模型 杀手 领域 时代
Rabbitmq：消息队列介绍、Rabbitmq安装、 基于Queue实现生产者消费者模型、基本使用（生产者消费者模型）、消息安全之ack、 消息安全之durable持久化、发布订阅闲置消费、
[toc] ### 一、消息队列介绍 #### 1.1介绍 消息队列就是基础数据结构中的“先进先出”的一种数据机构。想一下，生活中买东西，需要排队，先排的人先买消费，就是典型的“先进先出” ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/2970690/20230 ......
JMM内存模型
JMM是定义程序中变量的访问规则,线程对于变量的操作只能在自己的工作内存中进行,而不能直接对主内存操作.由于指令重排序,读写的顺序会被打乱,因此JMM需要提供原子性,可见性,有序性保证. 随着CPU和内存的发展速度差异的问题，导致CPU的速度远快于内存，所以现在的CPU加入了高速缓存，高速缓存一般可 ......
弹性网络的应用场景及解决方案：介绍弹性网络在不同领域的应用场景和解决方案，帮助读者了解弹性网络的实际应用和优势
[toc] 《2. "弹性网络的应用场景及解决方案"：介绍弹性网络在不同领域的应用场景和解决方案，帮助读者了解弹性网络的实际应用和优势。》 ## 1. 引言 1.1. 背景介绍 随着互联网的快速发展，云计算技术的逐渐普及，云计算安全问题引起了广泛关注。为了应对云计算带来的种种挑战，网络安全专家们开始 ......
语言模型在文本挖掘中的应用：如何通过数据挖掘和机器学习技术发现文本中的有价值的信息
[toc] 语言模型在文本挖掘中的应用：如何通过数据挖掘和机器学习技术发现文本中的有价值的信息 1. 引言 1.1. 背景介绍 随着互联网的快速发展，文本数据量不断增加，人们对文本数据的需求也越来越高。文本数据具有丰富的信息量，对于企业、政府、金融等各行业来说，都具有重要意义。但是，如何从大量的文本 ......
Web安全领域：从安全到安全安全防御工具
[toc] 《Web安全领域：从安全到安全防御工具》 作为人工智能助手，我深知 Web 安全领域的重要性。在这个数字化时代，用户的隐私安全受到了前所未有的威胁。为了帮助大家更好地了解和应对 Web 安全问题，本文将为大家介绍一个在 Web 安全领域具有核心地位的安全防御工具。 ## 1. 引言 1. ......
【移动支付领域综述】探究移动支付的发展历史和未来趋势
[toc] 移动支付领域综述——探究移动支付的发展历史和未来趋势 移动支付是指通过移动终端进行支付结算的一种支付方式，随着移动互联网的快速发展，移动支付已经成为了人们日常生活中不可或缺的一部分。本文将从移动支付的发展历史和未来趋势两个方面进行探讨，主要包括以下内容： 1. 发展历史 移动支付的发展历 ......
深度学习在自然语言处理领域的应用案例
[toc] 深度学习在自然语言处理领域的应用案例 引言 随着深度学习技术的快速发展，自然语言处理领域也迎来了巨大的变革。深度学习通过学习大量语料库中的语法、语义、上下文信息，使得机器在处理自然语言任务时表现更为出色。在自然语言处理领域，深度学习技术已经应用到了文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统等 ......
利用深度学习实现智能安全威胁检测人工智能安全领域热门博客文章
[toc] 《23. 利用深度学习实现智能安全威胁检测 - 人工智能安全领域热门博客文章》 1. 引言 1.1. 背景介绍 随着互联网的快速发展，网络安全问题日益突出，人工智能在网络安全领域的应用也日益广泛。人工智能安全威胁检测是人工智能在网络安全领域的一个重要应用，旨在通过深度学习等机器学习技术对 ......
最佳实践｜亚马逊可持续发展的架构模型
在过去的十年里面，亚马逊云科技一直都致力于帮助企业和开发者实现数字化转型，包括如何使用云技术帮助企业提高运营中资源利用率；如何通过云基础架构、容器、DevOps 进行业务的创新和敏捷性；未来的十年，亚马逊云科技将帮助开发者和企业开始新的可持续发展转型。让开发者可以使用相同的工具更专注于可持续性工作， ......
Bertviz: 在Transformer模型中可视化注意力的工具（BERT，GPT-2，Albert，XLNet，RoBERTa，CTRL，etc.)
BertViz BertViz是一个在Transformer模型中可视化注意力的工具，支持transformers库中的所有模型（BERT，GPT-2，XLNet，RoBERTa，XLM，CTRL等）。它扩展了Llion Jones的Tensor2Tensor可视化工具和HuggingFace的tr ......
最强NLP模型BERT可视化学习
2023年06月26日是自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）领域的转折点，一系列深度学习模型在智能问答及情感分类等NLP任务中均取得了最先进的成果。近期，谷歌提出了BERT模型，在各种任务上表现卓越，有人称其为“一个解决所有问题的模型”。 BERT模型的核 ......
Python基于SVM和RankGauss的低消费指数构建模型
全文链接：https://tecdat.cn/?p=32968 原文出处：拓端数据部落公众号 分析师：Wenyi Shen 校园的温情关怀是智慧校园的一项重要内容。通过大数据与数据挖掘技术对学生日常校园内的消费信息进行快速筛选和比对，建立大数据模型，对校园内需要帮助的同学进行精准识别，为高校温情关怀 ......
R语言用灰色模型 GM (1,1)、神经网络预测房价数据和可视化|附代码数据
被客户要求撰写关于灰色模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 以苏州商品房房价为研究对象，帮助客户建立了灰色预测模型 GM (1,1)、 BP神经网络房价预测模型，利用R语言分别实现了 GM (1,1)和 BP神经网络房价预测可视化 由于房价的长期波动性及预测的复杂性，利用传统的方法很难准确预测房 ......
Hugging News #0626: 音频课程更新、在线体验 baichuan-7B 模型、ChatGLM2-6B 重磅发
每一周，我们的同事都会向社区的成员们发布一些关于 Hugging Face 相关的更新，包括我们的产品和平台更新、社区活动、学习资源和内容更新、开源库和模型更新等，我们将其称之为「Hugging News」，本期 Hugging News 有哪些有趣的消息，快来看看吧！ ## 重要更新 ### 最新 ......
图书搜索领域重大突破！用Apache SeaTunnel、Milvus和OpenAI提高书名相似度搜索精准度和效率
 作者 | 刘广东，Apache SeaTunnel Committer ## 背景 目前，现有的图书搜 ......
大模型微调技术LoRA与QLoRA
LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models 动机 大模型的参数量都在100B级别，由于算力的吃紧，在这个基础上进行所有参数的微调变得不可能。LoRA正是在这个背景下提出的解决方案。 原理 虽然模型的参数众多，但其实模型主要依赖低秩维度的内容( ......
多模态大语言模型 LlaVA 论文解读：Visual Instruction Tuning
 架构，具有 62 亿参数。结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存）。 ChatGLM-6B 使用了和 ChatG... ......
通用大模型如何突破垂直行业场景？
从京东离开后，周伯文已经很久没有这么兴奋了。 ChatGPT横空出世搅动乾坤，如同一声春雷惊醒各行各业的从业者，让他们都不约而同地听到，AGI走进现实的脚步声。 热潮之下，人们看到王慧文、王小川下场创业，也看到百度、阿里虎踞龙盘。周伯文作为IBM、京东两家大厂的AI研究院前院长，研究人工智能基础理论 ......
LLM-Blender：大语言模型排序融合框架
随着Alpaca, Vicuna, Baize, Koala等诸多大型语言模型的问世，研究人员发现虽然一些模型比如Vicuna的整体的平均表现最优，但是针对每个单独的输入，其最优模型的分布实际上是非常分散的，比如最好的Vicuna也只在20%的任务里比其他模型有优势。 有没有可能通过集成学习来综合诸 ......
Hugging Face 入选 Time《时代周刊》2023 全球前 100 最具影响力的公司
🚀🥳🎊 喜报 🎊🥳🚀 Hugging Face 入选 Time《时代周刊》2023 全球前 100 最具影响力的公司 🎉 继续为梦想努力 💪 继续为开源贡献 🔥 榜单链接: [https://time.com/100companies](https://time.com/100co ......
本地部署开源大模型的完整教程：LangChain + Streamlit+ Llama
在过去的几个月里，大型语言模型(llm)获得了极大的关注，这些模型创造了令人兴奋的前景，特别是对于从事聊天机器人、个人助理和内容创作的开发人员。 大型语言模型(llm)是指能够生成与人类语言非常相似的文本并以自然方式理解提示的机器学习模型。这些模型使用广泛的数据集进行训练，这些数据集包括书籍、文章、 ......
Linux多线程12-生产者和消费者模型
 一个最简单的生产者消费者模型 ```c /* 生产者消费者模型（粗略版） */ #include #inc ......
R语言618电商大数据文本分析LDA主题模型可视化报告|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=1078 最近我们被客户要求撰写关于文本分析LDA主题模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 618购物狂欢节前后，网民较常搜索的关键词在微博、微信、新闻三大渠道的互联网数据表现，同时通过分析平台采集618相关媒体报道和消费者提及数据 社交媒体指数 ......
浅析AI深度学习计算机视觉技术在智能监控领域的场景应用
在视频监控领域，智能监控大大提高了监控区域的控制效率，变被动“监督”为主动“监控”，有效避免了事故的发生，并能协助管理人员对日常安全工作进行管理，最大限度地降低误报和漏报现象，减少人力监管的成本。上述的两种部署方式，都可以应用在智慧工厂、智慧工地、智慧矿山、智慧校园、智慧社区等场景中，能弥补传统视频... ......
怎么让英文大预言模型支持中文？（一）继续预训练
代码已上传到github： https://github.com/taishan1994/chinese_llm_pretrained Part1前言 前面我们已经讲过怎么构建中文领域的tokenization： https://zhuanlan.zhihu.com/p/639144223 接下来我 ......
园子的商业化努力：今晚8点有一场直播《大模型训练数据的一些事》
今晚8点有一场直播《大模型训练数据的一些事》，欢迎大家加下面的企业微信（行行人才小秘书）到时观看直播。园子最近推出的直播是行行AI人才运营的主要内容，行行AI人才是园子商业化努力的重要一步，是园子和园子的天使投资方顺顺智慧成立新公司共同运营的新业务。 ......
构件组装模型
模型的过程是： 先进行需求分析和定义，接着是设计构件组装：在整体上考虑，建立构件库：根据构件标准获取或管理构件，构件应用程序 ，测试与发布。 优点是，易扩展、重用，成本低、灵活 缺点是，需要经验丰富的设计人员，强调重用可能牺牲性能指标，第三方构件不可控 ......
AI时代新的产品设计范式是什么
1 GUI & LUI 如果 99% 的软件会消失，要不要提前认命做个 API？ GUI 转化成 LUI，人人都想得到影响是易用性增加，比如不会 Excel 的人也可以通过下命令读表格作图。 不一定人人想得到的，是“意愿解读“（比如画个按钮让人按）和”功能实现“（比如画个图表）之间的解耦，让能力更容 ......