Stars: 1.0k
License: NOASSERTION
这个项目是一个 AI 副业赚钱资讯信息的大合集,主要围绕使用 AIGC 技术生成内容,并分享一些自己的认知。该项目收录了各种利用 AI 技术进行副业赚钱的思路和方法,包括视频变幻、图片创作、文案撰写等多个方面。其核心优势和特点包括:
- 提供关于如何开始副业最稳妥的策略和建议
- 分享已验证的一些技术赚钱方案
- 提供 ai 脚本视频赚钱相关教程与资源
- 包含音频克隆、音乐生成工具等丰富内容资源
- 涵盖虚拟人直播以及无人货架直播等领域指南
[WordPress/gutenberg]
Stars: 9.3k
License: NOASSERTION
Gutenberg 是 WordPress Gutenberg 项目的开发中心,它代表了 WordPress 网站构建和发布的全新范式。该项目旨在彻底改变整个发布体验,并通过模块化编辑器引入一种崭新的编辑方式。 主要功能包括:区块编辑器、完整网站编辑、区块图案等,并专注于提供直观丰富媒体页面创建方法,无需使用短代码或自定义 HTML。 其核心优势和关键特性包括:
- 提供最新版本的区块编辑插件
- 用户文档支持
- 开放源码并欢迎各类贡献者参与其中
[HuolalaTech/page-spy-web]
Stars: 2.4k
License: MIT
Page Spy 是一个用于 Web 项目的远程调试工具。它基于原生 Web API 的封装,在调用时过滤和转换原生方法的参数,并将其转换为特定格式的消息以供调试器客户端消费。该工具提供了类似 DevTools 交互式界面,便于接收到消息数据后进行查看。使用场景包括本地 H5 或 webview 应用程序的调试、远程协作以及用户设备上出现白屏问题等情况下无法通过本地开发者工具进行代码调试时使用。核心优势和主要功能如下:
- 提供实时项目视图
- 方便技术人员在远程协作场景中检查并解决故障
- 支持多种部署方式 (Docker 部署、Node.js 部署)
- 详细且全面的文档与视频教程指导
[DataTalksClub/mlops-zoomcamp]
Stars: 8.0k
License: NOASSERTION
本项目是 MLOps Zoomcamp,旨在教授将机器学习服务投入生产的实际方面——从训练和实验到模型部署和监控。目标受众为数据科学家、ML 工程师以及对将 ML 投入生产感兴趣的软件工程师和数据工程师。 该课程要求具备 Python、Docker 等基础,并提供 Slack 社区支持。 主要功能包括:
- 介绍 MLOps 成熟度模型
- 使用 MLflow 进行实验跟踪与模型管理
- 利用 Prefect 2.0 进行流水线编排等内容
- 通过端到端项目来应用所学知识
[crablang/crab]
Stars: 5.0k
License: NOASSERTION
这是 Crab 编程语言的主要源代码存储库,包含了编译器、标准库和文档。该项目提供快速启动指南,并支持通过命令行工具进行构建和安装。其核心优势和特点包括:
- 提供简单易用的快速启动指南
- 支持多平台构建环境
- 社区提供技术支持及贡献者相关信息
- 采用 MIT 许可证、Apache 许可证以及其他 BSD 类似许可证分发
[jxxghp/MoviePilot]
Stars: 2.9k
License: GPL-3.0
基于 NAStool 部分代码重新设计的 MoviePilot 项目,主要聚焦自动化核心需求,并减少问题同时更易于扩展和维护。 该项目具有以下优势:
- 前后端分离,界面美观
- 简化功能和设置
- 美观易用的用户界面
- 安装方面需要先安装 CookieCloud 插件并同步站点信息,在配套下载器和媒体服务器上使用
- 可通过 Docker 镜像或本地运行进行安装配置
如何学习AI大模型?
我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑,所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
第一阶段: 从大模型系统设计入手,讲解大模型的主要方法;
第二阶段: 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用;
第三阶段: 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统;
第四阶段: 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例,构建物流行业咨询智能问答系统;
第五阶段: 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型;
第六阶段: 以SD多模态大模型为主,搭建了文生图小程序案例;
第七阶段: 以大模型平台应用与开发为主,通过星火大模型,文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
学会后的收获:
• 基于大模型全栈工程实现(前端、后端、产品经理、设计、数据分析等),通过这门课可获得不同能力;
• 能够利用大模型解决相关实际项目需求: 大数据时代,越来越多的企业和机构需要处理海量数据,利用大模型技术可以更好地处理这些数据,提高数据分析和决策的准确性。因此,掌握大模型应用开发技能,可以让程序员更好地应对实际项目需求;
• 基于大模型和企业数据AI应用开发,实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能, 学会Fine-tuning垂直训练大模型(数据准备、数据蒸馏、大模型部署)一站式掌握;
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力,提高程序员的编码能力: 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术,这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力,让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
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