知识分享

代码在线跑，知识轻松学

Python精品学习库

自行/邀约他人一键搬运博客，速成社区影响力并领取好礼

博客搬家 | 分享价值百万资源包

往期视频·干货材料·成员作品 最新动态

技术创作特训营·精选知识专栏

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

大家都知道OpenTenBase是双内核的，而且可以独立部署。结合实际，考虑到目前我所开发的应用系统大多用的都是mysql。于是我安装了TXSQL，并结合业务需求，进行了应用系统部分功能的改造适配。当然主要还是和数据操作相关的改动。常见的增删改查这些基础功能我就不多说了。主要还是对TXSQL提到的线程池、强同步、审计这些高级功能，实际应用到我的业务系统中，来解决一些之前的一些业务痛点。话不多说，下面正文开始。

OpenTenBase/TXSQL应用实践（直击我的业务痛点）

最近ai短视频在各大平台点击量暴增，作为平时就经常使用ai的互联网冲浪人。今天就来分享一下AIGC在影视制作场景的应用实践。话不多说，直接开始。

教你进军AI短视频：AIGC在影视制作场景的实践教程

友友们，大家好呀。今天我给大家带来的是花费不少时间带来的一篇实战文章。手把手教大家，搭建自己的Blog（博客）应用。我将从项目获取、环境搭建、后端初始化、数据库交互直至前端展示，写出实战的完整流程。当然了，期间，我也会加入一些碰到的常见且棘手的问题，比如前端静态资源加载异常等等一些问题，提供从“简单处理”到“长效优化”的解决方案。希望大家有所收获，多多点赞哦。下面正式开始吧。

手把手教你！全栈Blog应用实战：从零搭建到本地部署

友友们，大家好。今天分享一下我关于腾讯iOA的使用体验。我使用的是基础班。免费下载、可以快速部署。好了，话不多说，正式体验。

从“杂乱无章”到“高效可控”：记录我的腾讯iOA办公管理初体验

大家好，相信最近几年，大家或多或少都接触过鸿蒙的系统。很多企业级的应用也需要进行鸿蒙系统的适配。在鸿蒙系统（HarmonyOS）的智能应用中，高效的数据处理与稳定的缓冲机制是支撑各类实时任务的关键（如视频流处理、传感器数据分析、AI推理等）。这里我就分享一下，我关于最近鸿蒙系统中的实际项目，解析多线程数据处理架构、缓冲机制设计及同步控制策略，并结合异构计算资源调度实践，给出可复用的工程方案与性能测试结论。ok，下面正文开始。

鸿蒙系统下解锁多线程数据处理的「超线程引擎」，缓冲效率飙升100%！

大家好，Linux系统大家肯定经常接触。在Linux系统管理的广阔领域中，数据处理与系统维护是两项最重要的技能了。从文件的高效压缩与解压，到跨服务器的安全数据传输，再到系统性能的全面监控与优化，每一步都关乎着服务器的稳定运行与数据安全。这里我将分享一些核心使用操作，通过原创实例与详细步骤，帮助大家构建一套完整的数据处理与系统维护技能体系。

Linux系统管理实用操作

在信息过载与任务碎片化的职场丛林中，效率已从"时间争夺战"演变为"认知资源管理战"。当996不再是效率的代名词，当"假装忙碌"被数据透明化击穿，职场人需要重新定义效率——它不仅是单位时间的产出量，更是精力分配、决策质量、创新能力的综合体现。这里我就分享一个从五个维度出发，助你打造可持续的高效工作方法。

解锁高效工作密码：构建个人效能系统的五维升级方案

如果说GPT-4让AI学会写代码，那达尔文-哥德尔机（DGM）直接让AI学会了“改代码”——而且改得比人类还狠。这个由加拿大UBC大学、Vector研究所和Sakana AI联合开发的AI系统，最近在AI圈里炸开了锅。它不仅在编程任务上把性能直接翻倍，还开创了一种“边用边进化”的新模式。这到底是个啥黑科技？咱们今天就唠唠。

达尔文-哥德尔机（DGM）：AI自我进化的“永动机”？

友友们，周一好呀！又见面了。今天我们来继续充电。这篇讲一下我们如何来利用PyTorch训练图像识别的模型。ok，下面进入正文。

深度学习--使用PyTorch训练模型

几天不见了，朋友们，今天我们来继续充电咯，这次我们来利用前面的知识来实战TensorFlow。文章后面我还会列出我之前学习

深度学习 ——TensorFlow实战项目与进阶

ok，朋友们，今天我们来继续充电，今天我们来聊一下TensorFlow的一些高级功能。比如TensorFlow 2.x、分布式训练、TensorFlow Serving等等。

深度学习 —— TensorFlow高级功能

友友们，又见面了。今天我们来继续充电。传统的神经网络比如全连接神经网络或卷积神经网络，相信大家或多或少都听过。那么循环神经网络大家是否有接触呢？这篇我们就来了解一下循环神经网络,然后我们使用TensorFlow来训练循环神经网络模型。ok，下面正式开始。

深度学习 —— TensorFlow实现循环神经网络

友友们，早上好呀。今天我们来继续充电，本次我们来了解下卷积神经网络。然后用使用TensorFlow实现神经网络构建，并且应用到识别船舶图片上。ok话不多说，直接开始吧。

深度学习 —— TensorFlow与卷积神经网络（识别船舶）

早上好，朋友们，今天我们来继续充电。我们都知道多层感知机（Multilayer Perceptron, MLP）是深度神经网络的一种基本形式，它主要由输入层、一个或多个隐藏层以及输出层组成。MLP通过非线性激活函数（如ReLU、sigmoid或tanh）引入非线性，使得模型能够学习到数据中的复杂特征。今天我们就来使用TensorFlow和Keras实现MLP进行数字识别。

深度学习 —— 使用TensorFlow和Keras实现MLP进行数字识别

友友们，又见面了。今天我们来继续充电。大家都知道在机器学习项目中，模型的保存与加载是非常重要的环节。允许我们在训练完成后保存模型，以便在未来进行预测或继续训练，而无需重新训练整个模型。刚好TensorFlow提供了便捷的方法来保存和加载模型。下面一起来看一下如何操作吧。

深度学习 —— TensorFlow的模型保存与加载

ok，朋友们，今天我们来继续充电。在TensorFlow中，模型训练是机器学习流程中的核心环节。通过训练，模型能够学习数据中的特征，并调整其参数以最小化预测误差。下面先了解几个概念

深度学习 —— 模型训练与优化

大家好，今天就说说TensorFlow的2个概念张量和计算图，首先先来了解一下张量吧

深度学习--TensorFlow基础概念解析（从张量到计算图）

TensorFlow，简单来说，就是一个开源的机器学习框架，由谷歌大脑团队一手打造。它的名字里藏着两个关键词：“Tensor”（张量）和“Flow”（流）。想象一下，数据就像是一股股流动的液体，而TensorFlow就是那条能够让数据顺畅流动、并在流动中学习的“管道”。

深度学习 —— 从“张量”到“流”，带你玩转TensorFlow

在人工智能领域，多层感知机（Multilayer Perceptron，简称MLP）是一种基础且广泛使用的神经网络模型。MLP通过多层节点（神经元）之间的连接和权重调整，能够学习到输入数据与输出标签之间的复杂映射关系。本文将详细介绍如何构建和训练一个简单的MLP模型，并附带相关示例。

从零到一构建AI项目实战教程第六篇：构建基础神经网络模型

文本向量化是将文本数据转换为数值向量的过程，是自然语言处理（NLP）领域的一项关键技术。通过将非结构化的文本数据转换为结构化的数值向量，可以使机器学习算法高效地处理和理解文本信息。本文将详细介绍文本向量化的几种方法，包括词袋模型、TF-IDF、Word2Vec和BERT，并附带相关示例。

从零到一构建AI项目实战教程第五篇：文本向量化与词嵌入

文章

问答

视频

学习中心

腾讯云实验室

直播

竞赛

腾讯云代码分析专区

腾讯iOA零信任安全管理系统专区

腾讯云架构师技术同盟交流圈

腾讯云数据库专区

腾讯云顾问专区

腾讯云原生专区

腾讯混元专区

腾讯云TCE专区

腾讯云Lighthouse专区

腾讯云HAI专区

腾讯云Edgeone专区

腾讯云存储专区

腾讯云智能专区

腾讯轻联专区 

腾讯云开发专区

TAPD专区

腾讯轻量云游戏服专区

腾讯云最具价值专家

腾讯云架构师技术同盟

腾讯云创作之星

腾讯云开发者先锋 

腾讯云代码助手

CODING DevOps

Cloud Studio

SDK中心

API中心

命令行工具

腾讯云开发者社区推出了知识分享专栏，为你提供了知识分享的相关文章，致力于帮助开发者快速成长与发展。

知识分享

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐