人工智能和大数据

2025-12-04andy阅读(214)评论(0)

在进行AI模型训练和部署时，我们往往需要安装大量的Python包。然而，默认的PyPI（Python Package Index）官方源在大陆访问速度较慢，甚至可能因网络波动导致安装失败。本文将详细指导您如何在Windows 11系统上，通...

2025-12-04andy阅读(176)评论(0)

在将TensorFlow Lite（TFLite）或PyTorch Mobile等AI模型部署到Android移动设备时，编译阶段是至关重要的一步。当我们的CI/CD流程或本地构建遇到 AAPT: error: elements requi...

2025-12-04andy阅读(198)评论(0)

在AI模型部署到生产环境之前，模型安全审计是至关重要的环节。后门攻击（Backdoor Attack）是一种隐蔽性极强的威胁，它使得模型在遇到特定微小触发器（Trigger）时，会产生预期的恶意输出，而在正常输入下表现如常。对于AI基础设施...

2025-12-04andy阅读(151)评论(0)

模型窃取（Model Stealing）是一种严重的知识产权威胁，攻击者通过反复查询目标模型的API接口，收集输入-输出对，然后利用这些数据训练一个功能相似的“窃取模型”。这种黑盒提取（Black-Box Extraction）方法，特别是...

2025-12-03andy阅读(163)评论(0)

在构建大型AI基础设施，尤其是基于JVM（如Kotlin/Ktor/Spring Boot）的推理服务或Android端Edge部署时，依赖冲突是影响系统稳定性的常见陷阱。其中一个常见且棘手的问题是Kotlin标准库的重复类错误，具体表现为...

2025-12-03andy阅读(181)评论(0)

在AI基础设施和数据服务后端架构中，MyBatis因其灵活的SQL映射能力被广泛使用。然而，Invalid bound statement (not found) 却是初学者甚至经验丰富的开发者都会遇到的“拦路虎”。这个异常的核心含义是：M...

2025-12-03andy阅读(141)评论(0)

在构建和部署AI基础设施时，我们经常依赖预构建的容器镜像，尤其是像RabbitMQ这类用于异步任务调度和消息队列的关键组件。当遇到 Error response from daemon: manifest for bitnami/rabbi...

2025-12-03andy阅读(148)评论(0)

如何使用零宽度字符（ZWC）为LLM训练文本数据添加不可见水印追踪意外泄露 在构建大型语言模型（LLM）或其他生成式AI模型时，训练数据的安全性和知识产权保护至关重要。如果专有的数据集不幸发生泄露，追踪泄露源是进行危机处理和法律追责的第一步...

2025-12-03andy阅读(159)评论(0)

在传统的软件开发（DevOps）领域，将安全（SecOps）左移（Shift Left）已是行业标准。然而，MLOps管道引入了独特的新挑战：数据隐私、模型投毒（Poisoning）、依赖性膨胀以及训练环境的瞬态漏洞。要建立一个真正健壮的M...

2025-12-02andy阅读(259)评论(0)

在构建现代AI基础设施时，我们经常需要利用成熟的数据库连接工具（如MongoDB）来处理特征存储或元数据管理。当使用基于Java的工具链（如某些BI工具、Spark连接器或自定义数据湖服务）连接MongoDB时，可能会遇到如下兼容性错误： ...