零基础学CV之BP算法与K-means算法

【AI新年好】用AI开启新年！直播解锁AI新年玩法~

本话题围绕AI技术在新年场景下的应用进行探讨，包括基于GPT模型的对话生成，智能体交互式应用，AI模拟器游戏，以及专注于人情事故领域的大模型系统开发和使用。通过开源项目和社区合作，提供从数据制造到模型微调的全栈开发路径，旨在加速大模型应用在多个行业的发展。技术人员、大模型爱好者、社区开发者和AI应用创意者可根据提供的模板和文档开发属于自己的AI应用。

【循环 Loop】聪明办法学Python第二版

主要介绍了Python中的循环控制（for循环、while循环）及其在不同情境下的应用。通过条件判断和嵌套循环的实际例子，如计算质数、生成矩阵，展示了如何通过减少迭代次数来提高代码性能。还涉及了随机数的生成和如何通过matplotlib库在Python中进行数据可视化绘制正态分布图。内容适合对数据处理、性能优化、算法设计和数据科学有兴越的学习者。

【Google 开发者大会】Google PaLM2 及创新应用

Google Cloud解决方案架构师介绍了大模型Palm2的特点及应用场景，如翻译、内容创作、知识数据库等，提到了Palm2的多语言支持、诗歌生成、逻辑推理和代码能力。介绍了谷歌提供的相关产品，包括如何在Google Cloud控制台利用大模型进行应用开发和嵌入代码。还分享了大模型在智能家居、游戏开发中的集成应用，如通过MQTT集群和开源平台将AI集成到智能家居的演示。此外，还提到了使用大模型建立知识问答系统和在游戏中创建交互体验的方法。适合对人工智能、大模型、自然语言处理感兴趣的开发者、游戏开发人员和智能家居相关的技术专业人员。

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。

机器学习实战系列课程环境配置

本视频介绍了Python编程环境的配置，特别是Anaconda发行版的安装及其重要性。提到了如何根据不同操作系统选择合适的Anaconda版本，并推荐了适用的Python版本，强调放弃使用已淘汰的Python 2.7版本。视频中还讲解了如何检查已安装的包以及添加新的库，比如TensorFlow和XGBoost，并介绍了使用Notebook进行编程和文档编写的便利。内容适合需要配置Python开发环境的学九之人士，对于初学者和想要学习数据科学及机器学习的学生也有很大帮助。

如何使用训练好的模型完成预测？（1）

本次内容涉及Python源码文件的创建与编码指定，阐述了源码中如何处理编码格式，避免错误，并以此作为切入点引出模型加载流程。介绍了使用Jieba库进行文本分词，GOBLIB库打包模型文件，以及如何导入和读取预训练模型。同时解释了全局变量的定义和使用，以及如何忽略代码中非关键警告信息。重点介绍了利用朴素贝叶斯算法对文本

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。