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TensorFlow 教程 | 菜鸟教程
…动），表示数据以张量的形式在计算图中流动。 学习本教程需要具备：Python + 基础数学 + 机器学习概念。 线性代数：矩阵运算、向量空间（如张量操作）。 概率与统计：概率分布、贝叶斯定理（理解损失函数、评估指标）。 微积分：梯度、导数（理解反向传播和优化算法）。 Python：TensorFlow 主要使用 Python 接口，需熟悉语法、函数、面向对象编程。 基础算法：如…
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NLP 教程 | 菜鸟教程
…是实现人机之间的自然语言交流。 概率与统计：贝叶斯定理、概率分布、统计检验等（NLP模型如语言模型依赖概率）。 线性代数：矩阵运算、向量空间（词嵌入、神经网络的基础）。 微积分：梯度下降、优化算法（理解模型训练过程）。 Python：主流NLP工具库（如NLTK、spaCy、Hugging Face）均基于Python。 基础算法：理解递归、动态规划（如编辑距离算法）。 数据处…
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Ollama 教程 | 菜鸟教程
…模型变成一个可以随时调用的本地服务。 典型用途包括：AI 聊天机器人、AI 写作工具、AI 编程助手、文档分析工具、RAG 知识库、向量检索、AI Agent、自动化工作流，以及本地 AI Web 应用。 这些能力的背后，是 Ollama 提供的文本生成、聊天、模型管理、Embedding 等接口，并且支持流式响应和工具调用。 如果你正在学习 Claude Code、Codex…
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在线客服系统源码-网站客服源码-支持私有化部署的AI智能客服-99客服
…一致。 • 提供 Web SDK，快速嵌入官网、App 与业务系统，按需扩展组件能力。 • 内置RAG知识库，将企业文档转为可检索的向量，让大模型根据企业知识库智能回复。 • 支持按产品线或业务线拆分多个知识库，坐席接待时选用对应知识库，让回复更专业。 • 支持 Word、PDF、Markdown 等批量上传与增量更新，自动解析、清洗与分段。 • 支持多种索引策略，支持可视化训…
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ClickHouse | 专为数据密集型工作负载打造
…工作负载时，OLAP 数据库的表现明显优于 OLTP 数据库。 为了高效处理海量数据，ClickHouse 采用高度优化的压缩技术与向量化查询执行，最大限度地提升 CPU 效率。 ClickHouse 支持众多客户端与驱动连接器，包括常见的 BI 与数据分析工具。完整的支持集成清单请参阅 此页面。 自管 ClickHouse 的成本取决于您的计算与存储资源，以及管理 Click…
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Data+AI-最新-阿里云开发者社区-阿里云
…base，就选阿里云数据库 阿里云RDS PostgreSQL针对Agent场景三大核心能力升级：多租户隔离、秒级数据分支、多模态（向量+图+标量）统一检索，支撑SaaS化、沙箱化与多源数据融合的生产级应用。 嘉银科技携手阿里云PolarDB，完成核心系统云原生升级：SCC全局一致性读消除主从延迟，HTAP列存实现风控分析秒级响应，Serverless+AI运维助手推动智能防御…
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智能搜索推荐-最新-阿里云开发者社区-阿里云
…绍在最新的 OpenSearch 实践中，引入 GPU 并行计算能力 与 NN-Descent 索引构建算法，成功将亿级数据规模下的向量索引构建速度提升至原来的 13 倍。 本文介绍 OpenSearch 凭借领先的AI搜索技术，应用DeepSearch 的设计框架能更有效解决复杂和多跳问题，优化用户体验。 本文介绍了如何通过 MCP 协议，快速调用阿里云 OpenSearch…
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美团 LongCat-2.5 正式开源：从看见，到抵达 | 美团 · 技术团队
…模型将视觉信号表示为多层级离散 token，与文本一样由主干模型统一处理，而非外挂视觉模块。具体而言，模型对原生分辨率视觉特征做残差向量量化，逐级补足细节；视觉 token 可离线预计算并缓存，减少在线计算量，也让分布式训练负载更均衡；视觉码本与主干联合训练，视觉与文本共享同一套主干参数，在同一语义空间内协同完成视觉理解与代码生成。 | 查看开发者们的端到端测评示例，可帮助大家…
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阿里云开发者社区-云计算社区-阿里云
…/WAV等格式输出，广泛适用于有声读物、短视频配音、智能设备提示等场景，高效降本， 阿里云OSS联合百炼大模型，为IPC视频监控提供向量索引与内容感知一站式方案。支持自然语言搜图/视频，实现工地危情、老人/婴儿看护等多场景智能识别，秒级定位风险事件，提升安防效率与业务价值。（239字 本文剖析大模型时代AI客服选型范式变革：从“能否答对”转向“能否办完”。提出六大核心评估指标—…
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美团正式发布 LongCat-2.5：面向智能体任务的原生多模态模型 | 美团 · 技术团队
…ext[1]的方法，对语义对齐编码器（Semantic-and-Aligned Encoder，SAE）产生的原生分辨率特征应用残差向量量化（Residual Vector Quantization，RVQ），解决视觉离散化的信息瓶颈。 离线视觉 token 预处理：为减少在线视觉计算和工作负载异构性，固定的 tokenizer 允许我们离线预计算并缓存视觉 token ID。…
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