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AI 即人工智能，是一门致力于让机器模拟人类智能的技术科学。它涵盖机器学习、深度学习、自然语言处理等多个领域，通过让计算机系统具备学习、推理、解决问题的能力，实现诸如图像识别、语音交互、智能决策等功能，广泛应用于医疗、交通、教育、金融等行业，正深刻改变着人们的生活与工作方式，是推动当今科技进步和社会发展的重要力量。

16
4月

Django框架构建智能图像识别平台，详解从图片上传处理、AI模型集成到结果可视化的完整技术链路

本文深入探讨了如何利用Django框架构建智能图像识别结果展示平台，详细解析了从图片上传处理、AI模型集成到结果可视化的完整技术链路。通过多个实战代码示例展示了Django在文件管理、异步任务、数据可视化等方面的优势，并针对实际开发中的性能瓶颈提出优化方案，为开发智能视觉类Web应用提供可复用的技术方案。
AI Django OpenCV Celery
08
4月

通过分布式特征工程、实时推理服务、强化学习三个场景探讨Go语言在人工智能领域的应用前景

文章介绍了 Go 语言在人工智能领域的应用。通过分布式特征工程、实时推理服务、强化学习环境三个实战场景，展现其在数据处理、模型部署等方面的优势，如并发性能佳、部署简便等。同时分析了技术生态，指出核心优势与当前局限，并给出架构设计、性能优化等最佳实践指南，还展望了未来趋势，列举了适用的应用场景与技术选型建议。
AI Golang
15
3月

如何利用Django部署机器学习驱动的Web应用

用Django构建机器学习模型的Web应用实战指南,详细解析如何将scikit-learn模型部署为可交互的Web应用。通过Django 4.2框架实战演示环境搭建、模型训练持久化、表单数据验证、预测视图开发等完整流程，涵盖Web表单集成机器学习模型、输入特征验证策略、模型热加载机制及Gunicorn部署方案。文章提供糖尿病指标预测案例源码，深入讲解企业级应用中模型版本管理、性能监控和缓存优化技巧，助力开发者快速实现机器学习模型的产品化落地。
AI Python Django Gunicorn
09
3月

如何优化OpenResty与 AI 服务（如 TensorFlow Serving）集成时的性能

本文深入解析OpenResty与TensorFlow Serving集成性能优化方案，涵盖请求批处理、智能缓存、连接池管理等核心技术，通过Lua脚本与Nginx配置实现高并发场景下的AI服务优化。详细探讨模型预热、动态批处理等TensorFlow Serving调优技巧，结合电商平台实战案例，展示QPS从3200提升至1.2万、延迟降低70%的显著效果。提供版本兼容矩阵、监控指标及架构拓扑图，助您构建高效稳定的AI推理服务。
AI OpenResty Lua DevOps TensorFlow Serving
06
2月

.NET 中调用第三方 AI 大模型方式

在.NET 中调用第三方 AI 大模型可以借助不同的类库来实现，以下为你介绍几个常见的第三方 AI 大模型类库OpenAI-DotNet、RestEase以及传统的httpclient，并给出部分示例代码。
.NET Core AI
02
2月

微软AI部门新设先进规划单位，深入了解AI对社会、健康的潜在影响

微软的 AI 业务已成为公司增长战略的核心，这一转型也让部分股东感到不安。公司本周报告称，2024 年第四季度的资本支出突破 226 亿美元（IT 之家备注：当前约 1646.59 亿元人民币），创下新高。首席执行官萨蒂亚・纳德拉表示，这一投入是为了满足微软在人工智能和云服务领域日益增长的需求。
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