本文分享自华为云社区《华为大咖说 | 企业应用AI大模型的“道、法、术” ——道：认知篇》，作者：华为云PaaS服务小智。 本期核心观点 上车：AGI是未来5～10年内，每个人都无法回避的技术革命，建议就近上车。 迭代：眼下的AI大模型应用都还只是过程稿，仍在快速迭代，切忌刻舟求剑。 预判：AI大模
前置知识 \(\sum\) 为累加符号，\(\prod\) 为累乘符号。 上三角矩阵指只有对角线及其右上方有数值其余都是 \(0\) 的矩阵。 如果一个矩阵的对角线全部为 \(1\) 那么这个矩阵为单位矩阵记作 \(I\)。 对于矩阵 \(A_{n,m}\) 和矩阵 \(B_{m,n}\) 满足 \
0 导读 之前的文章中，我们介绍过分布式事务的基础知识，也了解了分布式场景下常见一致性问题和解决方案，对分布式锁和CAS模式有一定的了解，有兴趣的同学可以通过下面链接到作者的两篇相关文章。 五种分布式事务解决方案（图文总结） 高并发下的数据一致性保障（图文全面总结） 1 介绍 本文聚焦高并发场景下分
18.7 度量绩效域 度量绩效域涉及评估项目绩效和采取应对措施相关的活动和职能度量是评估项目绩效，并采取适当的应对措施，以保持最佳项目绩效的过程。 一、 预期目标: ①对项目状况充分理解；(随时对项目有充分了解) ②数据充分，可支持决策； ③及时采取行动，确保项目最佳绩效； ④能够基于预测和评估作出
18.5 项目工作绩效域 在整个项目期间 一、预期目标: ①高效且有效的项目绩效; ②适合项目和环境的项目过程； ③干系人适当的沟通和参与; ④对实物资源进行了有效管理； ⑤对采购进行了有效管理; ⑥有效处理了变更; ⑦通过持续学习和过程改进提高了团队能力. 二、绩效要点: 1.项目过程 1.1 需
18.3 开发方法和生命周期绩效域 跟开发方法,项目交付节奏和生命周期相关的活动和职能. 一、预期目标: ①开发方法与项目可交付物相符合； ②将项目交付与干系人价值紧密关联； ③项目生命周期由促进交付节奏的项目阶段和产生项目交付物所需的开发方法组成。(项目周期的设计符合项目的交付节奏和开发方法) 二
八大绩效域详细解析 18.1 干系人绩效域 跟干系人所有相关的活动. 一、预期目标 ①与干系人建立高效的工作关系 ②干系人认同项目目标 ③支持项目的干系人提高了满意度，并从中收益 ④反对项目的干系人没有对项目产生负面影响 三四是一个意思,就是支持你的人更支持你,反对你的人没有负面影响. 实际工作 这
价值驱动的项目管理知识体系 第七版是新的基于价值的一个项目管理体系。 包括了基于过程的项目管理，也包括了这个基于价值的新的项目管理体系。 十二原则就是项目经理看待项目管理的十二个角度，十二个底线 项目管理原则 国家原则就是绝对不能突破的。 什么是原则? 原则属于价值观层面,它会影响或直接指导人的行动
这个难度有些大，有两个policy，一个负责更新策略，另一个负责提供数据，实际这两个policy是一个东西，用policy1跑出一组数据给新的policy2训练，然后policy2跑数据给新的policy3训练，，，，直到policy（N-1）跑数据给新的policyN训练，过程感觉和DQN比较像，
绪论 一、核心术语 1.预期目标 给干系人绩效域一个KPI(预期目标)来对其衡量其做的好不好,这个KPI就叫做预期目标. 2.指标及检查方法 要对目标是否做好进行评价,这个评价就是指标及检查方法 3.绩效要点 为了完成预期目标的三个KPI,应该做什么工作或者应该关注哪几个方面的活动,来达成预期目标,
C++ 资源列表，内容包括: 标准库、Web应用框架、人工智能、数据库、图片处理、机器学习、日志、代码分析等 目录 进程间通信 Json 日志 机器学习 数学 内存分配 多媒体 网络 PDF 物理学 映射 正则表达式 机器人学 科学计算 脚本 序列化 排序 视频 虚拟机 Web应用框架 XML 多项
title: llama3源码解读 tags: DL 本来不是很想写这一篇，因为网上的文章真的烂大街了，我写的真的很有可能没别人写得好。但是想了想，创建这个博客就是想通过对外输出知识的方式来提高自身水平，而不是说我每篇都能写得有多好多好然后吸引别人来看。那作为对整个合集内容的完善，这篇博客会解析现在
前言 最近准备学习一下 Semantic Kernel, OpenAI 的 Api 申请麻烦，所以想通过 One-api 对接一下国内的在线大模型，先熟悉一下 Semantic Kernel 的基本用法,本篇文章重点记录一下OneApi安装配置的过程。 讯飞星火有 3.5 模型的 200w 个人免费
多年来，大型语言模型 (LLMs) 已经发展成为一项具有巨大潜力，能够彻底改变医疗行业各个方面的开创性技术。这些模型，如 GPT-3，GPT-4 和 Med-PaLM 2，在理解和生成类人文本方面表现出了卓越的能力，使它们成为处理复杂医疗任务和改善病人护理的宝贵工具。它们在多种医疗应用中显示出巨大的
上周又是被「大模型」霸榜的一周，各种 AI、LLM、ChatGPT、Sora、RAG 的开源项目在 GitHub 上“争相斗艳”。这不 Meta 刚开源 Llama 3 没几天，苹果紧跟着就开源了手机端大模型：CoreNet。 GitHub 地址：github.com/apple/corenet 开
前段时间百度创始人李彦宏信誓旦旦地说开源大模型会越来越落后，闭源模型会持续领先。随后小扎同学就给了他当头一棒，向他展示了什么叫做顶级开源大模型。 美国当地时间4月18日，Meta 在官网上发布了两款开源大模型，参数分别达到 80 亿 (8B) 和 700 亿 (70B)，是目前同体量下性能最好的开源
设计模式的七大原则 1、开闭原则（Open Close Principle） 开闭原则的意思是：对扩展开放，对修改关闭。在程序需要进行拓展的时候，不能去修改原有的代码，实现一个热插拔的效果。简言之，是为了使程序的扩展性好，易于维护和升级。想要达到这样的效果，我们需要使用接口和抽象类，后面的具体设计中
作者：来自 vivo 互联网大数据团队-Ye Jidong 本文主要介绍了由FileSystem类引起的一次线上内存泄漏导致内存溢出的问题分析解决全过程。 内存泄漏定义（memory leak）：一个不再被程序使用的对象或变量还在内存中占有存储空间，JVM不能正常回收改对象或者变量。一次内存泄漏似乎
本文分享自华为云社区《对接HiveMetaStore，拥抱开源大数据》，作者：睡觉是大事。 1. 前言 适用版本：9.1.0及以上 在大数据融合分析时代，面对海量的数据以及各种复杂的查询，性能是我们使用一款数据处理引擎最重要的考量。而GaussDB(DWS)服务有着强大的计算引擎，其计算性能优于MR
前言 文档分割是一项具有挑战性的任务，它是任何知识库问答系统的基础。高质量的文档分割结果对于显著提升问答效果至关重要，但是目前大多数开源库的处理能力有限。 这些开源的库或者方法缺点大致可以罗列如下： 只能处理文本，无法提取表格中的内容 缺乏有效的分割策略，要么是一整个文档全部提取，要么是词粒度的获取
