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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。


引言: 在激烈的市场竞争中,保持技术领先是塑造品牌高端形象的关键。当你的同行还在讨论概念时,领先者早已利用AI开发平台在核心业务上构筑了难以逾越的护城河。本文将曝光那些“闷声发大财”的企业正在深耕的三大高阶应用场景,展现AI开发平台如何成为

在AI Agent的淘金热中,无数企业匆忙上马,却因平台选择不当而陷入泥潭。作为技术负责人,您是否也在为选型而焦虑?本文详细介绍,企业在选择智能体开发平台时最常踏入的三大“深坑”并提供清晰的避坑路径,帮助您做出不后悔的决策。

引言: 当很多人还在讨论AI的概念时,前沿的企业已经借助AI开发平台悄悄完成了业务升级和效率革命。这些平台不再是科幻电影的专属,而是成为了企业降本增效、抢占市场先机的实用工具。今天,深入揭秘AI开发平台正在深刻变革的五大核心应用场景,看它如何为企



随着企业发展,各企业都希望能更直观的观看企业经营状况,企业渴望快速构建应用,却常常被市场上纷繁复杂的概念所困扰:零代码、低代码、AI+低代码、AI开发平台……它们看起来相似,实则内核与能力边界会有不同。选错了工具,不仅浪费资源,更可能错失

引言: 市场迭代速度以天计算,竞争对手可能一夜之间就通过AI实现了弯道超车。如果你的企业还在依赖传统、漫长的软件开发模式,那么效率低下、成本高企、响应迟钝将成为致命的枷锁。本文将为你敲响警钟,并指出三条必须立即利用AI开发平台进行改造的“生存级

2026年选型指南:企业级AI agent开发平台,为什么成为CIO首要关注的技术战略?

工业4.0与智能制造的实现,不仅关乎自动化设备,更在于生产运营决策的智能化。企业级智能体开发平台为企业构建“车间大脑”的能力,通过部署各类生产运营智能体,实现效率、质量与柔性的全面提升。
数字化转型进入深水区,技术复杂度剧增,业务影响面扩大,失败风险也随之升高。常见的“暗礁”包括:技术选型失误、与旧系统无法融合、业务部门抵触、投资回报不明等。在这一阶段,企业级智能体开发因其独特的实施路径和技术特性
在数字化转型浪潮下,智能体开发平台已成为企业降本增效、创新业务模式的核心引擎。然而,面对市场上琳琅满目的产品,许多IT决策者不禁困惑:智能体开发平台怎么选,费用怎么样才能不花冤枉钱?本文将为您揭秘选型核心要点,助您做出明智决策。

业务部门有最痛的痛点、最新的想法,却苦于IT资源排期漫长、需求描述失真。而IT部门则疲于应付海量、琐碎的业务需求。这一经典矛盾,正被 “低代码”与“企业级AI agent开发平台” 的融合所破解。两者的结合,催生了一个新范式:业务技术人员,成为智能化应用

AI智能体(Agent)风头正劲,但市面上智能体开发平台鱼龙混杂。一个错误的选择,不仅意味着资金浪费,更可能导致项目延期、效果不佳,甚至技术路线被锁定。本文将站在内行角度,如何选择智能体开发平台时必须三大核心维度,并提供一个实用的避坑指南,帮

当人们谈论智能体开发平台时,往往首先联想到智能客服。然而,这远非其全部能力。该平台正在更深入、更核心的业务流程中释放巨大能量,成为企业构建差异化竞争优势的秘密武器。那么,除了客服,智能体开发平台能应用在企业哪些场景中?本文将揭示五个正在悄然