京东/淘宝/快手/拼多多都在使用，图像搜索架构介绍，电商搜索/视频搜索都会应用的项目

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。

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。

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。

【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。

人人都有自己的智能体！从0到1构建本地开源大语言模型智能体原理与实现

本次分享主要介绍了智能体的工作原理及其在技术实现中的应用。智能体被比喻为一个具有手脚和感官的完整人，能够根据大脑的指令执行任务。通过本地大语言模型，结合VLLN框架，智能体能够调用工具、进行搜索、执行代码，并具备记忆功能。分享中还讨论了智能体在解决问题时的行动决策过程，以及如何通过JSON格式与工具进行交互。此外，还演示了使用搜索引擎和AI绘画工具的实例，并最终展示了智能体执行任务的完整流程。这些内容适合对人工智能、自然语言处理和智能体设计感兴趣的技术人员学习。