【AI驱动】 一、引言：AI推理的重要性与面试考点 在AI项目开发中，推理（Inference）环节是模型从“训练成果”到“实际价值”转化的核心。面试官通常会考察候选人在以下方面的理解与实践能力： 模型部署流程：如何将本地训练好的模型打包成服务化接口？...

【AI驱动】 本文深度解析“AI在线推理和离线推理”的本质差异，帮助你在系统设计与技术选型时做出最佳决策。全文从定义出发，细化架构、性能、成本与可扩展性对比，最后提供混合推理与边缘协同的落地建议，并展望未来技术趋势。 一、概念与场景对比 在线推理（Rea...

【AI驱动】 一、引言：为什么选择AI变现？ 随着AI变现浪潮来袭，借助ChatGPT赚钱、AI副业等方式，个人和小团队能够在零编程或低门槛情况下，实现月入上万的可观收益。本文将结合多个优质YouTube教程和实战案例，系统梳理15+种AI内容创作、AI...

【最佳API】 一、引言：中转 API 服务商崛起与选型痛点 在大模型应用快速普及的 2025 年，大模型中转 API 服务商承担着连接多家底层模型与前端应用的关键角色。企业面临以下选型挑战： 多模型聚合需求：如何统一调用 OpenAI GPT、Clau...

【日积月累】 一、引言：C++在AI面试中的独特优势 C++凭借高性能、内存控制和低延迟，在AI系统和边缘推理领域始终占据核心地位。C++工程师在AI面试中，需展示对机器学习基础（线性回归、逻辑回归、SVM、决策树、神经网络）及其C++手写实现的深刻理解...

【日积月累】 一、引言：C# AI 面试全景与核心能力 随着云原生与智能化趋势加速，C#工程师在AI面试中不仅需掌握深度学习与机器学习基础，更要熟悉ML.NET框架、微服务架构及容器化部署。招聘方高频考察三大维度： 算法核心考点（回归、分类、树模型、神...

【日积月累】 一、PHP AI生态与技术入门 随着AI技术落地加速，PHP工程师需掌握深度学习与机器学习基本概念。虽然PHP在AI领域生态相对薄弱，但结合生成式AISDK、Prompt工程与异步队列设计，依然能高效完成AI服务集成。实战视频“PHP, M...

【日积月累】 一、Go语言面试全景：掌握并发、机器学习与微服务 Go语言因其内置并发模型和简洁语法，成为AI微服务与高性能后端开发的首选。面试官常从“并发编程原理”、“机器学习模型服务化”到“微服务实战架构”三大维度考察Go工程师。本文将结合最新YouT...

【日积月累】 一、引言 在AI时代蓬勃发展的浪潮中，Python工程师已成为各大互联网与科技公司争抢的稀缺人才。无论是入门级的机器学习面试题解析，还是深入的深度学习实战题，面试环节都覆盖了算法原理、代码实现、系统设计、项目经验等多重维度。本文整合了iNe...

【日积月累】 一、引言 随着人工智能(AI)在各行各业的渗透，Java工程师正面临新的职业挑战与机遇。尽管Python因其生态繁荣而被广泛采用，但Java在企业级系统、微服务架构和大规模分布式平台中仍占据主导地位。掌握TensorFlow for Jav...

【日积月累】 一、引言 在当下AI与大数据飞速发展的时代，越来越多初级算法工程师涌入机器学习领域，面临的第一道门槛便是算法面试。初级工程师AI算法面试不仅考察基础理论，更重视实际编码能力和项目实战经验。本文将围绕机器学习算法考点、手写k-means算法、...

【API使用场景】 一、引言：AI出海风口与跨境API集成机遇 随着全球数字化浪潮加速，AI出海已成为中国科技企业的新兴增长点。跨境API集成能力与本地化解决方案，是支撑“AI应用出海”战略落地的核心要素。本文将介绍高性能API架构、跨境合规与数据本地化策略，...

【创新的API案例】 Ollama 是一个开源的本地大语言模型（LLM）运行框架，专为在本地机器上便捷部署和运行大型语言模型而设计。它支持多种操作系统，包括 macOS、Windows 和 Linux，并提供命令行工具（CLI）、Python SDK 和 REST API，方便用户管理和使用模型。 Ollama 的核心功能包括模型管理（如下载、删除、创建自定义模型）、本地推理、量化支持以降低内存需求，以及类似 OpenAI 的 API 接口。它还支持多模型同时运行和热切换。Ollama 的设计目标是简化本地部署流程，降低使用门槛，同时确保数据隐私。

【API术语解释】 OpenAPI也称为OpenAPI规范（OpenAPI），可帮助开发人员在涉及多个协议、接口和环境时简化应用程序开发。它通过提供一个可以访问数据的单一界面来实现这一点。

【AI驱动】 Grok 4 是马斯克旗下 xAI 于 2025 年 7 月发布的旗舰级大模型，基于 20 万 H100 GPU 的 Colossus 超算训练，推理、数学、编码等全学科表现达博士水平，在“人类最后考试”率先突破 50% 准确率，支持 256 k token 上下文、实时 X 数据、函数调用与结构化输出，定价持平 3 美元/百万输入 token，15 美元输出，API 已开放。