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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?

当数字化转型进入深水区,企业逐渐意识到,仅仅部署数字化系统还远未触及转型的本质。真正的挑战在于,如何让组织本身具备像生命体一样的感知、决策和进化能力。

企业内部充斥大量规则明确、重复性高但跨系统的业务流程,如财务报销、入职办理、IT服务请求等,消耗着大量人力。雇佣RPA(机器人流程自动化)开发商定制,费用高、周期长、维护难。现在,融合了RPA、AI与智能体技术的AI低代码开发平台,让业务部门自己

在知识经济时代,企业最大的浪费往往是知识的流失与孤岛化。企业级智能体开发平台为企业构建“组织智慧中枢”或“第二大脑”提供了前所未有的可能,它能将散落的知识连接起来,并使其变得可对话、可推理、可行动。

在知识密集型行业,企业最大的资产是沉淀在员工大脑、项目文档和沟通记录中的隐性知识。但这些知识往往分散、易流失、难利用。一个融合了知识图谱、自然语言理解和智能搜索的AI低代码开发平台,能帮助企业将散落的智慧珍珠串成项链,构建一个可对话、可

站在2025年展望2026,AI技术的演进正深刻塑造着AI开发平台的形态与使命。单一功能的工具将迅速被淘汰,平台之争将聚焦于“三化”融合的深度。理解这一趋势,是做好2026年AI开发平台怎么选的前提,也将重新定义AI应用如何落地的范式。

选择AI低代码开发平台,成本是绕不开的核心议题。平台的收费模式不仅影响预算,更隐含了其商业模式和对用户的价值承诺。市场上主流的“免费试用/版”、“订阅制”和“按量付费”模式各有玄机,理解其背后的逻辑,方能避免“上线容易,续费头疼”的困境。


企业数据仓库里沉淀着海量数据,但业务人员想获取一个洞察,仍需向数据团队提交需求,经历漫长的取数、做表、分析周期。数据价值释放的“最后一公里”梗阻严重。如今,融合了自然语言处理与分析能力的AI低代码开发平台,正在打破这一僵局。它让业务人

企业信息化建设多年,一个顽疾始终难以根治:数据散落在CRM、ERP、OA等不同系统中,形成一个个“数据孤岛”。业务人员为了完成一个跨部门流程,常常需要在多个系统间来回切换、手动录入,效率低下且易出错。如今,融合了AI低代码与智能体开发的新一代平
企业决策最终要回归财务逻辑。在AI热潮中保持清醒,必须回答:这个AI开发平台的投入,究竟能带来多少回报?本文将提供一个超越概念、可操作的精细化ROI测算框架,帮助您在思考2026年AI开发平台怎么选和规划AI应用如何落地时,做到心中有“数”,决策有据

在当前的AI技术栈中,通用大模型提供了基础的智力支持,但真正决定企业竞争力的,是那些无法从公开网络获取的私有业务数据。这也是为什么AI知识库正在成为企业基础设施的核心。

任何成功的商业变革,都必须让关键利益相关方受益。当探讨 企业为什么要做智能体 时,我们不妨从客户、员工和企业决策者这三个核心角色的视角出发。令人信服的答案是:系统的 智能体开发 能够创造一种“三方共赢”的新格局,从根本上提升组织的健康度与