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Appsmith AI是一个创新的平台,旨在简化AI驱动应用程序的创建和部署,提升生产力和效率。它允许用户构建自定义界面并集成各种大型语言模型(LLM),以增强聊天、数据和文档分析。该平台的低代码环境使得即便是有限编码经验的用户也能轻松使用。
Appsmith AI的特点:
- 1. 无缝连接主流LLM,如OpenAI和Google AI
- 2. 可定制的用户界面,满足特定业务需求
- 3. 先进的数据处理,连接任何数据库或API
- 4. 安全的部署选项,包括自托管和全面的访问控制
- 5. 用户友好的设计,简化应用程序创建和管理
- 6. 广泛的插件生态系统,增强功能
Appsmith AI的功能:
- 1. IT和开发团队集成AI到内部工具和流程
- 2. 电子商务企业提升客户互动和后台操作
- 3. 教育机构用于行政和学术功能
- 4. 医疗服务提供者管理患者数据和改善沟通
- 5. 非营利组织增强捐赠者参与和管理
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![name: “The Matrix Calculus You Need For Deep Learning” description: “该教程是连接基础微积分与深度学习实践的桥梁,适合希望摆脱“黑箱”使用框架、深入理解模型数学本质的开发者。” url: “arxiv.org/pdf/1802.01528” features: – “深入理解梯度计算” – “反向传播的数学细节” – “适合已掌握神经网络基础的开发者或研究者” – “帮助开发者理解模型的数学本质” usage: – “用于学习深度学习中的矩阵微积分” – “作为研究深度学习模型数学的参考书” – “帮助开发者提升在深度学习框架中的应用能力”-连接微积分与深度学习的桥梁](https://www.msbd123.com/favicon/arxiv.org.png)
Nname: “The Matrix Calculus You Need For Deep Learning” description: “该教程是连接基础微积分与深度学习实践的桥梁,适合希望摆脱“黑箱”使用框架、深入理解模型数学本质的开发者。” url: “arxiv.org/pdf/1802.01528” features: – “深入理解梯度计算” – “反向传播的数学细节” – “适合已掌握神经网络基础的开发者或研究者” – “帮助开发者理解模型的数学本质” usage: – “用于学习深度学习中的矩阵微积分” – “作为研究深度学习模型数学的参考书” – “帮助开发者提升在深度学习框架中的应用能力”-连接微积分与深度学习的桥梁
该教程是连接基础微积分与深度学习实践的桥梁,适合希望摆脱“黑箱”使用框架、深入理解模型数学本质的开发者。
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