OCR与语义分割技术详解：法小师如何智能解析纸质合同
语义分割结合OCR，实现文档像素级理解，精准识别标题、表格、签名等元素，破解传统OCR无法解析版面的难题。通过深度学习与多模态融合，将复杂合同转化为可编辑、可分析的结构化数据，助力智能文档处理迈向“机器认知”新阶段。（238字）
第二章 基础算法
本文系统介绍了加密算法、排序算法及字符串处理等核心技术。涵盖对称与非对称加密、哈希摘要、电子签名原理，详解冒泡、快排、归并等排序算法的实现与优化，并结合实际场景讲解正则匹配与二分查找的应用，内容全面，适合技术学习与面试准备。
大模型专业名词解释手册
本手册系统解析大模型核心术语，涵盖基础概念、训练技术、优化压缩、推理应用及伦理评估五大领域，助力读者深入理解LLM关键技术与原理。
需要购买阿里云服务器2核4G、4核8G、8核16G配置，如何选择选择实例规格？
如果我们想要购买的云服务器配置是2核4G、4核8G、8核16G，目前在阿里云的活动中有经济型e、通用算力型u1以及计算型c9a实例等可供选择。虽然配置相同，但不同实例规格之间的价格差异显著，以2核4G配置为例，活动价格最便宜的通用算力型u1实例2核4G5M配置只要199元1年，而选择计算型c9a则要1897.82元1年起，价格相差了很多，因此了解它们之间的差别，对于选择合适的实例至关重要，本文为大家介绍一下这些实例规格具体有哪些适用场景和价格上的区别，以供对比及选择。
大模型专业名词解释手册
本手册由油炸小波设计提示词，Manus创作，系统讲解大语言模型核心概念、训练技术、优化方法、应用推理及伦理评估，涵盖Transformer、注意力机制、微调、蒸馏、RAG、RLHF、MoE、安全对齐等关键技术，助力深入理解大模型原理与实践。
AI群策群力术：让多个大模型一起干活不摸鱼
想让AI回答更准确？别指望一个模型包打天下！就像做菜找多个大厨试味，提示词集成（Prompting Ensembling）让多个提示词协同作战，通过民主投票选出最佳答案。从自一致性（Self-Consistency）到多样化推理（DiVeRSe），掌握这些技巧让你的AI应用准确率飙升！#人工智能 #提示词工程 #机器学习 #AI优化
对抗样本攻击详解：如何让AI模型产生错误判断
对抗样本是通过微小扰动欺骗机器学习模型的输入，人眼难辨却致模型高置信度误判。其原理源于模型线性特性，如FGSM利用梯度符号生成扰动。此类攻击具迁移性，可跨模型生效，但亦可用于对抗训练，提升模型鲁棒性与泛化能力。
融合共生的智能时代引擎
本文系统解析大数据与机器学习的融合逻辑，涵盖核心定义、技术协同流程、金融、医疗、工业、交通等典型应用场景，探讨数据质量、模型可解释性、人才短缺等挑战，并展望轻量化模型、可信AI、行业定制化与AutoML等未来趋势，揭示二者协同驱动智能时代发展的关键路径。
云原生AI应用开发
本指南系统阐述云原生AI应用开发实践路径，涵盖MLOps体系构建、PAI-DSW开发平台、特征工程管理、AutoML模型训练、A/B测试部署、全链路监控及AI-CICD流水线，结合阿里云PAI工具链与行业案例，助力企业实现高效、稳定、可迭代的AI应用落地。（238字）
