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近日,分布式开源机器学习项目正式发布。本文对该项目所包含的库及系统组件进行了简单介绍。
本文是一系列深度学习的简单实战教程的第一篇,用MXnet做实现平台的实例代码,简单讲解深度学习常用的一些技术方向和实战样例。来自Phunter的博客,Phunter的职业是数据科学家,DMLC (http://dmlc.ml/) 工具包贡献者之一。
本文是一系列深度学习的简单实战教程的第二篇,用MXnet的neural art示例电脑绘画,用来讲解卷积网络ConvNet(CNN)。第一篇为安装GPU版mxnet并跑一个MNIST手写数字识别。来自Phunter的博客,Phunter的职业是数据科学家,DMLC (http://dmlc.ml/) 工具包贡献者之一。

本文介绍美团XGBoost缺失值引发的问题及其深度分析。

本文分析XGBoost模型,使用同一个模型、同一份测试数据,在本地调用(Java引擎)与平台(Spark引擎)计算的结果不一致的问题。

随着企业信息化建设的深入,OA、ERP、CRM等系统各自为政,形成了大量的数据孤岛。员工想找一个信息,往往需要在多个系统间来回切换,效率极低。企业之所以要做AI知识库,首要任务就是将这些孤岛中的数据打通,形成一个统一的知识视图。

感到不知道选择什么开发平台?我们将通过清晰的对比维度,带您一步步厘清零代码、低代码、AI+低代码和AI开发平台的应用场景,确保您能为自己的项目做出最精准、最划算的选择。

人力资源部门正经历从职能管理到战略伙伴的转型,但大量事务性工作仍消耗着HR的专业精力。利用企业级智能体开发平台,企业可以构建一系列HR智能体,实现人力资源服务的自动化、智能化与个性化,从而释放HR的战略价值。

在选择AI低代码开发平台时,除了厂商背景,其底层技术架构直接决定了平台的能力边界和开发体验。当前市场主要存在三种技术范式:以表单流程为核心的“低代码增强型”、AI能力作为外挂组件的“融合型”,以及从设计之初就为智能而生的“AI原生型”。

每一个业务部门都有创新的冲动,但现实往往是:好想法很多,能落地的很少。IT资源永远排期紧张,从需求提出到应用上线,动辄数月过去,市场机会早已错过。这种现象,正在被融合了AI低代码与智能体开发的新一代平台所破解。

随着智能体技术从概念走向普及,2026年的企业正面临一个现实问题:市场上的智能体开发平台越来越多,功能宣传让人眼花缭乱,究竟哪些功能才是真正决定效率提升的关键?红迅软件结合数百家企业智能化转型的实践经验,提炼出七项核心功能,作为您选型决策

在选择AI低代码开发平台时,除了厂商背景,其底层技术架构直接决定了平台的能力边界和开发体验。当前市场主要存在三种技术范式:以表单流程为核心的“低代码增强型”、AI能力作为外挂组件的“融合型”,以及从设计之初就为智能而生的“AI原生型”。
随着大模型技术的成熟,2026年正成为企业级AI agent开发平台规模化落地的关键年份。无数企业摩拳擦掌,但面对市场上纷繁复杂的平台选项,技术决策者们不禁陷入焦虑:如何避免选型失误,确保真金白银的投资能转化为实实在在的生产力?

企业数字化需求正在从“流程自动化”向“业务智能化”跃迁,这直接推动了AI低代码开发平台自身的代际演进。理解“传统BPM低代码”、“AI增强型”和“智能体驱动型”这三代平台的核心差异,有助于您不仅为今天的需求,更为明天的竞争做出投资。

作为软件开发公司的负责人,您是否经常面临项目周期紧、利润薄、定制化需求无底洞的困境?当AI大模型浪潮来袭,客户不再满足于传统的SaaS软件,而是希望软件能“智能化”。如何用更低的成本交付更高质量的项目?答案或许就在AI低代码开发平台之中。

企业老板关注业务增长与投资回报。当听到“智能体”这个前沿概念时,最关心的两个问题往往是:这东西能解决我什么问题?智能体开发平台怎么选,费用怎么样?本文抛开技术 jargon,从商业视角为您解读如何选择一个能快速带来业务价值、且投资可控的智能体

许多企业的数字化转型项目在试点阶段取得成功,却难以规模化推广,最终陷入“试点陷阱”。其根源在于,点状解决方案无法形成协同效应,且运维成本随规模扩大而剧增。要跨越这道“数字化鸿沟”,企业需要构建可复用、可管理、可演进的新型数字基础设施。

数字化转型的初期目标通常是“降本增效”,即优化现有业务。然而,当效率提升触及天花板,真正的价值飞跃来自于开辟增长的“第二曲线”——即业务模式创新。此时,传统的流程优化工具往往力不从心,而企业级智能体开发则展现出其独特的催化作用。

我们正在见证一场由AI agent技术引发的组织形态变革。这些自主或半自主的智能体,不仅仅是效率工具,它们更在重新定义岗位、部门乃至企业的边界。而承载这一变革的基础设施,正是企业级AI agent开发平台。它不仅是技术产品,更是组织进化的"孵化器"。

面对众多宣传诱人的AI低代码开发平台,如何透过现象看本质?一份详尽的RFP(需求建议书)固然重要,但在那之前,以下几个直击核心的“灵魂拷问”,能帮助您快速过滤掉不符合长期利益的选项,聚焦于真正有价值的候选者。