模数

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

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

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

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

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

【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

【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

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

CUDA编程基础

通过CUDA，开发者可以编写C、C++或Fortran代码，并将其扩展以在GPU上运行，从而显著提高性能，特别是在处理大规模数据集和复杂算法

清澜·2025-03-20 17:35

模型微调：让AI更懂你的魔法棒

预训练模型通常是基于大规模数据集（如Ima

带上一无所知的我·2025-03-20 14:10

Rocky Linux安装部署Elasticsearch（ELK日志服务器）_rockylinux elk

它具有高性能、可扩展性和分布式特性，支持全文搜索、聚合分析、地理空间搜索等功能，是构建实时应用和大规模数据分析平台的首选工具。

2401_83739411·2025-03-20 02:37

努力的搬砖人.·2025-03-20 01:53

使用 DingoDB 创建自查询检索器的实战演示

它具有实时低延迟处理能力，可以快速获取洞察并响应，还能高效进行即时分析和处理多模数据。在本教程中，我们将演示如何使用DingoDB向量存储来创建一个自查询检索器。

fgayif·2025-03-19 19:34

SciER：首个大规模科学文档中的实体和关系抽取数据集

2024-10-28，为科学文档中的实体和关系抽取领域带来了突破，提供了一个包含106篇完整科学出版物、超过24,000个实体和12,000个关系的大规模数据集，这对于构建科学知识图谱和促进科学信息抽取技术的发展具有重要意义

·2025-03-19 16:18

AI人工智能深度学习算法：在量子计算中的应用

人工智能的深度学习算法在处理大规模数据和复杂任务方面取得了显著的成果，而量子计算则具有强大的并行计算能力和高效的信息处理能力。

AI天才研究院·2025-03-19 04:52

将Hive数据导出为CSV和Excel格式的方法

将Hive数据导出为CSV和Excel格式的方法在Hive中存储和处理大规模数据是一项常见的任务。

翠绿探寻·2025-03-18 21:38

HarmonyNext实战：基于ArkTS的分布式任务调度系统开发

无论是大规模数据处理，还是多设备协同计算，都需要高效、可靠的任务调度机制。

·2025-03-18 18:06

Haskell语言的迭代器

在Haskell中，迭代器（Iterator）是一个非常重要的概念，尤其是在处理大规模数据或无限序列时。

祝瑾萱·2025-03-18 16:59

介绍 Apache Spark 的基本概念和在大数据分析中的应用

ApacheSpark是一个开源的集群计算框架，最初由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，用于大规模数据处理和分析。

佛渡红尘·2025-03-18 13:31

Flume详解——介绍、部署与使用

特点：可扩展：支持大规模数据传输，灵活扩展容错性：支持数据恢复和失败重试，确保数据不丢失多种数据源：支持日志文件、网络数据、HTTP请求、消息队列等多种来源流式处理：数据边收集边传

克里斯蒂亚诺罗纳尔多阿维罗·2025-03-18 12:23

Hive 与 SparkSQL 的语法差异及性能对比

在大数据处理领域，Hive和SparkSQL都是极为重要的工具，它们为大规模数据的存储、查询和分析提供了高效的解决方案。

自然术算·2025-03-18 09:22

深入解析音频编解码器（Audio CODEC）：硬件、接口与驱动开发

1.音频编解码器的基本概念CODEC（Coder-Decoder），即编解码器，是一种模数转换（ADC）和数模转换（DAC）的组合设备，用于处理音频信号

嵌入式Jerry·2025-03-17 21:42

消息队列的特性与使用场景：Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ与RocketMQ的深度剖析

一、特性对比（一）吞吐量与延迟-Kafka：以高吞吐量著称，适合大规模数据的批量处理。延迟

啊sen丶·2025-03-17 19:35

蓝桥杯网络安全春秋赛 Crypto RSA

该公司以同一个N为模数，为Alice和Bob分别生成了不同的公钥和与之相应的私钥。Alice和Bob都使用自己的公钥对同一条明文m进行加密，分别得到密文c1和c2。

叁Three·2025-03-17 16:07

AI 大模型应用数据中心建设：高性能计算与存储架构

AI大模型、数据中心、高性能计算、存储架构、分布式训练、GPU加速、数据管理1.背景介绍近年来，人工智能（AI）技术取得了飞速发展，特别是深度学习模型的突破性进展，催生了一系列基于大规模数据训练的强大AI

AI智能涌现深度研究·2025-03-17 12:10

AI大模型从入门到精通，2025终极指南！好卷啊，又不能躺平，只能悄悄卷你们了！

AI大模型是指使用大规模数据和强大的计算能力训练出来的人工智能模型。这些模型通常具有高度的准确性和泛化能力，可以应用于各种领域，如自然语言处理、图像识别、语音识别等。为什么要学AI大模型？

大模型教程·2025-03-17 10:30

hive-进阶版-1

第6章hive内部表与外部表的区别Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于对大规模数据集进行数据存储、查询和分析。

数据牧马人·2025-03-17 10:59

Matlab 高效编程：用矩阵运算替代循环

引言在Matlab中，循环（如for或while）虽然易于理解，但可能导致性能瓶颈，尤其是处理大规模数据时。

算法工程师y·2025-03-16 16:44

KNN算法性能优化技巧与实战案例

一、核心性能瓶颈维度挑战描述计算复杂度单次预测需计算全部训练样本距离，时间复杂度为（n=样本数，d=特征维度）内存占用需全量存储训练数据，大规模数据集难以加载高维灾难高维数据中距离计算失去

可问可问春风·2025-03-16 09:22

RAW图与BAYER图异同

相机在拍摄时，光线通过镜头到达图像传感器，传感器将光线的强度、颜色等信息转化为电信号，再经过模数转换变成数字数据，RAW格式直接保存这些原始数据，而不经过

越甲八千·2025-03-16 06:33

hive 中优化性能的一些方法

在ApacheHive中，性能优化是一个重要的课题，尤其是在处理大规模数据时。通过合理的优化方法，可以显著提升查询速度和资源利用率。

闯闯桑·2025-03-16 02:30

GPU的优势：并行计算的利器

高内存带宽:GPU配备了高带宽的内存子系统，能够快速地将数据传输到计算核心，满足大规模数据处理的需求。

绿算技术·2025-03-16 02:28

在MATLAB中进行并行计算和GPU加速？

在MATLAB中进行并行计算和GPU加速是提升计算性能和处理大规模数据集的重要手段。下面将详细介绍如何在MATLAB中实现这些技术。

琛哥的程序·2025-03-16 00:18

Crawl4AI 与 BrowserUseTool 的详细对比

核心定位对比工具Crawl4AIBrowserUseTool类型专为AI优化的网络爬虫框架浏览器自动化工具（模拟人类操作浏览器）核心目标高效获取结构化数据供AI训练/推理处理需要浏览器交互的动态网页任务典型应用大规模数据抓取

燃灯工作室·2025-03-15 23:42

超详细的Numpy基础教程！！！

Numpy在数据科学中非常重要，因为它提供了高效的数组处理能力和广泛的数学函数库，这对于处理大规模数据集、进行科学计算和机器学习等任务至关重要。

不会爬虫的闲鱼·2025-03-15 11:08

深入解析模拟/数字转换（ADC）：从原理到应用实践

PipelineADC）4.Σ-Δ型ADC三、ADC在嵌入式开发中的实践1.STM32的ADC配置实例2.抗干扰设计技巧四、ADC的行业应用与前沿趋势1.核心应用领域2.技术发展趋势五、开发避坑指南结语标签：模数转换

Electron-er·2025-03-14 17:29

ClickHouse 学习笔记

ClickHouse是为大规模数据分析设计的，它

金州饿霸·2025-03-13 19:20

anaconda和python区别_anaconda与python是什么关系

Anaconda是一种Python语言的免费增值开源发行版，用于进行大规模数据处理、预测分析，和科学计算，致力于简化包的管理和部署。Anaconda使用软件包管理系统Conda进行包管理。

weixin_39636898·2025-03-13 17:37

数据清洗级可视化中，Pandas&numyp的主要作用

此外，Pandas还支持数据类型转换、异常值处理等数据清洗任务，以及时间序列图、柱状图和折线图等基本数据可视化方法NumPy专注于数值计算，提供了高效的数组操作功能，适用于大规模数

Test-Sunny·2025-03-12 16:09

Spring Boot 集成 Kettle

Kettle通过其强大的功能和灵活性，帮助企业高效地处理大规模数据集成任务。主要组成部分Spoon：用途：Spoon是Kettle的图形化设计工具。用户可以使用Spoon设计和调试ETL转换和作业。

m0_74824112·2025-03-11 20:01

Hadoop、Spark和 Hive 的详细关系

Hadoop、Spark和Hive的详细关系1.ApacheHadoopHadoop是一个开源框架，用于分布式存储和处理大规模数据集。

夜行容忍·2025-03-11 18:46

Spring WebFlux：响应式编程

在软件开发领域，随着互联网应用的规模和复杂性不断增加，传统的编程模型逐渐暴露出一些局限性，尤其是在面对高并发、大规模数据流处理等场景时。

m0_74825223·2025-03-11 18:43

DSP28335 ADC模块SOC触发机制详解（附完整代码）

1.ADC模块与SOC概述DSP28335的ADC模块为12位精度、16通道模数转换器，支持8个独立的SOC（Start-of-Conversion）配置。每个SOC可独立配置以下参数：触发源（软

DOMINICHZL·2025-03-11 17:38

大数据技术生态圈：Hadoop、Hive、Spark的区别和关系

虽然它们都是为了处理大规模数据集而设计的，但它们在功能和使用方式上存在一些区别。本文将详细介绍Hadoop、Hive和Spark的区别和关系，并提供相应的源代码示例。

雨中徜徉的思绪漫溢·2025-03-11 17:07

“大语言模型微调”（Fine-tuning）与“大语言模型应用”（LLM Applications）之间的区别

1.概念与定义大语言模型微调微调指的是在一个经过大规模预训练的通用语言模型基础上，利用针对性较强的小规模数据集对模型进行进一步训练，从而使模型在特定领域或任务上表现得更优秀。

AI Echoes·2025-03-11 09:06

ClickHouse 作用，优缺点。

大规模数据处理：能够处理海量数据，支持分布式架构，可以水平扩

mldsh13·2025-03-11 07:22

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