为什么要做短视频的向量召回

为什么目前AI项目失败的非常多?

AI项目高达78%至87%的失败率揭示了模型开发与部署之间的巨大鸿沟。尽管AI模型开发可能只需数周，但项目上线延実常常超过数月，这主要是因为AI学习系统中与模型直接相关代码仅占5%。真实世界中的AI系统复杂，涵盖配置、数据处理、资源与流程管理等，工程与数据相关内容占了绝大部分的工作量。这些挑战突出了将AI科研成功转化为业务价值的难点。适合对AI模型开发、部署、运维及其在实际业务环境中应用有浓厚兴趣与相关经验的专业人群。

未来的搜索环境及形式

随着5G和人工智能技术的进步，搜索环境将发生革命性变化。未来搜索不再局限于键盘输入，而是延伸至自动驾驶、智能穿戴、智能家居等多样化场景。用户将通过自然语言和语音与信息获取系统交互，乃至通过视觉搜索获取所需数据。搜索引擎的输出也将从简单列表转变为提供答案、分析结果乃至生成内容，以满足用户需求。此外，未来的交互可能更加复杂，支持多轮自然语言交互，为用户提供更加精准的搜索结果。此类内容适合对新技术、尤其是未来信息检索方式感兴趣的专业人士、技术爱好者、IT研究者、产品开发者和市场分析师。

AI算力的发展

计算机视觉（CV）领域的发展始于AlexNet，随后VGGNet和残差网络（ResNet）等模型的出现标志着这一技术的早期发展。进一步地，Inception网络等结构的创新持续推动着该领域的进步。近年来，以Transformer为代表的模型开始在CV领域取得突破，诸如Vision Transformer（ViT）和Swin Transformer模型应用渐广，为解决视觉问题提供了新视角。与自然语言处理领域相比，CV中的模型体积增长并不显著，从早期几百兆到现在的模型，体量仅有小幅上升。未来，如何将模型尺寸做大以适应更复杂场景，既是挑战也是机遇。

爆炸爆炸，AI的效果爆了

C++算法的用途

C++算法作为高效的编程工具，在多个技术领域提供解决方案。主要用途包括游戏开发中的物理引擎和AI实现，图像处理和计算机视觉中的图像和网络识别，音频和数字信号处理，以及数据加密和网络通信安全。C++算法同样关键于并行和分布式计算，比如云计算和高性能计算，还有科学计算和数值分析如数学模型和气象预测。适于深入学术与工程应用背景下的广泛技术场景，提供强大和灵活的编程能力。

搭建私人助理大模型需要什么环境？

讲者在视频中指导如何搭建Streamlit环境，突出点在于使用Python语言进行开发，推荐使用Anaconda进行一站式环境配置，易于管理包和编辑器。强调Streamlit的安装非常简单，仅需使用pip进行安装无需复杂配置。此外，还推荐了几种集成开发环境（IDE）如PyCharm、VS Code，依据个人喜好选择。这项内容适合于已经对Python有一定了解的人群，尤其是有兴趣在数据科学和Web应用快速开发领域进步的开发人员。

还百度上搜数据集吗？记住这个地方啥数据都有！

在快速获取准确数据的需求日益逼切的背景下，传统搜索引擎和社交媒体平台常因广告和套路层出不穷而不尽人意。为解决业界数据紧缺和数字化人才的匹配问题，"cover"平台应运而生。该平台聚集了各行业积累的大量数据，积极搭建连接数字化需求与解决方案提供者之间的桥梁。通过提交数据并提供奖金激励，平台鼓励技术人员提供创新的解决方案。此外，平台不仅提供数据资源，还包含源码和完整的项目配套，为数据分析和项目开发提供了全方位的支撑。适合有志于数据分析、技术解决方案开发以及数字化转型领域的专业人士。

【职场秘籍】怎样安全的度过试用期？快来get试用期“安全攻略”！

在职场中安全度过试用期关键在于明确个人定位与积极主动的工作态度。成功案例描述了一个口才良好的学员如何因过度包装自己导致职位不匹配而被辞退，而失败案例则讲述了即便技术能力强，因缺乏主动沟通和团队协作而多次被辞退。从这些案例中可以看出，对于新人而言，既要真实展示自己的技术水平，又要积极融入团队，保持与周围同事的良好沟通。此外，及时向上级报告工作进展、遇到问题时主动寻求帮助，也是确保试用期顺利过关的重要因素。适应职场，不仅需要扎实的技术功底，还必须具备良好的工作态度与沟通协作能力。