AI之Devin：Devin(被称为第一个完全自主的AI软件工程师)的简介、技术报告解读、使用方法之详细攻略
AI之Devin：Devin(被称为第一个完全自主的AI软件工程师)的简介、技术报告解读、使用方法之详细攻略目录Devin的简介Devin的技术报告Devin的使用方法Devin的简介2024年3月12日，Cognition AI 团队发布了第一个AI软件工程师Devin，并在SWE-bench编
AI赋能自动化测试：智能接口自动化测试数据生成平台设计思路
1）通过平台可以产出基于最小集合且符合目标覆盖率的接口测试数据；2）产出数据支持多样化存储、调用；3）结合流量回放机制，补充完善自动化接口测试用例；4）引入机器学习方法，尝试在测试提效中落地；5）全面用于接口冒烟测试、回归测试。
从零到一：基于 K3s 快速搭建本地化 kubeflow AI 机器学习平台
Kubeflow 是一种开源的 Kubernetes 原生框架，可用于开发、管理和运行机器学习工作负载，支持诸如 PyTorch、TensorFlow 等众多优秀的机器学习框架，本文介绍如何在 Mac 上搭建本地化的 kubeflow 机器学习平台。尽管 K3s 自身需要的资源不多，但是 kubef
【机器学习-17】数据变换---小波变换特征提取及应用案列介绍
小波变换作为一种前沿的数据分析工具，近年来在信号分析领域崭露头角。小波分析的理论和方法凭借其独特优势，在信号处理、图像处理、语音处理、模式识别以及量子物理等多个领域得到了广泛的应用，堪称近年来在工具及方法上的重大突破。小波变换以其多分辨率的特性，在时域和频域均展现出对信号局部特征的强大表征能力。通过
【AI大模型实战】有监督精调(sft)数据集构建实战教程和代码实例讲解
在人工智能领域，大型预训练模型（如 GPT-3、BERT 等）已经取得了显著的成果。然而，这些模型通常需要大量的标注数据进行微调（Fine-tuning），以适应特定的任务和领域。为了降低数据标注的成本和时间，研究人员提出了一种名为有监督精调（Supervised Fine-tuning，SFT）的
Spark机器学习库MLlib介绍及实践
Spark MLlib是Apache Spark的机器学习库，提供了常见的机器学习算法和实用程序，包括分类、回归、聚类、协同过滤等。此外，MLlib还提供了丰富的特征处理和模型评估工具，方便用户进行模型调优和性能评估。随着大数据技术的不断发展，机器学习作为数据处理和分析的重要手段，也得到了广泛的关注
git clone拉取项目时报错xxx bytes of body are still expected
git clone拉项目时报错解决方法
【机器学习】探究Q-Learning通过学习最优策略来解决AI序列决策问题
AI序列决策问题是指在人工智能领域中，智能体需要在一个序列的环境中做出一系列决策，以达到某个目标或最大化某种累积奖励的问题。这类问题通常涉及到强化学习，其中智能体通过与环境的交互来学习最优的行为策略。
人工智能与机器学习的演进：重塑IT行业的未来
进入21世纪的第三个十年，我们站在一个技术革新的风口上。IT行业，作为支撑现代社会运转的核心骨架，正在经历前所未有的变革。从云计算、大数据到人工智能、物联网、5G通信和区块链，这些技术的每一次进步都在推动全球经济的增长和社会的进步。本文将重点探讨人工智能与机器学习（AI & ML）的最新进展以及它们
绿色智能：AI机器学习在环境保护中的深度应用与实践案例
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生成式AI核心技术详解与实战：从GANs到Transformers
本文深入探讨生成式AI的核心技术，包括GANs、VAEs、自回归模型和Transformers，详细描述其原理、实现方法及实际应用，结合代码示例和现实案例，展示最新技术进展和应用场景。
无处不在的AI：被科技巨头盯上的Agent智能体的崭新时代
在科技飞速发展的时代，Agent AI 智能体如同一颗冉冉升起的明星，吸引着无数人的目光。它是人类智慧与科技的结晶，正以惊人的速度改变着我们的世界。Agent AI 展现出了强大的能力和无限的潜力。它能够快速处理海量的数据，从中挖掘出有价值的信息，为决策提供有力的支持。它可以在各种复杂的环境中自主行
AI机器学习实战|假设对NBA比赛结果进行预测，如何使用机器学习库（如scikit-learn）来构建一个基本的预测模型
AI预测NBA比赛结果的优势在于能够处理和分析大量数据，发现人类难以察觉的模式和趋势，从而提供更加准确的预测。然而，需要注意的是，体育比赛结果受多种因素影响，包括偶然性和不可预测性，因此AI预测并非总是百分之百准确。此外，你可能还需要考虑使用更复杂的模型，如深度学习模型，以及进行模型的交叉验证和超参
Spark-机器学习（2）特征工程之特征提取
今天的文章，我会带着大家一起了解我们的特征提取和我们的tf-idf，word2vec算法。希望大家能有所收获。同时，本篇文章为个人spark免费专栏的系列文章，有兴趣的可以收藏关注一下，谢谢。同时，希望我的文章能帮助到每一个正在学习的你们。也欢迎大家来我的文章下交流讨论，共同进步。
大数据机器学习：常见模型评估指标
模型评估是指在机器学习中，对于一个具体方法输出的最终模型，使用一些指标和方法来评估它的泛化能力。这一步通常在模型训练和模型选择之后，正式部署模型之前进行。模型评估不针对模型本身，而是针对问题和数据，因此可以用来评价不同方法的模型的泛化能力，以此决定最终模型的选择。
制造业的智慧进化：机器学习与人工智能的全方位渗透
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Spring Boot与OpenCV：融合机器学习的智能图像与视频处理平台
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Agent AI：智能代理的未来
同时，随着人们对数据安全和隐私保护意识的提高，Agent AI的发展将更加注重用户隐私的保护。此外，随着跨领域合作的加强，Agent AI将与其他技术如物联网、区块链等深度融合，共同推动社会进步。其中，Agent AI作为AI的一个重要分支，正在逐渐展现出其独特的魅力和巨大的潜力。Agent AI，
机器学习：驱动现代交通运输革命的AI智慧引擎
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Agent AI智能体：如何借助机器学习引领科技新潮流
随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已经逐渐渗透到我们生活的各个角落。其中，Agent AI智能体作为AI领域的一个重要分支，以其独特的自主性和适应性，成为了人们关注的焦点。本文将深入探讨Agent AI智能体在未来如何通过机器学习、深度学习等技术实现自我优化和知识积累，以及这一过程中可能带来的挑战
