蹩脚的go 异常处理 一般写go的人，如果他不是写算法，正常写业务代码的话，可能都会为优雅的异常处理而烦恼，因为脑子抽筋的go设计者们，总是感觉语法糖是一种很低级的东西。但是在我们大多数公司的业务逻辑中，没有语法糖让代码非常丑陋，不易于维护。 如何让go 代码更具有可读性，哪么就要给go加糖！ 引入
对应于其强大的能力，大语言模型 (LLM) 需要强大的算力支撑，而个人计算机上很难满足这一需求。因此，我们别无选择，只能将它们部署至由本地或云端托管的性能强大的定制 AI 服务器上。 为何需要将 LLM 推理本地化 如果我们可以在典配个人计算机上运行最先进的开源 LLM 会如何？好处简直太多了: 增
>本文全面回顾了机器学习的发展历史，从早期的基本算法到当代的深度学习模型，再到未来的可解释AI和伦理考虑。文章深入探讨了各个时期的关键技术和理念，揭示了机器学习在不同领域的广泛应用和潜力。最后，总结部分强调了机器学习作为一种思维方式和解决问题的工具，呼吁所有参与者共同探索更智能、更可持续的未来，同时
初探富文本之OT协同实例 在前边初探富文本之OT协同算法一文中我们探讨了为什么需要协同、为什么仅有原子化的操作并不能实现协同、为什么要有操作变换、如何进行操作变换、什么时候能够应用操作、服务端如何进行协同调度等等，这些属于完成协同所需要了解的基础知识，实际上当前有很多成熟的协同实现，例如ot.js、
初探富文本之CRDT协同实例 在前边初探富文本之CRDT协同算法一文中我们探讨了为什么需要协同、分布式的最终一致性理论、偏序集与半格的概念、为什么需要有偏序关系、如何通过数据结构避免冲突、分布式系统如何进行同步调度等等，这些属于完成协同所需要了解的基础知识，实际上当前有很多成熟的协同实现，例如aut
遇到要求单行文字包围和的需求,发现AutoCAD自带的算法仅能求出正交包围盒,如下图所示的粉色矩形 我想获取下图下图所示蓝色矩形的部分及OBB 计算方法图形示例: 下面是完整的代码,其中求D点的坐标p1涉及到向量定比分点公式
背景 想研究一下国产和不同架构,不通型号CPU的算力 也作为后续生产交付的基线准备. 学习各种不同工具进行简要测试. 安装 git clone https://github.com/ColinIanKing/stress-ng.git cd stress-ng make 然后就会在当前目录创建一个可
https://www.jianshu.com/p/167ba81206fb 参考资料 TCP协议中的Nagle算法 TCP中的Nagle算法 Linux下TCP延迟确认(Delayed Ack)机制导致的时延问题分析 TCP-IP详解：Delay ACK 1. Nagle 算法 1.1. 原理 N
TiDB存储引擎TiKV是基于RocksDB存储引擎，通过Raft分布式算法保证数据一致性。本文详细介绍了TiKV存储引擎的实现机制和原理，加深对TiDB底层存储架构的理解。 1、TiDB存储引擎TiKV TiDB存储引擎TiKV是分布式的key-value存储引擎，它是一种高度分层的架构，通过Ra
【Github源码】 《上一篇》 详细介绍了Xmtool工具库中的散列算法类库，今天我们继续为大家介绍其中的随机值类库。 基于系统提供的Random获取随机值方法已经足够简单和易用，本类库只对日常开发过程中最常用到的生成随机验证码方法进行了封装，后续发现其他有价值的常用随机值需求，会陆续添加到类库中
学习&转载文章：使用Python的一维卷积 背景 在开发机器学习算法时，最重要的事情之一（如果不是最重要的话）是提取最相关的特征，这是在项目的特征工程部分中完成的。 在CNNs中，此过程由网络自动完成。特别是在早期层中，网络试图提取图像的最重要的特征，例如边缘和形状。 另一方面，在最后一层中，它将能
摘要：昇腾AI提供了全栈技术和产品，构筑人工智能的算力基座，赋能上层应用 本文分享自华为云社区《昇腾CANN：为你开启机器人开发的Buff 加成》，作者：华为云社区精选 。 昇腾AI基础软硬件平台 人类在最近1万多年的发展中，经历了农耕时代、蒸汽机时代、电力时代、互联网时代，21世纪，进入了人工智能
摘要：本文主要讲解常见的图像锐化和边缘检测方法，即Roberts算子和Prewitt算子。 本文分享自华为云社区《[Python从零到壹] 五十七.图像增强及运算篇之图像锐化Roberts、Prewitt算子实现边缘检测》，作者： eastmount。 一.图像锐化 由于收集图像数据的器件或传输图像
.NET生成的GUID唯一性很好，用之方便，但是，缺少像雪花算法那样的有序性。虽然分布式系统中做不到绝对的有序，但是，相对的有序对于目前数据库而言，索引效率等方面的提升还是有明显效果的（当然，我认为，这是数据库的问题，而非编程的问题，数据库应该处理好任何类型数据作为主键索引时的性能，除非在SQL标准...
摘要：相比于传统的软件开发，AI开发存在以下4个痛点：算法繁多；训练时间长；算力需求大；模型需手动管理，我们可以使用云上AI开发的方式来缓解以上4个痛点。 本文分享自华为云社区《git clone开启云上AI开发》，作者：ModelArts开发者。 已发布地址：https://developer.h
UCS（On-Premises）旨在将云上的服务能力延伸至各行业的客户的本地数据中心，结合volcano的AI作业管理及智能调度能力、xGPU的GPU虚拟化能力，帮助用户快速在IDC构建云原生的AI基础设施，更细粒度的使用GPU资源，让用户聚焦AI的业务开发，最大限度释放AI大模型算力潜能。
随着AIGC的爆火，ChatGPT，GPT-4的发布，我作为一个算法工作者，深感AI发展的迅猛。最近，OpenAI的插件和联网功能陆续向用户公开，我也在第一时间试用了这些最新的功能。在OpenAI的插件市场上，我被一个可以帮助分析食谱，并生成购物清单的功能所吸引。
魔数：用来判断是否是无效数据包 协议版本号：可以支持协议的升级 序列化算法：消息正文使用哪种序列化方式，可以扩展。例如：protobuf，json，hessian等 指令类型：跟业务相关，例如：登录，注册等 请求序号：为了双工通信，提供异步能力 正文长度 消息正文 防止粘包和半包 设计协议时，虽然我
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