转载：大模型研发核心：数据工程、自动化评估及与知识图谱的结合 本文将介绍大模型研发中数据工程，包括数据以及自动化相关的内容，并介绍在当前的情况下，知识图谱的定位以及如何融入到大模型的整个研发当中。 分享将会围绕下面四个方面展开： 大模型研发中的数据工程，起底当前一些大模型的数据构造以及360的构造方
大数据技术的发展是一个非常典型的技术工程的发展过程，荣辛通过对于谷歌经典论文的盘点，希望可以帮助工程师们看到技术的探索、选择过程，以及最终历史告诉我们什么是正确的选择。 何为大数据 “大数据”这个名字流行起来到现在，差不多已经有十年时间了。在这十年里，不同的人都按照自己的需要给大数据编出了自己的解释
 的简称。核心思想是，监测并捕获数据库的变动（包括数据或数据表的插入、更新以及删除等），将这些变更按发生的顺序完整记录下来，写入到消息中间件中以供其他服务进行订阅及消费。 CDC 的种类 CDC 主要分为基于查询和基于 Binl
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| 目录 | 作用 | | | | | app | 产生各层数据的 flink 任务 | | bean | 数据对象 | | common | 公共常量 | | utils | 工具类 | app.ods.FlinkCDC.java package com.atguigu.app.ods; impo
我们前面采集的日志数据已经保存到 Kafka 中，作为日志数据的 ODS 层，从 Kafka 的ODS 层读取的日志数据分为 3 类, 页面日志、启动日志和曝光日志。这三类数据虽然都是用户行为数据，但是有着完全不一样的数据结构，所以要拆分处理。将拆分后的不同的日志写回 Kafka 不同主题中，作为日
业务数据的变化，我们可以通过 FlinkCDC 采集到，但是 FlinkCDC 是把全部数据统一写入一个 Topic 中, 这些数据包括事实数据，也包含维度数据，这样显然不利于日后的数据处理，所以这个功能是从 Kafka 的业务数据 ODS 层读取数据，经过处理后，将维度数据保存到 HBase，将事
大数据 ODS&DWD&DIM-SQL分享 需求 思路一：等差数列 断2天、3天，嵌套太多 1.1 开窗，按照 id 分组，同时按照 dt 排序，求 Rank -- linux 中空格不能用 tab 键 select id,dt,rank() over(partition by id order b
DWM 建表，需要看 DWS 需求。 DWS 来自维度（访客、商品、地区、关键词），为了出最终的指标 ADS 需求指标 DWT 为什么实时数仓没有DWT，因为它是历史的聚集，累积结果，实时数仓中不需要 DWD 不需要加工 DWM 需要加工的数据 统计主题 需求指标【ADS】输出方式计算来源来源层级
统计主题 需求指标【ADS】输出方式计算来源来源层级 访客【DWS】pv可视化大屏page_log 直接可求dwd UV（DAU）可视化大屏需要用 page_log 过滤去重dwm UJ 跳出率可视化大屏需要通过 page_log 行为判断dwm 进入页面数可视化大屏需要识别开始访问标识dwd 连续
之前数据分层处理，最后把轻度聚合的结果保存到 ClickHouse 中，主要的目的就是提供即时的数据查询、统计、分析服务。这些统计服务一般会用两种形式展现，一种是为专业的数据分析人员的 BI 工具，一种是面向非专业人员的更加直观的数据大屏。 以下主要是面向百度的 sugar 的数据大屏服务的接口开发
https://clickhouse.com/ 概念 ClickHouse 是俄罗斯的 Yandex 于 2016 年开源的列式存储数据库（DBMS），使用 C++语言编写，主要用于在线分析处理查询（OLAP），能够使用 SQL 查询实时生成分析数据报告。 OLAP：一次写入，多次读取 ClickH
大促作为JD一年两度的盛事，质量备战是不可或缺的重要环节。每逢大促都是一次大型的联合战役，在这种战役中，不仅有各种“海陆空”技术争奇斗艳，还会让我们的技术视野变得更宽阔，让我们协同变得更默契，所谓以战养兵。测试团队作为质量备战团队，沉淀了“常态化”、“精细化”、“一体化”的三化备战策略，希望与君共勉，共保大促！
大模型作为核心的高级生产力正引领着崭新的经济和社会格局，推动着人工智能成为产业发展的新引擎。百度智能云致力于与客户、合作伙伴紧密协作，将大模型深度融入各领域，把握重构机遇，激发开发者和创企的创新能力，推动应用创新，实现智能化跃迁！在此行行AI诚邀您参加：[Baidu World 2023·大模型驱动...
大模型学习 - 内网环境搭建 环境： 内网，以下安装均为离线安装 系统：Linux cdh12 3.10.0-1160.e17.x86_64 内存（377G）、GPU（P40-25G）*8） 安装Anaconda 参考： linux离线环境下安装anaconda anaconda python 版本
大文件的传输一般都会受到尺寸限制，针对这一问题，本文介绍如何利用7-zip压缩工具，将大文件拆分成若干小文件进行分卷压缩传输，以及如何将压缩后的若干小文件合并解压，恢复原始文件。
摘要：本文介绍大模型低参微调套件——MindSpore PET。 本文分享自华为云社区《大模型高效开发的秘密武器——大模型低参微调套件MindSpore PET篇》，作者：yd_280874276 。 人工智能进入“大模型时代”。大模型具备更强泛化能力，在各垂直领域落地时，只需要进行参数微调，就可以
摘要：本文主要是对《凤凰架构》的解读，讲述规划系统流量的几种方式。 本文分享自华为云社区《大流量时代，如何规划系统流量提升可靠性》，作者：breakDawn 。 透明多级分流系统 对系统流量进行规划， 要注意以下2个原则 尽可能减少单点部件， 或者减少到达单点部件的流量或者作用 奥卡姆剃刀原则，确定
