程序员 算法 模型chatgpt
如何让程序更健壮「GitHub 热点速览」
对于 ML 模型训练而言，好的数据集能让结果更健壮，cleanlab 是一个降低数据噪音，及时帮你修正数据集错误的工具。好的工具能让你的结果更完美。同样的，RedTeam-Tools 提高了渗透测试的能力，也间接地让你的安全系统更牢固。DocsGPT 一看便知它是个 Docs + GPT 的结合体， ......
这6种性能优化，让你的程序飞起来！
软件设计开发某种意义上是"取"与"舍"的艺术。关于性能方面，就像建筑设计成抗震9度需要额外的成本一样，高性能软件系统也意味着更高的实现成本，有时候与其他质量属性甚至会冲突，比如安全性、可扩展性、可观测性等等。大部分时候我们需要的是：在业务遇到瓶颈之前，利用常见的技术手段将系统优化到预期水平。那么， ......
微信小程序的全局弹窗以及全局实例
全局组件 微信小程序组件关系中，父组件使用子组件需要在父组件index.json中引入子组件，然后在父组件页面中使用，这种组件的对应状态是一对一的，一个组件对应一个页面。如果有一个全局弹窗（登录），那么每个页面引入一次组件会非常麻烦，这里就需要封装全局弹窗，在页面直接引入使用即可。 微信小程序提供全 ......
国内“谁”能实现chatgpt，短期穷出的类ChatGPT简评（算法侧角度为主），以及对MOSS、ChatYuan给出简评，一文带你深入了解宏观技术路线。
国内“谁”能实现chatgpt，短期穷出的类ChatGPT简评（算法侧角度为主），以及对MOSS、ChatYuan给出简评，一文带你深入了解宏观技术路线。 ......
推荐系统[八]算法实践总结V1：淘宝逛逛and阿里飞猪个性化推荐：召回算法实践总结【冷启动召回、复购召回、用户行为召回等算法实战】
推荐系统[八]算法实践总结V1：淘宝逛逛and阿里飞猪个性化推荐：召回算法实践总结【冷启动召回、复购召回、用户行为召回等算法实战】 ......
深度优先搜索算法-dfs讲解
迷宫问题 有一个迷宫： S**. .... ***T （其中字符S表示起点，字符T表示终点，字符*表示墙壁，字符.表示平地。你需要从S出发走到T，每次只能向上下左右相邻的位置移动，不能走出地图，也不能穿过墙壁，每个点只能通过一次。） 现在需要你求出是否可以走出这个迷宫 我们将这个走迷宫过程称为dfs ......
推荐系统[八]算法实践总结V0：腾讯音乐全民K歌推荐系统架构及粗排设计
推荐可分为以下四个流程，分别是召回、粗排、精排以及重排：
1. 召回是源头，在某种意义上决定着整个推荐的天花板；
2. 粗排是初筛，一般不会上复杂模型；
3. 精排是整个推荐环节的重中之重，在特征和模型上都会做的比较复杂；
4. 重排，一般是做打散或满足业务运营的特定强插需求，同样不会使用复杂模型... ......
加密,各种加密,耙梳加密算法(Encryption)种类以及开发场景中的运用(Python3.10)
不用说火爆一时，全网热议的Web3.0区块链技术，也不必说诸如微信支付、支付宝支付等人们几乎每天都要使用的线上支付业务，单是一个简简单单的注册/登录功能，也和加密技术脱不了干系，本次我们耙梳各种经典的加密算法，试图描摹加密算法在开发场景中的运用技巧。 可逆加密算法(对称加密) 加密算法是一种将原始数 ......
算法基础模板
时空复杂度分析 一般ACM或者笔试题的时间限制是1秒或2秒。在这种情况下，C++代码中的操作次数控制在10^7^～10^8^为最佳。下面给出在不同数据范围下，代码的时间复杂度和算法该如何选择: n ≤ 30，指数级别，dfs+剪枝，状态压缩dp n ≤ 100 => O(n^3^)，floyd，dp ......
ChatGPT API使用介绍
1.概述 随着人工智能技术的不断发展，越来越多的AI产品被应用到各个领域，其中最具代表性的莫过于人工智能语言模型。语言模型是一种可以通过学习大量语言数据来预测文本或语音的技术，其应用范围十分广泛，如智能客服、机器翻译、语音助手等。 而ChatGPT是其中最为优秀的语言模型之一。ChatGPT是Ope ......
用ChatGPT，快速设计一个真实的账号系统
hi，我是熵减，见字如面。 用ChatGPT，可以尝试做很多的事情。 今天我们就来让ChatGPT做为架构师，来帮我们设计一个账号系统吧。 我的实验过程记录如下，与你分享。 用户故事 首先，我们从用户故事开始吧。 提示：我们从用户故事开始，需要设计一个网站的账号系统模型，其中包括账号基础信息实体，邮 ......
用ChatGPT，绘制一个账号系统的C4架构图
hi，我是熵减，见字如面。 昨天我们用ChatGPT来设计一个账号系统，并尝试输出：模型表，类关系图，序列图，状态图等常用的架构设计中常用的元素。 今天，我们继续向更高层级延伸一下，看ChatGPT能不能更进一步释放工程师的生产力，创造更多的可能性。 所以，这次我们就来尝试用ChatGPT，来构建账 ......
C4模型，架构设计图的脚手架，你值得拥有
hi，我是熵减，见字如面。 对于软件开发团队来说，写软件设计文档，花架构图，是日常工作中的关键一项。 而其中，如何画好系统设计的架构图呢？ Simon Brown 就 提出 C4 模型，来解决这个问题。 基于C4模型的脚手架，架构师们就可以统一团队内的不同层级的视角，交付一个成体系的架构设计。 下面 ......
分布式机器学习：异步SGD和Hogwild!算法（Pytorch）
同步算法的共性是所有的节点会以一定的频率进行全局同步。然而，当工作节点的计算性能存在差异，或者某些工作节点无法正常工作（比如死机）的时候，分布式系统的整体运行效率不好，甚至无法完成训练任务。为了解决此问题，人们提出了异步的并行算法。在异步的通信模式下，各个工作节点不需要互相等待，而是以一个或多个全局... ......
c++ 程序通用多线程单例设计 c++ web 框架设计经验谈
设计 c++ web 框架时候，想要一个框架缓存类，很多通用缓存类是用字符保存，作为框架内置就不要序列和反序列了，因为框架内部使用。 想给自己的paozhu c++ web 框架添加缓存类，参考了springboot 于是确定用单例设计模式缓存类模板。 c++11后静态变量已经统一为线程安全了，网络 ......
chatGPT帮助开发实战解答问题和反思
问题来自.Net开发群友 问题 我想做一个自动生成单据号的功能，但是在EFCORE里没有行级锁，请有什么等价方案吗？ ChatGPT回答 在 EF Core 中确实没有提供行级锁（row-level locking）的功能，因为这需要对数据库进行显式的锁定操作，而 EF Core 的设计理念是尽可能 ......
模型预处理层介绍（1） - Discretization
预处理的作用主要在于将难以表达的string或者数组转换成模型容易训练的向量表示，其中转化过程大多是形成一张查询表用来查询。 常见的预处理方式包括： class Discretization: Buckets data into discrete ranges. class Hashing: Imp ......
衡量算法的性能-时空复杂度分析
算法 即存在输入输出,由有限步骤结束的程序. 因此,显而易见,算法并不是指一个单一的标准答案,而是一切能够完成要求的程序都可以称之为算法.但是算法之间根据性能的不同存在差异,评判这个差异的指标就是本篇分享的重点. 评判算法优劣的指标 1.时间复杂度 时间复杂度用O()表示,它的实质是算法的计算次数 ......
不同程序集，名称空间类名和方法签名都一样的方法，如何调用
有时候，你可能会遇到这样的问题，不同程序集，名称空间类名和方法签名都一样的方法，如何调用。本文将介绍如何通过别名的方式来解决这个问题。 ......
用ChatGPT来了解ChatGPT
用ChatGPT来了解ChatGPT 之前学习一个新技术, 想着要搞清楚这6个问题(来自陈皓介绍的学习方法): 1.这个技术出现的背景, 初衷, 要达到什么样的目标或是要解决什么样的问题. 2.这个技术的优势和劣势分别是什么, 或者说, 这个技术的trade-off是什么. 3.这个技术使用的场景. ......
精华推荐 |【算法数据结构专题】「延时队列算法」史上非常详细分析和介绍如何通过时间轮（TimingWheel）实现延时队列的原理指南
时间轮的介绍 时间轮（TimeWheel）是一种实现延迟功能（定时器）的精妙的高级算法，其算法应用范围非常广泛，在Java开发过程中常用的Dubbo、Netty、Akka、Quartz、ZooKeeper 、Kafka等各种框架中，各种操作系统的定时任务crontab调度都有用到，甚至Linux内核 ......
零基础解读ChatGPT：对人类未来工作是威胁还是帮助？
摘要：火到现在的ChatGPT到底是什么？它背后有哪些技术？对于我们的工作和生活会有啥影响？快来一起了解吧~ 本文分享自华为云社区《零基础解读ChatGPT：对人类未来工作是威胁还是帮助？》，作者：关耳山石。 前言 年前到现在，一直被ChatGPT的新闻轰炸，现在还越来越热闹了，关于ChatGPT技 ......
Java 调用 PaddleDetection 模型
文章地址 介绍 训练好的模型要给业务调用，deepjavalibrary/djl：Java 中与引擎无关的深度学习框架 (github.com) 可以完成这件事，它支持使用 Java 调用 PyTorch、TensorFlow、MXNet、ONNX、PaddlePaddle 等引擎的模型（也支持部分 ......
slate源码解析（二）- 基本框架与数据模型
源码架构 首先来看下最核心的slate包下的目录： 可以看到，作为一个开源富文本库，其源码是相当之少。在第一篇文章中说过，Slate没有任何开箱即用的功能，只提供给开发者用于构建富文本所需的最基本的一套schema及操作API。因此源码的体量自然就要少许多。 我们来预览上图中各个目录下文件所负责的功 ......
Python绘制神经网络模型图
本文介绍基于Python语言，对神经网络模型的结构进行可视化绘图的方法。 最近需要进行神经网络结构模型的可视化绘图工作。查阅多种方法后，看到很多方法都比较麻烦，例如单纯利用graphviz模块，就需要手动用DOT语言进行图片描述，比较花时间；最终，发现利用第三方的ann_visualizer模块，可 ......
随机森林RF模型超参数的优化：Python实现
本文介绍基于Python的随机森林（Random Forest，RF）回归代码，以及模型超参数（包括决策树个数与最大深度、最小分离样本数、最小叶子节点样本数、最大分离特征数等）自动优化的代码~ ......
限流器算法实现(JUC原子类使用实践)
系列文章目录和关于我 一丶限流器存在的意义 在高并发系统中，出于系统保护角度考虑，通常会对流量进行限流。 限流*的目的是在遇到流量高峰期或者流量突增（流量尖刺）时，通过对流量速率进行限制，当达到限制速率时，可以拒绝服务（定向到错误页或告知资源没有了）、排队或等待（比如秒杀、评论、下单）、降级（返回兜 ......
生产者消费者模型
生产者消费者模型 什么是生产者消费者模型 我们可以把这个模型想象成工厂里的两条流水线，我们管他们叫生产者流水线和消费者流水线，生产者流水线生产出来的产品给消费者流水线使用，其中生产者流水线先把生产出来的产品放在仓库，然后消费者流水线再去仓库拿。这个仓库就叫做阻塞队列。 那么，这个仓库的实现有什么要求 ......
如何优化 Vue.js 应用程序
单页面应用（SPAs）当处理实时、异步数据时，可以提供丰富的、可交互的用户体验。但它们也可能很重，很臃肿，而且性能很差。在这篇文章中，我们将介绍一些前端优化技巧，以保持我们的Vue应用程序相对精简，并且只在需要的时候提供必需的JS。 注意：这里假设你对Vue和Composition API有一定的熟 ......
模型压缩-剪枝算法详解
近年来主流的模型压缩方法包括：数值量化（Data Quantization，也叫模型量化），模型稀疏化（Model sparsification，也叫模型剪枝 Model Pruning），知识蒸馏（Knowledge Distillation）， 轻量化网络设计（Lightweight Netwo... ......