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新邀入驻腾讯云开发者社区，福利多多！

如何运用「云、端融合的数智化安全体系」高效护航数据安全

左手AI，右手安全 —— 一汽丰田数字化转型之路

近年来，随着大模型与多场景应用的蓬勃发展，AI工程师越来越需要快速、高效且低成本地部署和管理模型服务。腾讯云HAI（High-performance AI）平台是一个面向高性能计算与深度学习的综合解决方案，提供了 GPU/CPU 资源调度、自动化部署以及运维监控等功能；而 DeepSeek 则是一个帮助开发者快速搭建数据处理、模型训练与推理的智能化框架。将两者结合后，你可以更轻松地进行 AI 任务的全流程管理，比如数据处理、模型训练、自动化推理，以及持续迭代升级。

如何快速部署DeepSeek| 腾讯云TI部署指南

最近报名参加了腾讯大型开源项目Finops Crane的集训营，深入了解并实践运用了关于Crane的一系列功能。云计算以及云平台是未来服务部署的主流趋势，可以在成本条件限制下极大节省运行部署成本。因此关于云计算平台的一系列计算我都十分感兴趣，而Crane能够在云原生发展火热的状态下作为大型开源项目，提供学习渠道以及实践，是一件十分有意义的事情。本篇文章将带大家了解Crane以及了解Crane能够帮助我们在哪些业务场景下解决困难，以及我们该如何使用Crane和部署服务。

【腾讯云 Finops Crane集训营】Finops Crane究竟能为我们带来什么价值和思考？深入探究Crane

相信很多朋友听到这个标题第一反应：基于SQL能够实现机器学习？当然还有的朋友是有过了解一些类似项目的，例如Byzer和阿里的SQLFlow。都是基于SQL语言去实现一些机器学习算法。但是真正用过的朋友应该还是少数的，一般使用场景也都是使用Python调用sklearn实现一些简单的机器学习。很少有喜欢科研的朋友从底层手撕数学算法写完实现整个算法，我认识的一些同事朋友几乎都是直接调用sklearn实现，确实现在也是一般调库调参也能够快速实现一些功能，但是这使得机器学习的门栏大大降低。

基于SQL语言实现机器学习以及深度学习

本人曾有幸在一家大型地图公司任职数据挖掘工程师，几乎每日要处理PB级以上多复杂场景的交通数据，其中基于大数据的超量采集帧图片处理技术具有比较强的挑战性，也可以说C端产品很多优化细节以及用户体感好坏很大程度都取决于我们对于这些实时采集帧图片的处理和分析。

基于多复杂交通场景采集帧图片的目标识别技术方案应用与实践

很早之前就有过想写推荐系统系列文章了，本人曾任职高级大数据工程师全程参与过推荐系统的搭建，故在搭建推荐系统算得上是有一定的经验。推荐系统搭建有相当多的细节和要考虑的业务情况，以及要结合当前业务信息和用户信息的多维度属性，可以说得上是个大工程。做推荐系统的最看重的就是模块设计和用户画像体系，这两块相当于推荐系统的心脏和肌肉，光靠一篇文章是比较难全面讲解整体推荐系统的搭建的，好在腾讯云推出了向量数据库，免去了最为繁琐复杂的向量数据库设计步骤，可以直接利用腾讯云数据库强大的功能快速构建推荐系统。本篇文章将详细介绍推荐系统的定义以及推荐系统的架构设计，和深入浅出讲解向量分析，最后通过实例案例结合腾讯云向量数据库完成轻量级推荐系统搭建。

【腾讯云云上实验室】基于向量数据的客户价值体系推荐系统设计

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