Java實習模擬面試之螞蟻金服后端校招一面：深入考察日志、并發(fā)、事務與算法 關鍵詞：螞蟻金服、Java后端、校招一面、死鎖、線程安全、事務隔離、螺旋矩陣、原地去重 前言 大家好，我是正在備戰(zhàn)互聯(lián)網(wǎng)大廠后端開發(fā)崗位的應屆生。最近我進行了一…

下文圖譜(Context Graphs)：從0到1構建AI時代的決策系統(tǒng)，程序員必看收藏 上下文圖譜是AI時代的下一個萬億美元機遇。它將智能體執(zhí)行時的決策痕跡（為什么這么做）捕獲下來，形成可搜索的圖譜，成為企業(yè)新的&quo…

萬能分類器云端GPU：個人開發(fā)者的性價比之選 作為一名獨立開發(fā)者，接外包項目時經(jīng)常遇到客戶需要AI功能的需求。但自己購買高端顯卡不僅成本高，回本周期還長。本文將介紹如何利用云端GPU資源和萬能分類器技術，以最低成本實現(xiàn)AI功能…

中文實體識別新利器｜AI 智能實體偵測服務鏡像上線 隨著自然語言處理（NLP）技術的不斷演進，命名實體識別（Named Entity Recognition, NER）作為信息抽取的核心任務之一，在智能客服、知識圖譜構建、…

萬能分類器多模態(tài)應用：圖文分類云端一鍵部署，3步搞定 引言：當產(chǎn)品經(jīng)理遇上多模態(tài)AI 作為產(chǎn)品經(jīng)理，你是否經(jīng)常遇到這樣的困境：需要評估圖像和文本分類功能在產(chǎn)品中的應用可能性，但技術團隊資源緊張&#x…

防坑指南：購買AI分類服務前必做的5項測試 引言 在企業(yè)數(shù)字化轉型浪潮中，AI分類服務已成為提升運營效率的利器。但很多采購負責人都有過這樣的經(jīng)歷：供應商演示時效果驚艷，實際部署后卻大打折扣。這不僅造成資金浪費，更…

術語干預上下文理解，HY-MT1.5讓翻譯更智能 1. 引言：翻譯模型的智能化演進 隨著全球化進程加速，跨語言溝通需求激增，傳統(tǒng)機器翻譯已難以滿足復雜場景下的精準表達。盡管大模型在自然語言處理領域取得顯著進展，但在術語…

圖像分類新選擇：萬能分類器實測，云端GPU比本地快5倍 引言：為什么你需要關注這個分類器？ 作為一名計算機視覺愛好者，你可能經(jīng)常遇到這樣的困擾：想測試最新的圖像分類算法，但家用顯卡性能有限&a…