知识图谱在搜索引擎中应用，看看百度/360/搜索等搜索公司在知识图谱如何应用的

知识图谱在医疗领域应用，百度医疗/京东健康等在知识图谱应用

知识图谱已经成为医疗领域核心技术之一，主要用于汇集与疾病相关的广泛内容并建立关联，如本例中支气管肺癌的筛查、预防、化疗、病例分型及相关药物。知识图谱能够通过链接外部知识库提供更全面的信息，且在关键词搜索时展现出与疾病相关的家族史、环境因素等关联数据。这些功能不仅加深了对疾病多维度关系的理解，也为医疗决策提供了有力支持，使得从概念层面到具体实体的每一环节信息都更为清晰透彻。

多标签图片分类,适用于视频标签提取，可用于搜索/推荐场景

本次视频深入探讨了多标签图片分类任务及其在不同应用场景下的关键技术点。视频首先介绍了基础的二分类问题，如性别预测，延伸至多分类问题，并以垃圾分类为例进行了详细说明。进一步解释了多输出分类的概念，如电商中的服饰分类，包含颜色、性别和类型等多个维度。随后重点讲解了多标签分类问题，强调了其与其他分类方式的区别；具体到实际应用时，例如以图搜图功能，需要从图片中提取多个相关标签。此内容适合对图像分类有基础理解并希望提升模型性能的技术人员。

知识图谱在电商智能客服应用

在今天的电子商务环境中，智能客服系统利用知识图谱为客户提供精确的答案。知识图谱能够识别商品的类目结构，其中包括一级、二级和三级类目，并通过层次化的组织方式管理商品。此外，这些商品绑定了具体的属性，如品牌和型号，这些属性相当于数据库中的字段，对应知识图谱中的属性。智能客服通过了解商品、用户评论和促销活动信息之间的关联，有效地回应用户问题。此技术适用于希望优化在线购物体验和提高客服效率的电商开发者、数据科学家、知识工程师以及产品经理。

Python性能这么差，为什么会在AI中大量使用

尽管Python相较于C++性能较低，但在AI领域占主导的原因在于它作为粘合剂角色的效能与扩展性。Python在数据交互方面与C++或显卡紧密结合，AI行业对此依赖重大。更重要的，科学家原先为替换Fortran选用Python，进而形成强大的科学计算生态。Python的数学库如NumPy在科学计算界获广泛应用，助推了其在AI领域的延续。实际上，在金融AI公司的真实案例中，Python用于快速原型开发，而生产环境转向性能更优的C++。同时，Python全局锁的特性在实验阶段不成问题，但正式环节需要利用C++等语言进行性能提升。

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。

Python爬虫：Requests库的基本用法

本次内容聚焦于使用Python的requests库进行网页数据爬取。介绍了requests库作为一个无需转基因的HTTP库，在人类获取网页数据过程的适用性与便捷性。视频解释了如何安装库，以及如何使用GET方法来获取网页对象。其中，还包含了HTTP状态码的讲解，状态码帮助开发者识别HTTP请求的响应状态。强调了文本编码的重要性，在处理爬取到的文本数据时需设置合适的编码以避免乱码问题。此外，视频提供了通过requests库对网页文本信息提取的具体代码实例演示，旨在帮助开发者理解如何使用这一工具进行数据抓取。

无人驾驶是怎么呈现的？

视频主要围绕深度估计技术展开，讨论了通过车载摄像头视频分析，判断物体远近的技术应用和重要性。深度估计关键在于识别图像中每个像素点的距离信息，生成类似热度图的结构，区分颜色深浅来展现物体距离。此技术在辅助驾驶、三维重建等场景中至关重要，且展示了使用单目摄像头配合神经网络模型，作为成本效益高的替代方案来进行深度估计。该内容对于追求技术与成本平衡的应用场景和对深度感知算法感兴趣的研究人员或开发者有着实际指导意义。

神经网络整体框架概述

本节课的重点是从零开始构建一个神经网络算法，并以手写字体识别为例进行实践。过程涉及输入特征处理、隐藏层映射、权重参数矩阵构建和初始化，同时介绍了前向传播和反向传播的基础概念。反向传播作为神经网络训练中的关键步骤，难度较大，是权重参数更新的核心。课程通过讲解和代码实践，逐步展示如何解决多分类问题，并提供了数学公式和计算流程的指导。内容适合希望深入了解和实跨入神经网络领域的编程者和学习者。