DeepSeek+SpringAI：构建未来 AI 家庭医生应用在数字化时代，医疗健康领域正经历着深刻变革，AI 技术的飞速发展为医疗服务带来了全新的机遇。其中，利用 DeepSeek 强大的自然语言处理能力与 SpringAI 便捷的开发框架，构建 AI 家庭医生应用成为了医疗创新的前沿方向。这一应用不仅能通过自然语言交互为用户提供初步医疗咨询、症状分析和健康建议，还能引导用户进行正确就医流程，极大地提升医疗服务的可及性与效率。DeepSeek 与 SpringAI：技术基石DeepSeek...阅读全文
获课：789it.top/13481/结合自然语言处理（NLP）技术，使用Go语言和Flutter框架来实现一个智能答疑机器人，是一个既实用又充满挑战的项目。以下是对该项目的详细规划与实施步骤：项目概述目标：创建一个智能答疑机器人，能够理解和回答用户通过自然语言提出的问题，适用于教育、客服等多种场景。技术栈：后端：Go语言，用于构建高效、可扩展的服务器应用，处理自然语言理解、知识库查询等核心逻辑。前端：Flutter框架，用于构建跨平台的移动应用界面，支持iOS和Android系统，提供友好的用...阅读全文
获课：www.bcwit.top/13421/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 一、系统架构设计 1. 技术选型与核心能力 SpringBoot微服务框架：采用分层架构设计（Controller-Service-DAO），支持高并发面试场景（QPS 5000+），通过Actuator实现服务健康监控与动态扩缩容17。集成Swagger构建标准化API文档，接口开发效率提升40%69。 ChatGLM大模型引擎：基于32K长文本理解能力实现智能对话，支持多轮意图识别（准确...阅读全文
获课：www.bcwit.top/13428/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 一、技术架构设计精要 1. Go语言核心优势 高并发处理：基于Goroutine实现百万级任务调度能力，单节点支持5000+并发会话，资源利用率较Java方案提升40%1513 微服务架构：通过gRPC实现跨模块通信，结合Istio服务网格实现金丝雀发布，故障切换时效<50ms51314 AI集成方案：集成NLP（自然语言处理）与深度学习模型，支持多轮对话意图识别准确率92%，语音...阅读全文
获课：www.bcwit.top/13436/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 一、NestJS核心架构优势解析 1. 企业级开发范式 模块化架构：通过@Module装饰器实现业务逻辑解耦，支持动态模块加载与循环依赖管理，使百万级代码库维护效率提升60%31214 依赖注入体系：基于TypeScript的强类型特性构建IoC容器，实现服务、中间件等组件的声明式装配，接口开发周期缩短40%713 多编程范式融合：结合OOP（面向对象编程）、FP（函数式编程）、R...阅读全文
获课：www.bcwit.top/13445/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 一、SRE核心能力体系构建 1. 基础技能筑基 Linux操作系统：掌握Shell脚本编写（10天实战训练），实现日志分析、服务启停等自动化操作，效率提升5倍1][6 网络与协议：深入理解TCP/IP、HTTP/2、QUIC协议栈，通过tcpdump抓包分析网络故障，定位速度提升70%4][12 监控系统搭建：构建Prometheus+Grafana+AlertManager三位一...阅读全文
获课：www.bcwit.top/13495/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 一、技术架构设计 1. 分层架构体系 后端架构：基于Go语言构建微服务体系，采用Gin框架实现RESTful API接口，支持每秒处理5000+并发请求。通过gRPC实现跨服务通信，结合Prometheus+Jaeger构建可观测性体系，异常定位时效从小时级缩短至3分钟48 前端架构：Flutter框架实现跨平台开发，统一代码库适配iOS/Android/Web三端，通过状态管理框架Rive...阅读全文
获课：www.bcwit.top/13504/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 一、技术选型与架构设计 1. 核心框架优势 Electron跨平台能力：基于Chromium渲染引擎与Node.js运行时，实现Windows/macOS/Linux三端统一开发，系统级API调用覆盖文件管理、系统托盘等20+模块4717 Vue3响应式优化：采用Proxy重构响应式系统，数据变更检测效率较Vue2提升40%，支持Composition API实现高内聚逻辑封装1314 ...阅读全文
获课：www.bcwit.top/13607/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 一、课程体系全景设计 1. 分层能力培养框架 基础认知构建 系统解析AIGC技术演进路径，覆盖文本生成（如DeepSeek、Kimichat）、图像生成（Midjourney、ComfyUI）、视频生成（Runway）等核心工具链，结合《AIGC行业产业全景图》建立技术-商业联动的认知体系410。通过案例分析植物识别系统、智能手环概念设计等场景，掌握AI技术落地的需求拆解方法论613。 ...阅读全文
获课：www.bcwit.top/13617/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 一、课程架构设计理念 1. 全栈能力矩阵构建 三层技术栈融合：整合前端（Vue3/React）、后端（FastAPI/Flask）、数据库（MySQL/MongoDB）技术，通过电商系统项目实践实现全链路开发能力培养2712 跨领域技术融合：在智能制造场景中融合时序数据库TDengine与PyTorch预测模型，设备故障预警准确率提升至92%114 企业级工程规范：集成Sona...阅读全文
获课：www.bcwit.top/13622/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 一、课程体系全景解析 1. 技术能力分层进阶 基础理论筑基 系统学习Transformer架构原理与注意力机制变体，结合DeepSeek、LLaMA等模型解析MoE混合专家系统设计，掌握分布式训练中的ZeRO-3优化策略与FlashAttention加速技术4517 全流程工程实践 覆盖从模型量化（GPTQ/AWQ）到Triton推理服务器部署的完整链路，实现INT8量化...阅读全文
获课：www.bcwit.top/4303/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 一、课程体系全景解析 （一）分层递进式能力培养 基础理论筑基 技术演进脉络：从Transformer架构原理到GPT-4、LLaMA、DeepSeek等主流模型的技术对比，深入解析自注意力机制、位置编码等创新点，结合《DeepSeek:AI赛道的超级引擎》方法论建立技术认知框架148 算法核心突破：通过代码级拆解理解MoE混合专家系统、FlashAttention高效...阅读全文
获课：www.bcwit.top/13743/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 一、云原生架构核心要素解析 1. 基础技术栈构建 容器化技术 采用Docker实现应用标准化封装，结合containerd运行时提升容器启动效率（较传统虚拟机快10倍）58。通过镜像分层构建技术，实现基础镜像复用率超80%14 Kubernetes编排体系 设计多集群联邦架构，支持万级节点管理，实现跨AZ（可用区）故障自动迁移，保障99.99%服务可用性48 服...阅读全文
获课：www.bcwit.top/13877/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 一、课程体系全景解析 （一）分层递进式课程架构 基础理论筑基 数学根基：线性代数（矩阵分解在注意力机制中的应用）、概率论（语言模型困惑度计算）、信息论（KL散度在模型蒸馏中的作用）912 编程能力：PyTorch框架深度实践（自动微分系统/分布式训练）、Python工程化开发（LangChain框架集成）1216 语言模型演进：从N-Gram到Tr...阅读全文
获课：www.bcwit.top/14129/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 一、技术架构与核心优势 1. 双引擎协同架构 DeepSeek医疗大模型 采用6710亿参数的混合专家系统（MoE），仅需激活370亿参数即可完成复杂医疗推理任务，支持128k超长文本处理与多模态数据解析56。其专业医学知识库涵盖6000+疾病图谱、200万+临床诊疗指南，HumanEval编码任务准确率达73.78%513。 SpringAI开发框架 通过标准化AP...阅读全文
获课：www.bcwit.top/13999/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 一、ComfyUI技术架构与商业价值 ComfyUI作为基于Stable Diffusion模型的节点式AI绘图工具，通过可视化工作流设计重构了传统AI图像生成逻辑。其核心优势体现在： 模块化操作：用户可通过拖拽节点（如文本输入、参数调节、风格插件）构建定制化图像生成流水线，支持实时预览与多版本迭代115； 开放生态集成：兼容ControlNet（精准控图）、LoRA（风格微调）等插件，...阅读全文
获课：yinheit.xyz/14227/全新 云原生系统精讲与全流程落地实践一、云原生系统概述与核心架构设计云原生系统是面向云计算环境设计的现代化软件架构体系，以弹性伸缩、自动化运维 、 持续交付为核心特征，涵盖容器化、微服务、DevOps、Service Mesh 等技术栈。其核心架构设计包含以下关键要素：多架构混合支持：构建同时兼容 x86 与 ARM 架构的容器镜像，支持混合云与边缘计算场景部署，通过多集群管理实现跨云资源调度。微服务治理体系服务拆分原则：基于领域驱动设计（DDD）划分...阅读全文
获课yinheit.xyz/13991/ 一、LLM 算法工程师的能力要求剖析（一）扎实的基础知识储备深度学习框架的精通：深度学习框架是构建和训练 LLM 的基石。以 PyTorch 和 TensorFlow 为例，它们提供了丰富的函数库和工具，方便开发者搭建神经网络模型。对于 LLM 算法工程师来说，需要熟练掌握这些框架的使用，包括如何定义模型结构、设置训练参数、进行模型训练和优化等。例如，在使用 PyTorch 搭建一个简单的 Transformer 模型时，要能够准确地定义各个模块，如多...阅读全文
DeepSeek与SpringAI联手：打造智能AI家庭医生应用”获客：yinheit.xyz/14227/DeepSeek与SpringAI联手：打造智能AI家庭医生应用一、引言随着人工智能技术的迅猛发展，医疗健康领域正迎来前所未有的变革。DeepSeek与SpringAI的强强联手，为打造智能AI家庭医生应用提供了强大的技术支撑，旨在为用户提供便捷、高效、个性化的健康服务。二、技术架构后端技术栈：Spring Boot 3.2.x：基于Spring框架的快速应用开发工具，支持微服务架构，提供...阅读全文
极客事纪：Linux运维云计算SER架构师视频课Linux运维云计算SER架构师：2025年职业发展全指南在当今数字化转型浪潮中，Linux运维云计算SER（System Engineering & Reliability）架构师已成为企业技术架构的核心支柱。“获课”itxt.top/14437/ 随着云原生、AIOps和边缘计算等技术的快速发展，SER架构师的角色正经历前所未有的变革与升级。本文将全面剖析SER架构师的技术体系、能力模型、职业路径及未来趋势，为从业者提供一份系统性的发展指南。...阅读全文
