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- Flask封装AI接口教程:模型API开发指南
- 在Flask中封装AI接口的关键在于合理结合模型调用与Web服务结构。1.首先确保AI模型已训练完成并在Flask应用启动时加载,以提升性能,例如使用joblib.load()或torch.load()方法;2.接着定义POST路由接收JSON数据,进行输入预处理和模型预测,并返回结构清晰的JSON结果;3.最后建议部署前使用Gunicorn或uWSGI提升并发能力,配置CORS支持跨域访问,并加入日志记录与异常处理机制以增强稳定性。
- 科技周边 · 人工智能 | 1星期前 | 463浏览 收藏
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- AIOverviews数据治理与元数据设置详解
- 要扎实做好AIOverviews的数据治理和元数据管理,需结合人、流程和技术。1.数据治理需全组织参与,明确数据责任、标准及审计机制。2.元数据管理应清晰标注业务定义,自动采集技术元数据,并打通血缘关系。3.工具选型应从小处着手,优先解决痛点,并与现有系统集成。
- 科技周边 · 人工智能 | 1星期前 | 463浏览 收藏
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- ChatGPT代码优化技巧与设置指南
- 要编写高效的提示词以提升ChatGPT代码生成质量,1.明确目标,具体描述所需代码类型如函数、类或脚本;2.提供上下文,包括数据结构、接口定义及使用场景;3.加入约束条件和负面示例,避免特定库或实现方式;4.利用角色扮演和链式提示,分步骤引导复杂问题解决。
- 科技周边 · 人工智能 | 1星期前 | 463浏览 收藏
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- 豆包AI生成Python代码性能分析方法
- 豆包AI可以辅助编写Python性能分析代码,通过明确需求、使用内置模块提示词、生成复杂分析脚本等方法提升准确性。1.明确分析目标,如执行时间、调用次数、内存占用等;2.提及具体模块如time、cProfile等增强理解;3.要求生成完整脚本以分析整体性能;4.注意验证代码并细化需求以获得更优结果。
- 科技周边 · 人工智能 | 5天前 | 463浏览 收藏
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- 告别手摇织布机的AI时代
- 18世纪60年代,当蒸汽机被发明时,绝大多数人并没有意识到“工业革命”的到来;1946年ENIAC问世时,人们也意识不到,计算机会在半个世纪后,成为支撑社会运转、科技创新的基础设施;即便
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- 微软的“牛头怪时刻”
- 译者 | 陈峻审校 | 重楼2014年,当萨提亚·纳德拉接任微软CEO时,他面对的是一家停滞且难以在快速发展的技术领域保持竞争优势的公司。自那以后,纳德拉将其重点从传统操作系统和生产力软件
- 科技周边 · 人工智能 | 2年前 | 微软 人工智能 462浏览 收藏
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- ChatGPT 滑铁卢:大面积封号;遭意大利封禁
- ChatGPT 似乎正在遭遇一场滑铁卢。3月31日, 大量用户在社交平台吐槽,自己花钱开通的 ChatGPT 账户已经无法登录,更无语的是还不能注册新账号。随着越来越多用户披露,人们发现这场封号风波
- 科技周边 · 人工智能 | 2年前 | 网络安全 ChatGPT 462浏览 收藏
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- AISummit 顺利开幕:首日精彩回顾
- 盛夏八月,骄阳似火,草木蓊郁,一切都彰显着野蛮而诗意的生命力。夏天是一个探索、成长、革新的季节。在这个属于实践者的时节里,51CTO带来了一场以“驱动•创新•数智”为主题的AI盛
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- 只需3个样本一句话,AI就能定制照片级图像,谷歌在玩一种很新的扩散模型
- 近来,文本到图像模型成为一个热门的研究方向,无论是自然景观大片,还是新奇的场景图像,都可能使用简单的文本描述自动生成的。其中,渲染天马行空的的想象场景是一项具有挑战性的任
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- 诈骗者利用 AI 声音冒充亲人窃取数百万美元
- 2022 年,超过 5,000 名受害者通过电话被骗走钱财。人工智能语音生成软件让骗子可以模仿亲人的声音。这些假冒行为导致人们在 2022 年通过电话被骗走 1100 万美元。老年人占目标人群的大多数。
- 科技周边 · 人工智能 | 2年前 | ChatGPT 人工智能 462浏览 收藏
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- Colab支持20种编程语言,谷歌版ChatGPT展示出惊人的代码水平!
- 虽然过去十几年里一直引领全球 AI 进步,谷歌在过去的几个月却只能努力追赶微软和 OpenAI 的步伐,为此这个星期甚至还把谷歌大脑和 DeepMind 合并到了一起。去年底,ChatGPT 引发了科技行业的剧
- 科技周边 · 人工智能 | 2年前 | 编程 代码 462浏览 收藏
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- ChatGPT热潮下的冷思考:2025年AI能耗或超人类,AI计算需要提质增效
- 经过多年的开发,OpenAI公司推出的DALL-E和GPT-3生成式AI系统风靡全球,目前凸显了其惊人的应用潜力。然而,这种生成式AI爆发式增长存在一个问题:每当DALL-E创建一张图像或GPT-3预测出现下一
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- 使用实时数据面临的主要挑战
- 分析实时数据一直对那些使用 ML 模型的人提出挑战,因为他们希望使用最新数据提高推理的准确性。由于实时数据的交付速度对于手动分析或用于数据组织的传统软件来说太快了,因此只有 AI
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