AI时代增长逻辑迁移白皮书
本白皮书探讨AI时代企业增长从“流量采购”向“系统信任”的范式迁移,提出SPREAD增长飞轮框架,解析算法推荐环境下的新逻辑,助力企业构建可持续、可复利的长期增长路径。
人工智能技术全流程入门:10 个关键步骤快速上手
本教程系统讲解人工智能入门10大核心步骤,涵盖基础认知、工具使用、数据理解、实操应用与伦理规范,结合场景导向与避坑指南,帮助新手快速掌握AI技术应用逻辑,轻松实现从零到一的跨越,助力职场增效与技能提升。
构建AI智能体:八十二、潜藏秩序的发现:隐因子视角下的SVD推荐知识提取与机理阐释
摘要: 本文探讨基于奇异值分解(SVD)的可解释推荐系统,通过分解用户-物品评分矩阵提取隐因子,解决协同过滤的黑盒问题。SVD将评分矩阵分解为用户隐因子矩阵、奇异值矩阵和物品隐因子矩阵,隐因子(如电影推荐中的“制作规模”“浪漫程度”)通过权重分析实现语义化解释。用户偏好与物品特性的点积生成预测评分,并提供可解释的推荐理由(如“因您偏好商业大片而推荐”)。实验基于模拟数据构建SVD模型,通过因子贡献分析、用户画像和可视化(碎石图、热力图)验证模型的可解释性。
静态IP购买常见问题及解决方案
静态IP因稳定、适用广,成企业刚需,但购买易踩坑。本文梳理IP纯度低、带宽虚标、地域偏差、售后差、计费不透明、合规风险6大问题,提供避坑指南,助你高效选购合规、稳定的独享静态IP,保障业务顺畅运行。(238字)
经典题:求一个数是否为质数
介绍质数判断与自幂数概念:质数为仅被1和自身整除的大于1的自然数;自幂数是n位数等于各位数字n次幂之和,如水仙花数(三位)、四叶玫瑰数(四位)等,体现数字的独特数学之美。(239字)
IDEA开发常用的快捷键
IntelliJ IDEA常用快捷键汇总:涵盖代码生成(如main、sout)、编辑(复制、删除、重命名)、导航(跳转、查找)、格式化、代码阅读及版本控制等高频操作,提升开发效率。熟练掌握可显著优化编码体验,是Java开发者必备技能。
构建AI智能体:七十九、从SVD的理论到LoRA的实践:大模型低秩微调的内在逻辑
本文系统介绍了奇异值分解(SVD)的核心原理及其在大模型微调中的应用。文章首先通过水果沙拉制作、员工评选等生活化案例,形象解释了SVD将复杂矩阵分解为三个简单矩阵乘积的过程。随后详细阐述了SVD公式A=UΣVᵀ的数学含义,包括奇异值矩阵Σ作为"重要性权重表"的关键作用。重点剖析了SVD的低秩近似特性,展示了如何通过保留主要奇异值实现数据压缩。最后深入探讨了SVD对LoRA技术的指导作用:通过分析权重更新矩阵的奇异值分布,科学确定低秩适配器的秩参数,实现大模型的高效微调。
构建AI智能体:八十一、SVD模型压缩的艺术:如何科学选择K值实现最佳性能
本文探讨了SVD(奇异值分解)在深度学习模型压缩中的应用。随着模型规模不断扩大,面临的存储、计算和能耗问题日益突出。SVD通过将大型矩阵分解为三个特殊矩阵(U、Σ、Vᵀ),并根据奇异值大小进行截断,实现模型的高效压缩。文章详细分析了SVD的数学原理、压缩机制和参数选择策略,重点讨论了如何通过能量保留、目标压缩率和拐点检测等方法确定最佳截断秩k。以一个500×300的用户-物品矩阵为例,实证显示k=32时能实现82.93%的压缩率,99.97%的能量保留和5.86倍计算加速,达到了精度损失与压缩收益的最佳平衡
图解python | 字典
字典是Python中基于键值对的可变容器,通过键快速查找值。本文以图解+实战形式详解其结构、增删改查操作及特性,并结合字符统计案例,帮助掌握字典的核心用法与应用场景。
别被“结构化”骗了:聊聊 Spark Structured Streaming 的原理与那些年我踩过的坑
别被“结构化”骗了:聊聊 Spark Structured Streaming 的原理与那些年我踩过的坑
基于深度学习YOLOv8的车辆汽车速度检测系统
本研究聚焦基于YOLOv8的车辆速度检测系统,针对传统交通管理效率低、成本高问题,提出融合计算机视觉与深度学习的智能解决方案。利用YOLOv8高精度、实时性优势,结合DeepSORT实现多目标跟踪与速度估算,提升复杂场景下的检测鲁棒性。系统具备低成本、易部署特点,适用于边缘计算,可广泛应用于交通监控、事故预警与自动驾驶,助力智慧城市建设。
构建AI智能体:八十、SVD知识整理与降维:从数据混沌到语义秩序的智能转换
本文探讨了SVD(奇异值分解)在知识整理与降维中的应用。针对文本数据的高维稀疏性问题,SVD通过矩阵分解自动识别潜在主题和语义关系,实现从词袋到语义理解的转变。核心优势包括:1)自动发现无标签数据中的主题结构;2)挖掘词语间的深层语义关联;3)过滤噪声并构建知识层次。通过示例展示,SVD将文档从高维词空间投影到低维主题空间,显著提升了存储效率(压缩率达94%)和计算性能,同时支持可视化和语义解释。这种技术实现了从数据到智慧的转化,为信息检索、推荐系统等应用提供了智能化的知识发现能力。
基于YOLOv8+pyqt5的pcb缺陷检测系统
针对电子制造中PCB缺陷检测难题,本研究提出基于YOLOv8与PyQt5的智能检测系统。融合深度学习高精度识别与图形界面友好交互,实现短路、断路等微小缺陷的高效、自动化检测,提升检测精度与效率,降低企业成本,推动电子制造向智能化、低成本化发展。
什么是 Code 39?
Code 39是1974年由Intermec开发的字母数字条形码,支持43个字符,广泛用于汽车、医疗、国防等领域。分Regular和Full ASCII两种,后者可编码全部128个ASCII字符。结构简单,自校验强,但密度较低。可通过HCreateLabelView轻松生成,适用于非零售场景。
基于深度学习的摔倒检测系统
针对人口老龄化背景下老年人摔倒问题突出,传统检测方法存在佩戴不便、隐私泄露等局限,本研究基于深度学习技术,利用YOLOv8模型与Python开发非接触式摔倒检测系统。通过高效算法与高质量数据集实现精准识别,具备实时性高、适应性强等优势,可广泛应用于家庭、社区及医疗机构,有效提升老年人安全监护水平,减轻照护负担,推动人工智能在智慧医疗领域的融合应用。
基于深度学习的水稻病虫害检测系统
水稻是全球半数人口的主食,病虫害导致年减产20%-40%。传统识别依赖人工,效率低、误判率高。深度学习技术,尤其是YOLOv8模型,可实现快速精准检测,提升防治效率,降低损失。结合Python生态与高质量标注数据集,构建智能检测系统,助力农业智能化与可持续发展,保障粮食安全。
康存数科携手蚂蚁百宝箱共研预付式消费 AI Agent,解决预付消费信任问题助力体验升级
康存数据与蚂蚁百宝箱达成合作,联合开发预付式消费领域AI Agent,融合双方技术与行业优势,基于大模型打造覆盖消费者、商家、监管等多端的智能服务生态,推动预付消费迈向AI驱动的信任新阶段。
京东店铺所有商品API接口使用指南
本文介绍如何对接京东开放平台“店铺所有商品API”,通过调用`JD.item_search_shop`接口,以编程方式获取POP或自营店铺的商品信息(如ID、标题、价格、库存等),适用于运营分析、库存监控等场景。需配置AppKey、时间戳等公共参数,并传入seller_id、page_no等业务参数实现分页查询,无需access_token授权。
一场FullGC故障排查
本文记录了一次Java应用CPU使用率异常升至104%的排查过程。通过分析发现,问题由Full GC频繁触发导致,根源在于将大体积Excel数据以List<Map<String, String>>形式加载至JVM内存,造成堆内存膨胀且长期驻留,最终引发内存压力和GC风暴。结合JProfiler工具定位到大对象后,提出“治本”(移出JVM内存)与“治标”(精简数据结构)两类解决方案,并总结了从监控识别、工具分析到代码优化的完整排查思路,强调应关注JVM层面而非仅机器指标。
FastJson:大面积故障规避案例
本文记录了一次由Kotlin语法误用引发的FastJson反序列化重大故障排查过程。因将 `{}` 错误赋值给Java对象字段,导致FastJson解析时触发 `kotlin_error` 静态标记位异常,进而引发全局反序列化失败。问题根源隐蔽,影响深远,最终通过深入源码定位并修复。分享多语言混编下的踩坑经验,强调框架不可盲信,代码需严谨对待。(239字)
One Trick Per Day
本文总结Java开发中的6个实用技巧:合理初始化Map容量、避免Executors创建线程池导致OOM、Arrays.asList后不可修改、遍历Map优先使用entrySet、SimpleDateFormat避免static并发问题、并发更新记录时合理加锁。遵循这些规范可提升代码安全性与性能,推荐结合Guava等工具优化实现。
Thread.sleep(0) 到底有什么用
Thread.sleep(0) 并非无用,它能触发操作系统立即重新进行CPU竞争,使其他线程获得执行机会。在Windows等抢占式系统中,即使线程不主动放弃CPU,sleep(0)也能让系统重新评估优先级,避免界面假死等问题,常用于大循环中提升响应性。
Java泛型类型擦除以及类型擦除带来的问题
本文详解Java泛型的类型擦除机制及其带来的问题。介绍泛型擦除后保留的原始类型、编译时类型检查原理、自动类型转换、与多态的冲突、静态成员限制等核心问题,并结合代码示例说明其底层实现和解决方案,帮助深入理解Java泛型的本质与局限性。(238字)
MongoDB常用命令
本节介绍MongoDB常用命令,涵盖数据库的创建与删除(use、show dbs、dropDatabase)、集合操作(显式/隐式创建、drop)及文档的CRUD。以articledb数据库和comment集合为例,演示数据插入语法及注意事项,如NumberInt使用、_id自动生成等,帮助快速掌握MongoDB基础操作。(239字)
大数据与机器学习
大数据领域前沿技术分享与交流,这里不止有技术干货、学习心得、企业实践、社区活动,还有未来。