场景图片 AI build AI：第一点我觉得妙的地方是自举，也就是自己构建自己，利用 AI 的能力去构建 AI 应用本身。
31910编辑于 2023-12-30 分享6类10种政务AI大模型应用场景
大模型在各种领域都有广泛的应用，包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别和推荐系统等。大模型通过训练海量数据来学习复杂的模式和特征，具有更强大的泛化能力，可以对未见过的数据做出准确的预测。 6类政务AI大模型的应用场景：政务咨询领域：通过构建具备深厚专业知识的智能助手，针对财务、环保等专业领域，提供精确的咨询和解答服务。这有助于提升企业和公众的办事体验，同时增强政府机构的工作效率。 城市治理领域：大模型专注于快速响应民意诉求、智能分类问题、高效处理事件工单等城市治理需求，开发特色应用，提高城市事件处理的效率，提升城市治理的智能化水平。 专业工具开发：应用大模型技术，在业务统计分析、报告报表生成、法律法规咨询等专业领域，开发一系列通用工具，帮助公务人员高效开展工作，同时协助企业和公众理解专业知识。 10种具体应用实例：政务服务- 智能问答系统：全天候提供咨询服务，解答政府服务相关问题。- 政策解读与推荐：自动解析政策文件，推荐与用户需求相关的政策信息。
2.6K10编辑于 2024-08-06- 来自专栏CDA数据分析师
应用 AI 之前，你必须了解的 10 项准备工作
不是每一个问题都可以通过机器学习来解决，且不是每一个公司都准备应用人工智能。本文会告诉你，你的公司是否有利用人工智能的条件，以及在那之前如何才能实现它。 首先，你知道自己想要预测或检测什么吗？ 尤其是某些厂商往往声称，「任何人」或「任何业务角色」都可以使用商家预先训练过、可应用的机器学习模型。 相比于仅仅使用一张 CPU，同时使用一张 GPU 和一个 CPU K80 往往可以提升 5 到 10 倍的训练速度，如果你能将整个网络的「核（kernel）」输入到 GPU 的本地存储器中的话，而如果使用一张 你可以部署预测模型 最终，你将希望实时应用你所训练的模型。预测模型可以运行在服务器、云端、个人计算机或电话上，这取决于应用程序的不同需要。深度学习框架提供了各种选项来将模型嵌入到网页和移动应用程序中。 亚马逊、谷歌和微软都是通过生产能理解语音的消费级设备和智能手机应用程序来证明其实用性。
74590发布于 2018-02-08 - 来自专栏奇点大数据
AI从业者需要应用的10种深度学习方法
在这里，我想分享 AI工程师可以应用到他们的机器学习问题的 10个强大的深度学习方法。但首先，让我们来定义深度学习是什么。深度学习是很多人面临的一个挑战，因为它在过去的十年中已经慢慢地改变了形式。 为了在视觉上设置深度学习，下图展示了AI，机器学习和深度学习之间关系的概念。 人工智能领域广泛，已经有很长一段时间了。深度学习是机器学习领域的一个子集，它是AI的一个子领域。 以下10种方法可以应用于所有这些体系结构。 10 — Transfer Learning: 让我们考虑一下图像如何穿过卷积神经网络。假设你有一个图像，你应用卷积，并得到像素的组合作为输出。假设他们是边缘。 现在再次应用卷积，所以现在你的输出是边或线的组合。现在再次应用卷积，所以你的输出是线的组合等等。你可以把它看作是每一层寻找一个特定的模式。神经网络的最后一层往往会变得非常专业化。
84040发布于 2018-04-10 - 来自专栏新智元
麦肯锡：AI就是新时代的蒸汽机，10年内70%企业都将应用AI
该报告预计，到2030年，大约70％的公司将采用至少一种AI技术，大部分公司将会应用全部AI技术。 日本大阪的一个机器人正在工作 AI技术利用大型数据集和算法来模仿人类行为。 世界上最大的两个经济体——美国和中国，都在竞相对AI技术进行投资。 麦肯锡的报告指出，中国已将发展AI技术列入国家五年经济发展计划，该计划将持续到2020年，中国希望在2030年成为世界上AI技术的领军国家。 但该报告指出，应用人工智能技术可能会产生一系列企业和社会重组方面的成本，可能会扰乱就业，减少消费。 日本经济学家Takashi Miwa周二在新闻发布会上表示，“提高生产力，节省劳动力的技术应用，对全球所有经济体来说都是一个具有挑战性的问题。”他表示，人工智能技术可能会带来更严重的收入不平等问题。
66720发布于 2018-09-25 - 来自专栏灯塔大数据
塔秘 | 应用 AI 之前，你必须了解的 10 项准备工作
导读 不是每一个问题都可以通过机器学习来解决，且不是每一个公司都准备应用人工智能。本文会告诉你，你的公司是否有利用人工智能的条件，以及在那之前如何才能实现它。 尤其是某些厂商往往声称，「任何人」或「任何业务角色」都可以使用商家预先训练过、可应用的机器学习模型。 相比于仅仅使用一张 CPU，同时使用一张 GPU 和一个 CPU K80 往往可以提升 5 到 10 倍的训练速度，如果你能将整个网络的「核(kernel)」输入到 GPU 的本地存储器中的话，而如果使用一张 你可以部署预测模型 最终，你将希望实时应用你所训练的模型。预测模型可以运行在服务器、云端、个人计算机或电话上，这取决于应用程序的不同需要。深度学习框架提供了各种选项来将模型嵌入到网页和移动应用程序中。 亚马逊、谷歌和微软都是通过生产能理解语音的消费级设备和智能手机应用程序来证明其实用性。
91350发布于 2018-04-04 - 来自专栏ThoughtWorks
10Hours 网页应用
以前段开发为特长，不放过技术大赛这样机会的刘旸，和几个同事打造的10Hours 受到了大家的好评。想知道何谓10Hours？ 那就~ 最近公司举办技术大赛，我和同事一起制作了一个叫做10K Hours的Mobile Web App，可以帮助你通过一万小时的努力，成为某个领域的专家。 其中讲到了不少移动端Web开发的Best Practices，正好就用到了10K Hours这个应用上。 updateready：当新的缓存文件下载完成后触发，可以利用swapCache()来应用新的文件。 其中最重要的就是updateready这个事件，我们可以利用JavaScript绑定这个事件，在缓存更新的时候自动刷新来应用这些更新，例如： // Check if a new cache is available
81890发布于 2018-04-18 - 来自专栏AI小程序
AI人脸应用
这款颜值检测小程序使用了腾讯开放人脸识别API，本项目适合刚入门的同学练手，熟悉整个框架，整体实现如下：
1.3K00发布于 2019-01-06 AI 应用感想
龙虾热潮退去，最终会剩下文字相关的应用——编程、写文章、论文等等。一、大模型本质是文字模型不管形态如何变化，大模型的输出仍然以文字为主。 最终沉淀下来的应用，一定是那些将文字能力发挥到极致的场景。二、多代理提高可用性，但仍未达到可信的专家水平多代理架构让任务可以并行、分工、协作，显著提升了复杂任务的完成率。 这意味着所有AI输出都必须经过经验丰富的人员验证，以避免疏漏和安全问题。这是当前AI应用落地的最大瓶颈——不是技术不够强，而是信任成本太高。 未来可能出现”AI审计AI”的模式：一个代理负责输出，另一个专门负责对抗性验证，降低人工成本的同时保留人类兜底。四、记忆之后，还有知识整理与理解偏差记忆问题的解决只是第一步。 五、下一个高价值方向：代理自组织与AI团队导师人类组织中有项目管理和项目经理，AI代理体系同样需要自组织能力。
8600编辑于 2026-03-30- 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 （通过API接口或SDK） 构建监控系统（跟踪模型精度衰减、数据漂移） 迭代优化 基于用户反馈和新数据持续更新模型 优化计算效率（边缘部署或云端算力调度） 三、示例：简单的文本分类AI应用 以下是一个基于预训练模型的文本分类应用 ） 可解释性：部分场景（如医疗、金融）需要模型决策可解释 五、常见AI应用场景 智能客服（NLP对话系统） 图像识别（安防监控、质检） 推荐系统（电商、内容平台） 预测分析（金融风控、需求预测） AI应用开发的核心是
50910编辑于 2025-11-12 - 来自专栏ADAS性能优化
AI weekly (10-26)
can stop a facial recognition network from identifying people in videos. https://venturebeat.com/2019/10 software tools for artificial intelligence deep learning applications. https://venturebeat.com/2019/10 verification solutions, has raised $10 million in seed funding. https://venturebeat.com/2019/10/24/incode-raises-10-million-to-verify-identities-with-ai Twitter now With the advent of AI, data access and accuracy are being improved even more How AI is transforming
35420编辑于 2022-05-13 - 来自专栏一乐来了
AI驱动的应用：插件、应用市场和AI Agents
所以才发明了AI Native/AI First，来表达未来智能应用跟现在软件的不同。 等到ChatGPT发布插件，一众软件从懵懂中醒来，开始瑟瑟发抖，我们好像看到了AI吞噬软件世界的景象。 另一方面，在具体需求满足上，AI跟应用还只是有限度的打通，并不能完全闭环，这大大限制了用户从旧应用体系脱离的意愿和速度。 所以我们相信，大模型AI并不会取代AI以外的软件，尤其是企业应用。 只要用户需求是分散的，智能应用的未来就还属于企业和开发者，AI Native实际是AI Drive。 蓝莺智能插件 蓝莺智能插件（AI Plugin），是由应用自定义提供给大模型AI服务调用的一组API或函数集合。 基本步骤如下： 用户提出问题，应用服务器将问题和相关函数调用的定义发给AI服务； AI识别出缺失的业务信息，根据上下文信息拼装成函数调用返回给应用服务； 应用服务收到拼装好的函数后，进行实际的API或函数调用
53810编辑于 2025-05-23 - 来自专栏架构之家
10倍提升应用性能的10个建议
如果你的网站不能马上响应，你的应用不能立即运行，用户转身就会投奔你的竞争对手。 亚马逊大约10年前的一项研究表明，页面加载时间减少1/10秒，能够使其营收增长1%。 显而易见，Web应用性能的重要性与日俱增。 提升性能其实不难，难的是怎么看到结果。本文给出能够提升大约10倍网站性能的10个建议供大家参考。 那么怎么让你的应用获得10倍的性能提升呢？ 为了帮大家理解每项优化建议的潜能，下面再针对之前的建议给出一些实施方针，希望大家各取所需。 反向代理服务器及负载均衡。 这些改变能极大地提升性能，与原有的部署方式最差的时候相比，10倍性能提升是很轻松的事，即使不到10倍那也在总体上有了质的飞跃。 缓存动态和静态内容。 如果你的Web服务器同时又充当了应用服务器，那么通过缓存动态内容就可以达到高峰期10倍的性能提升。缓存静态内容也可以有几倍的性能提升。 压缩数据。
80410编辑于 2022-07-12 - 来自专栏汪宇杰博客
Windows 10《描图》应用现已开源
《描图》是我最早的Windows 10应用，发布至今已3年多，积累了全球数百万用户，广受好评。现已开源。 ? 这款应用为不少小朋友带去了欢乐，体验绘画的乐趣，也帮助过专业用户复刻数百幅古代绘画。 可以说是 Windows 10 电子墨迹平台实力的证明。 然而我自身繁忙的工作与新的规划，无法在 Windows 应用上保持投入，因此我决定将它开源，贡献给社区，共同为 Windows 10 创造一个更好的明天。 《描图》和我的所有Windows应用一样，永久免费无广告。 关于《描图》 ? 应用简介 选择你喜爱的图片，使用触控笔、触屏或鼠标描绘，并保存、分享或直接打印您的墨迹！ /tracing-windows-10-great-app-beginner-artists ?
1.1K20发布于 2019-07-09 - 来自专栏林德熙的博客
win10 UWP 应用设置
win10 UWP 应用设置 简单的把设置需要的，放到微软自带的LocalSettings LocalSettings.Values可以存放几乎所有数据 如果需要存放复合数据，一个设置项是由多个值组成，
75210发布于 2018-09-18
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