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汇聚51CTO网站的优秀译文内容，具体领域有开发、移动开发、系统、网络、安全、数据库、大数据、人工智能、区块链、云计算、物联网、数字化转型、服务器、存储、商务办公、运维、开源、智能汽车等。

共 7339 条

生成式人工智能如何改变软件开发

采用人工智能编码助手可以将软件开发团队的效率提高40%，其中包括代码审查至调试的过程，同时可以有效应对现实世界的挑战并遵循最佳实践。

2024-12-18 08:11:52

人工智能软件开发内存泄漏

新手为开源项目贡献力量的路径总结

最近，我参加了一场开源峰会，并被一个意外的发现所震撼。在一场关于社区贡献的小组讨论中，主持人向在场观众提出了一个问题：“在场的各位中，有多少人曾经为开源项目做出过贡献？” 只有少数人举起手。令人惊讶的是，尽管现场充满了对开源的热情，但许多参会者似乎对于如何迈出贡献开源项目的第一步仍感到迷茫和不确定。

2024-12-18 08:00:00

开源峰会开源开发

本地构建Llama 3.2-Vision多模态LLM聊天应用实战

在本文中，我们将学习如何使用开源Llama3.2-Vision模型与我们提供的图像聊天，其间你会惊叹于该模型的OCR、图像理解和推理能力。示例工程的所有代码都将方便地提供在一个Colab笔记本文件中。

2024-12-17 08:05:34

大型语言模型 MetaAI LLM

2025年帮助Web开发人员脱颖而出的五个技术趋势

这五个Web技术发展趋势（不包括AI）将帮助你在新的一年里从开发人员当中脱颖而出。

2024-12-17 08:00:00

Web开发人工智能 Vanilla JS

基于CNN＋PyTorch实现视觉检测分类

在本文中，我们开发了一个卷积神经网络（CNN），用于汽车电子行业的视觉检测分类任务。在此过程中，我们深入研究了卷积层的概念和相关数学知识，并研究了CNN实际看到的内容以及图像的哪些部分导致它们做出决策。

2024-12-16 08:06:42

神经网络 CNN PyTorch

Snowflake vs. Databricks：如何选择合适的数据平台

Snowflake是管理数据仓库和SQL分析的理想选择，而Databricks则适用于数据工程、机器学习和实时分析。

2024-12-16 08:00:00

Snowflake 数据平台

基于LangChain和云原生向量数据库Milvus开发混合搜索AI程序

在本文中，我们首先简要介绍密集嵌入和稀疏嵌入之间的区别，然后分析如何使用混合搜索来利用这两种嵌入技术。然后，我们还将提供关键部分的源代码分析，以演示如何在langchain-milvus中使用这些新功能。

2024-12-13 08:32:28

向量数据库云原生 LangChain

为什么ETL和AI不是竞争对手，而是数据未来的合作伙伴

支撑数据处理数十年的ETL框架终将被AI取代？也许未必！

2024-12-13 08:00:00

人工智能 ETL 大模型

如何在安卓手机上本地安装和运行LLM?

本文将解释在安卓手机上本地运行LLM的重要性，并提供了使用MLC Chat应用程序安装和运行LLM的逐步教程。

2024-12-12 08:26:50

AI模型 LLM 大语言模型

详解现代开发框架：面向开发人员和技术决策者的必备指南

作为一名有着20多年经验的开发人员，我亲眼目睹了选择合适的框架对一个项目的成败有着怎样的影响。“框架”这个术语的涵盖范围已经变得如此之广，以至于它常常被误解。

2024-12-12 08:00:00

时间序列模型的演变：人工智能引领新的预测时代

机器学习方法在时间序列预测中的作用首次在M4和M5预测竞赛中得到了突出体现，基于机器学习的模型在这类竞赛中的表现首次显著优于传统的统计方法。

2024-12-11 08:17:30

神经网络机器学习人工智能

漏洞管理的实用方法：建立有效的管道

本文提供了一种构建和自动化漏洞管理管道的实用方法，以最大限度提升漏洞管理效率。

2024-12-11 08:00:00

漏洞安全开发

用有限的预算构建AI应用程序

本教程的内容技术性不是很强；为了充分利用AI，你要有Python编程和Web开发方面的知识。本教程中的代码片段使用Python、JavaScript、HTML5和CSS3来编写。

2024-12-10 08:01:38

自然语言处理 AI 人工智能

在PostgreSQL数据库中应用机器学习进行预测性容量规划

本文将探讨如何将长短期记忆网络（LSTM）机器学习模型应用于预测PostgreSQL数据库的资源消耗，这种方法有助于防止瓶颈，并提高效率。

2024-12-10 08:00:00

PostgreSQL 数据库机器学习

五款小型多模态AI模型及其功能

随着人们对能够同时处理不同类型数据（图像、文本、音频和视频）的多模态人工智能系统的兴趣日益浓厚，这些多功能工具的小型版本也随之增加。下面，我们将介绍最近受到广泛关注的5款小型多模态AI工具。

2024-12-09 08:15:43

大型语言模型 LLM 人工智能

构建易于扩展的数据管道的五个要点

数据管道就是将数据从一个位置传输到另一个位置的一系列过程，常常在此过程中改变数据。

2024-12-09 08:00:00

数据管道数据处理

多模态RAG构建指南：为AI系统提供更多可能性

在这篇文章中，我们将讨论开发人员如何使用Milvus构建他们自己的多模态RAG系统。我们还将引导你构建这样一个系统，该系统可以处理文本和图像数据，特别是执行相似性搜索，并利用语言模型来优化输出。

2024-12-06 08:20:26

多模态RAG 向量数据库人工智能

面向新手的Docker与容器基础介绍

在现代软件开发领域，效率和一致性是不可或缺的重要因素。开发人员和运维团队迫切需要一种能够助力他们跨越不同环境，实现应用程序的无缝管理、部署与运行的解决方案。

2024-12-06 08:00:00

Docker 容器软件开发

高效使用Cursor以实现10x编程

最近，许多基于生成式人工智能的代码辅助工具已纷纷亮相。许多工具执行同样的任务，但有一款工具备受公众的关注，那就是Cursor。Cursor是一款基于AI的代码编辑器，旨在让开发人员可以致力于改善工作体验，而不是仅仅修复代码。

2024-12-05 13:50:33

Cursor 人工智能代码

如何使用AutoGen AI技术实现多代理对话

本文介绍如何使用Databricks Community Edition (CE)（一个免费的基于云的平台）运行一些基本的人工智能Python代码。因为只处理开源库，所以这个实验可以很容易地在任何Python/PySpark环境中复现。

2024-12-05 08:15:00

人工智能大型语言模型 AutoGen

从简单缓存扩展到复杂缓存面临的挑战和解决办法

为了成功地扩展缓存架构，你必须克服数据一致性、负载均衡和成本管理之类的挑战。

2024-12-05 08:00:00

缓存数据库集群

为数据科学项目开发稳健的ETL管道

高质量的数据在数据科学中非常重要，但这类数据常常来自许多地方，格式混乱。一些数据来自数据库，另一些数据来自文件或网站。这些原始数据很难立即使用，因此我们需要先对其进行清理和组织。

2024-12-04 08:00:00

数据科学数据 ETL管道

我们能完全解决GAN中的模式崩溃问题吗？

模式崩溃会导致生成对抗网络（GAN）产生重复输出。尽管有一些解决方案，但并没有一种能够完全解决这个问题的方法。那么，研究人员将如何解决这个问题？

2024-12-04 07:59:48

生成对抗网络 GAN 人工智能

最大限度提高人工智能训练效率：选择合适的模型

随着人工智能驱动的应用程序执行复杂任务的能力越来越强，数据科学家和机器学习工程师需要探索新方法。要为特定用例开发最佳模型，利用合适的模型、数据集和部署可以简化人工智能开发过程并产生最佳结果。

2024-12-03 08:08:13

CNN 神经网络人工智能

如何在Java中使用Spring Boot设计模式

在软件开发领域，随着项目规模的不断扩大和复杂度的日益提升，如何确保代码的组织性、可维护性和可扩展性成为了开发者们面临的重大挑战。

2024-12-03 08:00:00

软件开发 Java 设计模式

马斯克美大选结束前猛料谈话流出：此前谷歌控制了白宫监管，奥特曼撒谎成性，人类不能控制AI，退休是最好的想法，致力于追求真相的AI

AI计算的增长率是指数级甚至超指数级的。每个月上线的AI计算能力在急剧增加，大约每年增长500%。这种趋势可能会持续数年。同时，AI算法的复杂度也在不断提升。我们正在上线大量的AI计算能力，同时也在提高计算的效率以及AI软件的能力。

2024-12-02 12:36:40

马斯克 AI 计算能力

将大语言模型集成到现有软件系统的完整指南

大语言模型（LLM）是能够理解和生成文本以及处理其他任务的AI模型。它们使用庞大的数据集加以训练，所以它们被称为“大语言模型”。

2024-12-02 08:10:31

大语言模型 LLM 人工智能

不同类型自动化测试的性能比较

了解所有关于自动化测试的知识，包括它的各种类型、可用的工具、关键优势，以及对软件质量和效率的重要影响。

2024-12-02 08:00:00

自动化测试软件开发

构建高效微服务架构：避开这十大致命反模式

微服务架构以其可扩展性、敏捷性和弹性深受青睐，但在实践中，许多组织往往遭遇可能削弱这些优势的挑战。本文聚焦于常见的微服务反模式，并结合实际经验提供构建高效、可扩展微服务的实用建议。

2024-11-29 08:00:00

微服务架构

亚马逊的登月计划：造AI芯片，挑战英伟达的霸主地位

在一个平凡的北奥斯汀社区，周围是匿名的企业办公大楼，亚马逊的工程师们正在为科技行业最雄心勃勃的计划之一而努力：打破英伟达（Nvidia）在1000亿美元以上的人工智能芯片市场上的垄断。

2024-11-28 13:20:18

AI 芯片亚马逊

IAM 失误导致数据泄露的背后原因

大多数权限检查工具往往缺乏对于已授予的权限是否真正符合应用使用场景的深入理解。这往往会造成IAM的失误，进而导致数据泄露。

2024-11-28 08:30:00

数据泄露 IAM

标记化在LLM中有怎样的重要作用？

标记化可以将文本拆分成更小的部分（标记），以便LLM有效地处理和理解语言模式。这对于LLM处理不同的语言至关重要。

2024-11-28 08:15:44

LLM 大型语言模型人工智能

如何借助Cortex运行本地LLM

Cortex是一个动态的本地AI API平台，旨在轻松高效地运行和定制大语言模型（LLM）。它拥有一个简单直观的灵感来自Ollama的命令行界面（CLI），完全用C++构建而成。

2024-11-27 08:14:43

Cortex 大语言模型 LLM

如何使用代码图增强代码分析

本文将探索代码图如何简化代码理解并提升软件开发水平，同时发现有助于改进代码分析工作流程的工具。

2024-11-27 08:00:00

代码图代码分析开发

如何在组织中启用机器学习

构建机器学习产品需要不同类型的技能和流程，而这些技能和流程需要逐步被吸纳并融入组织的日常运作中。

2024-11-26 08:09:40

机器学习人工智能大型语言模型

如何使用Pandas和SQL分析数据

我们在本教程中将探讨何时以及如何将SQL功能整合到Pandas框架中，并探讨其局限性。

2024-11-26 08:00:00

SQL Pandas PandaSQL

AI驱动的基于意图的网络（IBN）：人工智能助力网络管理的未来

人工智能（AI）驱动的基于意图的网络（intent-based networking，IBN）作为一种潜在的解决方案出现了，有望重塑我们的网络管理方法——但它真的是解决这个问题的有效方法吗？

2024-11-25 08:13:21

人工智能 AI驱动网络管理

探析在Spring Boot中为可扩展微服务构建多模块项目的方法

随着软件应用程序复杂程度的不断提升，对可扩展性、模块化以及清晰度的管理变得极为关键。

2024-11-25 08:00:00

微服务多模块架构

多模态语言模型实战之音乐转录

本文将以实战方式探讨基于Spotify公司的开源音乐大模型Llark并联合阿里巴巴的语音多模态大模型Qwen2-AudioQwen2-Audio将音乐转录成乐谱的完整过程。

2024-11-22 08:22:58

大模型Llark 语音多模态大模型 SOTA模型

14个很棒的预处理器，适合热爱编程的开发人员

有时候，编程规则似乎是为了让编码成为一件苦差事而设计的。这里有14种预处理器可以帮助软件开发再次变得有趣。

2024-11-22 08:00:00

编程语言软件开发

微调大型语言模型（LLM）的五个技巧

LLM微调是指对预训练好的LLM进行进一步训练，使用更小、更具体的数据集，以增强其在特定领域任务（如理解医疗行业的术语）上的表现。

2024-11-21 08:22:45

LLM 大型语言模型人工智能

Elasticsearch虽好，但矢量数据库才是未来

专门构建的矢量数据库将Sparse-BM25算法和语义搜索整合到单一的高效操作中，因而优于双系统环境。

2024-11-21 08:00:00

矢量数据库人工智能

如何使用Elasticsearch优化向量搜索性能

本文探讨了使用Elasticsearch进行向量搜索的复杂性，重点介绍了优化性能的有效技术和最佳实践。通过降低向量维度、高效索引和自动参数调优来优化Elasticsearch中的向量搜索，从而获得更快、更准确的结果。

2024-11-21 08:00:00

向量搜索人工智能

AdaBoost分类器完全图解

在本文中，我们将详细探讨AdaBoost算法是如何进行预测的。我们将会看到AdaBoost算法能够通过结合有针对性的弱学习器来增强力量，就像将有针对性的锻炼变成全身力量的锻炼程序一样。

2024-11-20 08:29:26

AdaBoost 算法机器学习

提升人工智能性能的三种关键的LLM压缩策略

在本文中将探讨一些模型压缩策略，帮助开发人员在资源极其受限的环境中部署人工智能模型。

2024-11-19 08:08:16

模型压缩人工智能 LLM

改变Java的12项Java增强提案（JEP）

让我们来了解一下旨在重构JVM和扩展Java语言的最新提案。

2024-11-19 08:00:00

Java JEP 开发

提高深度学习模型效率的三种模型压缩方法

模型压缩是深度学习模型实时部署的关键组成部分，本文探讨了提高深度学习模型效率的不同方法。

2024-11-18 08:08:21

深度学习计算机视觉自然语言处理

用通用语义层解决数据不一致问题

不同的BI、分析和数据科学工具导致用户组之间在数据解释、业务逻辑和定义方面存在差异，通用语义层可以解决这些差异。

2024-11-18 08:00:00

数据仓库通用语义层商业智能

如何使用BART模型和Hugging Face Transformers总结文本？

BART是一个帮助总结文本的工具。它可以使长文章变得更短，更容易阅读。这有助于你快速找到要点。BART的工作原理是，分析整段文本以理解其上下文。然后，它通过保留重要的部分并删除不太重要的部分来生成摘要。

2024-11-15 08:24:41

分词器 BART模型总结文本

关于战略人工智能的深度综述

在本文中，我们将定义战略性人工智能，探讨它是什么，以及自1997年IBM的深蓝击败卡斯帕罗夫以来，它是如何发展的。我们将尝试了解一些模型的总体架构，此外还将研究大型语言模型（LLM）如何融入其中。

2024-11-14 08:22:34

大型语言模型 LLM 人工智能

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