文心chatglm能力devops
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （177）-- 算法导论13.3 6题
六、用go语言，说明如果红黑树的表示中不提供父指针，应当如何有效地实现 RB-INSERT。 文心一言： 红黑树是一种自平衡的二叉搜索树，其中每个节点都包含一个颜色属性（红色或黑色），并且满足以下性质： 节点是红色或黑色。 根节点是黑色。 所有叶子节点（NIL或空节点）都是黑色。 如果一个节点是红色 ......
聊聊ChatGLM-6B源码分析(二)
基于ChatGLM-6B第一版，要注意还有ChatGLM2-6B以及ChatGLM3-6B 转载请备注出处：https://www.cnblogs.com/zhiyong-ITNote/ ChatGLMPreTrainedModel 官方的描述是 处理权重初始化的抽象类，以及下载和加载预训练模型的接 ......
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （176）-- 算法导论13.3 5题
五、用go语言，考虑一棵用 RB-INSERT 插人 n 个结点而成的红黑树。证明：如果 n>1，则该树至少有一个红结点。 文心一言： 要证明这个问题，我们首先需要理解红黑树的性质。红黑树是一种自平衡二叉搜索树，它在插入和删除操作中维护一些属性，以保证搜索、插入和删除操作的时间复杂性为O(log n ......
DevOps常用工具全家桶，实现高效运维和交付
DevOps常用工具全家桶，实现高效运维和交付 1、DevOps发展 DevOps发展背景： 随着互联网技术的快速发展，软件开发和运维的挑战也日益增加。传统的软件开发和运维模式往往存在分离、效率低下、沟通不畅等问题，导致软件交付速度缓慢，质量参差不齐。为了解决这些问题，DevOps应运而生。DevO ......
聊聊ChatGLM中P-tuning v2的应用
论文PDF地址：https://arxiv.org/pdf/2110.07602.pdf 转载请备注出处：https://www.cnblogs.com/zhiyong-ITNote/ P-Tuning v2 摘录自第三部分 桔色块指代可训练的prompt embedding；蓝色块是由固定(冻结) ......
技术菜鸟如何提升自己的能力
这个话题源于昨晚和知识星球里一位同学的沟通，案例大致背景如下： 本科软件工程专业，3年测试经验，历经两家公司。 当前岗位是测试工程师，业务和技术占比9:1，加班较多。 学了一些技术课程，但工作中技术实践不多，个人比较迷茫。 希望能提升自己的技术水平和专业能力，但不知道从哪里切入。 老实说，这是很典型 ......
性能持续突破！火山引擎ByteHouse上线向量检索能力
更多技术交流、求职机会，欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号，回复【1】进入官方交流群 随着LLM技术应用及落地，数据库需要提高向量分析以及AI支持能力，向量数据库及向量检索等能力“异军突起”，迎来业界持续不断关注。简单来说，向量检索技术以及向量数据库能为 LLM 提供外置的记忆单元，通过提供与问题及 ......
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （175）-- 算法导论13.3 4题
四、用go语言，Teach 教授担心 RB-INSERT-FIXUP可能将 T.nil.color 设为 RED，这时，当 z 为根时第1行的测试就不会让循环终止。通过讨论 RB-INSERT-FIXUP永远不会将 T.nil.color 设置为 RED，来说明这位教授的担心是没有必要的。 文心一言 ......
使用Spring AI让你的Spring Boot应用快速拥有生成式AI能力
之前分享了关于Spring新项目Spring AI的介绍视频。视频里演示了关于使用Spring AI将Open AI的能力整合到Spring应用中的操作，但有不少读者提到是否有博客形式的学习内容。所以，本文就将具体介绍如何使用 Spring AI 快速让您的Spring应用拥有生成式AI的强大能力。 ......
六边形战士与六边形架构：强大能力的双重赋能
在技术和体育的领域中，有时候我们会发现一些独特的形容词和比喻，它们能够生动地传达出一种强大、高效、灵活的感觉。今天，我们将聚焦在两个看似截然不同的领域，即运动员和软件架构，通过“六边形战士”和“微服务架构”这两个独特的形容词，探讨它们在各自领域的表现和如何共同构建强大的能力。 六边形战士：力量与灵活 ......
沟通 | 怎么提高说话的瞬时反应能力（三）
知识点1：《慢思考》中提到人有三套脑系统，分别时反射脑、思考脑和存储脑。 反射脑：感官对于世界的真实的无意识的最快速反应 思考脑：通过对事物联系的逻辑思考，得出结论，做出预判等 存储脑：对信息的筛选，分类，存储。 1.为什么会反应慢 开始找出的原因是：碰到问题时用思考脑来进行逻辑思考，试图严谨的 ......
用一张图片测试几个大模型的看图理解，文心一言表现不佳，通义千问了解最到位！
样图如下： 用上面的图片，在几个主流的AI大模型中进行识别理解，最终的理解各有不同。 不过最让我意外的是 文心一言 居然理解的最不到位！ 下图是文心一言的看图理解： 下图是通义千问的看图理解： 下图是讯飞星火的看图理解： 大家觉得哪一个理解的最到位？？？？？ ......
聊聊ChatGLM-6B的源码分析
基于ChatGLM-6B第一版，要注意还有ChatGLM2-6B以及ChatGLM3-6B 转载请备注出处：https://www.cnblogs.com/zhiyong-ITNote/ PrefixEncoder 作用：在微调时（以P-Tuning V2为例），方法训练时冻结模型的全部参数，只激活 ......
DevOps 和 ITIL 对比
随着现代企业对于数字化转型的需求越来越高，软件交付和运维管理的重要性也越来越凸显。传统的 IT 管理方法已经无法适应快速变化的商业环境，而 DevOps 和 ITIL 作为两种新兴的管理方法，在提高软件交付和运维效率方面都有着很好的表现。 本文将介绍 DevOps 和 ITIL 的基本概念、特点和优 ......
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （174）-- 算法导论13.3 3题
三、用go语言，假设图13-5 和图13-6 中子α、β、γ、δ和ε的黑高都是k。给每张图中的每个结点标上黑高，以验证图中所示的转换能保持性质 5。 文心一言： 在Go语言中，你可以通过以下步骤来为图13-5和图13-6中的每个节点分配黑高，以验证性质5。首先，我们需要定义一个结构体来表示图中的节点 ......
使用知识图谱提高RAG的能力，减少大模型幻觉
在使用大型语言模型(llm)时，幻觉是一个常见的问题。LLM生成流畅连贯的文本，但往往生成不准确或不一致的信息。防止LLM产生幻觉的方法之一是使用提供事实信息的外部知识来源，如数据库或知识图谱。 向量数据库和知识图谱 向量数据库 向量数据库是表示实体或概念(如单词、短语或文档)的高维向量的集合。数据 ......
扩展 jQurey.i18n.properties 的能力来向 vue-i18n 靠齐
jQuery.i18n.properties 是 jQuery 老项目的国际化框架，其实国际化方案本质上都大同小异，都是需要用翻译函数包裹词条，然后根据词条文件来进行翻译 就是使用上与其他框架不太一样而已 但由于我们已经基于 vue 框架实现了一个国际化自动处理脚本，脚本会自动用全局函数包裹词条，自 ......
应对 DevOps 中的技术债务：创新与稳定性的微妙平衡
技术性债务在DevOps到底意味着什么？从本质上讲，这是小的开发缺陷的积累，需要不断地返工。它可能由多种原因引起，例如快速交付新功能的压力，这可能会导致团队不得不牺牲代码的整洁和完善。但这些不完整的小代码，如经济上的债务一样，随着时间的推移会产生“利息”，在软件工程里就表现为修改的挑战或添加新功能的 ......
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （173）-- 算法导论13.3 2题
二、用go语言，将关键字41、38、31、12、19、8连续地插入一棵初始为空的红黑树之后，试画出该结果树。 文心一言： 首先，我们需要了解红黑树的性质。红黑树是一种自平衡二叉查找树，其中每个节点要么是红色，要么是黑色，且满足以下性质： 每个节点要么是红色，要么是黑色。 根节点是黑色。 所有叶子节点 ......
聊聊 从源码来看ChatGLM-6B的模型结构
基于ChatGLM-6B第一版，要注意还有ChatGLM2-6B以及ChatGLM3-6B 概述 ChatGLM是transformer架构的神经网络模型，因此从transformer结构入手，分析其源码结构。 transformer结构： 转载请备注出处：https://www.cnblogs.c ......
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （172）-- 算法导论13.3 1题
一、用go语言，在 RB-INSERT 的第 16 行，将新插人的结点 z 着为红色。注意到，如果将 z 着为黑色，则红黑树的性质4就不会被破坏。那么为什么不选择将 z 着为黑色呢? 文心一言： 在红黑树中，节点被着色为红色或黑色，以满足红黑树的五个性质。性质4指出，每个节点要么是红色，要么是黑色， ......
农村高中生源转型期提升学生二次函数建模能力的课堂探究
在新课程下，培养学生的数学核心素养是高中数学课堂教学的根本任务。其中的建模思想是数学核心素养培养的一个基本指标，是学生正确认识数学知识内在本质与原理的重要思维工具。通过在数学课堂教学中有效地应用建模思想，主要的应用意义体现在如下几个方面：其一，通过在数学课堂中融入建模思想，可以对传统数学课堂教学中“ ......
云消息队列 Kafka 版生态谈第一期：无代码转储能力介绍
为了提升研发效率，云消息队列 Kafka 版联合阿里云产品支持到无代码、全托管、Serverless 化的功能特性，支持从云消息队列 Kafka 版到 OSS 的转储。 ......
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （171）-- 算法导论13.2 4题
四、用go语言，证明：任何一棵含n个结点的二叉搜索树可以通过 O(n)次旋转，转变为其他任何一棵含n个结点的二叉搜索树。(提示：先证明至多n-1次右旋足以将树转变为一条右侧伸展的链。) 文心一言： 这是一个有趣的问题，我们可以使用递归和数学归纳法来证明这个结论。 首先，让我们定义一个函数rotate ......
农村高中生源转型期提升学生二次函数建模能力的课堂探究
高中数学教学中学生数学建模能力的培养要求将数学学习与数学应用结合起来，提高学生解决实际问题和应用数学知识的能力，尤其是利用二次函数解决实际问题，促进数学学科教学水平的不断提升。 我们对学生进行数学建模思想培养研究可以让学生真正掌握数学的内涵，促进学生全面素质的提高，进一步培养学生的实践能力和创新精神 ......
聊聊ChatGLM6B的微调脚本及与Huggingface的关联
本文首先分析微调脚本trainer.sh的内容，再剖析ChatGLM是如何与Huggingface平台对接，实现transformers库的API直接调用ChatGLM模型，最后定位到了ChatGLM模型的源码文件。 脚本分析 微调脚本： PRE_SEQ_LEN=128 LR=2e-2 CUDA_V ......
聊聊ChatGLM-6B部署与微调的深入理解
ChatGLM的部署，主要是两个步骤： 在Github上下载chatglm的库文件 在Hugging Face上下载模型参数与配置文件 ChatGLM包 从Github上看ChatGLM项目文件的结构来看，仅仅是包含三种部署方式的py代码与微调的py代码 而相关的实现细节，比如神经网络、激活函数、损 ......
护航千行百业高质量发展，天翼云加速构建稳定性保障能力体系！
12月27日，由中国信息通信研究院、中国通信标准化协会主办的2023系统稳定性与精益软件工程大会-云服务稳定性保障技术专场暨稳定性保障实验室年会在北京举行。 ......
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （170）-- 算法导论13.2 3题
三、用go语言，设在图 13-2 左边一棵树中，a、b和c 分别为子树a、β和γ中的任意结点。当结点 x 左旋之后，a、b和c 的深度会如何变化？ 文心一言： 在二叉树中，左旋操作是改变节点的子节点顺序。原本的子节点β变为新的左子节点，原本的左子节点γ变为新的右子节点。 对于给定的节点a、b和c，我 ......
安全数据交换系统：大幅提升网间文件交换能力
各级政府部门和金融、能源、电力这些行业，以及一些大中型企业组织，为了保护内部的重要数据不外泄，普遍都采用了多网络并行的方式，也是做了网络隔离划分，不同的网络拥有不同的密级以及人员权限。然后再通过安全数据交换系统来进行跨网络、跨区域的文件数据交互，解决“数据孤岛”的问题。 然后，要解决网络隔离下的数据 ......