2025年AI开发实战指南：从API调用到工程落地的避坑全攻略
🎁个人主页：User_芊芊君子 🎉欢迎大家点赞👍评论📝收藏⭐文章 🔍系列专栏：AI
【前言】
2025年的AI领域已从"规模竞赛"转向"实用深耕"，大模型不再一味追求参数扩张，而是聚焦深度推理与产业落地。但对多数开发者
人工智能
万字长文！机器学习十大算法全解析，一文掌握AI核心奥秘！
大家好，今天我们来讲讲机器学习中经典的十大算法，包括原理、优缺点、代码等等，那下面我们就一起来看看吧1 线性回归原理：线性回归是一种预测数值型数据的监督学习算法。它通过拟合最佳直线来建立自变量和因变量的关系。这条最佳直线叫做回归线，并且用 Y = a * X + b 这条线性等式来表示。优点：
真厉害！1 秒写入 10 万条消息，Kafka 写得这么快，都是因为这些优化！
Kafka 作为消息队列中的中坚力量，基本上是每次面试必问的知识点。而说到 Kafka，大家对它的印象就是快！异常地快！
因此，为什么 Kafka 这么快，也是每次面试必问的知识点。对于混迹 Java 技术圈多年的我来说，Kafka 这么快的特性已经了然于胸。今天，就让我带着大家盘一盘！
Kafka 写入速度非常快，主要得益于其系统架构设计，包括：
PageCache
批量压缩传输
顺序、批量写
技术演进中的抗拒与共生：全栈工程师视角看AI焦虑
无论是想要学习人工智能当做主业营收，还是像我一样作为开发工程师但依然要了解这个颠覆开发的时代宠儿，都有必要了解、学习一下人工智能。 近期发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，入行门槛低，讲解极为丰富。 点击跳转：前言 – 人工智能教程目录技术
基于Spring AI Alibaba + Spring Boot + Ollama搭建本地AI对话机器人API
前言
Spring AI Alibaba 开源项目基于 Spring AI 构建，是阿里云通义系列模型及服务在 Java AI 应用开发领域的最佳实践，提供高层次的 AI API 抽象与云原生基础设施集成方案，帮助开发者快速构建 AI 应用。
项目地址
gitcode平台：
分子模拟第一弹——基于SWISS-MODEL的蛋白三维结构预测
从今天开始，小编将开始为大家更新分子模拟相关的文章。首先，给大家介绍的第一部分知识是基于SWISS-MODEL的蛋白三维结构预测。
学过相关生物知识的同学都知道，蛋白质的一级结构决定了其高级结构，所以，我们可以根据已有的天然蛋白质结构对未知蛋白结构进行预测。其中最常用的方法之一就是比较建模法（ comparative modeling method），即我们常听到的同源建模（Hom
Apache Flink——集群部署模式
前言
在一些应用场景中，对于集群资源分配和占用的方式，可能会有特定的需求。Flink 为各种场景提供了不同的部署模式，主要有以下三种：
会话模式（Session Mode）
单作业模式（Per-Job Mode）
应用模式（Application Mode）
它们的区别主要在于：集群的生命周期以及资源的分配方式；以及应用的 main 方法到底在哪里执行——客户端（Client）还是 JobMa
7. 宝剑还需剑鞘：核心算法外的一些代码实现
k-近邻算法是个挺好的算法，我喜欢，也希望大家喜欢。它简单小巧，如同一柄鱼肠剑，但同样锋利无比。上一篇我们解读了核心的13行代码，由于作者用了一番python的特色函数，所以写的短小精悍。我也会尝试写一个行数更多、跑的更慢，但更容易理解的，这在后文再说，到时候也会就性能等做个对比。现在，我们先来看看，除了核心代码外的一些实现。
先来看一下数据的准备，如何从文本文件里读出数据并转换成numpy数组
R语言绘图包10--Circos图的绘制：circlize包
R语言绘图包系列：
R语言绘图包01--优秀的拼图包patchwork
R语言绘图包02--热图pheatmap
R语言绘图包03--火山图EnhancedVolcano
R语言绘图包04--GOplot：富集分析结果可视化
R语言绘图包05--韦恩图的绘制：ggvenn和VennDiagram
R语言绘图包06--基因表达相关性绘图corrplot
R语言绘图包07--多集合可视化UpSet
