【5月更文挑战第16天】本文介绍了从零构建一个轻量级的深度学习框架tinynn，旨在帮助读者理解深度学习的基本组件和框架设计。构建过程包括设计框架架构、实现基本功能、模型定义、反向传播算法、训练和推理过程以及性能优化。文章详细阐述了网络层、张量、损失函数、优化器等组件的抽象和实现，并给出了一个基于MNIST数据集的分类示例，与TensorFlow进行了简单对比。tinynn的源代码可在GitHub上找到，目前支持多种层、损失函数和优化器，适用于学习和实验新算法。

Freedom123

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肥猪肥猪-17824

5天前

机器学习/深度学习人工智能算法

深入理解与实践：基于AI的软件测试自动化

【5月更文挑战第1天】随着人工智能的不断发展，其在软件测试中的应用也日益广泛。本文将探讨如何利用AI进行软件测试自动化，包括其理论基础、实现方式以及在实际中的应用。我们将通过实例分析，展示AI在提高软件测试效率和质量方面的巨大潜力。

肥猪肥猪-17824

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桃李春风一杯酒

5天前

机器学习/深度学习人工智能算法

【Python 机器学习专栏】强化学习在游戏 AI 中的实践

【4月更文挑战第30天】强化学习在游戏AI中展现巨大潜力，通过与环境交互和奖励信号学习最优策略。适应性强，能自主探索，挖掘出惊人策略。应用包括策略、动作和竞速游戏，如AlphaGo。Python是实现强化学习的常用工具。尽管面临训练时间长和环境复杂性等挑战，但未来强化学习将与其他技术融合，推动游戏AI发展，创造更智能的游戏体验。

桃李春风一杯酒

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5天前

人工智能运维监控

构建高效自动化运维体系：DevOps与AI的融合实践

【4月更文挑战第30天】在当今快速迭代的软件开发环境中，高效的自动化运维体系成为确保交付速度和服务质量的关键。本文探讨了如何通过整合DevOps理念和人工智能（AI）技术来构建一个更加智能、高效的运维体系。文章将详细阐述自动化运维的核心组件，以及如何利用AI技术优化这些组件的性能和决策过程。通过实际案例分析，本文展示了这种融合实践在提高运维效率、降低错误率以及提升系统稳定性方面的显著成效。

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熊猫Jay字节之旅

5天前

人工智能小程序 vr&ar

微软竟然和Open AI要分手了？

熊猫Jay字节之旅

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长梦

5天前

分布式计算资源调度 Hadoop

Apache Hadoop入门指南：搭建分布式大数据处理平台

【4月更文挑战第6天】本文介绍了Apache Hadoop在大数据处理中的关键作用，并引导初学者了解Hadoop的基本概念、核心组件（HDFS、YARN、MapReduce）及如何搭建分布式环境。通过配置Hadoop、格式化HDFS、启动服务和验证环境，学习者可掌握基本操作。此外，文章还提及了开发MapReduce程序、学习Hadoop生态系统和性能调优的重要性，旨在为读者提供Hadoop入门指导，助其踏入大数据处理的旅程。

长梦

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楠竹11

5天前

人工智能 IDE 安全

微软AI程序员登场

【2月更文挑战第27天】微软AI程序员登场

楠竹11

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云安全专家

5天前

云安全人工智能安全

AI驱动 | 阿里云安全运营主题客户沙龙最新探索与实践

聆听客户的声音

云安全专家

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