探索 AI 工程实践，快速掌握全栈技术知识
欢迎来到《AI驯龙笔记》！本项目致力于分享工程实践中的问题解决策略与关键要点，追踪前沿技术发展，覆盖 AI 全栈知识，帮助开发者高效掌握 AI 技术，提升应用能力。
- 实战导向：每个主题均以工程问题为背景，提供完整的解决策略与关键代码。
- 知识体系全面：从基础到高级，涵盖编程、算法、机器学习、深度学习、强化学习、大模型、多模态等核心领域。
- 案例驱动：精选实际案例，深度解析 AI 工程中的难点与最佳实践。
- 技术发展追踪：紧跟技术前沿，分享最新工具、框架与应用方法。
- 模块化结构：主题清晰，方便快速查找与学习。
- 《AI股票量化交易》：https://github.com/charliedream1/ai_quant_trade
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- 系统平台网站：分享搭建开发环境与高效工具链的经验。
- 程序代码：精选代码片段和工程模板，涵盖多种编程语言与框架。
- 数据库：从SQL优化到NoSQL数据库再到向量数据库及图数据库的设计与使用，解决高效存储与查询问题。
亮点：提供完整的代码解决方案，帮助快速解决开发过程中的常见问题。
- 涵盖经典与现代算法，注重实际应用的性能与优化。
- 提供数据结构、高效算法与分布式计算的完整教程。
亮点：通过案例分析算法在复杂场景中的应用，如推荐系统与搜索优化。
- 数学基础：线性代数、概率统计等核心知识的实用解析。
- 机器学习：从监督学习到无监督学习的算法实现。
- 深度学习：神经网络的原理与优化策略。
- 强化学习：包括Q学习、深度强化学习的经典与创新应用。
- 图网络：图嵌入与图卷积网络的前沿案例。
亮点：不仅关注理论，还辅以工具和代码实现，贴近实际工程需求。
- 图像识别：目标检测、图像分割与生成的关键技术。
- NLP文本处理：从预训练语言模型到自监督学习的实战案例。
- 音频：语音识别、音频生成与增强技术。
- 时间序列：股票预测与时序分析的解决方案。
亮点：实践案例贯穿多个领域，提供跨领域的应用参考。
- LLM（大语言模型）：训练与优化大语言模型的策略。
- 多模态：文字、图像、音频多模态模型的集成与应用。
- Prompt工程：探索设计高效 Prompt 的方法。
- RAG（检索增强生成）：构建具备实时信息查询能力的智能模型。
- Agent：实现基于大模型的自主智能代理。
亮点：展示如何将大模型能力应用到生产系统中，提升自动化效率。
- 显卡硬件：优化 GPU 使用，提升训练效率。
- 数据接口：设计高效的训练数据流，支持大规模数据处理。
亮点：优化计算资源和数据流管理，降低训练成本。
- 总结日常学习中的重点、难点，提炼为高效学习指南。
- 配套思维导图，帮助快速记忆与复习。
亮点：帮助开发者在海量知识中提炼出关键要点，节约时间。
- 专利及著作权：记录项目中的创新成果与授权专利。
- 执业证书：汇总职业发展中的技术认证。
- 职业心得：分享职业规划、技术成长中的经验。
亮点：提供职业发展的宝贵参考与技术积累建议。
- 博客及知识星球资源：整合互联网中的高质量资源。
- 音乐与生活：在繁忙的开发中，提供一份轻松与娱乐。
亮点：拓展技术之外的知识，帮助开发者保持良好的生活节奏。
- 选择主题：根据目录快速定位感兴趣的模块。
- 阅读内容：每个模块均提供详尽案例与代码，便于直接参考。
- 应用到项目：将学习到的知识与技术应用到实际工程中，解决实际问题。
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