Leveraging Design Patterns in MERN Stack vs. Data Engineering | by Aaditya Kumar | Jun, 2024
设计模式在软件开发中至关重要，因为它们为常见问题提供了行之有效的解决方案。它们有助于创建更具可扩展性、可维护性和效率的代码。本文探讨了在 MERN（MongoDB、Express.js、React、Node.js）堆栈开发与数据工程背景下使用多种设计模式，重点介绍了差异、挑战和帖子在 MERN 堆栈与数据工程中利用设计模式 | 作者 Aaditya Kumar | 2024 年 6 月首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Leveraging Design Patterns in MERN Stack vs. Data Engineering | by Aaditya Kumar | Jun, 2024
设计模式在软件开发中至关重要，因为它们为常见问题提供了行之有效的解决方案。它们有助于创建更具可扩展性、可维护性和效率的代码。本文探讨了在 MERN（MongoDB、Express.js、React、Node.js）堆栈开发与数据工程的背景下使用多种设计模式，强调了差异、挑战和帖子在 MERN 堆栈与数据工程中利用设计模式 | 作者 Aaditya Kumar | 2024 年 6 月首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
5 Free Certifications to Land Your First Developer Job
作者图片 技能在任何时候都比证书更有价值。那么为什么获得认证仍然有用呢？好吧，如果你拥有计算机科学或密切相关领域的学位，那么当你开始寻找软件开发人员职位时，你可能不需要认证。但今天，我们认识的许多人都在寻找 5 个免费认证来获得你的第一份开发人员工作，该帖子首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
大型语言模型 (LLM) 在语言理解、推理和生成任务中表现出了卓越的能力。研究人员现在正致力于开发基于 LLM 的自主代理，以应对更加多样化和复杂的实际应用。然而，许多现实世界场景所面临的挑战超出了单个代理的能力。受人类社会的启发，其中具有独特特征的个体 EvoAgent：一种通过进化算法自动将专家代理扩展到多代理系统的通用方法首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
可帮助您在成功指标问题上取得优异成绩并脱颖而出的框架 照片由 Dima Solomin 在 Unsplash 上拍摄 当我为产品数据科学家面试做准备时，我在网上搜索有关处理“成功指标”面试问题的技巧和框架。尽管找到了一些零碎的信息，但仍缺少完整的端到端指南。帖子成功指标问题框架 | Facebook 群组成功指标 | 作者：Magda Ntetsika | 2024 年 7 月首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Duck, Duck, Code: An Introduction to Python’s Duck Typing
作者提供的图片 | DALLE-3 和 Canva 什么是鸭子类型？ 鸭子类型是编程中的一个概念，通常与 Python 等动态语言相关，它更强调对象的行为而不是其类型或类。 使用鸭子类型时，您会检查对象是否具有某些方法或属性，文章《鸭子、鸭子、代码：Python 鸭子类型的介绍》首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
FI-CBL: A Probabilistic Method for Concept-Based Machine Learning with Expert Rules
机器学习中基于概念的学习 (CBL) 强调使用原始特征中的高级概念进行预测，从而提高模型的可解释性和效率。一种突出的类型是基于概念的瓶颈模型 (CBM)，它将输入特征压缩到低维空间中以捕获基本数据，同时丢弃非基本信息。此过程增强了图像和语音识别等任务的可解释性。然而，FI-CBL：基于专家规则的基于概念的机器学习的概率方法首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
FI-CBL: A Probabilistic Method for Concept-Based Machine Learning with Expert Rules
机器学习中的基于概念的学习 (CBL) 强调使用原始特征中的高级概念进行预测，从而提高模型的可解释性和效率。一种突出的类型是基于概念的瓶颈模型 (CBM)，它将输入特征压缩到低维空间中以捕获基本数据，同时丢弃非基本信息。此过程增强了图像和语音识别等任务的可解释性。然而，FI-CBL：基于专家规则的基于概念的机器学习的概率方法首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
我们使用 Python 工具 EnergyMeter 来测量不同 LLM 的能耗，包括 Llama、Dolly 和 BLOOM 回答所有这些问题需要大量能量！[由 Designer 使用 AI 制作。] 大型语言模型 (LLM) 正在成为我们每天执行的几项任务的新主流：搜索日常问题的答案，帖子 LLM 消耗多少能量？。我们使用 Python 工具 EnergyMeter 来…… | 作者：Mauricio Fadel Argerich | 2024 年 7 月首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Certifications That Can Boost Your Data Science Career in 2024
图片来自编辑 | Midjourney & Canva 在当今的数据科学领域，一个人如何在竞争中脱颖而出？ 数据科学认证可以证明您的技能并在 2024 年创造新的就业机会，从而极大地提升您的职业生涯。 数据科学证书有助于获得有关数据科学的知识。 它们也有助于 帖子 2024 年可以促进您的数据科学职业发展的认证首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
多模态大型语言模型 (MLLM) 在视觉任务中有各种应用。MLLM 依靠从图像中提取的视觉特征来理解其内容。当提供包含较少像素的低分辨率图像作为输入时，它会将较少的信息转换为这些模型以供使用。由于这种限制，这些模型通常需要 MG-LLaVA：一种先进的多模态模型，擅长处理多种粒度的视觉输入，包括对象级特征、原始分辨率图像和高分辨率数据，该帖子首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Fal AI Introduces AuraSR: A 600M Parameter Upsampler Model Derived from the GigaGAN
近年来，人工智能领域在图像生成和增强技术方面取得了重大进步，例如稳定扩散、Dall-E 等模型。然而，该领域仍然存在一个关键挑战，即在保持质量和细节的同时对低分辨率图像进行升级。为了解决这个问题，Fal 的帖子 Fal AI 推出 AuraSR：从 GigaGAN 衍生的 600M 参数上采样器模型首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Using a JSON Agent with LangChain, LangSmith and OpenAI’s GPT-4o | by Ben Olney | Jul, 2024
欢迎来到我们的 AI 驱动新闻网站，创新与信息在此相遇。在当今快节奏的世界中，保持知情至关重要，我们的平台将新闻消费提升到了一个新的水平。我们先进的算法会精选并提供最相关的故事，确保您收到对您最重要的最新更新。随着技术的发展，我们的帖子也在不断发展，使用 JSON 代理与 LangChain、LangSmith 和 OpenAI 的 GPT-4o | 作者 Ben Olney | 2024 年 7 月首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
