预聚合

DeepSeek为什么超越了OpenAI

其中，技术架构的突破最具革命性——DeepSeek创造性地采用"混合专家系统+领域预训练"架构，在特定领域的推理效率比OpenAI的GPT-4提升40%以上（根据2023年MLPerch基准测试）。
·2025-02-18 17:19

kafka搭建

二、应用场景1.实时数据处理2.日志聚合与分析3.事件驱动架构场景三、kafka搭建流程1.确定环境2.整理机器清单3.确定组件版本4JDK安装5kafka安装5.1master安装5.2slave_1
瀟湘夜雨-秋雨梧桐·2025-02-18 15:19

基于Knative的无服务器引擎重构：实现毫秒级冷启动的云原生应用浪潮

基于流量预测的预启动算法与内核级资源复用池两大技术创新，正在重新定义Serverless时代的性能边界。IDC最新报告指出，采用该架构的企业资源利用率平均提升至78%，年度计算成本直降320万美元。
桂月二二·2025-02-18 09:37

运用python制作一个完整的股票分析系统

数据处理：计算技术指标（如KDJ、BOLL）并进行数据预处
大懒猫软件·2025-02-18 04:46

【LLM】大模型基础--大规模预训练语言模型的开源教程笔记

1.引言本文以DataWhale大模型开源教程为学习路线，进行一整个大模型的入门操作什么是语言模型语言模型是一种对词元序列（token）的概率分布，可以用于评估文本序列的合理性并生成新的文本。从生成文本的方式来看，LM（languagemodle）可以简单的分为：自回归模型非自回归模型特点逐字生成文本，每个词的生成都依赖于上文，关联性好一次性生成整个文本序列，不捕捉上文信息优点内容质量高生成速度快
Langchain·2025-02-18 02:00

【云原生进阶之数据库技术】第四章-GaussDB-关键技术-2.4.1-GaussDB存储引擎层关键技术方案

主要思路是把对数据页面的随机写盘转化为对WAL(WriteAheadLog，预写式日志)的顺序写盘，WAL持久化完成，事务就算提交
江中散人·2025-02-17 22:43

AIMv2：多模态自回归预训练的视觉新突破

AIMv2：多模态自回归预训练的视觉新突破阅读时长：19分钟发布时间：2025-02-17近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM
·2025-02-17 20:28

电池管理系统 (BMS)

现今的电子设备，小至TWS耳机和可穿戴设备，大至电动汽车，都离不开锂离子或聚合物电池的供电。依据电子设备所需电力的大小，电池组可能由多个电池单元(电芯)排列而成。
功能安全·2025-02-17 16:17

2025最新版二级域名分发最新开心版 支持易支付接口和聚合登录接口

内容目录一、详细介绍宝塔面板环境PHP版本8.0至8.3PHP扩展SG15Mysql5.6或5.71Panel环境二、效果展示1.部分代码2.效果图展示请添加图片描述![请添加图片描述](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/d4d7fc61d2e8483e92b2a828c0cb27b2.png)三、学习资料下载一、详细介绍一站式对域名进行二级分发，自助添加，自助修改
专业软件系统开发·2025-02-17 15:59

30.4:Python如何安装Pandas库？ （课程共4100字）

4100字）①安装Pandas库打开命令提示符或终端窗口，输入以下命令来安装Pandas：当安装完成后，可以使用以下命令来验证Pandas是否已正确安装：②数据处理和分析读写数据数据清洗和预处理数据分组和聚合数据可视化
小兔子平安·2025-02-17 13:43

15. MySql高级之常用SQL技巧☆

文章目录MySql高级之常用SQL技巧☆1.SQL执行顺序2.正则表达式使用3.MySQL常用函数3.1数字函数3.2字符串函数3.3日期函数3.4聚合函数☆MySql高级之常用SQL技巧☆1.SQL执行顺序编写顺序
喵先生呢·2025-02-17 13:43

MySQL高级 - SQL技巧 -日期函数与聚合函数

日期函数函数名称作用CURDATE和CURRENT_DATE两个函数作用相同，返回当前系统的日期值CURTIME和CURRENT_TIME两个函数作用相同，返回当前系统的时间值NOW和SYSDATE两个函数作用相同，返回当前系统的日期和时间值MONTH获取指定日期中的月份MONTHNAME获取指定日期中的月份英文名称DAYNAME获取指定曰期对应的星期几的英文名称DAYOFWEEK获取指定日期对应
Leon_Jinhai_Sun·2025-02-17 12:34

C#中使用 Prism 框架

C#中使用Prism框架前言一、安装Prism框架二、模块化开发三、依赖注入四、导航五、事件聚合六、状态管理七、测试前言Prism框架是一个用于构建可维护、灵活和可扩展的XAML应用程序的框架。
0仰望星空007·2025-02-17 06:18

8.12 orm-聚合查询

8.12orm-聚合查询聚合查询（aggregate）聚合查询函数是对一组值执行计算，并返回单个值。
yangshiting84·2025-02-17 03:28

Django ORM - 聚合查询

DjangoORM-聚合查询引言Django是一个强大的PythonWeb框架，它拥有一个功能丰富的对象关系映射（Object-RelationalMapping，简称ORM）。
lsx202406·2025-02-17 03:52

DeepSeek与ChatGPT的全面对比

在人工智能（AI）领域，生成式预训练模型（GPT）已成为推动技术革新的核心力量。OpenAI的ChatGPT自发布以来，凭借其卓越的自然语言处理能力，迅速占据市场主导地位。
测试者家园·2025-02-17 03:52

理解设计模式与 UML 类图：构建稳健软件架构的基石

今天，就让我们一同深入探索单一职责、开闭原则、简单工厂模式以及UML类图中的关键概念，包括关联、依赖、泛化、实现，还有关联关系中的特殊形式——组合与聚合。
A_cot·2025-02-17 01:36

理论一、大模型—概念

大模型全称是大型语言模型（LLM，LargeLanguageModel），这个“大”主要指模型结构容量大，结构中的参数多，用于预训练大模型的数据量大。一个大模型可以
伯牙碎琴·2025-02-16 20:31

一、大模型微调的前沿技术与应用

大模型微调的前沿技术与应用随着大规模预训练模型（如GPT、BERT、T5等）的广泛应用，大模型微调（Fine-Tuning,FT）成为了提升模型在特定任务中性能的关键技术。
伯牙碎琴·2025-02-16 20:31

领域驱动设计（DDD）是什么？——从理论到实践的全方位解析

定义与核心理念2.2DDD关键元素三、底层原理与技术细节3.1领域模型与普适语言3.1.1领域模型3.1.2普适语言（UbiquitousLanguage）3.2战术设计模式详解3.2.1实体、值对象、聚合与领域服务
小胡说技书·2025-02-16 19:55

PVE 网络配置详解：双网卡聚合与 Linux 网络管理技巧

ProxmoxVE（PVE）作为基于Linux的虚拟化平台，其网络配置逻辑与Windows存在显著差异，尤其在多网卡管理、链路聚合（Bonding）等方面。
The god of big data·2025-02-16 18:51

大语言模型常用微调与基于SFT微调DeepSeek R1指南

概述大型语言模型（LLM，LargeLanguageModel）的微调（Fine-tuning）是指在一个预训练模型的基础上，使用特定领域或任务的数据对模型进行进一步训练，以使其在该领域或任务上表现更好
知来者逆·2025-02-16 16:08

（15-3）DeepSeek混合专家模型初探：模型微调

3.4模型微调在本项目中，微调脚本文件finetune.py提供了一套全面的工具，用于对DeepSeek-MoE预训练语言模型进行微调。
码农三叔·2025-02-16 16:35

AI 大模型创业：如何利用市场优势？

这些大模型通过在大规模数据集上进行预训练，具备强大的泛化能力和适应性，能够广泛应用于自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、生成对抗网络（GAN）等多个领域。然而，
SuperAGI2025·2025-02-16 12:37

面向对象设计（大三上）--往年试卷题+答案

目录1.UML以及相关概念1.1动态图&静态图1.2交互图1.3序列图1.4类图以及关联关系1.4.1类图1.4.2关系类型(1)用例图中的包含、扩展关系（include&extend）(2)类图中的聚合
给bug两拳·2025-02-16 11:01

交换机测试内容有哪些

链路聚合（LACP）：测试端口聚合功能是否正常。生成树协议（STP/RSTP/MSTP）：验证环路避免和链路冗余功能。广播/组播控制：检查广播风
network_tester·2025-02-16 10:50

DeepSeek为什么超越了OpenAI

其中，技术架构的突破最具革命性——DeepSeek创造性地采用"混合专家系统+领域预训练"架构，在特定领域的推理效率比OpenAI的GPT-4提升40%以上（根据2023年MLPerch基准测试）。
·2025-02-16 07:40

深入解析LangChain：构建智能应用的全方位指南

随着语言模型，特别是大型预训练模型的兴起，开发者逐渐认识到这些模型不仅可以生成文本，还可以被用于处理复杂的对话、数据分析以及其他需要自然语言处理的任务。然而，这些模型的集成和实
AIGC大模型 吱屋猪·2025-02-16 05:12

ADX物化视图的内存优化与去重策略

在AzureDataExplorer（ADX）中使用物化视图（MaterializedView）时，处理大规模数据集的去重和聚合操作时，可能会遇到内存问题。
t0_54coder·2025-02-16 05:12

GO语言中的结构体struct

结构体是由0个或多个任意类型的值聚合成的实体，每个值都可以被称为结构体的成员。特性结构体的成员也可以被称为"字段"，具有以下特性：字段拥有自己的类型和值。字段名必须唯一。
敖光 SRE·2025-02-16 04:01

使用 YOLOv8 模型分析摄像头的图像

bashpipinstallultralytics2.编写Python代码以下是一个使用YOLOv8模型对摄像头图像进行分类的示例代码：importcv2fromultralyticsimportYOLO#加载预
欣然～·2025-02-16 02:19

Java 设计模式之迭代器模式

文章目录Java设计模式之迭代器模式概述UML代码实现Java的迭代器Java设计模式之迭代器模式概述迭代器模式(Iterator)，提供一种方法顺序访问一个聚合对象中的各个元素，而又不暴露该对象的内部表示
xiangxiongfly915·2025-02-16 02:46

LangChain开发【NL2SQL】应用（few-shot优化）

这篇文章来讲一下优化什么是few-shot使用这些少量的、调整后的样本对预训练模型进行微调其实就是给LLM少量示例关于few-shot的研究：https://medium.com/ubiai-nlp/step
向羿燃·2025-02-15 22:48

1.5 企业级AI大模型四阶技术全景解析：从Prompt到Pre-training的进化路径

企业级AI大模型四阶技术全景解析：从Prompt到Pre-training的进化路径一、技术演进金字塔：四阶技术如何构建AI新范式▲预训练│（万亿参数基建）├─大模型微调│（领域知识注入）├─AI智能体
少林码僧·2025-02-15 21:08

c语言--结构体详解

1.结构体是c语言中的聚合数据类型(aggregatedatatype)的一类；2.该数据类型由一组称为成员（或称为域，或称为元素）的不同数据组成，其中每个成员可以具有不同的类型。
行至无人处·2025-02-15 13:11

函数式编程中的 Monoid：简洁而强大的抽象

它为我们提供了一种统一的方式来处理数据的组合和聚合操作。无论是处理列表、字符串、数字，还是更复杂的数据结构，Monoid都能帮助我们以一致且优雅的方式解决问题。什么是Monoid？
Vitalia·2025-02-15 12:31

基于开源千文模型（如Qwen、ChatGLM等）实施如何进行动态蒸馏，详细说明操作步骤.

基于开源千文模型（如Qwen、ChatGLM等）实施如何进行动态蒸馏，详细说明操作步骤.1.动态蒸馏的核心思想动态蒸馏的目标是通过教师模型（通常是一个较大的预训练模型）的输出，指导学生模型（较小的模型）
墨者清风·2025-02-15 11:54

Python爬虫：构建一个新闻聚合平台，抓取多个新闻网站的实时信息

1.引言在当今信息爆炸的时代，新闻聚合平台成为了我们获取实时新闻、分析事件和了解社会动态的重要工具。
Python爬虫项目·2025-02-15 09:08

【深度学习】YOLO-World: Real-Time Open-Vocabulary Object Detection，目标检测

2401.17270代码：https://github.com/AILab-CVC/YOLO-World文章目录摘要Introduction第2章相关工作2.1传统目标检测2.2开放词汇目标检测第3章方法3.1预训练公式
XD742971636·2025-02-15 09:07

20250124 Flink 增量聚合 vs 全量聚合

1.增量聚合vs全量聚合(1)增量聚合（ReduceFunction/AggregateFunction）工作方式：逐步计算：每一条数据到达窗口时，立即与当前聚合结果结合，生成新的中间结果。
靈臺清明·2025-02-15 07:18

利用Infinity Embeddings创建文本嵌入

核心原理解析InfinityEmbeddings利用强大的预训练模型，通过对输入的文本数据进行编码，生成具有语义意义的高维向量。这个过程不仅仅是简
qahaj·2025-02-15 03:16

仅用10张图片，AI就能学会识别万物？多模态小样本学习颠覆传统！

此外，CPE-CLIP和MMFL等方法通过利用预训练模型和冻结的大规模视觉语言模型，实现了跨会话的迁移学习和快速适应新样本。
沃恩智慧·2025-02-15 03:15

数字孪生遭遇 “DeepSeek 之问”：谁在批量制造昂贵玩具？

“如果数字孪生不能预判设备故障，和3D动画有什么区别？”DeepSeek技术总监的犀利发问，揭开了行业的遮羞布。
wlsjdszls·2025-02-14 22:09

高聚合 低耦合

这是软件工程中的概念。首先要知道一个软件是由多个子程序组装而成,而一个程序由多个模块(方法)构成!内聚就是指程序内的各个模块之间的关系紧密程度。偶合就是各个外部程序(子程序)之间的关系紧密程度.。所以很易明白,为什么要高内聚?模块之间的关系越紧密,出错就越少!低偶合?子程序间的关系越复杂,就会产生更多的意想不到的错误!会给以后的维护工作带来很多麻烦!同样的，可以将这个思想用在建设企业数据仓库上。做
草藤木屋·2025-02-14 21:56

DDD聚合在 ASP.NET Core中的实现

在ASP.NETCore中实现DDD（领域驱动设计，Domain-DrivenDesign）聚合通常涉及到几个关键步骤，包括定义领域模型、实现领域服务、使用仓储模式等。
Rverdoser·2025-02-14 17:27

格拉姆角场（GAF）将一维序列转化为图像

二、步骤数据预处
开发小途·2025-02-14 14:09

分布式训练三大并行策略：数据、模型与流水线并行的本质解析

分布式训练通过多维度并行策略实现：算力维度：聚合多卡计算能力存储维度：分布式参数存储通信维度：优化数据传输路径本文将深入剖析三大并行策略的数学本质。
WHCIS·2025-02-14 10:07

猿创征文｜ OceanBase 集群管理、测试和监控

前言OceanBase集群通常由运维人员管理，OceanBase数据库集群将多个机器资源聚合成一个大的资源池之后再分配给不同租户（也称为实例）。
呆小杰·2025-02-14 09:04

视觉中的transformer：ViT

但是在cv领域用的很少，视觉里一般是和cnn一起用或者把某些conv替换成transformer（整体还是CNN）本篇文章证明纯的transformer直接在图片分类上也做得很好：在大量数据集上进行预训练的前提上
ch隔壁老张·2025-02-14 06:12

使用OpenAI的API构建聊天机器人

核心原理解析聊天机器人主要依赖于生成式预训练模型（GPT），它通过大量文本数据训练，学习语言模式和上下文关联，从而能够生成
dgay_hua·2025-02-14 04:16
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