本文作者： 張顯華，孟凡輝，莊培培 系列導讀：徐戟（白鱔）數據庫技術專家，Oracle ACE，PostgreSQL ACE Director 當前，國內大量的關鍵行業的核心繫統正在實現國產化替代，而與此同時，這些行業的數字化轉型也正在進入
前言 linux下安裝nginx比較繁瑣，遇到內網部署環境更是麻煩，所以研究了下nginx綠色免安裝版的部署包製作，開箱即用，特此記錄分享，一下操作在centos8環境下安裝，如果需要其他內核系統的安裝（Debian/Ubuntu等），請在
轉載自天地風雷水火山澤 目的 因爲我們的數倉數據源是Kafka，離線數倉需要用Flume採集Kafka中的數據到HDFS中。 在實際項目中，我們不可能一直在Xshell中啓動Flume任務，一是因爲項目的Flume任務很多，二是一旦Xsh
轉載自第一片心意 1 前言 由於海豚調度器官網的集羣部署文檔寫的較亂，安裝過程中需要跳轉到很多地方進行操作，所以自己總結了一篇可以直接跟着從頭到尾進行操作的文檔，以方便後續的部署、升級、新增節點、減少節點的相關操作。 2. 提前準備 2.
核心板參數： 尺寸： 55mm*45mm 連接器高度： 1.5mm CPU： RK3588S 主頻： 四核 Cortex-A55, Quad-core ARM Cortex-A76,Neon and FPU, 2.4GHZ 內存：
4月16日，百度Create AI開發者大會在深圳國際會展中心（寶安）舉行，大會以“創造未來”爲主題，匯聚了當前科技和產業革命中的開發者先鋒力量。自去年3月16日發佈知識增強大語言模型文心一言以來，百度不斷推動文心大模型的升級迭代，每一次版
隨着人工智能技術的不斷髮展和普及，越來越多的領域開始應用AI技術來解決實際問題。其中，大模型作爲一種重要的技術手段，得到了廣泛的應用。然而，如何提高大模型的性能，使其更好地適應各種應用場景，一直是業界關注的焦點。本文將介紹一種有效的技術手段
一、引言 隨着深度學習技術的快速發展，語言大模型在自然語言處理領域取得了顯著的進展。然而，傳統的微調方法通常需要大量的計算資源和時間，對於實際應用來說並不友好。爲了解決這個問題，LoRA微調技術應運而生。LoRA（Low-Rank Adap
隨着自然語言處理（NLP）技術的飛速發展，大型語言模型（LLMs）在各個領域都展現出了強大的能力。LLaMA 2作爲其中的佼佼者，具有巨大的潛力。然而，如何有效地對LLaMA 2進行微調，以適應特定的任務或數據集，成爲了一個關鍵問題。本文將
在人工智能領域中，自然語言處理和計算機視覺是兩個非常活躍的研究方向。隨着深度學習技術的發展，這兩個領域之間的交叉融合產生了許多令人興奮的應用場景。其中，“你說我畫”就是這樣一個結合自然語言處理和計算機視覺技術的創新應用。 “你說我畫”的核心
在數據科學的各個領域中，時間序列分析一直扮演着重要角色。無論是預測股票價格、氣候變化，還是分析醫療數據，時間序列模型都發揮着不可或缺的作用。然而，傳統的時間序列分析方法在處理複雜數據時常常面臨諸多挑戰，如數據稀疏性、非線性關係等。爲了應對這
AI大模型的相關的一些基礎知識，一些背景和基礎知識。 多模型強應用AI 2.0時代應用開發者的機會。 0 大綱 AI產業的拆解和常見名詞 應用級開發者，在目前這樣一個大背景下的一個職業上面的一些機會 實戰部分的，做這個agent，即所謂智
隨着人工智能技術的飛速發展，大模型（Large Models）已成爲衆多領域的重要工具。無論是自然語言處理、圖像識別還是其他複雜任務，大模型都展現出了強大的性能。然而，隨着模型規模的不斷擴大，數據量的激增，如何有效地管理、索引和搜索這些模型
隨着科技的飛速發展，軟件行業也在不斷地演進和創新。作爲軟件行業的關鍵環節之一，軟件測試行業也在經歷着前所未有的變革。從最初的手動測試，到自動化測試，再到如今的智能化測試，軟件測試行業正在經歷一場深刻的技術革命。在這場革命中，Testin雲測
在人工智能和自然語言處理（NLP）領域，LLaMa（Language-Model-driven Learning, aMplification and aDAptation）流程已經成爲處理大規模模型訓練的關鍵技術。它基於語言模型的學習、增
