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AI应用实战课学习总结（11）用RNN做时序预测
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11站，一起了解RNN循环神经网络的基本概念 以及 通过RNN来做时序预测的案例。 Date: 2020-10-10 00:00:00, Actual Activation: 901.0, Predicted Activation: 891.626953125 Date: 2020-10-11
59710编辑于 2025-04-09 - 来自专栏Android 开发者
聚焦 Android 11: Android 11 应用兼容性
更轻松实现应用与 Android 11 兼容 在每次版本更新中，我们都希望尽量减少应用适配 Android 所需的工作。 请继续阅读，详细了解我们如何简化 Android 11 中的应用测试和调试流程。 在 Android 11 上测试 测试应用是否兼容 Android 新版本可能面临很多挑战，尤其是应用在受到多个平台变更影响的情况下。此过程中可能会出现很多问题: 如何确定应用中可能受影响的区域？ 适于测试平台变更的新工具 和往年的更新一样，Android 11 的一些平台变更可能会影响您的应用。 我们希望这些工具能帮助您更轻松地测试 Android 11 应用兼容情况。
2.3K10发布于 2020-10-16 - 来自专栏AIGC大模型应用
AI大模型企业应用实战(11)-Document Loader文件加载器机制
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73400编辑于 2026-04-25 深入剖析.NET 11 中 Microsoft.Extensions.AI 在 AI 驱动后端开发的进阶应用
深入剖析.NET 11 中 Microsoft.Extensions.AI 在 AI 驱动后端开发的进阶应用 前言 在当今数据驱动的时代，后端开发越来越依赖人工智能（AI）技术来提供智能服务和优化用户体验 NET 11 中的 Microsoft.Extensions.AI 为开发者提供了丰富的工具和框架，以便更轻松地将 AI 功能集成到后端应用程序中。 预处理过程中，对数据进行清洗、转换和特征提取，使其适合 AI 模型处理。AI 模型应用阶段，调用具体的 AI 服务进行分析，如情感分析、图像识别等。 总结 .NET 11 中的 Microsoft.Extensions.AI 为 AI 驱动的后端开发提供了强大而灵活的框架。 #标签：#.NET 11 #Microsoft.Extensions.AI #AI 驱动开发 #后端开发 #数据处理
17600编辑于 2026-06-16- 来自专栏一个会写诗的程序员的博客
第11章 Spring Boot应用监控第11章 Spring Boot应用监控小结
第11章 Spring Boot应用监控 在实际的生产系统中，我们怎样知道我们的应用运行良好呢？我们往往需要对系统实际运行的情况（各种cpu，io，disk，db，业务功能等指标）进行监控运维。 本章主要介绍使用Actuator对Spring Boot应用指标进行监控，以及通过远程shell监控与管理我们的应用。 11.0 Actuator简介 Actuator是spring boot提供的对应用系统的自省和监控功能，Actuator对应用系统本身的自省功能，可以让我们方便快捷的实现线上运维监控的工作。 通过Actuator，我们可以使用数据化的指标去度量我们的应用的运行情况。 配置完毕，重启应用。
1.8K30发布于 2018-08-20 探究.NET 11 中 Semantic Kernel 在 AI 驱动后端开发的前沿应用
探究.NET 11 中 Semantic Kernel 在 AI 驱动后端开发的前沿应用 前言 在后端开发领域，人工智能（AI）的融入正推动着应用从传统功能型向智能决策型转变。. NET 11 中的 Semantic Kernel 为开发者提供了创新的工具，助力在后端应用中高效集成 AI 能力，实现智能交互、知识推理等前沿功能，满足不断变化的业务需求。 通过注册和调用插件，后端应用能够灵活地集成各种功能，实现个性化的 AI 驱动业务流程。 总结 .NET 11 中的 Semantic Kernel 为 AI 驱动的后端开发带来了前沿的应用方式。通过理解其原理并在实战中合理运用，开发者能够快速构建智能、灵活的后端应用。 #标签：#.NET 11 #Semantic Kernel #AI 驱动后端开发 #语义理解 #插件式架构
17200编辑于 2026-06-16深入剖析.NET 11中Microsoft.Extensions.AI的应用与优化 前言
深入剖析.NET 11中Microsoft.Extensions.AI的应用与优化 前言 在当今数字化时代，应用程序产生的数据量日益庞大，如何有效收集、分析这些数据以辅助决策成为关键。. NET 11中引入的Microsoft.Extensions.AI为此提供了强大支持。它简化了应用程序与各种AI服务的集成，助力开发者构建智能、数据驱动的应用。 总结 .NET 11的Microsoft.Extensions.AI为开发者提供了便捷、高效的AI集成方式。通过理解其原理并在实战中合理运用，可快速构建智能应用。 同时，注意避免常见的坑点，确保应用的稳定性和安全性。借助这一技术，开发者能更好地利用AI的力量，提升应用的价值和竞争力。 #标签：#.NET 11 #Microsoft.Extensions.AI #AI集成 #ASP.NET Core #数据处理
14900编辑于 2026-06-16解锁.NET 11 中 Microsoft.Extensions.AI 在智能后端开发的深度应用
解锁.NET 11 中 Microsoft.Extensions.AI 在智能后端开发的深度应用 前言 在当今数字化时代，后端应用正朝着智能化方向快速发展。 Microsoft.Extensions.AI 作为.NET 11 生态中的重要组件，为开发者提供了集成人工智能能力的便捷途径。 通过深度应用该组件，后端应用能够实现智能决策、数据预测等高级功能，满足日益增长的业务需求。 总结 .NET 11 中的 Microsoft.Extensions.AI 为智能后端开发提供了强大的支持。通过深入理解其原理并在实战中合理应用，可以快速构建具有智能分析和决策能力的后端应用。 同时，注意避免常见的问题，充分发挥其优势，使后端应用在智能化竞争中脱颖而出。 #标签：#.NET 11 #Microsoft.Extensions.AI #智能后端开发 #AI 服务集成 #数据处理
19600编辑于 2026-06-16- 来自专栏君正T31开发实战指南
君正T31应用开发11：OSD应用
1.OSD应用简介将特定的信息叠加到视频当中，如点阵数据，直线，矩形框，矩形遮挡，图片数据等等。IPU模块对图像的操作主要包含OSD模块和CSC模块。 fontadv = gBgramap[10].width;penpos_t += gBgramap[10].width;break;case ' ':dateData = (void *)gBgramap[11 ].pdata;fontadv = gBgramap[11].width;penpos_t += gBgramap[11].width;break;case ':':dateData = (void *
2.2K20编辑于 2023-06-22 - 来自专栏WOLFRAM
Mathematica 11 在化学中的应用
应用 Wolfram 语言，您可以访问 PubChem 数据，对这些特征一探究竟. 2 案例 下面我们用Mathematica比较两个对映体: 首先，连接到 PubChem API. ?
98260发布于 2018-05-31 - 来自专栏技术墨客
React学习（11）—— 高阶应用：Web组件
从概念上说，React 和 Web组件 分别用于解决不同的问题。Web组件提供了强大的封装特性来支持其可重复使用性，而React提供了一系列声明性（declarative）接口保证Dom结构和数据同步。但是某些时候这2个目标是互补的。对于开发人员来说将React用于Web组件、或将Web组件用于React、或2者皆有并非难事。
59320发布于 2018-08-15 .NET 11 中 Microsoft.Extensions.AI 在智能后端推理与决策优化的应用
#.NET 11 中 Microsoft.Extensions.AI 在智能后端推理与决策优化的应用 前言 在当今数据驱动的时代，后端系统承担着处理海量数据并做出智能决策的重任。. NET 11 中的 Microsoft.Extensions.AI 为后端开发人员提供了一套强大的工具集，助力实现高效的智能推理与决策功能，提升后端系统的智能化水平与业务价值。 在后端应用中，这些模型被用于对输入数据进行特征提取和模式识别，从而实现智能推理。例如，在一个电商后端系统中，加载预训练的产品分类模型，对新上架的商品进行自动分类。 总结 .NET 11 中的 Microsoft.Extensions.AI 在智能后端推理与决策优化方面提供了强大的支持。通过深入理解其原理并在实战中合理应用，可以构建高效、智能的后端系统。 #标签：#.NET 11 #Microsoft.Extensions.AI #智能后端 #推理优化 #决策优化
14500编辑于 2026-06-16- 来自专栏白话互联
【Ai Agent】Ai Agent News | 9月11日速递
今天是9月11日星期四，让我们一起来看看今天 Ai Agent 带来的 AI 领域的重要动态吧！ ❤ AI agents in business create new risks & urgent security needs 企业AI Agent应用带来新的安全挑战 Radware最新研究报告警告 ，自主AI Agent在企业中的应用扩大了网络风险，呼吁采取更严格的安全措施。 Azure AI Foundry推出了Agent Factory系列博客，第五篇重点介绍了如何使用MCP和A2A等新的开放标准连接Agent、应用和数据。 文章提到，代理式AI应用正在兴起，例如德勤的Zora AI Agent和普华永道的Agent OS平台正在重塑内部工作流程。
44010编辑于 2025-09-17 - 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：
1.4K00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。
13500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
87910编辑于 2025-11-12 - 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
75710编辑于 2025-05-23 - 来自专栏C++核心准则原文翻译
自学鸿蒙应用开发（11）- RadioButton和RadioContainer
本文介绍在鸿蒙应用中RadioButton和RadioContainer组件的基本用法。
76820发布于 2021-01-13 - 来自专栏TGLTommyAI前沿技术论文
AI 趋势研判｜2026-06-11
应用公司也要适应这一点：同一个产品可能需要根据客户资质、审计要求、数据类别调用不同模型权限，而不是简单比较哪家模型更聪明。 降价会直接压缩独立 AI 应用的定价空间：如果用户用 4.99 美元就能拿到 Gemini 能力和 400GB 存储，单一 AI 工具必须证明自己在工作流、垂直数据或专业场景上有不可替代性。 媒体报道同时指出，Apple 正把 Siri AI、视觉理解、跨应用上下文和设备端模型能力继续整合进 iOS、macOS 等系统层。 这会把一部分 AI 应用能力从 SaaS 层拉回平台层。 趋势研判 未来 3-12 个月，移动端和桌面端 AI 应用会重新评估“自建后端模型调用”与“调用系统 AI 框架”的边界。 AI 身份与安全报告进入开发者视野 HN 今日出现 “State of AI and Identity Report” 等条目，说明身份、权限、审计和 agent 访问控制正在成为 AI 应用的基础议题
23710编辑于 2026-06-25 - 来自专栏梧雨北辰的开发录
iOS11后32位应用升级
今天接受了一个改造旧项目的任务，据说项目唯独在iOS11上无法运行。这很容易就让我们想到与最近苹果iOS11放弃支持32位应用的事件有关。 一、iOS11停止支持32位的来由 苹果于2013年9月推出了iPhone 5S新手机，采用的全新A7处理器其最大特色就是支持64位运算。 2018年1月1日开始，苹果在iOS 11系统上停止了32位应用程序的服务支持，使用iOS11系统的用户将无法再在Appstore中搜索到32位应用。 二、了解iOS的CPU架构 我们说到了32位和64位的处理器，它们本质的区别还是在于，64位多出2个寄存器，而这两个寄存器在运行32位应用的时候是关闭的，只有在运行64位应用的时候才会激活，才会用上。 关于在Xcode中设置不同CPU架构的支持可以参考下另一篇文章：(https://www.jianshu.com/p/441caa1138af) 三、升级32位应用支持64位 其实升级应用支持64位并不复杂
1.3K30发布于 2018-04-24
腾讯云开发者
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