随着信息技术的高速发展，我们每隔一段时间就能看到一个热门术语在各大平台被分析和讨论。当我们上搜索引擎搜索相关词条，就会找到大量与该技术优势、亮点相关的文章。特别是“平台即产品”（PaaP）策略，其在实际应用中的利用价值和效用性成为近期关注的焦点。 虽然构建数字平台以促进协作和创新的理念听起来颇具前景
需求场景： 我需要部署的项目是在Windows上开发的，目标框架为.net core 6.0 因此我们需要先在kylin上部署项目运行所需要的环境。 借助百度词条，先看看Kylin是什么： 服务器资源： 查看系统版本 cat /etc/kylin-release cat /proc/version
扎克伯格说，Llama3-8B还是太大了，不适合放到手机中，有什么办法？ 量化、剪枝、蒸馏，如果你经常关注大语言模型，一定会看到这几个词，单看这几个字，我们很难理解它们都干了些什么，但是这几个词对于现阶段的大语言模型发展特别重要，它们就是将模型缩小的利器。这篇文章就带大家来认识认识它们，理解其中的原
说时迟那时快，微软第一时间发布开源库Visual ChatGPT，把 ChatGPT 的人工智能AI能力和Stable Diffusion以及ControlNet进行了整合。常常被互联网人挂在嘴边的“赋能”一词，几乎已经变成了笑话，但这回，微软玩了一次真真正正的AI“赋能”，彻底打通了人工智能“闭环
按照固有思维方式，人们总以为人工智能是一个莫测高深的行业，这个行业的人都是高智商人群，无论是写文章还是和人讲话，总是讳莫如深，接着就是蹦出一些“高级”词汇，什么“神经网络”，什么“卷积神经”之类，教人半懂不懂的。尤其ChatGPT的风靡一时，更加“神话”了这个行业，用鲁迅先生形容诸葛武侯的话来讲：“多智而近妖”。 事实上，根据二八定理，和别的行业一样，人工智能行业内真正顶尖的天才也就是20%，他
最近听说了很多事，加之目前自己也处在被汇报以及需要向上汇报的状态中间，迫使我开始思考向上管理（managing up）这个话题。这是一个有争议的话题，很多人（包括曾经的自己）下意识的会将向上管理与徒有其表的讨好或者迎合这类负面词划上等号。借此契机在查阅了很多资料之后，才意识到它不过是一项职场软技能而已。
内存缓存 高速缓存（英语：cache，英语发音：/kæʃ/ kash [1][2][3]，简称缓存），其原始意义是指访问速度比一般随机存取存储器（RAM）快的一种RAM，通常它不像系统主存那样使用DRAM技术，而使用昂贵但较快速的SRAM技术。 原理 Cache一词来源于1967年的一篇电子工程期刊
https://zhuanlan.zhihu.com/p/365210753 现代信息技术的应用都是以计算机为基础，CPU是计算机中的信息处理中枢。CPU指令集是CPU逻辑电路与操作系统和应用程序交流信息时，对词汇和语义的精确约定，决定了操作系统和应用软件能否与CPU兼容，CPU的硬件接口规范又决定
Linux运维常用150个命令 转载自：www.cnblogs.com/bananaaa/p/7774467.html 命令 功能说明 线上查询及帮助命令(2个) man 查看命令帮助，命令的词典，更复杂的还有info，但不常用。 help 查看Linux内置命令的帮助，比如cd命令。 文件和目录操
本文通过ChnSentiCorp数据集介绍了完型填空任务过程，主要使用预训练语言模型bert-base-chinese直接在测试集上进行测试，也简要介绍了模型训练流程，不过最后没有保存训练好的模型。 一.完形填空 完形填空应该大家都比较熟悉，就是把句子中的词挖掉，根据上下文推测挖掉的词是什么。 二.
term 查询 term的查询是代表完全匹配，搜索之前不会对你搜索的关键字进行分词，对你的关键字去文档分词库中的去匹配内容 terms和term的查询机制是一样，都不会将指定的查询关键字进行分词，直接去分词库中匹配，找到相应文档内容。 terms是在针对一个字段包含多个值的时候使用。 term: where province = 江苏 terms: where province = 江苏 or p
如果企业提供 IT 在线服务，那么可观测性能力是必不可少的。“可观测性” 这个词近来也越发火爆，不懂 “可观测性” 都不好意思出门了。但是可观测性能力的构建却着实不易，每个企业都会用到一堆技术栈来组装建设。比如数据收集，可能来自某个 exporter，可能来自 telegraf，可能来自 OTEL，
在测试工作中可以辅助功能测试包括需求分析或解读代码（注意代码安全）后生成测试用例，还可以辅助生成代码，接口测试用例，自动化脚本等各个方向起作用。当然实际使用中可能会因为提示词的不同生成的结果需要人工多次对话训练才可以。但是使用chatGPT肯定比不用能提高工作效率。当然具体落地后如何进行量化提效抽象...
前言 外观模式，英文名称是：Facade Pattern。我们先从名字上来理解一下“外观模式”。我看到了“外观”这个词语，就想到了“外表”这个词语，两者有着很相近的意思。就拿谈恋爱来说，“外表”很重要，如果第一眼看着很舒服、有眼缘，那就有交往下去的可能。如果长的“三寸钉、枯树皮”，估计就够呛了。在这
上周推荐的 ChatGPT 版小爱，不知道有哪些小伙伴回去尝试接入了呢？本周依旧由 2 个不错的 ChatGPT 延伸项目，一个是比 DeepL、Grammarly 更懂你的划词翻译
摘要：今天，我们来了解下什么是“持续交付”及“持续交付”的实践。 云原生是当下IT圈非常热门的一个词，其目的是为了各组织在公有云、私有云和混合云等新型动态环境中，构建和运行可弹性扩展的应用。云原生包含很多技术，比如容器、微服务、DevOps、持续交付等，今天，我们来了解下什么是“持续交付”及“持续交
哈喽大家好，我是咸鱼。今天我们来聊聊什么是 Flask 上下文 咸鱼在刚接触到这个概念的时候脑子里蹦出的第一个词是 CPU 上下文 今天咸鱼希望通过这篇文章，让大家能够对 Flask 上下文设计的初衷以及应用有一个基本的了解 Flask 上下文 我们在使用 Flask 开发 web 程序的时候，通常
国内文章 .NET应用系统的国际化-多语言翻译服务 https://www.cnblogs.com/tianqing/p/17232559.html 本文重点介绍了多语言翻译服务的设计和实现。文章描述了如何通过多语言翻译服务，将临时存储在数据库中的多语言词条，按支持的语言翻译成多语言词条。作者设计了
大语言模型的发展日新月异，记得在去年这个时候，函数调用还是gpt-4的专属。到今年本地运行的大模型无论是推理能力还是文本的输出质量都已经非常接近gpt-4了。而在去年gpt-4尚未发布函数调用时，智能体框架的开发者们依赖构建精巧的提示词实现了gpt-3.5的函数调用。目前在本机运行的大模型，基于这一
CoT 推理范式 默认情况下，大语言模型通常是直接给出问题的最终答案，中间推理过程是隐含的、不透明的，无法发挥出大模型最极致的理解能力。如果你用它来充当翻译，可能效果和传统的机器翻译也差不了太多。 如果我们给大模型设计一个合理的提示词，控制大模型的思考方式，就能发挥出大模型的最大功效，甚至可以让它的
