查找时间序列数据中异常值的终极指南（第 1 部分）
本文是关于时间序列数据中异常值识别和管理的三部曲系列的第一部分。在这篇初始文章中，我们将探索有效识别时间序列数据中异常值的可视化和统计方法。这些基础知识对于任何希望提高分析准确性的人来说都是至关重要的。在第二篇文章中，我将专门讨论机器学习方法，鉴于其重要性和复杂性，它们值得专门讨论。
Google新AI模型为何举足轻重
毫无疑问，Gemma2现在是行业中性价比最高的语言模型系列。然而，真正令我对这些模型感到兴奋的是，出于下文提到的原因，这类模型，而非ChatGPT、Gemini或Claude，将引领全球GenAI的普及。但为什么呢？
将你的LLM应用程序原型转变为生产就绪解决方案的17种高级RAG技术
本文适用于那些在过去一个月里构建了他们第一个LLM应用并开始产品化它的人。我们将探讨17种技术，你应该尝试这些技术以减轻RAG过程中的一些陷阱，并逐步将你的应用程序开发成一个强大且持久的解决方案。
AI治理是未来的网络安全工作——学习方法如下
今天，我想重点谈谈一个特定领域，那就是AI治理。随着人工智能以惊人的速度发展，公司需要具备治理技能的专业人士，特别是在风险和网络安全行业。这就是AI治理技能需求旺盛的原因以及如何开始学习这些技能。
十大QA自动化AI工具
人工智能近年来逐渐渗透到网络中，无论是娱乐还是工作领域都能看到它的身影。尽管人工智能引起了爱恨交加的反应，许多公司和技术爱好者已开发了许多基于AI的程序，每个程序都有其特定的功能。虽然很多人可能会想到各种将照片变成动漫的AI应用，但AI在QA测试中也有重要应用。如你所知，QA测试重视减少测试所需时间的能力。因此，AI测试工具在“层级”上高于手动测试（尽管完全离不开手动测试）。本文将讨论十大QA自动化AI工具。
如何在2024年构建人工智能软件
人工智能是当前IT行业中最热门的话题，深受大型科技公司、大企业和投资者的青睐。如果有人不涉及AI，他们就出局了。虽然“AI泡沫”一词还没有被公开使用，但可能每个人都听说过AI会取代我们的工作（它可能不会，但基于AI的工具已经让事情变得更容易）。
