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C++编程之美-结构之法(代码清单3-10)
代码清单3-10 class Queue { public: Type MaxValue(Type x, Type y) { if(x > y)
22140编辑于 2022-11-30 - 来自专栏devops_k8s
Go Protobuf(比xml小3-10倍, 快20-100倍)
可以轻松引入新字段, 中间服务器不需要检查数据, 可以简单解析他并传递数据而无需了解所有字段; 2 . 服务器RPC接口开始被声明为协议文件的一部分, protocol编译器生成存根类, 用户可以使用服务器接口的实际实现来覆盖这些类; 它是如何工作的? 枚举类型中枚举名使用首字母大写驼峰风格，例如enum FooBar，枚举值使用全大写下划线分割的风格（CAPITALS_WITH_UNDERSCORES），例如FOO_DEFAULT = 1; 服务 RPC 服务名和方法名均使用首字母大写驼峰风格, 例如 service FooService{rpc GetSomething()}; 案例 创建 .proto 文件 cat test1.proto syntax
2.5K50发布于 2021-04-13 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 3-10 Numpy中的比较和Fancy Indexing
如果我们想索引向量中 "第4,6,9 个元素"，上面的索引和切片操作显然不能满足我们的需求。比较直观的想法是直接将三个位置的元素索引出来，然后再存储到一个新的向量中。
84420编辑于 2022-11-08 腾讯云AI大模型全信创解决方案：驱动证券期货业数智升级
第二章 部署AI大模型全信创解决方案 腾讯云提供证券期货业AI大模型全信创解决方案，以“智能体层-大模型服务层-大模型平台层-大数据平台层-云智算中心层”五层架构为核心，覆盖全链路工具自主可控（来源：证券期货业 内核态劫持，故障隔离强，支持容器共享）提升GPU利用率3-10倍，及TACO-LLM训推加速框架优化模型性能（来源：信创操作系统章节）； 信创AI平台（TCADP）：提供智能体低代码开发、RAG Workflow 第三章 量化应用成效与客户价值 方案落地实现三大核心指标突破（数据严格基于原文）： GPU利用率提升3-10倍：通过qGPU虚拟化（内核态劫持设计，支持训练推理在离线混部、故障显存算力强隔离），打破 该框架已全面开源，并在腾讯星脉与H20服务器构建的高性能环境中展现通用性，为企业AI大模型训练提供高效解决方案（来源：环球Tech 2025年05月08日报道）。 /Remote GPU，提升利用率3-10倍（来源：信创操作系统章节）； TACO加速框架：TACO Train（训练加速）、TACO Infer（推理加速）、TACO-LLM（训推加速）覆盖智算全周期
20310编辑于 2026-05-01- 来自专栏人工智能
【微服务】Spring AI 使用详解：让微服务无缝集成AI能力
【微服务】SpringAI使用详解：让微服务无缝集成AI能力在微服务架构主导企业级开发的今天，AI技术的落地已从“可选”变为“刚需”。 简单来说，SpringAI就是微服务架构的“AI插件”，无需重构现有微服务体系，即可快速为各个微服务模块赋能AI能力。 ”，AI可自动调用订单服务的查询方法；数据分析场景中，AI可自动调用数据服务的统计方法，实现AI与微服务业务能力的深度融合。 4.1服务拆分：AI能力独立部署将AI相关能力拆分到独立的微服务（如ai-service），避免与业务服务耦合。 4.2服务治理：融入微服务生态服务注册发现：将AI服务注册到Nacos、Eureka等注册中心，让其他业务服务能通过服务名调用AI能力。
1.5K10编辑于 2026-02-26 AI智慧化服务系统
在数字化转型浪潮中，AI智慧化服务系统正成为企业突破传统模式的核心工具。该系统通过自然语言处理、机器学习与大数据分析技术的融合应用，实现对客户需求的精准洞察和快速响应。 相较于传统模式，AI解决方案在功能特性上优势显著：意图识别方面，传统模式依赖关键词匹配导致误判率高，AI方案采用深度学习模型，准确率达98%+；知识检索上，传统模式固定库容难以应对新问题，AI方案凭借持续学习能力实现知识库自生长 ；响应速度方面，传统模式人工平均等待时长＞3分钟，AI方案实现毫级响应，峰值处理量提升10倍。 更值得关注的是其解释性AI特性——不仅输出预测结果，还能生成可视化归因分析报告，帮助管理者理解“为什么”而非仅知道“是什么”，为决策提供深度洞察。 该解决方案正在重塑企业服务的边界，使智能化不再局限于特定场景，而是渗透到组织运营的各个毛细血管。通过构建可感知、会思考、能进化的数字神经系统，助力企业在复杂多变的市场环境中保持敏捷竞争力。
28910编辑于 2025-10-16注解式AI服务实战
/** * AI 代码助手服务接口 * * @author BNTang */ public interface AiCodeHelperService { @SystemMessage { @Resource private ChatModel qwenChatModel; /** * 创建 AI 代码助手服务实例 * * @ return AI 代码助手服务 */ @Bean public AiCodeHelperService aiCodeHelperService() { // 创建并返回 AI 代码助手服务实例 return AiServices.create(AiCodeHelperService.class, qwenChatModel); } } Service 加上 @AiService 注解，就能自动创建出服务实例了： /** * AI 代码助手服务接口 * * @author BNTang */ @AiService public
10810编辑于 2026-04-29- 来自专栏华章科技
手把手教你用Python进行帕累托分析（二八定律）
图3-10是某个月中海鲜系列的10个菜品A1～A10的盈利额（已按照从大到小的顺序排序）。 ? ▲图3-10 菜品盈利数据帕累托图 由图3-10可知，菜品A1～A7共7个菜品，占菜品种类数的70%，总盈利额占该月盈利额的85.0033%。 plt.ylabel('盈利（比例）') plt.show() 关于作者：张良均，资深大数据挖掘与分析专家、模式识别专家、AI技术专家。 有10余年大数据挖掘与分析经验，擅长Python、R、Hadoop、Matlab等技术实现的数据挖掘与分析，对机器学习等AI技术驱动的数据分析也有深入研究。
2K10发布于 2020-11-16 - 来自专栏程序你好
Azure AI 服务之语音识别
笔者在前文《Azure AI 服务之文本翻译》中简单介绍了 Azure 认知服务中的文本翻译 API，通过这些简单的 REST API 调用就可以轻松地进行机器翻译。 创建 Azure 服务 要使用 Azure 的翻译服务需要先在 Azure 上创建对应的实例，比如我们需要先创建一个 "Bing Speech API" 服务实例： ? 需要注意的是，Azure 提供的认知服务 API 都是需要认证信息的。具体的方式就是把我们创建的服务的 key 随 API 发送的服务器端进行认证。 "; 由于 demo 的代码比较长，为了能集中精力介绍 Azure AI 相关的内容，本文中只贴出相关的代码。 AI 的兴起让我们看到了一线希望，在介绍了 Azure AI 的语音识别服务后，让我们接着探索如何通过 AI 让程序理解文本的内容。
1.9K20发布于 2018-07-20 - 来自专栏人工智能前沿讲习
张家兴：AI助力金融服务
如果是传统都靠人来服务，成本太高，达不到普惠金融的效果，所以才依托于金融科技，这里面就包括下面所说的这些技术，它们的首字母加起来是basic，人工智能在里面就是AI。 包括智能服务、智能风控、保险、营销、信贷等方面，今天主要讲的是智能服务方面怎么做一个机器人，来帮助或替代人提供更好的服务。 ? 在金融里面，传统的服务，里面有很多的用户，我们有很多的客服人员，传统服务就是纯靠人提供服务。如果有了AI，AI在里面到底提供什么样的能力，让服务变得更好。 我们说第一个服务就是一系列的，怎么从用户到最终的服务。先去做推介，然后发现用户到底出现什么问题，然后是调度，这个服务到底给哪个客服人员用。 所以我认为，整个金融服务领域，AI主要是构建四大能力：推荐、对话、调度、洞察，给用户提供更好的服务。
1K30发布于 2020-05-13 - 来自专栏Go语言学习专栏
8 - AI 服务化 - AI 超级智能体项目教程
本节重点 AI 服务化是指将原本只能本地运行的 AI 能力转化为可远程调用的接口服务，使更多人能够便捷地访问 AI 能力。 通过本节学习，你将掌握如何将 AI 智能体转变为可供他人调用的服务 具体内容包括： AI 应用接口开发 AI 智能体接口开发 在开始之前，先给大家提个醒，Spring AI 版本更新飞快，有些代码的写法随时可能失效 一、AI 应用接口开发 我们平时开发的大多数接口都是同步接口，也就是等后端处理完再返回。 点击接口旁边的绿豆就能自动生成测试代码： 二、AI 智能体接口开发 由于智能体执行过程通常包含多个步骤，执行时间较长，使用同步方法会导致用户体验不佳。 注意，上述代码中使用 CompletableFuture.runAsync() 实现非阻塞式异步执行，否则会长时间占用 Web 服务器线程池资源。
18010编辑于 2026-03-17 - 来自专栏IT创事记
去卖AI服务器
这个计划帮助前沿AI技术落地，也帮助传统渠道在新业务爆发前“未雨绸缪”。 “你现在不一定真的会卖元脑的解决方案，但你至少要把AI服务器卖出去。”王峰对渠道伙伴说。 类似这样的小突破，在2019年浪潮AI服务器的销售中，总共为浪潮贡献了过亿元的业绩——在这个将AI服务器交给分销渠道销售的试点之年，浪潮原定的目标不过只有区区的4千万元。 无论4千万，还是1个亿，对于浪潮的AI服务器销售而言，它们显然仍微不足道。 这家2019年上半年AI服务器出货量全球第一，占据中国AI服务器市场50.2%市场份额的服务器巨头真正看重的，是它传统的分销体系能否用今天的小突破，去抓住明天AI的大未来。 王峰说，浪潮能把AI服务器做到全球领先，其实早年也只是先走了半步而已。 IDC综合数据显示，产业AI化给市场带来的空间增长迅猛。
1.6K30编辑于 2022-06-28 - 来自专栏肘子的Swift记事本
我目前正在使用的 AI 服务
尽管对新技术、新事物已没有那么的狂热，同时对 AI 也持有谨慎的态度，但并不影响我将一些 AI 服务应用到自己的工作中，丰富自己的工具箱，提高工作效率。 Notion AI 一两个月前，Notion 也提供了 AI 服务，并将其集成在文档的编辑流程中。 Notion 提供了一些预设的快捷指令，减少了使用者重复编写 Prompt 的时间。 Warp AI 作为一个终端应用程序，Warp 在这波人工智能浪潮中也适时地集成了 AI 服务，将其作为特色功能之一嵌入到使用流程中。 相信不久的将来，ChatGPT 将会越来越少地出现在普通用户面前，OpenAI（或其他 AI 底层服务商）将以基础服务商的形式，通过集成到其他产品中的方式，为用户提供有针对性的 AI 服务。 AI 的快速发展，已经越来越多地融入到人们的生活中，为我们提供了更便捷、高效的服务。AI 的未来，我们可以期待它的进一步发展和应用，为我们的生活带来更多的便利和惊喜。
1.4K10编辑于 2023-05-18 - 来自专栏肘子的Swift记事本
我目前正在使用的 AI 服务
尽管对新技术、新事物已没有那么的狂热，同时对 AI 也持有谨慎的态度，但并不影响我将一些 AI 服务应用到自己的工作中，丰富自己的工具箱，提高工作效率。 Notion AI 一两个月前，Notion 也提供了 AI 服务，并将其集成在文档的编辑流程中。 Notion 提供了一些预设的快捷指令，减少了使用者重复编写 Prompt 的时间。 Warp AI 作为一个终端应用程序，Warp 在这波人工智能浪潮中也适时地集成了 AI 服务，将其作为特色功能之一嵌入到使用流程中。 相信不久的将来，ChatGPT 将会越来越少地出现在普通用户面前，OpenAI（或其他 AI 底层服务商）将以基础服务商的形式，通过集成到其他产品中的方式，为用户提供有针对性的 AI 服务。 AI 的快速发展，已经越来越多地融入到人们的生活中，为我们提供了更便捷、高效的服务。AI 的未来，我们可以期待它的进一步发展和应用，为我们的生活带来更多的便利和惊喜。
1.9K61编辑于 2023-04-11 - 来自专栏未来码迹
初体验高性能应用服务HA服务AI作画设计
1.开通服务直达链接：高性能应用服务HAI 新春大促 (tencent.com)官方指引快速使用：高性能应用服务 快速使用 Stable Diffusion 文生图应用-最佳实践-文档中心-腾讯云 (tencent.com 随机种子：用于控制图像生成过程中的随机性，我一般使用默认值，腾讯云提供了相关的API接口，方便调用直达地址：高性能应用服务 API 概览-API 文档-文档中心-腾讯云 (tencent.com)可进行在线调试本次综合体验下来 ，生成图片质量不错，但因为我是初步体验AI，很多参数不是很懂，生成的图片比较一般，等学习相关知识后再开看看。
74010编辑于 2024-03-26 - 来自专栏#大模型热点基础知识
为什么给几个例子就能让AI学会新任务？
本文收录于Github：AI-From-Zero项目——一个从零开始系统学习AI的知识库。如果觉得有帮助，欢迎⭐Star支持！什么是少样本学习？为什么给几个例子就能让AI学会新任务？ by@Laizhuocheng一、简介少样本学习（Few-shotLearning）是一种通过提供少量示例（通常3-10个），就能让AI模型快速理解和执行新任务的学习范式。 保持相同的格式和风格代表性：反映真实使用场景3.示例顺序从简单到复杂：帮助模型逐步理解相关性优先：将最相关的示例放在前面实际示例演示文本情感分析：展开代码语言：TXTAI代码解释请分析以下评论的情感倾向：评论："服务太差了 情感：负面评论："食物很美味，服务员也很热情。"情感：正面评论："价格有点贵，但味道还可以。"情感：中性评论："这次体验真的很糟糕，不会再来了。" 效果可能不佳难以处理完全未知的概念可能过度拟合示例模式4.成本考虑更长的Prompt意味着更高的计算成本需要在效果和成本之间权衡七、少样本vs其他学习范式方法示例数量适用场景优势劣势零样本0简单、标准任务最灵活、成本最低复杂任务效果有限少样本3-
34910编辑于 2026-03-18 - 来自专栏CodeGuide | 程序员编码指南
新Ai项目，来啦！教你开发一套 Ai Agent 服务！
25年3月初，小傅哥，带着大家开启了 DeepSeek RAG、MCP 项目，随后兴起 MCP 服务提供的热潮，包括；支付宝、百度、高德，等等大厂开启了 MCP 服务计划。 直至现在，市面上已经有了场景非常丰富的 MCP 服务。那些第一波跟着小傅哥学习的伙伴，早早的让简历上多了一笔 MCP 服务开发和使用的经验！ 接下来，小傅哥将带着小伙伴，再往前多走一步！ RAG 教了，MCP 搞了，那么现在是时候，实现一套自动化的 Ai Agent 服务了。 前端页面 首先，我为智能对话体（MCP）配置了联网、CSDN自动发帖、文件操作服务。 之后，我们可以通过预设的提示词模板，来调用对应的 MCP 服务，也可以多个 MCP 一起调用。 （课程中有教大家，基于 Spring AI 怎么开发 MCP 服务） 二、系统设计 1. 功能流程 如图，从上往下，以任务或会话方式，调用 agent 为目标，串联各个 client。
62011编辑于 2025-08-11 - 来自专栏AI科技评论
业界 | Build 大会中的AI：微软AI云服务全线更新
AI 科技评论按：在美国西雅图当地时间 5 月 7 号的 Build 开发者大会上，微软发布了一系列关于智能云计算和智能边缘计算的服务及产品。 我们知道，微软的 AI 云服务平台名为 Azure（http://www.azure.cn/）。 Azure AI 平台中的 AI 服务分为三个板块：属于微软认知服务（cognitive services）的预训练 AI 模型，属于 Azure 机器人服务（Bot Service）的对话 AI，以及属于 在这次 Build 开发者大会上，微软宣布了以下的服务更新： 微软认知服务中增加新的、增强的预训练模型。 此外，微软认知服务中还会增加一个认知服务实验室（Cognitive Services Labs），可以提前了解认知服务中未来将要增加的新技术。
80920发布于 2018-07-26 配音工具音色生成方式分类：预置音色、声音克隆与捏声音
用户从固定音色库中选择）1.叮叮配音音色生成方式：预置音色库，约1000种（新闻、情感、动漫等风格）平台：小程序（无网页端、App或PC客户端）免费政策：不限生成字数，不限生成时长，界面无广告附加功能：AI ）；中文自然度低于英文，生僻字需注音输出格式：MP3、PCM（WAV需转码）类别二：支持声音克隆（用户提供录音训练生成专属声线）6.媒小三配音音色生成方式：支持声音克隆（5-10秒录音训练，训练时间约3- URL提取纯文本）、爆文标题生成、短视频脚本模板技术限制：声音克隆依赖原始录音质量（建议环境噪声低于30dB）；克隆模型训练时间约3-10秒；免费试用次数每月重置会员模式：多合一订阅（含克隆、配音、写作等 写作、文案提取、脚本模板配朵朵预置音色网页+App+小程序每日赠送否否无AI写作、转文字、格式转换备注以上数据来源于各工具公开文档及使用实测，具体免费额度及功能可能随时间调整，请以官方最新信息为准。 涉及API调用的工具需要用户自行获取密钥并遵守各自服务条款。
12810编辑于 2026-05-18HarmonyOS NEXT AI基础视觉服务-人脸对比
案例描述这是一个基于AI基础视觉服务实现的人脸对比案例，通过调用设备相册选择两张图片进行人脸特征比对，并展示相似度计算结果。实现步骤：1.
54400编辑于 2025-03-30
腾讯云开发者
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