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AI Earth ——开发者模式案例7：植被覆盖度提取
植被覆盖度(Fractional Vegetation Cover,FVC)，是指植被（包括叶、茎、枝）在地面的垂直投影面积占统计区总面积的百分比，范围在 [0,100%] 之间。FVC 是刻画地表植被覆盖的重要参数，能够直观的反映一个地区绿的程度，是反应植被生长状态的重要指标，在植被变化、生态环境研究、水土保持、城市宜居等方面问题研究中起到重要作用。本案例以 Landsat-8 数据为例，计算浙江省区域的 FVC 指数。
53710编辑于 2024-02-02 - 来自专栏写代码和思考
Android开发(7) 文件下载
概述 我们在开发中经常需要从服务器下载文件，下载的内容可能有交换的信息，缓存的图片，程序更新包等。我们使用URLConnection来实现下载。
77700发布于 2020-03-16 VFP AI 插件开发花絮7：基于策略模式的词性标注系统(中文)
同样，它也是由 VFP AI 插件提供的。 代码共1862行，由于之前的经验积累，搞定它只花费了两个多小时。嗯嗯，插件还是很给力了 在非 AI 的世界里，现在的结果，完全不可想象。
11110编辑于 2026-03-10- 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。
50610编辑于 2025-11-12 - 来自专栏Sign
精灵之息 开发日志（7）
一部100分钟的电影，前面90分钟可能都是铺垫，而最后10分钟的反转才将整个电影升华给观众脑海里留下不可磨灭的印象。
44730发布于 2021-08-17 - 来自专栏施炯的IoT开发专栏
Windows Phone 7 开发 视频资料
MIX10大会Windows Phone 7相关课程视频 课程ID 课程标题 comment Keynote 大会Keynote CL01 Changing our Game – an Introduction to Windows Phone 7 Series CL18 Windows Phone Application Platform Architecture CL20 Distributing and Monetizing Windows Phone Applications and Games CL13 Overview of the Windows Phone 7 Series Application XNA Games for the Windows Phone 7 Platform, Part 2 Session 7: Advanced Application Development, Part Windows Phone 7的XNA游戏开发系列教程 该系列的教程分为“平台”，“性能”，“润色”三个大的章节，陆续会在9、10、11这三个月放出。
1K100发布于 2018-01-10 - 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call_me_R
7 个 JavaScript 开发小技巧
你可以使用数组解构的方式，如下： let x = 5; let y = 10; [x, y] = [y, x]; console.log(x); // 10 console.log(y); // 5 7.
27220编辑于 2022-04-24 - 来自专栏测试开发干货
【简历优化平台开发教程-7】
先来看看上面的设计，我们已经完成了 业务方向和工龄的选择。本节课，要来完成工作性质的选择。
25541编辑于 2023-08-14 - 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.NET开发那点事
豆瓣电台WP7客户端 开发记录7
Storyboard.TargetProperty="(Canvas.Left)" 6 Storyboard.TargetName="SongName" 7 / 4 private void SongNameMarquee() 5 { 6 this.sb.Stop(); 7
50410编辑于 2022-05-07 - 来自专栏月色的自留地
从锅炉工到AI专家(7)
了解围绕在算法周边的模块和功能，把算法包装到程序，了解机器学习类程序开发中可能碰到的问题和解决手段。这是本篇想完成的。这篇之后，应当也是最基本的一个完整开发循环可以开始尝试了。 所以我建议开发使用的版本至少是选用TensorFlow 1.x之后的版本来入手。 用源码来说话 在第四篇中我们介绍了一个最简单的机器学习算法，主体是线性回归方程接softmax分类。
73160发布于 2018-06-20 - 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。 验证 AI 智能体在实际场景中的表现。6.3用户测试邀请目标用户进行测试，收集反馈。根据反馈调整模型和系统。7.部署与监控7.1部署环境选择部署平台（如云端、边缘设备）。 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Go语言学习专栏
7 - AI 智能体构建 - AI 超级智能体项目教程
比如可以在阿里云百炼、Dify 等平台上创建智能体 2、软件中使用 AI 开发工具 Cursor、tare 就集成了 AI 智能体，可以帮我们生成完整的项目代码、或者解释项目代码。 我们之前利用 Spring AI 开发工具调用时，也写了个类似的工具注册类。 如果使用 AI 开发框架，这些能力都不需要我们自己实现，代码量会简单很多。下面就让我们基于 Spring AI 框架，实现一个简化版的 Manus 智能体。 除了上面这些工作流开发框架外，之前我们还学习过一种可视化的智能体工作流开发方法 —— 使用 AI 大模型应用开发平台创建工作流应用。 通过 OWL，AI 智能体可以执行终端命令、访问网络资源、运行各种编程语言的代码、使用各种开发工具等等。
64810编辑于 2026-03-17 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）。 model.predict(input_data) r.setex(key, CACHE_TTL, pickle.dumps(result)) return result 效能评估指标 AI
23410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。
34610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。 your-workspace.cloud.databricks.com"export DATABRICKS_TOKEN="your-personal-access-token"或export DATABRICKS_CONFIG_PROFILE="your-profile-name"开发环境设置 （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。
18310编辑于 2026-02-23 - 来自专栏KyXu
【iOS开发】Xcode 7 Simulator 问题小记
这里我没有再重现当时 Xcode 弹出错误提示框的场景，大概是在你想要下载 iOS 8.x 的 Simulator 或者 iOS 9.0 Documentation 的时候，告诉你有个什么什么地址不安全，你是否仍然要下载模拟器，然后你跟 Xcode 说『是的，我仍然要下载』 的时候，就没有然后了。
83430发布于 2019-04-11 - 来自专栏康怀帅的专栏
LAMP CentOS7 开发环境配置
本文简要介绍了手动搭建 LNMP 开发环境的步骤。 MySQL mysql-community-client-5.7.13-1.el7.x86_64.rpm mysql-community-common-5.7.13-1.el7.x86_64.rpm mysql-community-libs -5.7.13-1.el7.x86_64.rpm mysql-community-server-5.7.13-1.el7.x86_64.rpm $ rpm -qa | grep mariadb $ rpm -e --nodeps mariadb-libs-5.5.37-1.el7_0.x86_64 $ yum install *.rpm $ service mysqld start $ service [mysqld] bind-address=127.0.0.1 改为 bind-address=0.0.0.0 PHP PHP 5 $ yum install php56u-fpm PHP 7 $ rpm
99940发布于 2018-02-28
腾讯云开发者
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