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安卓RPA与云手机的结合运用

安卓RPA（机器人流程自动化）与云手机的结合，能够通过云端虚拟化环境与自动化流程的深度融合，实现大规模、高效率的移动端业务自动化处理。这种结合在跨设备管

云手机分享家·2025-02-13 01:51

如何使用自动化工具编写测试用例？

随着应用程序复杂性和规模的不断增加，仅手动测试无法满足行业需求。这就是测试自动化发挥作用的地方，它使软件测试人员能够提高效率、增加测试覆盖率并自信地交付高质量的产品。

测试老哥·2025-02-12 23:35

RocketMQ vs. Kafka: 选择合适的消息队列系统及性能比较

在构建分布式系统和大规模数据处理应用程序时，选择一个合适的消息队列系统对于确保高效的消息传递和可靠性非常重要。

YazIdris·2025-02-12 21:20

CES 2025 NVIDIA Project DIGITS 与更多突破性发布全解析

订阅：https://rengongzhineng.io/观看视频B站链接：【年尾特献:AI的规模定律(scalinglaw)和芯片业达到瓶颈了吗

新加坡内哥谈技术·2025-02-12 21:17

Spring Boot牵手Redisson：分布式锁实战秘籍

一、引言在当今的分布式系统架构中，随着业务规模的不断扩大和系统复杂度的日益增加，如何确保多个服务节点之间的数据一致性和操作的原子性成为了一个至关重要的问题。

wolf犭良·2025-02-12 20:11

郑万通·2025-02-12 19:09

IT行业方向细分，如何做到专家水平——1.运维

工作年限虽然重要，但实际项目经验更为关键，比如是否处理过大规模集群管理、高并发故障处理等。此外，社区贡献

F——·2025-02-12 18:59

提升语言模型性能的关键策略

标题：提升语言模型性能的关键策略文章信息摘要：提升语言模型性能的关键在于预训练数据的规模和质量、模型架构的优化以及模型与数据的平衡。单纯增加模型参数规模并不能持续带来性能提升，性能提升会逐渐趋于平缓。

XianxinMao·2025-02-12 18:25

普惠AI 如何在 Anolis OS 8 上部署生产可用的 DeepSeek 推理服务

背景介绍DeepSeek-R1DeepSeek-R1在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，在仅有极少标注数据的情况下，极大提升了模型推理能力。

·2025-02-12 17:52

算法02-各种排序算法

对于小规模数据表现较好。缺点：时间复杂度较高，不适合大规模数据。交换操作较多，效率低。时间复杂度：最好情况：O(n)（已

mengyoufengyu·2025-02-12 14:32

亚马逊云科技-最大化迁移到云端的好处GenAI

他们阐释了亚马逊云科技提供了一系列工具和服务,用于投资组合发现、迁移规划、应用程序迁移、数据传输和混合存储,以实现大规模迁移。该演讲重点介绍了亚

taibaili2023·2025-02-12 14:30

从启动到结项：项目管理系统如何实现全流程高效管理

这种方式虽然在小规模、简单项目中可以提供帮助，但是当项目的复杂度增加，这种传统管理方法就会不可避免的出现一些问题：一、传统项目管理的问题·信息滞后与沟通不畅：项目的进度、任务分配、问题反馈等都需要依靠手

·2025-02-12 13:14

【2025版】最新AI大模型NLP全面解析，零基础入门到精通，收藏这篇就够了

AI大模型，作为一类具备庞大参数规模与卓越学习能力的神经网络模型，如BERT、GPT等，已在自然语言处理、计算机视觉等多个领域展现出卓越成效，极大地推动了相关领域的技术进步。

程序员二飞·2025-02-12 11:15

AI大模型应用入门实战与进阶：28. AI大模型的实战项目：智能电网

智能电网技术的核心是大规模的人工智能模型，这些模型可以处理大量的实时数据，并在毫秒级别内做出决策。在过去的几年里，人工智能技术的进步使得智能电网变得更加可行和实用。

AI天才研究院·2025-02-12 11:12

一文带大家了解DeepSeek不同版本 1.5B、7B、14B、32B、70B的含义以及应用场景

参数量是衡量模型规模和复杂性的重要指标，通常与模型的性能和能力密切相关。以下是这些版本的具体含义和区别。1.参数量的意义参数量：指模型中可训练的参数总数，包括权重和偏置等。

测试开发Kevin·2025-02-12 10:10

如何从零开始，训练AI大模型？零基础入门到精通，收藏这一篇就够了

跟规模相对接近的2b、

网络安全大白·2025-02-12 10:09

高级sql技巧

高级SQL涉及复杂的查询、数据操作和数据库管理操作，通常用于处理大规模数据集和实现高效的数据分析。以下是一些高级SQL技术和功能的概述，包括示例和应用场景。

Min_nna·2025-02-12 10:09

百度千帆大模型实战：AI大模型开发的调用指南

1.千帆大模型平台简介在AI蓬勃发展的时代，大模型平台作为支撑大规模数据处理和复杂模型训练的基石，正逐渐成为推动科技创新和产业升级的重要力量。千帆大模型平台，凭

AGI大模型学习·2025-02-12 08:55

Node.js 中模块化

随着软件开发项目的规模和复杂性的增加，如何有效地组织代码、提高可维护性和促进团队协作成为了一个重要的课题。

難釋懷·2025-02-12 08:55

策略泛化的无动作推理

尽管大规模机器人演示数据集已显示出诱导泛化的潜力，但它们的规模化需要大量资源。相比之下，人类视频数据丰富多样，提供一种有吸引力的替代方案。然而，这些人类视频

硅谷秋水·2025-02-12 07:44

Unity Dots理论学习-1.关于性能

在这种情况下，不仅当前的游戏体验不尽如人意，游戏本身也因此被阻止添加更多功能：更多的环境细节和规模、游戏机制、角色和动作、视觉效果等。问题的根源是什么？在许多

keep-learner·2025-02-12 04:24

XX空调行业战略分析深入洞察

通过对市场规模、增长、宏观经济、政策法规、消费者需求等因素的分析，以及对主要竞争对手的评估，帮助读者全面理解XX空调行业的战略走向。

聚合收藏·2025-02-12 04:53

让 LLM 来评判 | 评估你的评估结果

评估你的评估结果这是让LLM来评判系列文章的第三篇，敬请关注系列文章:基础概念选择LLM评估模型设计你自己的评估prompt评估你的评估结果奖励模型相关内容技巧与提示在生产中或大规模使用LLM评估模型之前

·2025-02-12 00:20

数据库优化与分库分表策略：提升高并发应用的性能

引言随着互联网应用的规模不断扩大，后端服务的用户量和数据量也随之激增。传统的单库单表架构往往面临着性能瓶颈，尤其在高并发、大数据量的场景下，数据库容易出现响应缓慢、查询效率低下、写入压力过大等问题。

桂月二二·2025-02-12 00:21

软考高级架构 - 9.2 软件可靠性模型 + 9.3 软件可靠性管理+ 9.4 软件可靠性设计

9.2软件可靠性模型软件可靠性模型(SoftwareReliabilityModel)是指为估算软件的可靠性所建立的数学模型。

MaiOvv·2025-02-11 21:32

Scala语言的系统运维

Scala语言的系统运维引言在今天的科技发展时代，软件系统的复杂性和规模不断增加，因此系统运维的管理和监控显得尤为重要。

韦慕霖·2025-02-11 21:01

.Net网络知识点总结

网络分为两类：局域网和广域网局域网：由多个计算机组成的封闭的计算机组（两台或同一区域多台），实现数据共享，发送信息；优点规模小，容易搭建广域网：把分布在不同区域的局域网互相连接起来（因特网，www（万维网

JR.Zhang·2025-02-11 19:15

什么是运营？如何搭建矩阵账号？

运营的具体工作内容会因产品类型、公司规模、团队能力等因素而有所不同。在互联网行业中，运营通常可以分为内容运营、用户运营、活动运营等类型，分别针对不同的人群和目的。要成为一名优秀的运营人员，

启云矩阵系统·2025-02-11 18:37

DeepSeek-MoE-16b：高效稀疏架构引领大模型降本增效革命

一、模型定位与技术背景DeepSeek-MoE-16b是深度求索（DeepSeek）研发的混合专家模型（MixtureofExperts,MoE），参数规模160亿，旨在通过稀疏化计算架构解决传统稠密模型

热爱分享的博士僧·2025-02-11 18:36

云边端一体化架构

下面是对这个架构的简要说明：01云计算（CloudComputing）—作为中心化的计算模式，云计算提供了大规模的数据存储和处理能力。

犀思云·2025-02-11 17:03

二层组网和三层组网的特点

3、大二层技术应用：现代大二层技术如VXLAN和TRILL，突破了传统二层网络的限制，扩展了网络规模

犀思云·2025-02-11 17:33

大数据安全

引言大数据时代来临，各行业数据规模呈TB级增长，拥有高价值数据源的企业在大数据产业链中占有至关重要的核心地位。

w程序員·2025-02-11 15:17

5分钟在本地PC上使用VLLM快速启动Valdemardi/DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B-AWQ

及依赖库模型下载安装HuggingFaceCLI下载DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B模型启动启动命令启动确认模型验证发送API请求示例输出注意事项参考链接前言VLLM是一个高效且轻量的大规模语言模型

engchina·2025-02-11 14:41

向量数据库之Milvus

Milvus是一个开源的向量数据库，专门设计用于高效存储、管理和搜索大规模向量数据。它常用于机器学习、人工智能、推荐系统、图像搜索、自然语言处理等领域，特别适合处理需要高效相似性搜索的应用场景。

james二次元·2025-02-11 11:24

有了测试环境，为什么还需要预发环境

环境与生产的一致性●测试环境：通常使用简化配置（如低配服务器、小规模数据库）或模拟数据，难以完全复现生产环境的硬件、网络和依赖。

xidianhuihui·2025-02-11 11:54

数据赋能未来趋势探索：嵌入式BI技术的挑战与突破

BI的实现方式越来越多，无论规模大小，在任何以数据为中心的企业中，BI软件都已成为中流砥柱。每家公司都在成为一家数据公司，利用

·2025-02-11 11:09

【拥抱AI】如何使用Milvus向量数据库进行数据库检索？

使用向量数据库进行数据库检索是一种高效的方法，特别是在处理大规模、高维度的数据时。

奔跑草-·2025-02-11 11:21

Milvus向量数据库操作教程

Milvus是一款专为向量数据设计的数据库，它具备高性能、高可用和易扩展的特点，主要用于处理由深度神经网络和其他机器学习模型生成的大规模嵌入向量[162][165]。

2401_85763639·2025-02-11 10:43

MacOS安装Milvus向量数据库

Milvus是一个高性能、高度可扩展的矢量数据库，可在从笔记本电脑到大规模分布式系统的各种环境中高效运行。Milvus提供强大的数据建模功能，使您能够将非结构化或多模态数据组织成结构化集合。

大龄码农有梦想·2025-02-11 10:42

DeepSeek Coder 填空任务在代码生成和补全中具体是如何实现的？

以下是具体实现细节：数据准备：DeepSeekCoder使用了大规模的训练数据集，包含2万亿个token，其中87%为代码数据，13%为自然语言数据，支持英语和中文。

百态老人·2025-02-11 10:09

『大模型笔记』国外大神对DeepSeek R1的科普！

时间线推理与Agent推理模型≠Agent推理为什么重要推理需要变得廉价R1的重要意义AI的发展走势预训练规模扩张的路走不通了推理阶段的规模定律缩小模型体量（新的规模定律？）强化学习（新的规模定律？）

AI大模型前沿研究·2025-02-11 09:02

基于springboot的前后端分离运动会管理系统

1.背景介绍1.1高校运动会管理的现状与挑战随着我国高等教育的迅速发展，高校运动会规模不断扩大，参与人数逐年增加，这对运动会管理工作提出了更高的要求。

AGI大模型与大数据研究院·2025-02-11 07:14

增强具身基础模型的通用动作

在多样化的互联网规模数据上进行训练是近期大型基础模型成功的关键因素。然而，使用相同的方法构建具身智体面临着明显的困难。

硅谷秋水·2025-02-11 04:25

初识Flink

Flink的主要应用场景，就是处理大规模的数据流。那为什么一定要用Flin

四维大脑·2025-02-11 01:03

跨账号复制功能需要多长时间完成数据迁移？

例如，对于大规模数据迁移（如PB级数据），迁移时间可能会较长。网络带宽：DataSync的传输速度受网络带宽限制。在理想情况下，DataSync的传输速度可以达到10Gb

九河云·2025-02-11 01:58

《大语言模型：原理与工程实践》书籍推荐及详细说明

随着人工智能技术的发展，尤其是深度学习技术的进步，大规模语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）已成为自然语言处理领域的研究热点。

大模型入门教程·2025-02-11 01:57

开发规范与编码标准原理与代码实战案例讲解

随着团队规模的扩大和项目复杂度的增加，如何确保代码质量和一致性成为了不可避免的挑战。不一致的编码风格、缺乏文档、难以追踪的历史版本

AI天才研究院·2025-02-10 23:44

Python网络爬虫实战:爬取中国散文网青年散文专栏文章

一、引言在当今数字时代,网络爬虫技术已成为获取和分析大规模在线数据的重要工具。本文将介绍一个实际的爬虫项目:爬取中国散文网青年散文专栏的所有文章。

智算菩萨·2025-02-10 23:11

掌握大数据--Hive全面指南

操作数据库1.Hive简介ApacheHive是建立在Hadoop之上的一个数据仓库工具，它提供了一种类似于SQL的查询语言，称为HiveQL，用于查询和分析存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中的大规模结构化数据

纪祥_ee1·2025-02-10 22:40

分布式数据库：深入探讨架构、挑战与未来趋势

分布式数据库以其独特的优势，如数据的高可用性、容错性和可扩展性，逐渐成为解决大规模数据处理问题的关键技术。本文将深入探讨分布式数据库的架构、面临的挑战以及未来的发展趋势。

WeeJot·2025-02-10 21:57

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