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大数据技术框架有哪些类型?大数据技术栈包括哪些框架?

写在前面本文隶属于专栏《100个问题搞定大数据理论体系》,该专栏为笔者原创,引用请注明来源,不足和错误之处请在评论区帮忙指出,谢谢!本专栏目录结构和文献引用请见100个问题搞定大数据理论体系解答从数据在信息系统中的生命周期看,大数据从数据源开始,经过分析、挖掘到最终获得价值一般需要经过6个主要环节,包括数据收集、数据存储、资源管理与服务协调、计算引擎、数据分析和数据可视化,技术体系如图所示。补充大

#大数据
langchain核心解析:使用RAG技术增强大模型能力,实现与各种文档的对话

想让AI助手读懂你的专业文档?本文详解RAG技术如何突破大模型知识局限,提供从原理到实战的全套解决方案。包含LangChain实现代码、ChatDoc项目实战和三大优化策略,轻松实现与PDF、Excel等文档的智能对话。掌握RAG,让你的AI应用更专业、更智能!

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#人工智能
大模型赋能金融行业:从理念到落地实践

深度揭秘金融AI三阶段演进,首创"大模型金融应用五要素公式",基于领先金融科技实践,详解AI金融管家背后的技术架构。从能力边界分析到组织变革,为金融机构数字化转型提供系统化方法论,兼具理论深度与实战指导。解锁AI如何重塑金融未来!

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#金融#人工智能#DeepSeek
冷启动+强化学习:DeepSeek-R1 的原理详解——无需监督数据的推理能力进化之路

【深度解密DeepSeek-R1】这篇博客为何被算法工程师疯狂收藏?本文提供全网独家的三重技术穿透:公式灵魂翻译:将GRPO三组核心公式拆解为"班级考试"等生活隐喻,破解强化学习黑箱进化轨迹重现:结合原始训练日志,图解模型从15.6%到71%准确率跃迁的"顿悟时刻"奖励设计启示录:对比规则奖励vs神经奖励的激活差异,揭示推理能力涌现的底层逻辑附论文关键章节中英对照+20组训练过程示意图,打造LLM

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#人工智能
面向生产环境的大模型应用开发

大模型应用开发已从“写功能”转向“评估驱动的机器学习工程”。课程梳理:范式演进、四层生产架构(数据/模型/编排/可观测)、模型生态位与量化选型、推理性能指标(TTFT/Tokens/s)、Prompt 资产化、评估闭环、数据合成与 RAG、多场景金融实践、全生命周期与常见踩坑。核心:先评估→再迭代→持续数据回流形成自增强。

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高级 RAG 技术原理和前沿进展

探索RAG技术如何将95%企业私有数据转化为即时生产力!本文揭秘检索增强生成的完整链路:从数据处理、混合检索、父子结构到多模态扩展。掌握必备"组合拳"策略:高质量文本规整、语义友好切块、混合检索、Query改写、引用可视化等。从零搭建到深度拓展,避开常见陷阱,让你的RAG系统达到90%+检索准确率,彻底告别AI幻觉!

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LangChain核心解析:掌握AI开发的“链“式思维

探索LangChain的核心概念"Chain",这把AI开发瑞士军刀让复杂应用构建变得简单!从四大基础链到高级文档处理,从记忆功能到自定义扩展,全方位剖析伴有实用代码示例。无论你是AI初学者还是经验开发者,这篇指南都能帮你快速掌握链式开发,构建智能应用的必读教程!

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#人工智能
COZE通关指南:工作流与插件开发

【COZE通关指南】一站式AI应用构建平台详解!🌟深度解析工作流配置与插件开发,揭秘API集成核心技巧,提供模块化设计原则与性能优化方案。涵盖资源库、知识库等核心功能,内置丰富开发工具,助你快速打造智能应用,附实战案例与最佳实践开发指南!

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#人工智能
后验概率估计

🔥【贝叶斯后验估计深度解析】🔬 从工业质检到医疗诊断,揭秘如何用概率思维量化不确定性!🚀 对比最大似然估计,Python代码实战演示先验选择对结果影响,教你用MCMC采样应对复杂模型。📊 内含A/B测试、NLP词义消歧等六大行业案例,附思维导图助你构建完整知识体系!

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#概率论#人工智能#机器学习 +1
Agent 技术原理和前沿进展

从“文科型”LLM到具备规划与行动力的自治Agent:课程梳理AGI五级路线、推理增强(o1/DeepSeek)、ReAct+MCP+代码解释器+记忆的核心栈,揭示Workflow+局部自治混合落地范式,并总结规划/工具/记忆评估方法与多Agent协作、研究型DeepResearch前沿。深度洞察力

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