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共 7748 條

探析在Spring Boot中為可擴(kuò)展微服務(wù)構(gòu)建多模塊項(xiàng)目的方法

隨著軟件應(yīng)用程序復(fù)雜程度的不斷提升，對(duì)可擴(kuò)展性、模塊化以及清晰度的管理變得極為關(guān)鍵。

2024-11-25 08:00:00

微服務(wù)多模塊架構(gòu)

多模態(tài)語言模型實(shí)戰(zhàn)之音樂轉(zhuǎn)錄

本文將以實(shí)戰(zhàn)方式探討基于Spotify公司的開源音樂大模型Llark并聯(lián)合阿里巴巴的語音多模態(tài)大模型Qwen2-AudioQwen2-Audio將音樂轉(zhuǎn)錄成樂譜的完整過程。

2024-11-22 08:22:58

大模型Llark 語音多模態(tài)大模型 SOTA模型

14個(gè)很棒的預(yù)處理器，適合熱愛編程的開發(fā)人員

有時(shí)候，編程規(guī)則似乎是為了讓編碼成為一件苦差事而設(shè)計(jì)的。這里有14種預(yù)處理器可以幫助軟件開發(fā)再次變得有趣。

2024-11-22 08:00:00

編程語言軟件開發(fā)

微調(diào)大型語言模型（LLM）的五個(gè)技巧

LLM微調(diào)是指對(duì)預(yù)訓(xùn)練好的LLM進(jìn)行進(jìn)一步訓(xùn)練，使用更小、更具體的數(shù)據(jù)集，以增強(qiáng)其在特定領(lǐng)域任務(wù)（如理解醫(yī)療行業(yè)的術(shù)語）上的表現(xiàn)。

2024-11-21 08:22:45

LLM 大型語言模型人工智能

Elasticsearch雖好，但矢量數(shù)據(jù)庫才是未來

專門構(gòu)建的矢量數(shù)據(jù)庫將Sparse-BM25算法和語義搜索整合到單一的高效操作中，因而優(yōu)于雙系統(tǒng)環(huán)境。

2024-11-21 08:00:00

矢量數(shù)據(jù)庫人工智能

如何使用Elasticsearch優(yōu)化向量搜索性能

本文探討了使用Elasticsearch進(jìn)行向量搜索的復(fù)雜性，重點(diǎn)介紹了優(yōu)化性能的有效技術(shù)和最佳實(shí)踐。通過降低向量維度、高效索引和自動(dòng)參數(shù)調(diào)優(yōu)來優(yōu)化Elasticsearch中的向量搜索，從而獲得更快、更準(zhǔn)確的結(jié)果。

2024-11-21 08:00:00

向量搜索人工智能

AdaBoost分類器完全圖解

在本文中，我們將詳細(xì)探討AdaBoost算法是如何進(jìn)行預(yù)測的。我們將會(huì)看到AdaBoost算法能夠通過結(jié)合有針對(duì)性的弱學(xué)習(xí)器來增強(qiáng)力量，就像將有針對(duì)性的鍛煉變成全身力量的鍛煉程序一樣。

2024-11-20 08:29:26

AdaBoost 算法機(jī)器學(xué)習(xí)

提升人工智能性能的三種關(guān)鍵的LLM壓縮策略

在本文中將探討一些模型壓縮策略，幫助開發(fā)人員在資源極其受限的環(huán)境中部署人工智能模型。

2024-11-19 08:08:16

模型壓縮人工智能 LLM

改變Java的12項(xiàng)Java增強(qiáng)提案（JEP）

讓我們來了解一下旨在重構(gòu)JVM和擴(kuò)展Java語言的最新提案。

2024-11-19 08:00:00

Java JEP 開發(fā)

提高深度學(xué)習(xí)模型效率的三種模型壓縮方法

模型壓縮是深度學(xué)習(xí)模型實(shí)時(shí)部署的關(guān)鍵組成部分，本文探討了提高深度學(xué)習(xí)模型效率的不同方法。

2024-11-18 08:08:21

深度學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)視覺自然語言處理

用通用語義層解決數(shù)據(jù)不一致問題

不同的BI、分析和數(shù)據(jù)科學(xué)工具導(dǎo)致用戶組之間在數(shù)據(jù)解釋、業(yè)務(wù)邏輯和定義方面存在差異，通用語義層可以解決這些差異。

2024-11-18 08:00:00

數(shù)據(jù)倉庫通用語義層商業(yè)智能

如何使用BART模型和Hugging Face Transformers總結(jié)文本？

BART是一個(gè)幫助總結(jié)文本的工具。它可以使長文章變得更短，更容易閱讀。這有助于你快速找到要點(diǎn)。BART的工作原理是，分析整段文本以理解其上下文。然后，它通過保留重要的部分并刪除不太重要的部分來生成摘要。

2024-11-15 08:24:41

分詞器 BART模型總結(jié)文本

關(guān)于戰(zhàn)略人工智能的深度綜述

在本文中，我們將定義戰(zhàn)略性人工智能，探討它是什么，以及自1997年IBM的深藍(lán)擊敗卡斯帕羅夫以來，它是如何發(fā)展的。我們將嘗試了解一些模型的總體架構(gòu)，此外還將研究大型語言模型（LLM）如何融入其中。

2024-11-14 08:22:34

大型語言模型 LLM 人工智能

如何使用Kubernetes合理調(diào)整GPU和CPU資源以訓(xùn)練和推理AI模型?

本文將探索如何使用Kubernetes的先進(jìn)功能，根據(jù)需要?jiǎng)討B(tài)高效地對(duì)工作負(fù)載進(jìn)行優(yōu)先級(jí)排序，從而優(yōu)化GPU和CPU資源的分配。

2024-11-14 08:00:00

Kubernetes 人工智能集群

如何使用Hugging Face Transformers微調(diào)F5以回答問題？

T5是一個(gè)功能強(qiáng)大的模型，旨在幫助計(jì)算機(jī)理解和生成人類語言。T5的全稱是“文本到文本轉(zhuǎn)換器”。它是一個(gè)可以完成許多語言任務(wù)的模型。T5將所有任務(wù)視為文本到文本問題。我們?cè)诒疚闹袑W(xué)習(xí)如何優(yōu)化T5以回答問題。

2024-11-13 08:34:32

T5 聊天機(jī)器人大模型

克服機(jī)器學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)換器的局限性——從位置嵌入到RoPE和ALiBi方法

本文將從早期的正弦算法跟蹤分析到當(dāng)前最新的RoPE和ALiBi算法，介紹如何通過先進(jìn)的位置編碼來克服LLM開發(fā)中轉(zhuǎn)換器的局限性。

2024-11-12 08:20:25

正弦算法 ALiBi算法機(jī)器學(xué)習(xí)

如何在Golang中實(shí)現(xiàn)LSM樹

本文介紹如何在Golang中實(shí)現(xiàn)LSM樹，討論其特性，并將其與傳統(tǒng)的鍵值存儲(chǔ)系統(tǒng)和索引策略進(jìn)行比較。

2024-11-12 08:00:00

LSM樹 Golang MemTable

最小化的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN為Transformer提供了快速高效的替代方案

?本文介紹了長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）和門控循環(huán)單元（GRU）這兩種流行的RNN變體的最小化版本——minLSTM和minGRU，這兩個(gè)模型在訓(xùn)練期間可以完全并行，并且使用的參數(shù)顯著減少，使它們成為Tansformer的快速和有效的替代方案。

2024-11-11 08:11:49

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大型語言模型 RNN

企業(yè)組織簡化DevOps管道的四種方式

實(shí)施減少開發(fā)人員依賴手工流程程度的解決方案將是減輕開發(fā)人員壓力的關(guān)鍵。

2024-11-11 08:00:00

DevOps 開發(fā)AI

三款出色的無代碼LLM應(yīng)用程序構(gòu)建神器

我們?cè)谶@篇博文中將了解在AI社區(qū)備受關(guān)注的三款開源無代碼解決方案。這些工具通常擁有拖放式組件和下拉式選項(xiàng)，這意味著你不必編寫任何代碼。

2024-11-08 09:53:01

Flowise AI LLM模型大語言模型

保護(hù)Kubernetes免受威脅：容器安全的有效實(shí)踐

Kubernetes正在推動(dòng)云計(jì)算的未來，但它所帶來的安全挑戰(zhàn)要求我們采取全面的方法來確保容器安全性。

2024-11-08 09:45:47

Kubernetes 云計(jì)算安全

借助LLM實(shí)現(xiàn)模型選擇和試驗(yàn)自動(dòng)化

代碼生成和評(píng)估最近已經(jīng)成為許多商業(yè)產(chǎn)品提供的重要功能，以幫助開發(fā)人員處理代碼。LLM還可以進(jìn)一步用于處理數(shù)據(jù)科學(xué)工作，尤其是模型選擇和試驗(yàn)。本文將探討如何將自動(dòng)化用于模型選擇和試驗(yàn)。

2024-11-07 08:03:10

大語言模型試驗(yàn)自動(dòng)化 LLM

微服務(wù)設(shè)計(jì)模式：基本架構(gòu)和設(shè)計(jì)指南

本文介紹了微服務(wù)軟件架構(gòu)的設(shè)計(jì)模式，以及其如何克服諸如松散耦合服務(wù)、定義數(shù)據(jù)庫等挑戰(zhàn)。

2024-11-07 08:00:00

微服務(wù)架構(gòu)

量子計(jì)算和人工智能融合如何開啟新技術(shù)革命

作為量子計(jì)算研究科學(xué)家，我們正站在一個(gè)新時(shí)代的崖邊，在這個(gè)新時(shí)代，量子系統(tǒng)的獨(dú)特能力正被用于增強(qiáng)和加速傳統(tǒng)的人工智能算法，而人工智能技術(shù)同時(shí)被用于優(yōu)化量子電路并減輕嘈雜的中等規(guī)模量子（NISQ）設(shè)備中的誤差。

2024-11-06 17:17:40

量子計(jì)算人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)

Keras vs JAX，我該選哪個(gè)？

這篇評(píng)比文章分析和比較了構(gòu)建深度學(xué)習(xí)解決方案架構(gòu)的兩大框架。

2024-11-06 16:07:39

深度學(xué)習(xí)Keras JAX

一種實(shí)現(xiàn)符號(hào)鋼琴音樂聲音和譜表分離的GNN新方法

本文介紹了一種基于圖形的方法，用于符號(hào)鋼琴音樂中的同音分離和譜線預(yù)測。新方法比現(xiàn)有的深度學(xué)習(xí)或基于啟發(fā)式的系統(tǒng)表現(xiàn)更好。最后，還提供了一個(gè)后處理步驟，可以從模型中刪除可能導(dǎo)致分?jǐn)?shù)不正確的問題預(yù)測。

2024-11-05 08:19:11

深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)

改進(jìn)分析的五種鮮為人知的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換技術(shù)

數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換是通過某些計(jì)算或方法將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為另一種值以更好地表示數(shù)據(jù)的過程。它通常用于滿足某些統(tǒng)計(jì)測試假設(shè)或澄清數(shù)據(jù)可視化。有許多數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換公式，但不是每種轉(zhuǎn)換都是一樣的、都能滿足你的需求。

2024-11-05 08:00:00

數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)預(yù)處理 Python

PHP操作碼：無需重構(gòu)代碼即可提高應(yīng)用程序性能

本文介紹一些語法技巧，可以自動(dòng)優(yōu)化PHP代碼執(zhí)行性能，而無需進(jìn)行復(fù)雜的重構(gòu)。

2024-11-04 11:02:56

PHP 開發(fā)重構(gòu)代碼

基于關(guān)系型深度學(xué)習(xí)的自助機(jī)器學(xué)習(xí)

在本文中，我們將深入探討一種有趣的深度學(xué)習(xí)（DL）新方法，稱為關(guān)系型深度學(xué)習(xí)（RDL）。我們還將通過在一家電子商務(wù)公司的真實(shí)數(shù)據(jù)庫（不是數(shù)據(jù)集！）上做一些RDL來獲得一些實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。

2024-11-04 08:14:48

關(guān)系型深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫機(jī)器學(xué)習(xí)

使用Streamlit、LangChain和Bedrock構(gòu)建一個(gè)交互式聊天機(jī)器人

本文將幫助你使用低代碼前端、用于會(huì)話管理的LangChain以及用于生成響應(yīng)的Bedrock LLM來創(chuàng)建聊天機(jī)器人。

2024-11-01 14:52:24

低代碼前端聊天機(jī)器人 LLM后端

一種高效的順序劃分算法——循環(huán)劃分算法

本文將詳細(xì)介紹一種新穎高效的順序劃分算法——循環(huán)劃分算法，它能夠?qū)ζ胀愋椭禂?shù)據(jù)進(jìn)行最小次數(shù)的重新排列。

2024-11-01 08:00:00

順序劃分算法循環(huán)劃分算法

情感即服務(wù)：AI的下一個(gè)市場是你的心

Moflin是一種人工智能的情感支持寵物，它能提供真實(shí)動(dòng)物的所有溫暖和依戀的感覺，同時(shí)省去了喂養(yǎng)、散步等實(shí)際照顧它的負(fù)擔(dān)。

2024-10-31 08:15:46

Moflin 人工智能 AI

探索云原生環(huán)境中的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)

人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)與云原生環(huán)境中的集成提供了一些令人興奮的功能，但卻并非沒有挑戰(zhàn)。

2024-10-31 08:00:00

云原生人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)

開發(fā)人員是否應(yīng)該使用人工智能代碼審查工具？

人工智能編碼工具是利用人工智能來分析和改進(jìn)代碼的軟件解決方案。傳統(tǒng)上，代碼審查需要同行或高級(jí)開發(fā)人員人工實(shí)施這一過程，但這可能很耗時(shí)，并且容易受到人類的監(jiān)督。

2024-10-30 08:19:07

人工智能編碼工具 AI 機(jī)器學(xué)習(xí)

Python中zip()函數(shù)的解析及其簡單示例

在Python編程領(lǐng)域，zip() 函數(shù)以其簡潔性而著稱，它能夠?qū)⒍鄠€(gè)列表或其他可迭代對(duì)象（如元組、集合乃至字符串）巧妙地合并成一個(gè)元組構(gòu)成的可迭代對(duì)象。想象一下，它就像夾克上的拉鏈，巧妙地將兩側(cè)緊密連接在一起。

2024-10-30 08:00:00

Python 函數(shù)工作原理

多模態(tài)RAG應(yīng)用開發(fā)實(shí)戰(zhàn)演練

本文將介紹如何基于高級(jí)解析、語義和關(guān)鍵字搜索以及重排序技術(shù)開發(fā)支持上下文檢索的多模態(tài)RAG應(yīng)用系統(tǒng)。

2024-10-29 11:54:25

多模態(tài)RAG應(yīng)用 LLM 大型語言模型

重磅！協(xié)同過濾算法被證實(shí)存在理論錯(cuò)誤！

推薦系統(tǒng)算法能夠給公司帶來巨大的流量，并且大幅度的減少營銷費(fèi)用。世界上最早的推薦系統(tǒng)來自施樂公司，David Goldberg 等人在 1992 年發(fā)明了基于用戶的協(xié)同過濾算法。

2024-10-29 09:00:00

推薦系統(tǒng)算法推薦系統(tǒng)過濾算法

部署特權(quán)訪問管理（PAM）要避免這七大坑

特權(quán)訪問管理（PAM）部署并不總是成功的。在Reddit上，系統(tǒng)管理員們?nèi)滩蛔⊥虏郏篜AM大材小用，我討厭它；PAM成本高，實(shí)施起來很費(fèi)勁；我可以說，它簡直就是垃圾

2024-10-29 08:00:00

PAM PAM部署 IT

使用TAG和RAG實(shí)現(xiàn)摘要和標(biāo)簽的自動(dòng)化來簡化客戶反饋分析

本文將深入研究TAG和RAG的工作原理、它們對(duì)數(shù)據(jù)標(biāo)記和Text-to-SQL生成的含義，以及它們?cè)谡鎸?shí)場景中的實(shí)際應(yīng)用。通過提供具體的示例，說明了這些技術(shù)如何增強(qiáng)數(shù)據(jù)分析和促進(jìn)明智的決策，從而滿足經(jīng)驗(yàn)豐富的數(shù)據(jù)科學(xué)家和新入行者的需求。

2024-10-28 08:24:17

TAG RAG 自然語言處理

微服務(wù)激增：太多的微服務(wù)會(huì)造成不必要的負(fù)擔(dān)

本文探討與過度創(chuàng)建微服務(wù)相關(guān)的陷阱，了解其原因、影響和潛在的緩解策略。

2024-10-28 08:00:00

微服務(wù)架構(gòu)開發(fā)

基于自定義數(shù)據(jù)集的YOLOv8模型實(shí)戰(zhàn)

本文將通過一個(gè)完整的實(shí)戰(zhàn)案例來展示使用Python、命令行或Google Colab等方式在自定義數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練自己的計(jì)算機(jī)視覺模型。

2024-10-25 08:30:57

計(jì)算機(jī)視覺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)YOLOv8模型

如何改進(jìn)RAG模型的性能？

我們?cè)诒疚闹袑⒅攸c(diǎn)介紹如何優(yōu)化RAG系統(tǒng)，使其盡可能高效。我們從多個(gè)角度介紹RAG系統(tǒng)，深入了解其用途以及如何優(yōu)化。

2024-10-24 08:07:25

大語言模型 LLM RAG模型

十大PHP框架：哪種框架是被用得最多的PHP框架？?

Web開發(fā)的主力編程語言PHP繼續(xù)在構(gòu)建Web應(yīng)用程序和定制應(yīng)用軟件開發(fā)中占統(tǒng)治地位。由于可供使用的框架太多，選擇一種合適的框架可能并非易事。

2024-10-24 08:00:00

Web開發(fā)編程語言框架

人類如何通過機(jī)器智能增強(qiáng)認(rèn)知過程和行為

本文將主要關(guān)注ALP代理框架的規(guī)范性元素，探索如何利用它來增強(qiáng)人們的認(rèn)知過程和行為。具體來說，將研究它在日常生活中提高人們的溝通技巧和決策能力的潛力。

2024-10-23 08:25:48

ALP代理模型人工智能決策分析

Linux用戶寶典：重復(fù)使用命令的八個(gè)簡易方法

一遍又一遍地輸入相同的命令會(huì)讓人感到厭煩。有許多方法可以使重復(fù)命令（或者重復(fù)命令，但做一些更改）比想象的容易得多。

2024-10-23 08:00:00

Linux 字符串命令

如何編寫出色的生成式AI提示？

優(yōu)秀提示的關(guān)鍵在于清晰、明確的溝通。記住下面這點(diǎn)很重要：盡管AI很強(qiáng)大，但它無法讀懂我們?nèi)祟惖乃枷?。我們給出的指示越具體越詳細(xì)，就越有可能得到有用的輸出。

2024-10-22 08:11:15

人工智能生成式AI GenAI

如何利用預(yù)取技術(shù)提升Web性能：減少加載時(shí)間，優(yōu)化用戶體驗(yàn)

我們都曾遭遇過這樣的煩惱：漫長的加載界面之后，卻只等來了毫無反應(yīng)的網(wǎng)頁。隨處可見的加載圖標(biāo)不停旋轉(zhuǎn)，但一切似乎都停滯不前。

2024-10-22 08:00:00

Web API 預(yù)取技術(shù)

微軟開源視覺語言模型Florence-2的應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)

在本教程中，我們將要介紹Florence-2模型（參考文獻(xiàn)1）——一種新穎的開源視覺語言模型（VLM），旨在處理各種視覺和多模型任務(wù)，包括字幕識(shí)別、對(duì)象檢測、分割和OCR等內(nèi)容。

2024-10-21 08:24:29

Florence-2 視覺語言模型 VLM

十種最關(guān)鍵的LLM漏洞及預(yù)防策略

本文介紹了基于大型語言模型（LLM）的人工智能應(yīng)用中最普遍且最具影響力的十個(gè)漏洞。

2024-10-21 08:00:00

大型語言模型人工智能

使用OpenAI和Kumologica對(duì)用戶支持請(qǐng)求進(jìn)行智能分類

本文將討論如何使用Kumologica中AI代理和OpenAI平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)智能案例分類場景的設(shè)計(jì)。

2024-10-18 08:17:36

Kumologica OpenAI AI代理

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