再比如多模态AI依赖卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN），处理大量的非结构化数据，并从中提取出有用的特征，从而实现同时分析一段视频的图像内容和其中的语音信息，从而提供更加全面和深入的理解。人类的研究习惯通常是从简单的单元开始，逐渐深入到复杂的系统中去。利用深度神经网络强大的特征提取能力来提取图像模态和文本模态的特征，相较于其他先进的检索模型，注意力机制能够更精确地捕捉不同模态内的局部特征

对象存储（OSS-Object Storage Service）是一种用于存储和管理 非结构化数据（如图片、视频、日志文件等）的云存储服务。OSS中数据以对象（Object）形式存储于存储桶（Bucket）中，无传统目录层级。数据冗余存储（如多副本、纠删码），保障99.9999999999%（12个9）的持久性。在云端，存储方案共有块存储、文件存储、对象存储三种。元数据（Metadata）：描述性

以各种形态存在于我们生活的方方面面，大家比较熟知的有Siri、小爱同学等虚拟助手，但其实在自动驾驶、教育、娱乐、医疗、科研、智能家居等等到处都有它们的身影。AI Agent 的核心特点是自主性、适应性和交互性，它可以在复杂的环境中独立完成任务，并根据环境变化调整策略。通过不断优化感知、决策、执行和学习技术，AI Agent 将在自动驾驶、智能助手、游戏 AI、机器人等领域发挥越来越重要的作用。未来

Go 的官方工具链功能强大，但在实际开发中，往往需要结合第三方工具和自动化脚本来增强效率并满足复杂场景的需求。本文将详细介绍命令扩展与实践，包括常见第三方工具的使用、如何在自动化脚本中集成 Go 命令，以及在 CI/CD 流程中应用 Go 工具链。除了 Go 自带的命令，许多社区开发的第三方工具进一步丰富了开发者的工具链。

ollama 是一个开源的大语言模型本地部署工具，支持在本地计算机上运行和调用各种开源模型，无需连接外部API服务。关于ollama本地部署的详细步骤，风云在之前的博文里介绍过，如果还不会的宝子们可以出门左转，这里把安装、启动、拉取、运行的命令简单罗列一下。这里强调一点，运行大模型对计算机硬件配置要求非常高，特别是算力，请严格按下表来，风云我可是踩过坑的。# 1. 下载并安装 ollama# 访问

AIOps（人工智能运维）是指将人工智能（AI）和机器学习（ML）技术应用于IT运维领域，通过算法自动分析运维数据，实现运维流程的自动化、智能化和预测性维护。它将人工智能（机器学习、深度学习）与大数据技术结合，应用于IT运维领域，实现运维工作的自动化和智能化。增强IT运维（监控、自动化和服务台）的所有主要功能”。简单粗暴地说：AIOps = 让机器帮你盯监控，别再半夜被告警吵醒了。其核心特征是：数

无论是对大模型的安装、更新、切换，还是与模型的互动，Ollama 都提供了直观且灵活的方式，帮助开发者充分发挥大语言模型的优势。它支持对大模型的管理和本地化部署，并且提供了易于使用的客户端接口和 WebUI 部署，帮助开发者高效地与语言模型交互。Ollama 提供 Python API，允许开发者通过代码与模型交互，可以集成到自己的应用程序或服务中，进行更加灵活的操作。在这个示例中，我们加载了de

编辑 Nginx 配置文件（通常是 /etc/nginx/sites-available/default 或 /etc/nginx/nginx.conf，具体路径可能会有所不同）来配置虚拟主机。SSL加密技术对网络传输的数据安全非常重要，然而，申请SSL证书却很麻烦，而且免费的SSL证书最多使用3个月，使得广大程序员十分不方面，流程如下。在生成 SSL 证书之前，确保你的 Nginx 配置正确，并

作为数据分析师，请用帕累托法则分析最近30天的客户转化数据（附件），找出影响转化率的TOP3瓶颈环节，输出带注释的漏斗图与优化建议。将2023全年用户活跃数据转化为热力图，X轴为月份，Y轴为时段，色阶表示活跃人数，用Plotly生成可交互图表并导出HTML。：通过明确的提示词，用户可以更精确地定义他们希望模型完成的任务，从而提高输出的相关性和准确性。提示词的核心在于通过精心构造的提示词来引导模型理

它是一种具有类似人类智能的机器，能够自主适应复杂、未知的环境。这些内容由机器学习模型生成，我们所熟知的DeepSeek、豆包、kimi、chatGPT、DALL.E、midjourney、stable diffusion、Runway等等等等，都属于这个范畴，它具有创作能力，能够根据用户输入或预设条件生成符合需求的内容。三者的关系是：AIGC 是 AI 在创意领域的应用，而 AGI 是未来人工智能