大规模数据测试

第一章计算机系统概述

第一章计算机系统概述计算机的发展软件：系统软件应用软件硬件的发展世界第一台电子计算机：冯诺依曼计算机电子管时代->晶体管时代->中小规模集成电路->大规模，超大规模集成电路–>微处理器发展机器字长：计算机一次整数运算所能够处理的二进制位数贝尔实验室发明晶体管仙童半导体发明集成电路摩尔等人离开仙童创立

Run303·2025-03-25 23:02

最大连续子序列和（动态规划 -- 经典Kadane算法）

如果采用暴力枚举，面对大规模数据会暴雷！

Vaiey22·2025-03-25 20:42

Java后端开发中的任务调度：使用Spring Batch实现批处理

在现代企业应用中，批处理是处理大规模数据的重要方式。SpringBatch为我们提供了强大的工具来实现批处理任务。本文将详细介绍如何使用SpringBatch进行任务调度，并实现批处理的完整流程。

weixin_836869520·2025-03-25 20:40

大规模语言模型在自动软件需求分析与验证中的应用

大规模语言模型在自动软件需求分析与验证中的应用关键词：大规模语言模型、软件需求分析、需求验证、自然语言处理、软件工程摘要：本文深入探讨了大规模语言模型在自动软件需求分析与验证中的应用。

杭州大厂Java程序媛·2025-03-25 16:40

Java 中调用语言模型（如 OpenAI、阿里云通义千问、Hugging Face 等）API 的详细步骤和示例代码，涵盖常见场景及注意事项

官网：https://platform.openai.com/docs/api-reference(2)阿里云通义千问特点：阿里云的超大规模语言

爱的叹息·2025-03-25 15:04

如何在多个GPU中训练非常大的模型？

目录一、并行训练策略1.数据并行2.模型并行3.混合并行：4.上下文并行二、内存优化技术三、总结在多个GPU上训练超大规模模型（如千亿参数级语言模型）需要结合并行策略、内存优化技术、分布式框架。

Mr终游·2025-03-25 07:00

基于人工智能的扫阅卷和数据分析服务需求文档

基于人工智能的扫阅卷和数据分析服务需求文档一、项目背景在教育领域，传统的人工阅卷方式效率低下、主观性强且易出错，难以满足大规模考试及频繁测评的需求。

YiWait·2025-03-24 19:59

AI算力要变天了？一文搞懂ASIC和GPU

从早期的简单模型训练到如今的大规模语言模型如ChatGPT等的出现，对算力的需求呈爆发式增长。01那什么是ASIC和GPU？ASIC：定制化

·2025-03-24 15:08

探索NebulaGraph：一个开源分布式图数据库的技术解析

1.介绍NebulaGraph的定位和用途NebulaGraph是一款开源的分布式图数据库，专注于存储和处理大规模图数据。

一休哥助手·2025-03-24 11:26

LLMOps 是什么？

LLMOps（LargeLanguageModelOperations）指的是一系列用于管理、部署和优化大规模语言模型（LLMs）的操作和实践。

AI Agent首席体验官·2025-03-24 08:35

【软考论文】论软件系统架构评估

目录一、题目二、论文2.1摘要2.2正文三、扩展3.1基础知识3.2评估方式综合对比3.3SAAM基于场景的架构分析方法3.4ATAM架构权衡分析方法3.5质量属性一、题目对于软件系统，尤其是大规模的复杂软件系统来说

罗小爬EX·2025-03-23 22:03

向量数据库技术系列三-Chroma介绍

主要有以下特点:轻量级：Chroma是一个基于向量检索库实现的轻量级向量数据库，不需要复杂的配置和大规模基础设施支持，非常适合小型或中型项目。易用性：提供简单的API，易

恰恰虎·2025-03-23 16:43

LLM之向量数据库Chroma milvus FAISS

特点：支持近似最近邻搜索（ANN）、实时性能优化，但对大规模数据处理能力有限。Milvus分布式向量数据库：专为超大规模向量数据设计，支持云原生架构和高可用性，适合企业

maxmaxma·2025-03-23 16:38

H200架构升级与实战解析

通过比对行业典型部署案例中的能效曲线与吞吐表现，系统化呈现H200在模型训练加速、大规模仿真

智能计算研究中心·2025-03-23 15:56

【测试工程师必备！】VS Code好用插件FastPytestRunner

•测试扫描慢到怀疑人生，每次启动都要等待5分钟•调试时总是找不到断点入口，配置项复杂到崩溃•传统测试工具无法满足大规模测试需求•每次切换项目都要重新配置测试环境FastPytestRunner——专为测试工程师量身打造的极速测试利器来了

花小田·2025-03-23 11:57

通过Bokeh实现大规模数据可视化的最佳实践【从静态图表到实时更新】

本文已收录于《Python超入门指南全册》本专栏专门针对零基础和需要进阶提升的同学所准备的一套完整教学，从基础到精通不断进阶深入，后续还有实战项目，轻松应对面试，专栏订阅地址：https://blog.csdn.net/mrdeam/category_12647587.html优点：订阅限时19.9付费专栏，私信博主还可进入全栈VIP答疑群，作者优先解答机会（代码指导、远程服务），群里大佬众多可以

步入烟尘·2025-03-23 05:07

Python用Bokeh处理大规模数据可视化的最佳实践

用Bokeh处理大规模数据可视化的最佳实践在大规模数据处理和分析中，数据可视化是一个至关重要的环节。Bokeh是一个在Python生态中广泛使用的交互式数据可视化库，它具有强大的可扩展性和灵活性。

一键难忘·2025-03-23 05:04

如何解决MySQL 的深度分页问题？

尤其是在处理大规模数据时，如何高效地进行分页查询成为了开发者需要重点关注的问题。

运维小雅·2025-03-23 04:49

Flink Cdc TiDB详解

TiDB本身是分布式数据库，而Flink是流处理引擎，两者的结合适合需要高吞吐、低延迟的大规模数据处理场景[7][8]。

24k小善·2025-03-23 03:44

深入了解盘古大模型：技术、应用与未来

盘古大模型是华为公司联合多家科研机构共同研发的超大规模预训练语言模型。该模型以中文数据为主进行训练，旨在推动中文自然语言处理（NLP）以及跨模态应用的技

Hardess-god·2025-03-23 02:10

ModuleNotFoundError: No module named ‘h5py‘

h5py是一个用于处理HDF5二进制数据格式的Python接口，广泛用于大规模存储和操纵数据。解决方案：安装h5py要解决这个问题，你需要在你的Python环境中安装h5py。

Hardess-god·2025-03-22 22:40

基于ChatGPT、GIS与Python机器学习的地质灾害风险评估、易发性分析、信息化建库及灾后重建高级实践

大模型（LargeLanguageModel,LLM）是一种基于深度学习技术的大规模自然语言处理模型。代表性大模型：GPT-4、BERT、T5、ChatGPT等。

weixin_贾·2025-03-22 20:59

一文说清楚什么是预训练（Pre-Training）、微调（Fine-Tuning），零基础小白建议收藏！！

预训练通常是指在大规模数据集上进行模型训练，以帮助

小城哇哇·2025-03-22 20:26

PXE系统

通常，PXE用于企业环境，尤其是大规模部署操作系统时，能够实现无盘工作站的启动以及批量系统安装。通过PXE，用户无需使用U盘、光盘等物理媒介，只需要一台支持网络启动的计算机和一个配置好的P

惟贤箬溪·2025-03-22 19:54

深度解析大模型推理框架：原理、应用与实践

一、大模型推理框架简介大模型推理框架是指一种基于深度学习技术的推理框架，主要用于解决大规模数据集下的复杂问题。该框架通过对海量数据进行高效的训练和推理，能够快速地对各种复杂场景进行分析

百度_开发者中心·2025-03-22 19:24

努力的搬砖人.·2025-03-22 18:16

大规异构集群混合并行分布式训练系统，解决算力不均衡问题 HETHUB

视频教程在这：3.2大规模异构集群，混合并行分布式系统，解释算力不均衡问题HETHUB_哔哩哔哩_bilibili一、大规模异构集群出现的原因：同一种GPU数量有限难以构建大规模集群：训练大规模模型依赖于大量的计算资源

爱串门的小马驹·2025-03-22 16:29

Q&A：备份产品的存储架构采用集中式和分布式的优劣？

很显然，以分布式存储的优点用来存放热备份数据是非常合适的，能满足大规模数据在备份与恢复时的高吞吐需求，同时也能提供并行计算的能力，提供高效的目标端数据压缩和数据重删

云祺vinchin·2025-03-22 15:22

LLMs之minimind：minimind源码解读(pretrain.py)——实现基于Transformer架构的大规模语言模型预训练及wandb监控—支持余弦退火学习率调度/分布式预训练/自动混

LLMs之minimind：minimind源码解读(pretrain.py)——实现基于Transformer架构的大规模语言模型预训练及wandb监控—支持余弦退火学习率调度/分布式预训练/自动混合精度优化

一个处女座的程序猿·2025-03-22 14:43

TensorFlow和Pytorch在功能上的区别以及优势

优点是性能优化更高效，适合大规模分布式训练和生产环境部署。缺点是调试相对复杂，因为计算图的构建和运行是分离的。PyTorch：使用动态计算图（DynamicGraph）。

Honeysea_70·2025-03-22 10:09

使用 Milvus 进行向量数据库管理与实践

Milvus是一个开源向量数据库，专门用于存储、索引和管理深度神经网络以及其他机器学习模型生成的大规模嵌入向量。它的高性能和易用性使其成为处理向量数据的理想选择。

qahaj·2025-03-22 08:43

搜广推校招面经五十五

腾讯搜推面经一、双塔模型有什么缺点双塔模型（Two-TowerModel）是一种常见的推荐系统或检索系统架构，尤其在处理大规模用户-物品交互数据时表现出色。

Y1nhl·2025-03-22 07:07

【论文阅读】PERSONALIZE SEGMENT ANYTHING MODEL WITH ONE SHOT

PERSONALIZESEGMENTANYTHINGMODELWITHONESHOT原文摘要研究背景与问题：SAM是一个基于大规模数据预训练的强大提示框架，推动了分割领域的发展。

s1ckrain·2025-03-22 04:42

便民服务一体化的智慧园区开源了

充分利用现有的摄像头设备，无需大规模更换，降低成本同时提升系统的实施效率。用户只需在界面上进行简单的操作，就可以实现全视频的接入及布控。项目搭建地址基础项目搭建地址：yihecode

AI服务老曹·2025-03-22 03:52

DeepSeek-R1大模型微调技术深度解析：架构、方法与应用全解析

1.DeepSeek-R1大模型架构设计与技术特性1.1架构设计DeepSeek-R1作为超大规模语言模型，其核心架构设计包含以下创新：专家混合架构（MoE）采用6710亿参数的混合专家架构（MoE），

大势下的牛马·2025-03-22 00:58

【赵渝强老师】达梦数据库MPP集群的架构

为了支持海量数据存储和处理等方面的需求，为高端数据仓库提供解决方案，达梦数据库提供了大规模并行处理MPP架构，以极低的成本代价，提供高性能的并行计算。

·2025-03-21 16:12

【Kafka高级】Kafka性能优化与调优实践

在大规模数据处理和实时消息传递场景中，Kafka的性能优化至关重要。

全栈追梦人·2025-03-21 12:50

Docker Compose 和 Kubernetes（K8s）对比

以下是它们的主要区别和联系：1.DockerCompose和Kubernetes的区别对比项DockerComposeKubernetes（K8s）核心作用管理多个Docker容器管理容器编排（大规模应用

孽小倩·2025-03-21 09:49

Hive 实际应用场景及对应SQL示例

Hive实际应用场景及对应SQL示例一、‌日志分析场景‌**场景说明‌：**处理大规模日志数据（如Web访问日志），分析用户行为或系统运行状态。

小技工丨·2025-03-21 09:46

风控算法（一）——数据测试

下面的内容都是针对数据源测试的一些可能得问题：1、请描述你在开发和执行数据测试流程时的具体步骤。

月亮月亮要去太阳·2025-03-21 09:15

无矩阵乘法LLM：效率与性能双突破

这种模型在内存使用和延迟方面表现优异，尤其在大规模模型上效率显著提升。例如，13B参数的模型仅需4.19GBGPU内存，延迟低至695.48ms，远优于传统模型。

XianxinMao·2025-03-21 08:42

使用提示词进行信息抽取的实用方法

在大规模语言模型（LLM）中进行信息抽取时，我们不一定需要工具调用功能。通过精心设计的提示词（prompt）可以指导模型输出特定格式的信息，然后对其进行解析以生成结构化数据。

scaFHIO·2025-03-21 08:38

深入解析 DeepSeek-R1 模型的显存与内存需求

DeepSeek-R1系列模型涵盖从轻量级到超大规模的多个版本，适用于不同的应用场景。了解各版本在不同量化精度下的显存和内存需求，有助于选择适合自身硬件配置的模型。

gs80140·2025-03-21 06:24

Redis 详解

1.NoSQL的核心概念和应用场景核心概念NoSQL（NotOnlySQL）：一类非关系型数据库的统称，专为处理大规模数据存储而设计特点：高扩展性、高性能、灵活的数据模型、分布式架构CAP理论：一致性(

z小天才b·2025-03-21 06:48

AI 大模型应用数据中心的数据迁移架构

AI大模型、数据中心、数据迁移、架构设计、迁移策略、性能优化、安全保障1.背景介绍随着人工智能（AI）技术的飞速发展，大规模AI模型的应用日益广泛，涵盖了自然语言处理、计算机视觉、语音识别等多个领域。

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-21 03:34

RocketMQ 和 Kafka

✅RocketMQ和Kafka是两种非常流行的分布式消息队列系统，它们广泛用于大规模、高并发的消息传递和事件驱动架构中。虽然它们都属于消息队列，但在设计理念、特性和应用场景上有一些差异。

重生之我在成电转码·2025-03-21 00:02

Python的那些事第四十六篇：基于属性的测试库hypothesis研究

传统测试方法在面对大规模、复杂软件系统时，往往存在测试用例设计不全面、测试执行效率低下等问题。

暮雨哀尘·2025-03-20 20:26

开源模型应用落地-qwen模型小试-调用Qwen2-7B-Instruct-进阶篇（十二）

无论是语言模型还是多模态模型，均在大规模多语言和多模态数据上进行预训练，并通过高质量数据进行后期微调以贴近人类偏好。

开源技术探险家·2025-03-20 19:23

大规模语言模型从理论到实践分布式训练的集群架构

大规模语言模型从理论到实践分布式训练的集群架构作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习技术的飞速发展，大规模语言模型

AI智能涌现深度研究·2025-03-20 18:14

Couchbase Analytics 的结构

CouchbaseAnalytics的结构CouchbaseAnalytics服务专为大规模、并发、复杂的分析查询而设计，同时不会影响事务性工作负载的性能。

PersistDZ·2025-03-20 18:10

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