【GeekAI揭秘】本地部署的AI助手的全套开源解决方案，基于大语言模型API

【智慧面试新篇章】还不会面试？用豆包构建你的JAVA面试智能教练

本视频介绍了使用豆包AI工具在Java面试准备中的应用技巧。豆包AI工具，由字节跳动推出，能够模拟面试官或面试者，有助于面试准备。工具基于自然语言处理和机器学习功能，目前支持IOS和安卓平台。视频中解释了如何创建智能体和使用语音克隆技术，以增加真实感。涉及了Java数据结构、同步机制、synchronized关键字、CAS锁问题及解决方法、ReentrantLock实现原理、Spring框架设计模式、动静态代理模式及其区别。内容深入而广泛，有助于面试者深化技术理解、面试官模拟提问场景。

【实操指南】使用Ollama+Anything LLM搭建本地大模型，轻松构建智能问答机器人！

本次内容涵盖了如何在本地搭建基于欧拉玛和NCLLM框架的智能问答机器人。首先介绍了欧拉玛大模型的下载与安装过程，并提到了针对macOS的适配性。介绍了两种框架选择：NFLLMM和open web UI。针对大模型的选择，展开了根据电脑配置选择不同参数模型的讲解，并介绍了如何通过API调用模型。在搭建环节，详细介绍了大模型的配置、RAG知识、向量数据库的创建以及知识库的构建过程。适合技术背景人士，尤其是对智能问答系统和模型部署有兴趣者。

【实战演示】Coze平台打造专属AI助手，助力软考系统架构师高效备考

本次展示了从零开始搭建AI助手，便于备考系统架构师考试。演示中运用coursera大模型平台，AI助手支持问题回答、共享、回答生成与删除等功能。除了长期记忆、桌面添加，还能够在cos平台上记录和分享。教程两大部分：上传知识库和制作AI助手。上传知识库涉及到资料准备、数据收集、创建知识库，可通过手动或自动选择具体操作路径。AI助手构建过程包括基础设置、提示词编写、模型选择与优化。进一步可以设置长期记忆、开场白等，并支持调试和发布到APP市场。课程适合有一定AI和软考知识需求的技术人员或考生。

搭建私人助理大模型需要什么环境？

讲者在视频中指导如何搭建Streamlit环境，突出点在于使用Python语言进行开发，推荐使用Anaconda进行一站式环境配置，易于管理包和编辑器。强调Streamlit的安装非常简单，仅需使用pip进行安装无需复杂配置。此外，还推荐了几种集成开发环境（IDE）如PyCharm、VS Code，依据个人喜好选择。这项内容适合于已经对Python有一定了解的人群，尤其是有兴趣在数据科学和Web应用快速开发领域进步的开发人员。

人人都有自己的智能体！从0到1构建本地开源大语言模型智能体原理与实现

本次分享主要介绍了智能体的工作原理及其在技术实现中的应用。智能体被比喻为一个具有手脚和感官的完整人，能够根据大脑的指令执行任务。通过本地大语言模型，结合VLLN框架，智能体能够调用工具、进行搜索、执行代码，并具备记忆功能。分享中还讨论了智能体在解决问题时的行动决策过程，以及如何通过JSON格式与工具进行交互。此外，还演示了使用搜索引擎和AI绘画工具的实例，并最终展示了智能体执行任务的完整流程。这些内容适合对人工智能、自然语言处理和智能体设计感兴趣的技术人员学习。

一张图生成指定动作的动态视频,Magic Animate本地部署

Magic Animate 是一种实用工具，可以通过插入运动序列到参考图片中，生成动态视频。在本次体验中，导入视频生成的运动序列并应用到生成界面，可以观察到生成的视频效果。某些视频可能表现为比较抽象的状态，而样张生成的效果则更佳。尝试将真人加入其中，发现不会有明显畸变。这个工具可以在自己的电脑上本地部署体验，另外还有提供HAGIE face的在线演示页面。具体的安装过程推荐使用特定的magic animate for windows 项目进行，涉及到命令行操作、Python版本要求、CUDA版本以及FFM pack和Git安装。适合对SD相关技术有一定了解并且想尝试新工具的技术爱好者。

【职场秘籍】怎样安全的度过试用期？快来get试用期“安全攻略”！

在职场中安全度过试用期关键在于明确个人定位与积极主动的工作态度。成功案例描述了一个口才良好的学员如何因过度包装自己导致职位不匹配而被辞退，而失败案例则讲述了即便技术能力强，因缺乏主动沟通和团队协作而多次被辞退。从这些案例中可以看出，对于新人而言，既要真实展示自己的技术水平，又要积极融入团队，保持与周围同事的良好沟通。此外，及时向上级报告工作进展、遇到问题时主动寻求帮助，也是确保试用期顺利过关的重要因素。适应职场，不仅需要扎实的技术功底，还必须具备良好的工作态度与沟通协作能力。

还百度上搜数据集吗？记住这个地方啥数据都有！

在快速获取准确数据的需求日益逼切的背景下，传统搜索引擎和社交媒体平台常因广告和套路层出不穷而不尽人意。为解决业界数据紧缺和数字化人才的匹配问题，"cover"平台应运而生。该平台聚集了各行业积累的大量数据，积极搭建连接数字化需求与解决方案提供者之间的桥梁。通过提交数据并提供奖金激励，平台鼓励技术人员提供创新的解决方案。此外，平台不仅提供数据资源，还包含源码和完整的项目配套，为数据分析和项目开发提供了全方位的支撑。适合有志于数据分析、技术解决方案开发以及数字化转型领域的专业人士。