Bootstrap采样是一种通过有放回重抽样来评估模型性能的统计方法。它通过从原始数据集中随机抽取样本形成多个Bootstrap数据集，计算统计量（如均值、标准差）的分布，适用于小样本和非参数场景。

AI 套壳应用究竟只是“调个 API 就上线”的投机产物，还是隐藏着被忽视的创业机会与产品逻辑？今天我们为大家带来的这篇文章，作者的核心观点是：“AI 套壳产品”不应被简单贬低，其能否持续生存取决于它

矩阵是 AI 背后的数学工具, 图像识别时会用到它, 同类推荐时会用到它, 大模型训练也会用到它. 它让 AI 能够批量处理数据. 如果我们想了解 AI 原理, 了解矩阵很有必要.

本文不满足于对 API 的浅尝辄止，而是希望为您提供一份兼具深度与可操作性的“食谱”。读完本文，您将不仅能成功运行代码，更能洞悉其背后的“为什么”，并具备独立解决实际问题的能力。

为什么选择Flux.1？ 作为2024年最强的开源文生图模型，Flux.1在文字渲染、人物细节和画面构图上全面超越SDXL。最重要的是，现在有现成的容器化方案，让你跳过繁琐的环境配置，一键部署即可使用

大家都知道AI计算，特别是模型训练与推理环节，核心依赖于并行计算架构。 在AI的底层算法中，诸如矩阵乘法、卷积运算、循环结构以及梯度反传等关键操作，均需调动成千上万块GPU，通过高度并行的任务调度来高

告别手工测量像素！通过Cursor + MCP技术直接读取Figma设计元数据，自动生成高质量前端代码，开发效率提升10倍。本文详细介绍配置方法、实战案例和进阶技巧。

🌍 序章：当AI开始会写诗、画画、写代码…… 亲爱的未来生成式应用架构师（Generative Application Architect） ， 当你第一次看到ChatGPT写出一篇比你论文还通顺的文

本文深入解析如何通过 LangChain 的 RunnableWithMessageHistory 和 InMemoryChatMessageHistory 实现 LLM 的对话记忆能力

🎬 一、序言：前端不再只是“展示层” 在传统架构里，前端 = UI + 交互。 在生成式应用里，前端 = 用户的认知接口 + AI 的编排主脑。 现代生成式系统的“前端 orchestration 层

今天来介绍下我是如何使用 本地 Ollama + Qwen 3 模型，结合 Obsidian 构建真正的本地隐私 RAG（检索增强生成）知识库的。

这就需要一个完善的RAG评估体系：评估RAG系统各个模块运行的效果，在用户之前分析问题、甚至是预判问题。这篇文章会和大家详细聊聊，如何在开发和生产环境中评估RAG系统。

🧭 一、什么是“意图驱动编程”？ 👨‍💻 一句话概念： 也就是说，从命令式（Imperative）转向目的导向（Intent-Oriented）。 传统编程像这样： 意图驱动的思路则是： 系统自动推理

只说应用层的AI赛道，前端是非常适合转AI的，目标岗位可以是AI工程师/AI产品经理，做得好的可以干到AI负责人，并且我身边已经有很多鲜活的案例，所以大家不必焦虑。

你不需要了解内燃机的所有原理，也能开车去任何地方；同样，你不需要训练自己的大模型，也能享受AI的强大能力。API就是这辆"AI汽车"的方向盘和油门

🌱 一、引子：当语言开始“看见”，图像开始“说话” 在过去，AI 就像一位专科医生—— 会说话的（语言模型）处理文本 🗣️； 会看图的（视觉模型）分析图像 🖼️； 会看片的（视频模型）理解场景 🎥。

Google最近发布了一篇关于Agent长达60页的文件： 《初创公司技术指南：AI Agents》 ，这份报告从宣传来说表达了自己与之前偏理论的文章不一样，他还是暴露了不少细节技巧，对正在做Agen

最近乱七八糟的事太多，今天来点偏技术实战的，带大家用LangChain & LangGraph快速入门用编程创建智能体，用LangSmith进行追踪，Agent-Chat构建Agent UI。

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