规模

大数据和人工智能概念全面解析

根据麦肯锡全球研究所的定义，大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

就犯得上方法·2025-03-20 05:56

Ai时代初期全球不同纬度的层级辐射现象

这种技术突破推动AI从实验室走向规模化应用，在智能制造、生物医药等领域催生新生态。大语言模型的训练方式（预训练→多任务学习→强化学习

龙胥伯·2025-03-20 04:48

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

matsim开发教程

结合交通仿真框架的核心功能和开发实践，提供从环境搭建到高级开发的完整路径：一、MATSim简介MATSim（Multi-AgentTransportSimulation）是一个基于Java的开源交通仿真框架，专注于大规模多智能体

若木胡·2025-03-20 02:59

努力的搬砖人.·2025-03-20 01:53

Canary Capital 向 SEC 递交首个 SUI ETF 申请文件

随着对Sui这一L1区块链的机构兴趣不断增长，其生态正在加速迈向大规模采用。

Sui_Network·2025-03-20 00:46

基于 KubeSphere v4 的 Kubernetes 生产环境部署架构设计及成本分析

今天分享的主题是：如何规划设计一个高可用、可扩展的中小规模生产级K8s集群？

KubeSphere 云原生·2025-03-19 23:39

数据增强：扩充数据集，提升模型的鲁棒性

1.2数据集不足的挑战当数据集规模有限时,模型很容易过拟合,无法很好地推广到新的、

AI天才研究院·2025-03-19 23:05

Node.js系列（4）--微服务架构实践

Node.js微服务架构实践引言微服务架构已成为构建大规模Node.js应用的主流选择。

一进制ᅟᅠ ‌‍‎‏ ·2025-03-19 23:32

做电池寿命预测有福了---2024最新退化数据集，来自cell子刊

该数据集是世界上规模最大，最贴近实际运行场景，持续时间最长的电池退化数据集。

优化算法侠Swarm-Opti·2025-03-19 21:52

思途CMS高并发、高性能、高可用架构设计

通过分布式部署、负载均衡、多级缓存等技术手段，思途CMS能够有效应对大规模用户访问，保障系统的稳定性和响应速度。

·2025-03-19 21:29

【AI大模型】RAG如何让生成AI更智能？最新方法与优劣深度解析

根据IDC的研究，生成式AI的市场规模在2022年已经达到了107亿美元，而到2026年，这个数字预计会飙升至326亿美元！

健忘的派大星·2025-03-19 21:48

Deepseek的本地化部署软件工具包

选择模型版本参数规模硬件要求（最低）适用场景1.5B/7B8GB内存，无专用GPU文本处理、简单问答14B16GB内存+12GB显存代码生成、逻辑推理32B/70B24GB显存+32GB内存企业级复杂任务执行命令

哈拉少12·2025-03-19 20:14

使用LangChain实现大规模语言模型自发现推理结构

使用LangChain实现大规模语言模型自发现推理结构在现代自然语言处理(NLP)的研究中，大规模语言模型（LLMs）已经展示了强大的能力。然而，在应对复杂的推理问题时，传统的提示方法常常力不从心。

VYSAHF·2025-03-19 20:43

web端 -- RPC - 通用方案

背景当一个目标站加密字段特别多，而且我们对其并不需要大规模爬取时，考虑到时间成本，我们就可以使用RPC来获取加密数据。

扁舟·TF·2025-03-19 19:09

iOS 模块化架构设计：主流方案与实现详解

随着iOS工程规模的扩大，模块化设计成为提升代码可维护性、团队协作效率和开发灵活性的关键。

Ethan. L·2025-03-19 19:04

告别繁琐！5分钟搞定Linux上MySQL 8安装，小白也能轻松上手！

概述MySQL是一个广泛使用的开源关系型数据库管理系统，适用于各种规模的应用程序。MySQL8引入了许多新特性和性能改进，因此在Linux服务器上安装MySQL8是一个常见的需求。

IT_狂奔者·2025-03-19 18:55

知识蒸馏：从软标签压缩到推理能力迁移的工程实践(基于教师-学生模型的高效压缩技术与DeepSeek合成数据创新)

在实际应用中，无论是大规模语言模型（LLMs）还是其他类型的神经网络模型，都会通过softmax

AI仙人掌·2025-03-19 17:20

RabbitMQ 和 Redis 的选择

在处理大规模消息场景时，RabbitMQ和Redis的选择需根据具体需求权衡。大规模消息场景的关键考量吞吐量需求：Redis：更适合超高频写入（如百万级/秒），但需牺牲部分可靠性。

一条小小yu·2025-03-19 17:19

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

选择排序算法解析与代码实例展示

选择排序是一种简单、直观的排序算法，适合用来处理小规模的数据。它的基本思想是每次从待排序的元素中选择最小的元素，然后将其放到已排序序列的末尾。听起来挺简单吧？

程序员总部·2025-03-19 16:10

用户行为路径分析（Google Analytics数据挖掘）

目录用户行为路径分析（GoogleAnalytics数据挖掘）1.引言2.项目背景与意义2.1用户行为路径的重要性2.2GoogleAnalytics数据概述2.3数据规模与挑战3.数据集生成与介绍4.

闲人编程·2025-03-19 14:00

Python 数据分析实战：电动汽车行业发展态势与市场策略洞察

目录一、案例背景二、代码实现2.1数据收集与导入2.2数据探索性分析2.3数据清洗2.4数据分析2.4.1市场规模与增长趋势2.4.2消费者需求分析2.4.3企业竞争格局2.4.4政策影响分析2.4.5

萧十一郎@·2025-03-19 14:28

GPT-4o mini小型模型具备卓越的文本智能和多模态推理能力

这使得模型的响应更加可靠，并有助于在大规模应用中更安全地使用。

FlowUs息流使用宝典·2025-03-19 14:55

【第4章】项目实战-亿级电商系统需求分析

1-14项目背景介绍项目基本背景平台类型:B2B电商平台年交易额:超200亿元客户定位:行业龙头企业项目规模:历时:1年以上总投入:450+人月费用等级:千万级业务背景解析1.平台业务模式演进初始阶段自营模式

cherry5230·2025-03-19 12:40

软件测试服务商怎么选，看这篇文章就够了

早期,由于软件开发规模相对较小,技术迭代速度较慢,软件测试主要依赖人工手动执行各类测试用例,耗费大量人力与时间。

·2025-03-19 11:33

融合AMD与NVIDIA GPU集群的MLOps：异构计算环境中的分布式训练架构实践

随着模型规模不断扩大而预算约束日益严格，2-3年更换一次GPU的传统方式已不具可持续性。

·2025-03-19 11:59

Linux中部署DeepSeek R1

DeepSeek-R1本地部署硬件需求表模型规模GPU需求CPU需求内存需求存储需求备注1.5B-GTX16504GB（可选）四核i5/Ryzen3000+16GBDDR450GBSSD需4-bit量化

Java探索者 °·2025-03-19 07:26

105页ppt解读华为供应链的变革模式和方法

在数字化转型的推动下，华为供应链规模不断扩大，组织架构也经历了螺旋式上升的发展。从供应链整合到端到端打通，再到保持稳健增长，华为不断优化供应链管理体系，提升产品竞争力。

智慧化智能化数字化方案·2025-03-19 06:44

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

数字孪生技术在工业制造中的应用探索

其演进历程：概念萌芽（2002年）：NASA首次提出用于航天器健康监测技术成型（2012年）：通用电气（GE）将其引入工业领域规模化应用（2020年至今）：全球市场规模达$86亿美元，年增速31%（Gartner

知识产权13937636601·2025-03-19 04:50

C/C++高效编译工具ccache

C/C++文章目录C/C++前言一、引入ccache二、ccache基本原理三、安装前言在处理一些规模相对较大的工程时，编译花费的时间可能会很长。

工头阿乐·2025-03-19 02:08

机器学习之向量化

文章目录向量化是什么为什么要向量化提升计算效率简化代码与增强可读性适配模型需求怎么做向量化数据预处理特征提取特征选择向量构建机器学习与深度学习中向量化的区别数据特征提取方式机器学习深度学习模型结构与复杂度机器学习深度学习计算资源需求机器学习深度学习数据规模适应性机器学习深度学习向量化是什么向量化是把数据转化为向量形式进行表示与处理的过程

珠峰日记·2025-03-19 01:35

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

Pandas与PySpark混合计算实战：突破单机极限的智能数据处理方案

引言：大数据时代的混合计算革命当数据规模突破十亿级时，传统单机Pandas面临内存溢出、计算缓慢等瓶颈。PySpark虽能处理PB级数据，但在开发效率和局部计算灵活性上存在不足。

Eqwaak00·2025-03-18 19:52

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

（最新）2025年免费且开源的项目管理工具大全：哪些软件值得下载？

这些工具在全球范围内被广泛使用，为不同规模的

·2025-03-18 18:33

网络基础，IOS七层模型架构与TCP/IP协议

目录网络基础什么是网络网络的形成及规模常见的网络设备OSI七层与TCP/IP协议OSI参考模型7.应用层6.表示层5.会话层4.传输层3.网络层2.数据链路层：1.物理层TCP/IP协议数据封装理想的网络设计网络基础什么是网络网络

bob_gem·2025-03-18 17:06

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

llama.cpp 和 LLM（大语言模型）

特点：参数规模大：如GPT-3（1750亿参数）、Llama-65B（650亿参数）等。

这个懒人·2025-03-18 14:12

HarmonyNext实战：基于ArkTS的高性能实时日志分析系统开发

随着系统规模的扩大，日志数据量呈指数级增长，传统的日志分析方式已无法满足实时性和高效性的需求。

·2025-03-18 13:25

深入理解MySQL索引：原理、数据结构与优化策略

深入理解MySQL索引：原理、数据结构与优化策略MySQL是当今最流行的开源关系型数据库管理系统之一，其强大的性能与灵活的可扩展性使得它广泛应用于各种规模的应用程序中。

大骨熬汤·2025-03-18 13:04

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

大模型与自然语言理解（NLU）：差异与联系

1.定义与目标大模型:通常指拥有庞大参数规模（数十亿甚至数千亿）的深度学习模型，例如GPT-3、LaMDA等。它们通过海量文本数据进行训练，旨在学习语言的统计规律，并能够生成流畅、连贯的文本。

技术流 Gavin·2025-03-18 09:59

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

Cisco ASA 9.23.1 - 思科自适应安全设备 (ASA) 软件

作者主页：sysin.org思科自适应安全设备(ASA)软件成熟的防火墙和网络安全平台CiscoASA系列安全设备可以保护各种规模的公司网络。它可让

·2025-03-18 08:44

GoLand for Mac v2024.1 GO语言集成开发工具环境

这款软件为Go语言开发者提供了全面、专业、灵活且易用的开发环境，适用于各种规模和类型的项目与团队。

qwevwwd·2025-03-18 08:48

从零学习大模型（六）-----LoRA（上）

LoRA简介LoRA（Low-RankAdaptation）是一种参数高效的微调技术，旨在降低微调大规模预训练模型的存储和计算成本。

懒惰才能让科技进步·2025-03-18 06:01

基于MapReduce的气候数据分析

方法上，采用MapReduce编程模型对大规模气候数据进行分布式处理，通过数据的映射和归约操作实现并行计算。结果表明，运用该技术能显著提高

赵谨言·2025-03-18 03:03

推荐频道

规模