- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏ReganYue's Blog
【PTA】7-10 方阵转置 (15分)
输入格式: 输入第一行给出一个正整数n（1≤n≤6）。随后n行，每行给出n个整数，其间以空格分隔。
1.2K30发布于 2021-09-16 - 来自专栏刷题笔记
【未完成】7-10 关于堆的判断 (25 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/98790049 7-10 关于堆的判断 (25 分) 将一系列给定数字顺序插入一个初始为空的小顶堆
71510发布于 2019-11-08 - 来自专栏刷题笔记
7-10 阿生的粉丝团 (30 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101473111 7-10 阿生的粉丝团 (30 分) 夭折了，阿生竟然有粉丝团了，而且还是清一色的妹子
37320发布于 2019-11-08 - 来自专栏刷题笔记
7-10 功夫传人 (25分) 图 深度优先搜索
7-10 功夫传人 (25分) 一门武功能否传承久远并被发扬光大，是要看缘分的。
71620发布于 2021-02-02 - 来自专栏以终为始
7-10 公路村村通 （30 分）【最小生成树 模板】
7-10 公路村村通 （30 分） 现有村落间道路的统计数据表中，列出了有可能建设成标准公路的若干条道路的成本，求使每个村落都有公路连通所需要的最低成本。
33130编辑于 2023-03-09 - 来自专栏刷题笔记
【2020HBU天梯赛训练】7-10 倒数第N个字符串
7-10 倒数第N个字符串 给定一个完全由小写英文字母组成的字符串等差递增序列，该序列中的每个字符串的长度固定为 L，从 L 个 a 开始，以 1 为步长递增。
71131发布于 2020-06-23 我用200美金测了三个广告渠道，发现最便宜的渠道花了0元，但也是最没用的
三句话总结： • 如果用户已经在搜你这类工具 → Google Ads • 如果没人搜你的词，但你知道谁会感兴趣 → Facebook • 如果你的产品是给开发者/技术人用的 → Reddit 大多数独立开发者的工具站 方案A：我完全不知道哪个渠道适合我（新手） 渠道 预算 天数 每天 Google Ads $80 7-10天 $8-11 Reddit $70 7天 $10 Facebook $50 5-7天 $7-10 5天 $6 方案C：我的工具是给开发者用的niche产品 渠道 预算 天数 每天 Reddit $100 7-10天 $10-14 Google Ads $60 7天 $8 Facebook $40 （来源：Google Ads 2026政策更新，✅官方） Meta要求AI生成的广告素材必须打标签。如果你用AI做的广告图或视频，Meta会要求标注「AI生成」。不标有可能被限流甚至封广告账户。 袁锐钦 · AI产品实操 & 出海工具站日更中。做产品、测工具、跑变现，把试过的路摊开给你看。
37500编辑于 2026-06-29- 来自专栏刷题笔记
【未完成】7-10 至多删三个字符 (35 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/102727562 7-10 至多删三个字符 (35 分) 给定一个全部由小写英文字母组成的字符串
67910发布于 2019-11-07 - 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。
41710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。
1K10编辑于 2025-11-12 - 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。”
1.2K91发布于 2018-03-21 - 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。
979130发布于 2018-04-02 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。
60210编辑于 2024-12-11如何开发AI Agent?
如何写AI Agent? 上一篇文章已详细分析: 未来的必备技能, 要么会写AI Agent, 要么会用AI Agent! 2025云栖大会热词洞察: AI就绪 (AI Ready) 那么如何写一个AI Agent? 例如如何写一个推荐股票的AI Agent? 看看Qwen怎么回答，让AI设计AI 一、如何写一个AI Agent 写一个 AI Agent（智能体）的核心思想是：让程序不仅能执行固定指令，还能感知环境、自主决策、调用工具、记忆历史，并持续完成目标 四、推荐框架（快速上手） 框架 特点 适合人群 LangChain 功能全面，支持记忆、工具、链式调用 开发者 LlamaIndex 专注 RAG + Agent，适合知识问答 研究者 Qwen-Agent AI 无法预测黑天鹅事件（如政策突变、财报暴雷）。 建议：AI 辅助决策 + 人工复核 + 严格止损。
45800编辑于 2026-07-09- 来自专栏AI智能体开发
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。 8.3技术升级跟踪最新 AI 技术，升级算法和框架。优化系统架构，提高可扩展性。9.常用工具与框架9.1开发框架机器学习：Scikit-learn、XGBoost。 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。
3.6K20编辑于 2025-02-18 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
56910编辑于 2026-01-20AI 时代，Go 开发者如何破局 AI 应用开发？
AI 浪潮席卷而来，大量 Go 开发者面临一个共同的困惑：想进入 AI 领域，到底该用什么语言？ 有人说"Go 也能搞 AI"，有人说"必须转 Python"。众说纷纭，反而让人更迷茫。 如果你是 Go 开发者，想快速进入 AI 领域，AI 应用开发才是你的主战场。 AI 应用开发都做什么？ 为什么 AI 应用开发特别适合 Go 开发者？ AI 应用的本质是什么？是后端工程。 AI 应用开发学习路径 作为 Go 开发者，走 AI 应用开发方向，学习路径比想象中短得多： 第一步：理解 LLM 基础概念（1 周） 不需要学深度学习，但需要理解这些概念： Token：LLM 处理文本的基本单位 写在最后 如果你是 Go 开发者，想进入 AI 领域，不要被"必须学 Python + 深度学习"的论调吓退。 AI 应用开发这条路，Go 完全可以胜任，而且你的工程能力就是最大的竞争力。
64210编辑于 2026-04-27- 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。
38410编辑于 2026-02-23 - 来自专栏IT技术圈（CSDN）
浙大版《C语言程序设计（第3版）》题目集 练习7-10 查找指定字符
练习7-10 查找指定字符 本题要求编写程序，从给定字符串中查找某指定的字符。 输入格式： 输入的第一行是一个待查找的字符。第二行是一个以回车结束的非空字符串（不超过80个字符）。
2.6K30发布于 2020-09-15 - 来自专栏舆情
Infoseek 字节探索 AI 申诉：合规高效化解品牌危机
“扩散快”，更在于 “处置难”—— 传统处置方式要么依赖 “媒介关系”，花费 2-20 万元却需等待 1 周，还存在非国家工作人员受贿的法律风险；要么选择 “有偿删帖”，每条 5000 元的成本与 7- 而 Infoseek 字节探索数字公关 AI 中台推出的 “AI 申诉” 功能，以 “自动比对、快速生成、合规推送” 为核心，彻底改变了不实舆情处置的低效与高风险现状，让品牌能在合规框架内高效化解危机。 AI 驱动的 “智能鉴谎”：从信息甄别到材料生成，全程自动化Infoseek AI 申诉的核心优势在于 “用技术替代人工”，实现不实信息处置的全流程自动化。 ；随后通过 “AI 鉴谎推理” 模块分析信息中的逻辑矛盾与事实偏差，并自动引用 “AI 法律库” 中的相关法规（如《网络信息内容生态治理规定》《网络暴力信息治理规定》），为申诉提供合规依据。 相比传统申诉 “7-10 天” 的处置周期，Infoseek 的 AI 申诉处置时效快至 30 分钟，最长不超过 72 小时，且全程零成本、零风险 —— 既无需支付高额的 “删帖费”，也不会涉及 “有偿删帖
70310编辑于 2025-11-06
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号