# ai_wiki **Repository Path**: charlie1/ai_wiki ## Basic Information - **Project Name**: ai_wiki - **Description**: 《AI驯龙笔记》：记载工程实践问题的解决策略与关键要点，分享各种实用案例，追踪前沿技术发展，囊括 AI 全栈知识，涵盖大模型、编程技术、机器学习、深度学习、强化学习、图神经网络、语音识别、NLP 及图像识别等领域 - **Primary Language**: Unknown - **License**: Not specified - **Default Branch**: master - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 19 - **Forks**: 8 - **Created**: 2025-01-01 - **Last Updated**: 2025-08-08 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README # 大模型避坑指南 [![License](https://img.shields.io/badge/License-Apache%202.0-brightgreen.svg)](https://opensource.org/licenses/Apache-2.0) drawing**如果喜欢本项目，或希望随时关注动态，请给我点个赞吧 (页面右上角的小星星)，欢迎分享到社区!**
> **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。 --- ## 项目亮点 - **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。 --- **知识星球** 🔥低至每日1毛|独家速成课|无痛学课|📺视频教程| 开源避坑指南|3分钟视频论文速度|图书馆| 全网最低价量化类星球之一|3天不满意免费退款 知识星球 **微信公众号** 微信公众号 --- ## 代码仓 ✨AI驯龙笔记： - Github: https://github.com/charliedream1/ai_wiki - Gitee（国内镜像）：https://gitee.com/charlie1/ai_wiki.git --- ## **本仓库关联项目** ✨AI股票操盘手: - Github: https://github.com/charliedream1/ai_quant_trade - Gitee（国内镜像）: https://gitee.com/charlie1/ai_quant_trade.git - 简介：站式平台。包含股票知识、策略实例、因子挖掘、传统策略、机器学习、深度学习、强化学习、图网络、高频交易、C++部署和聚宽实例代码等，可以方便学习、模拟及实盘交易 --- ## 目录 * [简介](#1._简介) * [打赏我](#打赏我) * [关注我](#关注我) * [讨论](#讨论) * [技术支持](#技术支持) * [常见问题](#常见问题) * [引用](#引用) --- ## 分主题逐点介绍 ### **1. 编程相关** - **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。 --- ### **2. 算法原理** - 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。 --- ### **3. 机器学习与深度学习理论基础** - **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。 --- ### **4. 传统深度学习应用和实践** - **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。 --- ### **5. 大模型学习应用** - **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。 --- ### **6. 深度学习工具类使用** - **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。 --- ### **7. 知识点精要** - 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。 --- ### **8. 个人心得与职业相关** - **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。 --- ### **9. 其他资源** - **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。 --- ## 如何使用 1. **选择主题**：根据目录快速定位感兴趣的模块。 2. **阅读内容**：每个模块均提供详尽案例与代码，便于直接参考。 3. **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。 --- ## 关注我 - [知乎](https://www.zhihu.com/people/yi-dui-ji-mu-zai-kuang-xiang) - [聚宽](https://www.joinquant.com/user/d7aafd0b8b767b735bfb6f3639c81a6c) ## 打赏我 您的支持是我前进的动力，即便“1毛钱”我也很开心啊，感谢您的打赏和支持 \(^o^)/ 图片名称1 图片名称2 ## 讨论 欢迎在 [Github Discussions](https://github.com/charliedream1/ai_wiki/discussions) 中发起讨论。 ## 技术支持 - 欢迎在 [Github Issues](https://github.com/charliedream1/ai_wiki/issues) 中提交问题。 - 加入知识星球，获取更多技术支持。 ## 常见问题 请查看文档[**常见问题**]() ## 引用 ``` bibtex @misc{ai_quant_trade, author={Yi Li}, title={ai_quant_trade}, year={2022}, publisher = {GitHub}, journal = {GitHub repository}, howpublished = {\url{https://github.com/charliedream1/ai_quant_trade}}, } ```