偷偷摘套内射激情视频,久久精品99国产国产精,中文字幕无线乱码人妻,中文在线中文a,性爽19p

<pre id="goipz"></pre>

<strike id="goipz"><i id="goipz"></i></strike>

<strike id="goipz"></strike>

<blockquote id="goipz"><p id="goipz"><li id="goipz"></li></p></blockquote>
<optgroup id="goipz"></optgroup>

AI.x社區(qū)

軟考社區(qū)

免費(fèi)課

企業(yè)培訓(xùn)

鴻蒙開發(fā)者社區(qū)

信創(chuàng)認(rèn)證

公眾號矩陣

移動端

視頻課免費(fèi)課排行榜短視頻直播課軟考學(xué)堂

全部課程軟考信創(chuàng)認(rèn)證華為認(rèn)證廠商認(rèn)證 IT技術(shù)PMP項目管理免費(fèi)題庫

在線學(xué)習(xí)

文章資源問答課堂專欄直播

51CTO

鴻蒙開發(fā)者社區(qū)

51CTO技術(shù)棧

51CTO官微

51CTO學(xué)堂

51CTO博客

CTO訓(xùn)練營

鴻蒙開發(fā)者社區(qū)訂閱號

51CTO軟考

51CTO學(xué)堂APP

51CTO學(xué)堂企業(yè)版APP

鴻蒙開發(fā)者社區(qū)視頻號

51CTO軟考題庫

賬號設(shè)置退出

譯文

7750內(nèi)容??

關(guān)注

匯聚51CTO網(wǎng)站的優(yōu)秀譯文內(nèi)容，具體領(lǐng)域有開發(fā)、移動開發(fā)、系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)、安全、數(shù)據(jù)庫、大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、數(shù)字化轉(zhuǎn)型、服務(wù)器、存儲、商務(wù)辦公、運(yùn)維、開源、智能汽車等。

共 7750 條

存儲過程的細(xì)粒度訪問控制

本文介紹了使用可編程數(shù)據(jù)庫代理保護(hù)存儲過程的一種靈活方法。

2024-06-27 08:00:00

存儲數(shù)據(jù)庫細(xì)粒度

LLM原生開發(fā)路線圖指南

本文將向你介紹構(gòu)建一款LLM原生應(yīng)用程序開發(fā)所需要的所有步驟——從最初的想法到實驗、評估和生產(chǎn)的所有過程。

2024-06-26 09:00:00

LLM 人工智能

如何為數(shù)據(jù)庫中的位圖添加動態(tài)水印

開發(fā)人員需要了解如何在不更改數(shù)據(jù)庫或應(yīng)用程序的情況下使數(shù)據(jù)庫中的位圖可跟蹤。

2024-06-26 08:00:00

數(shù)據(jù)庫位圖過濾器

突破架構(gòu)瓶頸：克服軟件系統(tǒng)中的漂移和侵蝕

一種常見但不完美的比喻是將軟件系統(tǒng)中的架構(gòu)漂移和侵蝕與物理建筑的架構(gòu)相比。雖然這個比喻很直觀，但它存在一個根本性的誤解，這也常常引發(fā)軟件開發(fā)中的架構(gòu)問題。

2024-06-25 09:00:00

架構(gòu)軟件開發(fā)

如何為軟件工程優(yōu)化ChatGPT和其他大模型

本文解讀了一份最新研究成果，提供了一些有關(guān)軟件工程師如何在軟件工程中使用ChatGPT的任務(wù)類型、以及影響其使用體驗等方面的重要因素與推斷。

2024-06-25 08:00:00

ChatGPT LLM 人工智能

應(yīng)用程序任務(wù)驅(qū)動：詳細(xì)解析LLM的評估指標(biāo)

本文探討了NLP中的各種評估指標(biāo)和支持框架，研究了它們在每個文本應(yīng)用程序任務(wù)中的實際相關(guān)性和含義；認(rèn)識到評估在塑造語言模型開發(fā)中的關(guān)鍵作用，不斷完善方法并采用新興的范式至關(guān)重要；了解用于應(yīng)用程序類型的正確評估指標(biāo)，并了解能夠大規(guī)模支持它們的框架，對于開發(fā)大規(guī)模NLP系統(tǒng)的成功至關(guān)重要。

2024-06-24 10:53:23

編寫干凈高效Python代碼的七個策略

我們在本文中討論了業(yè)界用于生產(chǎn)就緒代碼的一些最佳實踐。這些都是常見的行業(yè)實踐，可以緩解人們在實際情形中可能面臨的多個問題。

2024-06-24 10:31:46

Python 代碼編程語言

如何使用Hugging Face Transformers為情緒分析微調(diào)BERT？

在這篇講解全面的文章中，您將學(xué)會如何使用Hugging Face Transformers庫為您自己的情緒分析項目微調(diào)BERT。無論您是新手還是現(xiàn)有的NLP從業(yè)者，我們都將在這個循序漸進(jìn)的教程中介紹許多實用的策略和注意事項，以確保您完全能夠根據(jù)自己的目的適當(dāng)?shù)匚⒄{(diào)BERT。

2024-06-21 08:42:54

BERT NLP 自然語言處理

哪種編程語言最省電？以及，編程質(zhì)量與耗電多少有關(guān)？

去年，來自葡萄牙三所不同大學(xué)的六名研究人員決定調(diào)查這個問題，最終發(fā)布了一篇題為《編程語言的能效》的論文。他們在運(yùn)行用27種不同語言編寫的10個編程問題的解決方案時，監(jiān)測了每種語言使用的電量、速度和內(nèi)存使用情況。

2024-06-20 13:25:16

編程語言內(nèi)存

通過多樣本學(xué)習(xí)加速LLM應(yīng)用開發(fā)

本文通過將持續(xù)樣本ICL與RAG比較，討論了具有長上下文LLM的ICL，如何幫助產(chǎn)品團(tuán)隊創(chuàng)建原型和完整應(yīng)用，而無需其他資源密集型且耗時的技術(shù)。

2024-06-20 09:00:31

大語言模型 LLM 應(yīng)用開發(fā)

構(gòu)建高度可擴(kuò)展的云原生應(yīng)用程序的五個技巧

五項關(guān)鍵創(chuàng)新使開發(fā)人員能夠通過對Apache Kafka引擎的云原生重新設(shè)計來提高性能、可用性和成本效益。

2024-06-20 08:00:00

云原生 Apache Kaf

SQLCMD完全指南：掌控 SQL Server

SQL Server 擁有被廣泛認(rèn)可的一流管理工具——SQL Server Management Studio（簡稱 SSMS）。它提供了豐富的功能，極大地簡化了開發(fā)人員和數(shù)據(jù)庫管理員（DBA）的工作。

2024-06-19 08:29:28

SQL Server 數(shù)據(jù)庫 SQLCMD

如何訓(xùn)練LLM自動在RAG和參數(shù)記憶之間進(jìn)行選擇

檢索增強(qiáng)生成(RAG)管道使大型語言模型(LLM)能夠在其響應(yīng)中使用外部信息源。但是RAG應(yīng)用程序為發(fā)送到LLM的每個請求檢索額外的場景信息。這使得該過程效率低下，因為LLM已經(jīng)包含了大量無需檢索即可使用的知識。

2024-06-19 08:14:51

大型語言模型 LLM RAG

深度學(xué)習(xí)算法之稀疏自編碼器完整剖析

本文將深度探索LLM可解釋性背后依賴的邏輯，并詳細(xì)解釋稀疏自動編碼器對于提取LLM可解釋性特征、增強(qiáng)模型的魯棒性和提升效率方面的重要作用。

2024-06-18 08:52:50

LLM 算法深度學(xué)習(xí)

用DataOps釋放數(shù)據(jù)項目的潛力

各行各業(yè)的公司越來越關(guān)注收集數(shù)據(jù)，并尋找創(chuàng)新的方法以獲得寶貴的見解。企業(yè)組織愿意投入大量的時間和資金來實現(xiàn)這一目標(biāo)。

2024-06-18 08:00:00

DataOps 數(shù)據(jù)項目

分分鐘創(chuàng)建PPT的八個在線AI工具

PopAi、Beautiful.ai、Decktopus、Tome和Plus.ai是用于在線創(chuàng)建PowerPoint演示文稿的幾個推薦的AI工具。下面這8個在線AI工具可以在幾秒鐘內(nèi)創(chuàng)建PowerPoint演示文稿。

2024-06-17 08:31:42

PowerPoint AI助手 AI工具

怒刪180個服務(wù)器！39歲程序員被裁后實施報復(fù)，導(dǎo)致公司損失91.8萬新幣

據(jù)悉，Nagaraju之前就職于新加坡電信集團(tuán)旗下的恩士迅（NCS），由于工作表現(xiàn)不佳，其勞動合同于2022年10月被終止，官方最后工作日是2022年11月16日。

2024-06-17 07:57:44

服務(wù)器 Nagaraju NCS

零信任是對抗AI威脅的“解藥”

AI在提供優(yōu)勢的同時，也帶來了獨(dú)特的安全挑戰(zhàn)。零信任是否是解決方案？

2024-06-14 10:19:03

零信任人工智能

如何采用最少的代碼啟動LLM API服務(wù)器

本文介紹了兩種無需編寫代碼即可設(shè)置開源LLM API服務(wù)器的解決方案。

2024-06-14 06:58:42

大型語言模型 OpenLLM vLLM

機(jī)器學(xué)習(xí)之特征工程深度解析

機(jī)器學(xué)習(xí)不僅要求算法找出優(yōu)質(zhì)模式，提供算法所真正需要的數(shù)據(jù)類型也非常重要。本文將探索機(jī)器學(xué)習(xí)中的特征工程相關(guān)算法，借助這些算法可以創(chuàng)建新的特征并對其進(jìn)行處理，以優(yōu)化機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

2024-06-13 09:12:38

機(jī)器學(xué)習(xí)算法大模型

訓(xùn)練大模型自動在RAG和記憶間選擇

本文介紹Adapt-LLM技術(shù)是如何動態(tài)確定是否需要檢索額外的上下文信息，以避免不必要的外部檢索，進(jìn)而提高LLM應(yīng)用的效率。

2024-06-12 08:30:34

Adapt-LLM 自適應(yīng)檢索大模型

無限的場景窗口會扼殺LLM微調(diào)和RAG嗎？

隨著LLM支持更長的場景，人們經(jīng)常提出的一個問題是，是否需要微調(diào)LLM或使用檢索增強(qiáng)生成(RAG)。這些努力雖然非常有效和有用，但有時需要大量的工程努力。

2024-06-11 08:21:26

LLM RAG 大型語言模型

打造出色開發(fā)者體驗的十大原則

盡量提高開發(fā)者滿意度、盡量減少挫折的領(lǐng)導(dǎo)者在招聘、留人和交付開發(fā)團(tuán)隊成果方面獲得了回報。

2024-06-11 08:00:00

10年后，Kubernetes為什么會遙遙領(lǐng)先？

Kubernetes 并不完美。例如，Kubernetes 仍需要在自動擴(kuò)展和管理數(shù)據(jù)和存儲等資源方面做更多工作，以便公司能夠更有效地控制成本。但這項工作正在多家公司和社區(qū)的支持下進(jìn)行，因此未來每個人都可以受益。?

2024-06-07 11:14:24

Kubernetes 存儲數(shù)據(jù)

如何使用GPT-4o函數(shù)調(diào)用構(gòu)建一個實時應(yīng)用程序？

我們在本教程中探討了如何通過函數(shù)調(diào)用將實時數(shù)據(jù)引入LLM。在本系列的下一部分中，我們將把GPT-4o換成Gemini Pro，以探究相同的概念，但使用不同的模型。

2024-06-07 08:25:16

LLM GPT-4o OpenAI

分布式系統(tǒng)：常見陷阱和應(yīng)對復(fù)雜性的有效策略

分布式系統(tǒng)的復(fù)雜性是一個重要挑戰(zhàn)。本文中，我們將探討你可能遇到的復(fù)雜性類型以及應(yīng)對這些復(fù)雜性的一些有效策略。

2024-06-07 00:08:00

分布式系統(tǒng)開發(fā)

LLM微調(diào)技術(shù)LoRA圖解

本文將按照論文《LoRA：大型語言模型的低階適配》中提出的方法詳細(xì)介紹如何使用LoRA技術(shù)對大型語言模型進(jìn)行微調(diào)。

2024-06-06 08:25:30

LLM 大型語言模型 LoRA技術(shù)

GPT-4o與SQL：大模型改變自身架構(gòu)的能力有多強(qiáng)？

我毫不懷疑，隨著時間的推移，大型語言模型與專業(yè)化的某種結(jié)合將逐步解決這些工程問題，但目前我們應(yīng)該為GPT-4o能夠高效地生成和修改合理架構(gòu)的能力而感到勝利。

2024-06-05 13:09:26

GPT-4o SQL 模型

本地使用Groq Llama 3 70B的逐步指南

本教程將介紹Groq LPU推理引擎以及如何在筆記本電腦上使用API和Jan AI本地訪問它。本文還將把它整合到VSCode中，以幫助我們生成代碼、重構(gòu)代碼、記入文檔并生成測試單元。本文將免費(fèi)創(chuàng)建我們自己的人工智能編程助手。

2024-06-05 08:33:29

大語言模型 LLM AI

如何利用人工智能增強(qiáng)API和微服務(wù)的云安全

人工智能增強(qiáng)的云計算安全解決方案對于保護(hù)API和微服務(wù)免受網(wǎng)絡(luò)威脅至關(guān)重要。因此需要了解有關(guān)人工智能如何提高云安全的更多信息。

2024-06-05 08:00:00

人工智能云安全

被作者刪庫的Llama 3-V原文再現(xiàn)！效果匹敵GPT4-V，訓(xùn)練費(fèi)用暴降，區(qū)區(qū)不到500 美元，尺寸小100 倍，如何做到的

Llama3 風(fēng)靡全球，在幾乎所有基準(zhǔn)測試中都優(yōu)于 GPT3.5，在多個基準(zhǔn)測試中也優(yōu)于 GPT4。隨后，GPT4o 應(yīng)運(yùn)而生，憑借其多模態(tài)精細(xì)度奪回王位。

2024-06-04 13:05:58

Llama 3-V GPT3.5 GPT4

借助Geemap分析空間地理數(shù)據(jù)

這個Python庫用于使用Google Earth Engine（谷歌地球引擎）和ipyleaflet創(chuàng)建交互式地圖。

2024-06-04 08:00:00

大模型“分區(qū)”部署在云和邊緣更合適？

將生成式AI的大型語言模型（LLMs）分區(qū)部署在邊緣和中心/云基礎(chǔ)設(shè)施上，是AI部署的下一個前沿領(lǐng)域。這種混合方法提高了性能和響應(yīng)速度，并優(yōu)化了資源使用和安全性。然而，大多數(shù)企業(yè)甚至技術(shù)提供商都害怕這種架構(gòu)，認(rèn)為它太復(fù)雜、太昂貴，并且構(gòu)建和部署速度太慢。

2024-06-03 09:44:33

大模型邊緣 LLMs

開發(fā)arXiv論文引擎機(jī)器人程序：基于RAG＋LangChain＋Chainlit＋ChromaDB

本文將完整細(xì)致地介紹如何使用RAG技術(shù)與LangChain、Chainlit Copilot組件以及Literal AI可觀測性特征聯(lián)合開發(fā)一款語義論文搜索引擎程序。

2024-06-03 09:33:28

RAG技術(shù)OpenAI LLM

分分鐘完成Excel任務(wù)的十大AI工具

通過使Excel用戶能夠在Excel環(huán)境中直接訪問Python的可靠庫進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和可視化，這一改進(jìn)大大提高了用戶的數(shù)據(jù)分析能力。

2024-05-31 08:32:05

Excel AI工具人工智能

分布式數(shù)據(jù)庫監(jiān)控究竟有多復(fù)雜？看完這篇你就懂了！

本文將從監(jiān)控系統(tǒng)開發(fā)者的視角，探討監(jiān)控分布式數(shù)據(jù)庫的復(fù)雜性。主要涵蓋以下幾個方面：多節(jié)點(diǎn)管理、網(wǎng)絡(luò)限制、以及高吞吐量問題。

2024-05-31 08:00:00

分布式數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)庫

如何將大型語言模型（LLM）轉(zhuǎn)換為嵌入模型

嵌入模型已經(jīng)成為大型語言模型（LLM）應(yīng)用的重要組成部分，可以實現(xiàn)檢測文本相似度、信息檢索和聚類等任務(wù)。然而，與生成任務(wù)中使用的架構(gòu)不同，嵌入模型主要基于Transformer架構(gòu)。

2024-05-30 08:40:41

大型語言模型 LLM 人工智能

2024年Kubernetes管理的發(fā)展趨勢及預(yù)測

隨著Kubernetes管理在2024年繼續(xù)發(fā)展，下述趨勢和預(yù)測正在塑造一個更加安全、可擴(kuò)展的未來。

2024-05-30 08:00:00

Kubernetes 集群容器

詳解生成式人工智能的開發(fā)過程

回到機(jī)器學(xué)習(xí)的“古老”時代，在您可以使用大型語言模型（LLM）作為調(diào)優(yōu)模型的基礎(chǔ)之前，您基本上必須在所有數(shù)據(jù)上訓(xùn)練每個可能的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，以找到最佳（或最不糟糕）的擬合。

2024-05-29 08:39:19

機(jī)器學(xué)習(xí)大型語言模型 LLM

TigerGraph CoPilot如何實現(xiàn)圖形增強(qiáng)式AI

TigerGraph CoPilot解決了復(fù)雜數(shù)據(jù)管理與相關(guān)分析的挑戰(zhàn)。通過它在自然語言處理和高級算法方面的強(qiáng)大功能，組織可以在克服數(shù)據(jù)過載和應(yīng)對數(shù)據(jù)訪問欠佳方面，獲取巨大的業(yè)務(wù)洞察。

2024-05-28 08:31:36

AI助手生成式AI LLM

可解釋性人工智能：解釋復(fù)雜的AI/ML模型

本文探討了可解釋性人工智能 (XAI)，重點(diǎn)是通過LIME和SHAP等技術(shù)使人工智能系統(tǒng)的決策更加透明和可理解。

2024-05-28 08:00:00

人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)

Windows 11廣告植入“另辟蹊徑”：PC Manager暗示若不使用必應(yīng)搜索，你的系統(tǒng)可能需要“修復(fù)”

Edge瀏覽器近期增添了許多實用的新功能，如側(cè)邊欄、休眠標(biāo)簽頁和沉浸式閱讀器。話雖如此，瀏覽器中仍有一部分功能被部分用戶視為“冗余軟件”和不必要的累贅。

2024-05-27 14:01:14

Windows 11 Edge 瀏覽器

Meta LlaMA 3模型深度解析

本文將深入探索當(dāng)前火熱的Llama 3模型背后的轉(zhuǎn)換器架構(gòu)的細(xì)微差別，并分析其在生成式人工智能生態(tài)系統(tǒng)的發(fā)展前景。

2024-05-27 09:01:42

Llama 3 大型語言模型人工智能

為何說小語言模型是AI界的下一大熱門？

在AI領(lǐng)域，科技巨頭們一直在競相構(gòu)建越來越龐大的語言模型，如今出現(xiàn)了一個令人驚訝的新趨勢：小就是大。

2024-05-27 08:00:00

人工智能大語言模型

?Mojo崛起：AI-first 的編程語言能否成為新流行？

AI優(yōu)先語言的興起可能會激發(fā)AI、語言設(shè)計和硬件開發(fā)之間相互作用的新一波創(chuàng)新。隨著語言設(shè)計師與AI研究人員和硬件供應(yīng)商密切合作以優(yōu)化性能和表達(dá)性，我們可能會看到為這些語言和AI工作負(fù)載設(shè)計的新型架構(gòu)和加速器的出現(xiàn)。

2024-05-24 14:16:11

?Mojo AI-first 編程語言

利用大語言模型增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)抓?。阂环N現(xiàn)代化的方法

大語言模型(LLMs)被視為下一代計算機(jī)程序，它們可以通過閱讀和分析海量文本數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)。在當(dāng)今時代，LLMs具備了以人類般的敘述方式進(jìn)行寫作的驚人能力，使其成為處理語言和理解人類語言的高效工具。

2024-05-24 08:54:18

大語言模型 LLMs 網(wǎng)絡(luò)抓取

七個很酷的GenAI & LLM技術(shù)性面試問題

大語言模型(LLM)在數(shù)據(jù)科學(xué)、生成式人工智能(GenAI)和人工智能領(lǐng)域越來越重要。這些復(fù)雜的算法提升了人類的技能，并在諸多行業(yè)中推動了效率和創(chuàng)新性的提升，成為企業(yè)保持競爭力的關(guān)鍵。

2024-05-23 09:59:02

大語言模型 LLM 人工智能

基于LangChain自查詢檢索器的RAG系統(tǒng)開發(fā)實戰(zhàn)

本文介紹RAG(檢索增強(qiáng)生成)技術(shù)并基于LangChain框架的自查詢檢索器來開發(fā)一個實戰(zhàn)型電影推薦系統(tǒng)。

2024-05-22 09:38:25

RAG 電影推薦系統(tǒng)LangChain

使用Python探究OpenAI API

我們在本文中將探討如何結(jié)合使用OpenAI API和Python以及可以執(zhí)行的各種任務(wù)。但愿您能從這篇文章中學(xué)到很多。

2024-05-21 09:01:00

OpenAI 人工智能語音模型

基于單元的架構(gòu)綜合指南

本文深入研究基于單元的架構(gòu)，探索其有效實施的基本原則、在現(xiàn)實世界的使用，以及其帶來的好處、面對的挑戰(zhàn)和應(yīng)對策略。

2024-05-21 08:00:00

架構(gòu)數(shù)字化分布式系統(tǒng)

上一頁 1 ··· 12 13 14 15 16 ··· 155 下一頁

點(diǎn)贊

51CTO技術(shù)棧公眾號

業(yè)務(wù)
速覽

媒體

51CTO CIOAge HC3i

社區(qū)

51CTO博客鴻蒙開發(fā)者社區(qū) AI.x社區(qū)

教育

51CTO學(xué)堂精培企業(yè)培訓(xùn) CTO訓(xùn)練營