此分类用于记录吴恩达深度学习课程的学习笔记。 课程相关信息链接如下： 原课程视频链接：[双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai github课程资料，含课件与笔记:吴恩达深度学习教学资料 课程配套练习（中英）与答案：吴恩达深度学习课后习题与答案 本周为第二课的第二周内容，2.1和2.

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围绕AI智能体的炒作确实存在，但让我们拨开迷雾，直面实质。在过去六个月中，我致力于构建并部署用于生产环境的AI智能体，并深刻认识到演示系统与可用于生产环境的系统之间存在着巨大差距。本指南将引导您构建真正能在现实世界中工作的AI智能体，而不仅仅是在您的本地环境中运行。 作为一位深耕AI微调和大语言模型

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数据湖与实时数据湖是什么？各个行业企业都在构建企业级数据湖，将企业内多种格式数据源汇聚的大数据平台，通过严格的数据权限和资源管控，将数据和算力开放给各种使用者。一份数据支持多种分析，是数据湖最大的特点。如果数据湖的数据，从数据源产生后，可以在1分钟以内实时进入到数据湖存储，支持各种交互式分析，这种数据湖通常叫做实时数据湖，如果可以做到15分钟之内，也可称为准实时数据湖。构建实时数据湖，正在成为5G

Microsoft Agent Framework 接入DeepSeek的优雅姿势 一、前言 ​\tMicrosoft Agent Framework 框架发布也有一阵子了，在观望（摸鱼）过后，也是果断(在老板的威胁下)将几个AI应用微服务完成了从Semantic Kernel 框架到Microsof

最近组里安排了点调研Dify任务。我跟着基于Docker+DeepSeek+Dify ：搭建企业级本地私有化知识库超详细教程一步一步走，前面都挺顺利，但在Dify的Ollama中引入大模型这一步卡住了：按照原文，我添加了本地安装的deepseek-r1:1.5b，点击“保存”，提示“保存成功”但模型

作者： vivo 互联网前端团队- Wei Xing 全民AI时代，前端er该如何蹭上这波热度？本文将一步步带大家了解前端应该如何结合端侧AI模型，实现一个AI版你画我猜小游戏。 1分钟看图掌握核心观点\u0026#128071; 本文提供配套演示代码，可下载体验： Github | vivo-ai-quickdraw 一

一口气盘点国内120+AI Agent平台（上）：大厂、云服务商、AI 企业全收录，了解智能体平台看这篇就够了 国内120+智能体开发平台大盘点（上）：互联网巨头、云服务商、传统软件商的 AI布局全曝光 收藏！国内120+AI Agent开发平台（上）：从互联网大厂到传统软件商，智能体平台全梳理 国