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- protobuf-php 內(nèi)容精選 換一換
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本實(shí)驗(yàn)基于華為云ModelArts Pro環(huán)境， ModelArts Pro 是為企業(yè)級AI應(yīng)用打造的專業(yè)開發(fā)套件。文字識別套件基于豐富的文字識別算法和行業(yè)知識積累，幫助客戶快速構(gòu)建滿足不同業(yè)務(wù)場景需求的文字識別服務(wù)，實(shí)現(xiàn)多種版式圖像的文字信息結(jié)構(gòu)化提取。來自：其他通過了解提示詞工程相關(guān)技術(shù)，體驗(yàn)提示詞對于大語言模型能力的提升，從而更好的應(yīng)用大語言模型來自：其他
- protobuf-php 相關(guān)內(nèi)容
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通過了解提示詞工程相關(guān)技術(shù)，體驗(yàn)提示詞對于大語言模型能力的提升，從而更好的應(yīng)用大語言模型。來自：其他本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶利用ModelArts Pro文本分類工作流，零代碼訓(xùn)練一個(gè)文本分類模型，然后將模型部署為在線服務(wù)，上傳一段文本即可分析情感傾向。整個(gè)開發(fā)過程無需算法基礎(chǔ)、也無需編程基礎(chǔ)。來自：其他
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通過示例項(xiàng)目 workerman-todpole，覆蓋軟件開發(fā)全生命周期，為研發(fā)PHP項(xiàng)目的企業(yè)或個(gè)人提供上云指導(dǎo)。來自：其他![]()
通過示例項(xiàng)目 workerman-todpole，覆蓋軟件開發(fā)全生命周期，為研發(fā)PHP項(xiàng)目的企業(yè)或個(gè)人提供上云指導(dǎo)。來自：其他![]()
掌握盤古大模型API的調(diào)用方法、Prompt撰寫優(yōu)化方法和模型微調(diào)訓(xùn)練的方法。來自：其他![]()
基于ollama部署DeepSeek，并基于Prompt個(gè)性化的角色設(shè)定構(gòu)建問答助理，進(jìn)行智能交互助手的定制化實(shí)現(xiàn)。來自：其他![]()
本課程由南京大學(xué)LAMDA實(shí)驗(yàn)室的李新春博士，介紹基于私有共享模型的聯(lián)邦私有化技術(shù)。聯(lián)邦個(gè)性化算法（FedPHP）在每個(gè)客戶端上利用移動(dòng)平均保存歷史個(gè)性化模型，得到HPM，在下一輪個(gè)性化過程中，利用HPM指導(dǎo)剛下載的全局模型進(jìn)行訓(xùn)練。來自：其他![]()
本課程由南京大學(xué)LAMDA實(shí)驗(yàn)室的李新春博士，介紹基于私有共享模型的聯(lián)邦私有化技術(shù)。聯(lián)邦個(gè)性化算法（FedPHP）在每個(gè)客戶端上利用移動(dòng)平均保存歷史個(gè)性化模型，得到HPM，在下一輪個(gè)性化過程中，利用HPM指導(dǎo)剛下載的全局模型進(jìn)行訓(xùn)練。來自：其他![]()
本課程主要介紹如何借助CodeMate工具，在Java業(yè)務(wù)開發(fā)中高效完成代碼生成、UT生成、檢視與重構(gòu)，并通過實(shí)戰(zhàn)演練掌握Prompt提問技巧，提升日常編碼效率與質(zhì)量。來自：其他![]()
本課程為云原生批量計(jì)算公開課第十六課，由華為云批量計(jì)算工程師金喆老師主講。通過本節(jié)課程，你將深入了Preempt Action/Reclaim Action/ Proportion Plugin/ Priority Plugin工作原理，以及它們?nèi)绾闻浜瞎ぷ骱褪褂脠鼍啊?來自：其他![]()
本課程主要介紹在AI技術(shù)快速發(fā)展的背景下，如何通過補(bǔ)全知識、定義代碼范式來增強(qiáng)AI輔助代碼生成的準(zhǔn)確性。重點(diǎn)分享如何利用Prompt工程、RAG技術(shù)等手段，提高AI輔助Java代碼生成的準(zhǔn)確性。來自：其他![]()
本課程主要介紹AI大模型在研發(fā)場景落地所需的認(rèn)知、工具與Prompt技巧，并通過“貪吃蛇”項(xiàng)目示范AI輔助需求分析、設(shè)計(jì)、編碼全流程，幫助學(xué)員將AI技術(shù)高效融入實(shí)際工作，以提升研發(fā)效率與創(chuàng)新能力。來自：其他![]()
本課程主要介紹大模型時(shí)代的數(shù)據(jù)質(zhì)量工程、需求建模及應(yīng)用框架。從LLMGaia的數(shù)據(jù)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)、工具及內(nèi)源共建，到輔助需求建模智能體，再到GaiaAI的LLM應(yīng)用框架、多種Prompt構(gòu)建與調(diào)優(yōu)技巧，全方位助力學(xué)員掌握大模型相關(guān)核心技能。來自：其他![]()
本課程為云原生批量計(jì)算公開課第十六課，由華為云批量計(jì)算工程師金喆老師主講。通過本節(jié)課程，你將深入了Preempt Action/Reclaim Action/ Proportion Plugin/ Priority Plugin工作原理，以及它們?nèi)绾闻浜瞎ぷ骱褪褂脠鼍啊?來自：其他![]()
本期由來自蘇州大學(xué)的劉澤洋，從論文解讀、代碼復(fù)現(xiàn)和使用方法三個(gè)方面帶領(lǐng)大家解讀《A Neural Transition-Based Approach for Semantic Dependency Graph Parsing》。來自：其他![]()
大學(xué)的徐繼晟，從論文概覽、算法模型剖析、代碼復(fù)現(xiàn)三個(gè)方面帶領(lǐng)大家解讀《Detection in Crowded Scenes: One Proposal, Multiple Predictions》。來自：其他![]()
項(xiàng)目進(jìn)展的全方位知識。學(xué)員將通過具體案例學(xué)習(xí)如何運(yùn)用AI技術(shù)改進(jìn)軟件開發(fā)流程，提升開發(fā)效率和軟件質(zhì)量，同時(shí)了解如何通過工程手段如LLM Prompt、RAG、Fine-tuning等解決實(shí)際問題。來自：其他![]()
本期由來自蘇州大學(xué)的劉澤洋，從論文解讀、代碼復(fù)現(xiàn)和使用方法三個(gè)方面帶領(lǐng)大家解讀《A Neural Transition-Based Approach for Semantic Dependency Graph Parsing》。來自：其他![]()
大學(xué)的徐繼晟，從論文概覽、算法模型剖析、代碼復(fù)現(xiàn)三個(gè)方面帶領(lǐng)大家解讀《Detection in Crowded Scenes: One Proposal, Multiple Predictions》。來自：其他
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