# 人工智能GPT相关知识的简单总结 ## 背景 ``` 工作已经很久, 工作十几年来有过好多波新的技术浪潮. 但是每次都离技术前沿比较远. 最近发现只低头拉车是一个没有前途的行为. 人生很短, 选择很重要, 不仅要低头拉车,还要抬头看路. 感谢网上的资料. ``` ## 人工智能的起源 ``` 人
上一篇的最后一个例子，在多个进程竞争CPU时，我们看到每个进程实际上%usr部分只有20%多，70%多是在wait，但是load远远高于单个进程使用CPU达到100%。 这让我想到之前看的RWP公开课，里面有一篇连接池管理。为什么相同的业务量，起6千个连接（进程）远远要慢于200个连接，因为绝大多数
本文只是起到对于 async await 有个初步的理解作用，达到能看懂和会用的目的，而微软对于多线程的应用远不止于此，可以参考其他博友的文章、官方文档、专业书籍等等。
1 前言 ElasticSearch是一个实时的分布式搜索与分析引擎，常用于大量非结构化数据的存储和快速检索场景，具有很强的扩展性。纵使其有诸多优点，在搜索领域远超关系型数据库，但依然存在与关系型数据库同样的深度分页问题，本文就此问题做一个实践性分析探讨 2 from + size分页方式 from
为了标识一段数据，通常我们会为其指定一个唯一id，比如利用MySQL数据库中的自增主键。 但是当数据量非常大时，仅靠数据库的自增主键是远远不够的，并且对于分布式数据库只依赖MySQL的自增id无法满足全局唯一的需求。因此，产生了多种解决方案，如UUID，SnowFlake等。下文将介绍Vitess是如何解决这个问题的。
摘要：人工智能的快速发展使得我们进入了AIGC时代。AIGC时代的到来，将会带来巨大的机遇和挑战。 本文分享自华为云社区《GPT-4发布，AIGC时代的多模态还能走多远？系列之一： AIGC时代：未来已来》，作者： ModelArts 开发 。 人工智能的快速发展使得我们进入了AIGC时代，即人工智
摘要：AIGC和多模态知识图谱（MMKG）中的知识获取又是怎么实现的呢？他们之间有什么关联呢？ 本文分享自华为云社区《GPT-4发布，AIGC时代的多模态还能走多远？系列之四 AIGC for MMKG》，作者：码上开花_Lancer。 与传统知识图谱不同，MMKG以多模态数据作为源头，从多方面描述
对于大多数App来说，如何快速建立与用户的联系、提高用户活跃度、提升用户转化率，是产品运营过程中十分关心的问题，在常见的运营手段中，Push推送消息以其高性价比成为首选策略。但在实际运营过程中，推送消息的打开率和转化率远远达不到预期，App日活难以提升。那么如何才能有效提高打开和转化率，快速实现Ap
根据冯诺·依曼结构，计算机中要有存储器。所以直到今天，内存和硬盘仍然在电脑中占有非常重要的地位。与大容量的硬盘不同，内存在存取速度上有着非常惊人的表现，但是断电后又不能保存存入的信息。因此在电脑硬件长期的发展过程中，内存一直扮演着中转站的角色。和其他硬件一样，内存遵循着摩根定律，从最远古的SIMM到
https://www.163.com/dy/article/H4TQ7F6O0542ONZJ.html 作者：中国探长国防部研究院成立的背景1956年3月，在***、陈毅、李富春、聂荣臻等领导下，600多位科学家、近百名苏联专家，历时数月反复论证，终于在当年8月形成了“十二年科学技术发展远景规划纲
如果是用户主生产环境，通常不会有用户会开启这个功能。 但如果是在ADG备库端，就会有不少客户选择开启这个功能，这可以有效补充误操作应急处置方法。 今天给某客户做技术支持的时候，在现场遇到一个蛮有意思的问题： XTTS测试场景，库非常大，数据文件很多，远超db_files的默认值。 在表空间元数据导入
为什么会存在这个 大概在2021年中左右，我决定未来5-8年还是在搞技术，所以我就在想我该如何完善自己的知识体系，要怎么样才能成为一个合格的、专业的前端工程师，如果后面不止于前端，我要怎么样才能在这个行业走的更远。所以就有了先提升基础的知识点的想法，虽然专业是软件工程，但是这些基础真的基本都还给书本
一：背景 1.讲故事 上个月 .NET调试训练营 里的一位老朋友给我发了一个 8G 的dump文件，说他的程序内存泄露了，一时也没找出来是哪里的问题，让我帮忙看下到底是怎么回事，毕竟有了一些调试功底也没分析出来，说明还是有一点复杂的，现实世界中的dump远比课上说的复杂的多。 还是那句话，找我分析是
稀疏矩阵的概念 一个m×n的矩阵是一个由m行n列元素排列成的矩形阵列。矩阵里的元素可以是数字、符号及其他的类型的元素。 一般来说，在矩阵中，若数值为0的元素数目远远多于非0元素的数目，并且非0元素分布没有规律时，则称该矩阵为稀疏矩阵；与之相反，若非0元素数目占大多数时，则称该矩阵为稠密矩阵。定义非零
摘要：现在，越来越多的企业和个人使用AIGC生成文章、图片、音乐甚至视频等内容，AIGC已经成为一种必备的工具。在游戏和原画师行业，甚至已经出现了第一批因为AI而失业的人。 本文分享自华为云社区《GPT-4发布，AIGC时代的多模态还能走多远？系列之二：AIGC的阿克琉斯之踵》，作者：ModelAr
摘要：多模态认知智能是AI人工智能当前发展的主流趋势之一，其核心是以多模态知识的获取，表示与推理为主要内容的跨模态知识工程与认知智能，也是为了更好的处理多模态的数据，需要融合多种感知模态和智能处理技术。 本文分享自华为云社区《GPT-4发布，AIGC时代的多模态还能走多远？系列之三：多模态认知智能》
1 背景 最近在做需求的时候需要在一张表中增加一个字段。 这张表情况如下： 1、拆分了多个库多张表 2、库表拆分按表中商户编码字段hash之后取模进行拆分 由于库表拆分按照商户编码，有些大商家的单子数量远远要高于其他普通商家，这样就造成了严重的数据倾斜。 在增加字段的时候尝试多种办法，执行多次都添加
