本教程在前述教程（DashVector + ModelScope玩转多模态检索）的基础之上，基于DashScope上新推出的ONE-PEACE通用多模态表征模型结合向量检索服务DashVector来对多模态检索进行升级，接下来我们将展示更丰富的多模态检索能力。 DashVector + ModelS
本教程演示如何使用向量检索服务（DashVector），结合LLM大模型等能力，来打造基于垂直领域专属知识等问答服务。其中LLM大模型能力，以及文本向量生成等能力，这里基于灵积模型服务上的通义千问 API以及Embedding API来接入。 背景及实现思路 大语言模型（LLM）作为自然语言处理领域
使用动态管理视图（DMVs）来检测SQL执行计划的突变，你需要关注那些能够提供查询执行统计和计划信息的视图。以下是一些可以用于此目的的DMVs以及相应的查询示例： sys.dm_exec_query_stats：这个视图提供了关于SQL Server中查询执行的统计信息，包括CPU时间、总工作时间、
在某些虚拟化，免安装，打点，环境检测，拦截器等场景，针对`Android`系统服务接口的拦截是常用的技术方案。通常只是针对正向的接口调用，如果涉及被动的服务回调拦截，则实现起来就有些许麻烦。
RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合检索和生成两种技术的模型，旨在通过检索大规模知识库来增强文本生成任务的准确性。 要通过reranking（重排序）来提升RAG的准确度，可以采取以下策略： 1. 使用更精细的评分函数 RAG通常会在检索阶段根据输入问题或
本文已收录到 AndroidFamily，技术和职场问题，请关注公众号 [彭旭锐] 提问。 前言 大家好，我是小彭。 在上一篇文章里，我们聊到了 Square 开源的 I/O 框架 Okio 的三个优势：精简且全面的 API、基于共享的缓冲区设计以及超时机制。前两个优势已经分析过了，今天我们来分析
https://www.cnblogs.com/zhangxinglong/p/14172957.html S.M.A.R.T.，全称为“Self-Monitoring Analysis and Reporting Technology”，即“自我监测、分析及报告技术”。是一种自动的硬盘状态检测与预
文章（新闻）：生成式人工智能如何保障可靠可信？上海建立首家质检中心为AI产品“体检” 上海市生成式人工智能质量检验检测中心（质检中心） 两张人眼看上去一模一样的照片，机器人读取后为何会攻击其中一张图呢？ 因为不正常的照片中被嵌入了特殊的噪声，人工智能产品读取了带有攻击性的信息。【想起了嵌水印】 同样
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在官方例子中给出了通过chain = NebulaGraphQAChain.from_llm(ChatOpenAI(temperature=0), graph=graph, verbose=True)来检索NebulaGraph图数据库。本文介绍了通过GPT2替换ChatOpenAI的思路和实现，暂
CRC校验技术是用于检测数据传输或存储过程中是否出现了错误的一种方法，校验算法可以通过计算应用与数据的循环冗余校验（CRC）检验值来检测任何数据损坏。通过运用本校验技术我们可以实现对特定内存区域以及磁盘文件进行完整性检测，并以此来判定特定程序内存是否发生了变化，如果发生变化则拒绝执行，通过此种方法来保护内存或磁盘文件不会被非法篡改。总之，内存和磁盘中的校验技术都是用于确保数据和程序的完整性和安全性
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Paddle Serving 是飞桨服务化部署框架，能够帮助开发者轻松实现从移动端、服务器端调用深度学习模型的远程预测服务。 Paddle Serving围绕常见的工业级深度学习模型部署场景进行设计，具备完整的在线服务能力，支持的功能包括多模型管理、模型热加载、基于Baidu-RPC的高并发低延迟响应能力、在线模型A/B实验等，并提供简单易用的Client API。Paddle Serving可以
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摘要：本案例代码是FCOS论文复现的体验案例，此模型为FCOS论文中所提出算法在ModelArts + PyTorch框架下的实现。本代码支持FCOS + ResNet-101在MS-COCO数据集上完整的训练和测试流程 本文分享自华为云社区《通用物体检测算法 FCOS(目标检测/Pytorch)》
摘要：经过中国信通院的检验，华为云应用运维管理平台满足云上软件系统稳定-可观测性平台技术要求，达到了可观测性平台技术检验的先进级水平。 本文分享自华为云社区《华为云应用运维管理平台获评中国信通院可观测性评估先进级！》，作者：华为云PaaS服务小智。 近日，华为云应用运维管理平台参与了中国信息通信研究
摘要：基于CANN的多路极致性能目标检测最佳实践设计解密。 本文分享自华为云社区《基于CANN的AI推理最佳实践丨多路极致性能目标检测应用设计解密》，作者： 昇腾CANN 。 当前人工智能领域，最热门的无疑是以ChatGPT为代表的各种“新贵”大模型，它们高高在上，让你无法触及。但在人们的日常生活中
本文的工作研究了无监督的目标检测和实例分割，不使用人工标注。
