AI应用架构师的智能资源调度AI引擎选型攻略

智能资源调度AI引擎（Intelligent Resource Scheduling AI Engine）是基于人工智能算法，动态优化资源（CPU/GPU/内存/网络等）分配的系统。它的核心目标是：在满足任务需求（延迟、吞吐量、准确率）的前提下，最大化资源利用率、最小化成本。决策依据：传统调度用“预定义规则”（如if 任务类型=训练 → 分配GPU节点智能调度用“数据+模型”（如用LSTM预测任务

【无标题】ch340串口在ubuntu 虚拟机上的使用

例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考提示：这里对文章进行总结：例如：以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了pandas的使用，而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。

提示工程实战：客户体验问题诊断与提示设计解决方案

提示工程(Prompt Engineering)作为人工智能领域的关键技术，是指通过精心设计输入文本(提示)来引导人工智能模型，特别是大型语言模型(LLMs)，产生期望输出的过程。它是人机交互的桥梁，将人类意图精确传达给AI系统的方法论。历史发展轨迹早期阶段(2017-2020)：随着Transformer架构的出现，提示工程开始萌芽，主要表现为简单指令设计发展阶段(2020-2022)：GPT系