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（4）Angular的开发
JavaScript 中专注业务逻辑的代码 通过简单的指令结合页面结构与逻辑数据 通过自定义指令实现组件化编程 我们需要本地运行 Angular 文档 下载最新的 Angular 包 MVC 是一种应用程序的开发思想
4.3K40发布于 2019-07-22 - 来自专栏雪胖纸的玩蛇日常
超越村后端开发（4：API开发）
1.users相关的api开发 1.在settings中添加APPID,SECRET ? 2.wish相关的api开发 1.新发布愿望的api开发 1.在apps/wish/views.py中： from django.shortcuts import render from rest_framework.views 2.获取愿望列表api的开发 注意：这里获取的愿望，都是状态在‘进行中’的愿望。 3.user_operation相关的开发 1.开发发布对愿望的评论（也就是消息），获取消息列表，读特定消息，删除特定消息的api 1.通过后台先在【评论表】内手动添加几条模拟消息 2.在apps/user_operation 4.开发用户对自己的愿望进行操作的api 1.在apps/use_operation/views.py中： from wish.serializers import WishModelSerializer
3.2K10发布于 2019-03-29 - 来自专栏项目管理
玩转腾讯元宝（4）：应用AI做好敏捷开发自动化测试
近年来，随着人工智能（AI）技术的不断进步，越来越多的团队开始尝试将AI应用于自动化测试中，以期达到更高的测试效率和质量。本文将探讨AI技术在自动化测试中的九大应用领域，展示AI是如何助力敏捷开发的。 通过这种方式，开发人员可以将更多的精力集中在软件功能的开发上，而无需花费过多时间在测试用例的设计上。案例说明：一家电子商务公司使用了一种基于AI的工具来自动创建测试用例。 案例说明：一家移动应用开发公司在其持续集成流程中加入了AI支持的探索性测试。AI工具根据用户行为数据动态调整测试策略，覆盖了更多实际使用场景。 这使得开发团队能够更早地发现并修复问题，提高了软件的用户体验。九、测试报告与文档生成最后，AI技术还可以自动生成详尽的测试报告和文档，帮助开发团队更好地跟踪测试进度和结果。 此外，AI还自动生成了用户手册和维护指南，节省了大量的人力成本。总之，AI技术在自动化测试中的应用为敏捷开发模式带来了前所未有的机遇。
70810编辑于 2024-11-04 - 来自专栏深度学习与python
GPT-4 时代，如何 2 周上手 AI 应用开发？| 极客时间
但能够预料的是，基于现有大模型，去抢先开发一些重要的应用服务，发展空间也绝对小不了，而且在未来几年 AI 领域的应用开发也将会是就业市场中最火热的岗位。 并且，随着 GPT-3 / 4 等预训练好的大语言模型的出现，一方面能让你我可以在没有机器学习的理论下，就能在短期内快速开发出一个有实用价值的 AI 应用。 扫码免费试读 如果你也想以最快的速度跟上 AI 大模型时代潮流，掌握 AI 应用开发最核心的技能，一定不要错过这个专栏。 当然也正是有了 AI 聊天机器人的创业经历，使得他在 AI 应用开发领域具有相当的话语权以及丰富的前沿实战经验。 你可以立刻把这些方法和套路放到你现有的业务系统里，通过 AI 给你的应用提升体验与效率。 4.
1.3K60编辑于 2023-03-29 《Java开发者进击之路：掌握Spring AI与DL4J，实现AI模型API集成》
对于Java开发者而言，掌握Spring AI和DL4J的单独使用只是第一步，更重要的是学会如何将它们巧妙地整合在一起，发挥出1 + 1 > 2的效果。 Spring AI在模型接入和上层应用开发方面具有优势，而DL4J则在深度学习模型的训练和底层计算方面表现出色。将两者结合，可以构建出功能更强大、更灵活的AI应用。 在模型训练阶段，要合理配置DL4J的参数，选择合适的模型架构和算法，确保训练出高质量的模型；在模型接入和应用开发阶段，要充分利用Spring AI的优势，将模型与业务逻辑紧密结合，实现AI应用的高效开发和部署 掌握Spring AI和DL4J进行AI模型API集成，是Java开发者在人工智能时代提升自我竞争力的必备技能。 Spring AI为我们提供了便捷的AI模型接入和企业级应用开发支持，DL4J则让我们能够在Java环境中高效地进行深度学习模型的训练和开发。
35710编辑于 2025-06-10AI与科学的双向革命：AI4Science与Science4AI如何重塑未来？
这不仅是对传统科研体系的颠覆，更宣告 AI与科学融合进入"双向赋能"新阶段 ：AI4Science（人工智能加速科学发现）与Science4AI（科学理论反哺AI创新）形成螺旋上升的结构性协同，重塑人类认知世界的方式 https://agents4science.stanford.edu/ 一、AI4Science：当人工智能成为科学发现的"超级引擎" 生物医疗领域：从"十年磨一药"到"数月出成果" 2025年5月， 材料科学与地球科学：AI驱动的"发现革命" 在材料科学领域，麻省理工学院开发的 LLMatDesign框架 利用大型语言模型实现自主材料发现。 AI发展的核心价值得到公认： Hopfield网络 ：霍普菲尔德借鉴物理学中 自旋系统的能量概念 ，开发出能存储和重建图像的神经网络 玻尔兹曼机 ：辛顿基于统计力学开发的无监督学习模型，成为深度学习的基础架构 伦理与范式挑战：角色转变伴随核心矛盾 责任归属问题 ：AI生成错误结论时（如医学诊断偏差），责任应由开发者、使用者或系统承担？
1.7K10编辑于 2025-08-27- 来自专栏胡琦
聆思大模型AI开发套件集成Coze调用GPT-4
❝上一篇《大模型赋能开发板被这家公司玩明白了》 我们已经详细介绍了聆思大模型 AI 开发套件以及聆思大模型平台，并实操了基于LLM_control二次开发拓展了天气查询、中英互译的能力。 今天我们再来看看聆思大模型 AI 开发套件如何通过Coze Bot 使用 GPT-4 。 整体思路 聆思大模型AI开发套件集成Coze整体思路 首先，介绍几个关键点： Coze 国际版支持 GPT-4 能力，可以将 Bot 部署到 Discord; 借助 coze-discord-proxy 代理 Discord 对话Coze-Bot，实现API形式请求GPT4对话模型/微调模型; 利用 LSPlatform 应用编排中的 http-request 去调用 API 以及联接开发板。 （我们暂时没能编排实现接入coze-discord-proxy的流式返回） 聆思大模型AI开发套件接入 Coze API 如同上一篇文章中的拓展开发，我们只需要将闲聊逻辑从调用内置星火认知大模型改为调用
89110编辑于 2025-05-20 - 来自专栏IMWeb前端团队
Angular4 实战开发
原文链接：Angular4 实战开发
994100发布于 2018-01-08 - 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。 4. 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。
50610编辑于 2025-11-12 - 来自专栏网络收集
4、后台项目的开发
4、后台项目的开发1.后台项目的目标我们已经学习完了 KOA2 的快速上手, 并且对 KOA2 当中的中间件的特点页进行了讲解. 接下来就是利用KOA2 的知识来进行后台项目的开发，后台项目需要达到这以下几个目标:1.计算服务器处理请求的总耗时计算出服务器对于这个请求它的所有中间件总耗时时长究竟是，我们需要计算一下2.在响应头上加上响应内容的 每一个目标就是一个中间件需要实现的功能, 所以后台项目中需要有三个中间件2.后台项目的开发步骤创建一个新的文件夹, 叫做 koa_server , 这个文件夹就是后台项目的文件夹1.项目准备1.安装包npm contentType = 'application/json; charset=utf-8' ctx.set('Content-Type', contentType) await next() }4.
64230编辑于 2022-06-18 - 来自专栏王小雷
2.antlr4开发
2.antlr4开发 上一篇：1.ANTLR4 helloworld基础开发与IDEA插件使用 获取源码 antlr4.7.2 1.通过MyHelloVisitor实现HelloVisitor package wang.xiaolei.lei; import org.antlr.v4.runtime.tree.ErrorNode; import org.antlr.v4.runtime.tree.ParseTree ; import org.antlr.v4.runtime.tree.RuleNode; import org.antlr.v4.runtime.tree.TerminalNode; /** * 作者 runtime.CharStream; import org.antlr.v4.runtime.CharStreams; import org.antlr.v4.runtime.CommonTokenStream 上一篇：1.ANTLR4 helloworld基础开发与IDEA插件使用
99610发布于 2019-12-20 - 来自专栏Java帮帮-微信公众号-技术文章全总结
springboot入门（4）_web开发
springboot入门（4）_web开发 摘要: 前几篇大概介绍了demo的搭建运行，Thymeleaf模板引擎的整合还有运行原理（主要是自动默认配置starter），这篇我们就主要介绍怎么将原来的常规 4、我们要写自己的bean，然后托管到spring容器中 这个的用法其实很普通的spring项目没太大区别，普通spring项目中我们想托管bean，那可以用xml配置也可以用注解（@Repository
1.5K90发布于 2018-03-15 - 来自专栏IMWeb前端团队
Angular4 实战开发
《Angular 实战系列》目前处于章节不定，内容不定阶段，这一系列文章不会长篇大论的讲解概念，而是以用为主，结合通俗易懂的实例来让大家理解常用的知识点。
83520发布于 2019-12-06 - 来自专栏AIGC大模型应用
LangChain4j炸裂！Java开发者打造AI应用从未如此简单
LangChain4j 已将这些精炼成一个现成包。 不论构建聊天机器人，还是开发一个从数据导入到检索的完整 RAG 管道，LangChain4j 提供了广泛选择。 LangChain4j 于 2023 年初在 ChatGPT 热潮中开始开发。但发现Java 领域缺乏与 Python 和 JavaScript 类似的 LLM 库和框架，便决定解决这一问题！ 开发团队积极关注社区的最新进展，致力于快速整合新技术和集成，确保Javaer始终保持最新状态。该库仍在积极开发中，虽然某些功能尚在开发，但核心功能已经就绪，现可立即开始构建基于 LLM 的应用程序！ 你仍可灵活调整和微调行为，但是以声明方式完成 4 LangChain4j 库结构 LangChain4j的模块化设计，包括： langchain4j-core 模块，定义了核心抽象（如 ChatLanguageModel
3.8K10编辑于 2024-09-19 - 来自专栏嵌入式iot
BeagleBone AI VS Raspberry 4评测
AI上手方法2 3.4 狗板AI上手方法3 4.对比总结 1.本文概述 最近一直在研究树莓派4和BeagleBone AI。 ，导致购买芯片自己做开发几乎不可能。 另外值得一提的是狗板AI有四个可编程的ARM Cortex-M4叫做实时单元(PRU)以及四个嵌入式视觉引擎，另外还有一个Vivante GC320 2D图形加速器，使得其开发板的处理性能更高。 4.对比总结 相比较而言，树莓派更加适合当做PC，适合进行Linux上层应用的开发和使用，对于非嵌入式和嵌入式编程基础不强的人来说，也可以很好的使用起来，而狗板则上手难度会更加高一些，但是正是由于扩展性和可玩性 要想学习AI，学习系统，学习嵌入式，狗板AI也确实是一块不错的开发板呢。 后面一段时间我也会逐渐将狗板AI玩起来，在这个生态中写出更多更好的文章，分享自己的经验，探索更多好玩的应用。
2.3K10发布于 2020-11-17 《AI游戏开发深层问题实录：4类典型难题的排查与解决路径》
在AI技术重构游戏体验的过程中，开发者面临的挑战早已超越单一功能实现，转向多系统协同下的隐性矛盾。 这些问题往往横跨AI模型、游戏引擎、数据交互等多个维度，既无法通过简单调试定位，也难以依靠传统开发经验破解。 本文以4类真实开发场景中的高频复杂问题为核心，完整还原从现象观察到根源剖析，再到方案落地的全流程，为AI游戏开发者提供兼具深度与实操性的避坑参考。首先需明确项目的技术基底，这是理解问题产生背景的关键。 游戏开发基于某款支持实时物理模拟与动态光照的3A引擎，该引擎具备成熟的角色动画、场景管理模块，同时提供开放的AI插件接口，可无缝对接外部深度学习框架。 从这四类问题的解决过程中，我们深刻认识到：AI游戏开发的核心挑战，在于平衡AI的自主性与游戏的规则约束，任何一个环节的疏漏—无论是训练数据的偏差、跨系统的交互延迟，还是约束机制的缺失—都可能导致严重问题
40400编辑于 2025-09-12- 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 - 来自专栏全栈程序员必看
ue4 插件开发(ue4性能优化)
庞大的UE4引擎各模块相互参差作用，所以想要读懂并拆解并非易事，而创建UE4游戏项目实则只引入了引擎的部分模块，再想想如果很多游戏项目都需要用到这一个自定义功能时，是不是每个项目都要开发一次这个功能，个人或者一家公司内部还好 ，只要把项目代码复制给另一个项目即可，但是全球这么多的UE4开发者怎么办，开发者的结晶势必要发挥它最大的用处，把自己的研发成果分享出去，为了解决这类问题，就要使得模块独立起来，那么UE4插件就该闪亮登场了 UE4插件可以增加UE4的扩展性，丰满Game项目，也可让开发应用程序变得简单且多样化，但其不能独立运行。 开发环境：Windows、UE4.21、VistualStudio2017 前提：必须创建一个UE4 C++项目 插件创建有三种方法： 1.使用UE4自带的插件创建方法 2.自己手动创建插件目录及相关配置与代码文件 插件更新机制 如有平台支持，可设计更新机制，开发过程复杂，此处跳过 常见的问题 增删代码时，没有更新VistualStudio项目（uproject文件上右键点击Generate Vistual Studio
4.3K21编辑于 2022-07-29 - 来自专栏办公魔盒
安卓开发-B4A_开发环境搭建
之前发了一些使用B4A开发的程序，但是并没有教大家怎么安装B4A开发坏境的搭建！那么今天我们就来说说怎么去安装! 在开始之前我们需要先简单了解一下B4A 他是使用一种类似 Visual Basic 的语言来开发安卓应用程序,对于熟悉 vba,vb6,vb.net 语言的人来说很容易上手！ ? （图 2） 准备和下载安装工具 1.B4A主程序 下载链接：https://www.b4x.com/android/files/B4A.exe 2.JDK 下载 下载链接：https://b4xfiles -4c17.kxcdn.com/jdk-11.0.1.zip 3.安卓SDK工具 https://lon-01.lo4d.com/files/android-sdk-tools/sdk-tools-windows （图 12） 4.配置B4A相关路径：工具集-->路径设置 ? （图 13） 4.1 JAJVAC.EXE文件路径就在刚刚安装的JDK路径下去找 ? （图 14） ?
4.9K31发布于 2020-02-20
腾讯云开发者
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