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共 7529 條

時(shí)間序列模型的演變：人工智能引領(lǐng)新的預(yù)測時(shí)代

機(jī)器學(xué)習(xí)方法在時(shí)間序列預(yù)測中的作用首次在M4和M5預(yù)測競賽中得到了突出體現(xiàn)，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的模型在這類競賽中的表現(xiàn)首次顯著優(yōu)于傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法。

2024-12-11 08:17:30

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能

漏洞管理的實(shí)用方法：建立有效的管道

本文提供了一種構(gòu)建和自動(dòng)化漏洞管理管道的實(shí)用方法，以最大限度提升漏洞管理效率。

2024-12-11 08:00:00

漏洞安全開發(fā)

用有限的預(yù)算構(gòu)建AI應(yīng)用程序

本教程的內(nèi)容技術(shù)性不是很強(qiáng)；為了充分利用AI，你要有Python編程和Web開發(fā)方面的知識(shí)。本教程中的代碼片段使用Python、JavaScript、HTML5和CSS3來編寫。

2024-12-10 08:01:38

自然語言處理 AI 人工智能

在PostgreSQL數(shù)據(jù)庫中應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行預(yù)測性容量規(guī)劃

本文將探討如何將長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）機(jī)器學(xué)習(xí)模型應(yīng)用于預(yù)測PostgreSQL數(shù)據(jù)庫的資源消耗，這種方法有助于防止瓶頸，并提高效率。

2024-12-10 08:00:00

PostgreSQL 數(shù)據(jù)庫機(jī)器學(xué)習(xí)

五款小型多模態(tài)AI模型及其功能

隨著人們對能夠同時(shí)處理不同類型數(shù)據(jù)（圖像、文本、音頻和視頻）的多模態(tài)人工智能系統(tǒng)的興趣日益濃厚，這些多功能工具的小型版本也隨之增加。下面，我們將介紹最近受到廣泛關(guān)注的5款小型多模態(tài)AI工具。

2024-12-09 08:15:43

大型語言模型 LLM 人工智能

構(gòu)建易于擴(kuò)展的數(shù)據(jù)管道的五個(gè)要點(diǎn)?

數(shù)據(jù)管道就是將數(shù)據(jù)從一個(gè)位置傳輸?shù)搅硪粋€(gè)位置的一系列過程，常常在此過程中改變數(shù)據(jù)。

2024-12-09 08:00:00

數(shù)據(jù)管道數(shù)據(jù)處理

多模態(tài)RAG構(gòu)建指南：為AI系統(tǒng)提供更多可能性

在這篇文章中，我們將討論開發(fā)人員如何使用Milvus構(gòu)建他們自己的多模態(tài)RAG系統(tǒng)。我們還將引導(dǎo)你構(gòu)建這樣一個(gè)系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以處理文本和圖像數(shù)據(jù)，特別是執(zhí)行相似性搜索，并利用語言模型來優(yōu)化輸出。?

2024-12-06 08:20:26

多模態(tài)RAG ?向量數(shù)據(jù)庫人工智能

面向新手的Docker與容器基礎(chǔ)介紹

在現(xiàn)代軟件開發(fā)領(lǐng)域，效率和一致性是不可或缺的重要因素。開發(fā)人員和運(yùn)維團(tuán)隊(duì)迫切需要一種能夠助力他們跨越不同環(huán)境，實(shí)現(xiàn)應(yīng)用程序的無縫管理、部署與運(yùn)行的解決方案。

2024-12-06 08:00:00

Docker 容器軟件開發(fā)

高效使用Cursor以實(shí)現(xiàn)10x編程

最近，許多基于生成式人工智能的代碼輔助工具已紛紛亮相。許多工具執(zhí)行同樣的任務(wù)，但有一款工具備受公眾的關(guān)注，那就是Cursor。Cursor是一款基于AI的代碼編輯器，旨在讓開發(fā)人員可以致力于改善工作體驗(yàn)，而不是僅僅修復(fù)代碼。

2024-12-05 13:50:33

Cursor 人工智能代碼

如何使用AutoGen AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)多代理對話

本文介紹如何使用Databricks Community Edition (CE)（一個(gè)免費(fèi)的基于云的平臺(tái)）運(yùn)行一些基本的人工智能Python代碼。因?yàn)橹惶幚黹_源庫，所以這個(gè)實(shí)驗(yàn)可以很容易地在任何Python/PySpark環(huán)境中復(fù)現(xiàn)。

2024-12-05 08:15:00

人工智能大型語言模型 AutoGen

從簡單緩存擴(kuò)展到復(fù)雜緩存面臨的挑戰(zhàn)和解決辦法

為了成功地?cái)U(kuò)展緩存架構(gòu)，你必須克服數(shù)據(jù)一致性、負(fù)載均衡和成本管理之類的挑戰(zhàn)。

2024-12-05 08:00:00

緩存數(shù)據(jù)庫集群

為數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目開發(fā)穩(wěn)健的ETL管道

高質(zhì)量的數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)科學(xué)中非常重要，但這類數(shù)據(jù)常常來自許多地方，格式混亂。一些數(shù)據(jù)來自數(shù)據(jù)庫，另一些數(shù)據(jù)來自文件或網(wǎng)站。這些原始數(shù)據(jù)很難立即使用，因此我們需要先對其進(jìn)行清理和組織。

2024-12-04 08:00:00

數(shù)據(jù)科學(xué)數(shù)據(jù)ETL管道

我們能完全解決GAN中的模式崩潰問題嗎？

模式崩潰會(huì)導(dǎo)致生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）產(chǎn)生重復(fù)輸出。盡管有一些解決方案，但并沒有一種能夠完全解決這個(gè)問題的方法。那么，研究人員將如何解決這個(gè)問題？

2024-12-04 07:59:48

生成對抗網(wǎng)絡(luò)GAN 人工智能

最大限度提高人工智能訓(xùn)練效率：選擇合適的模型

隨著人工智能驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用程序執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)的能力越來越強(qiáng)，數(shù)據(jù)科學(xué)家和機(jī)器學(xué)習(xí)工程師需要探索新方法。要為特定用例開發(fā)最佳模型，利用合適的模型、數(shù)據(jù)集和部署可以簡化人工智能開發(fā)過程并產(chǎn)生最佳結(jié)果。

2024-12-03 08:08:13

CNN 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能

如何在Java中使用Spring Boot設(shè)計(jì)模式

在軟件開發(fā)領(lǐng)域，隨著項(xiàng)目規(guī)模的不斷擴(kuò)大和復(fù)雜度的日益提升，如何確保代碼的組織性、可維護(hù)性和可擴(kuò)展性成為了開發(fā)者們面臨的重大挑戰(zhàn)。

2024-12-03 08:00:00

軟件開發(fā)Java 設(shè)計(jì)模式

馬斯克美大選結(jié)束前猛料談話流出：此前谷歌控制了白宮監(jiān)管，奧特曼撒謊成性，人類不能控制AI，退休是最好的想法，致力于追求真相的AI

AI計(jì)算的增長率是指數(shù)級(jí)甚至超指數(shù)級(jí)的。每個(gè)月上線的AI計(jì)算能力在急劇增加，大約每年增長500%。這種趨勢可能會(huì)持續(xù)數(shù)年。同時(shí)，AI算法的復(fù)雜度也在不斷提升。我們正在上線大量的AI計(jì)算能力，同時(shí)也在提高計(jì)算的效率以及AI軟件的能力。

2024-12-02 12:36:40

馬斯克 AI 計(jì)算能力

將大語言模型集成到現(xiàn)有軟件系統(tǒng)的完整指南

大語言模型（LLM）是能夠理解和生成文本以及處理其他任務(wù)的AI模型。它們使用龐大的數(shù)據(jù)集加以訓(xùn)練，所以它們被稱為“大語言模型”。

2024-12-02 08:10:31

大語言模型 LLM 人工智能

不同類型自動(dòng)化測試的性能比較

了解所有關(guān)于自動(dòng)化測試的知識(shí)，包括它的各種類型、可用的工具、關(guān)鍵優(yōu)勢，以及對軟件質(zhì)量和效率的重要影響。

2024-12-02 08:00:00

自動(dòng)化測試軟件開發(fā)

構(gòu)建高效微服務(wù)架構(gòu)：避開這十大致命反模式

微服務(wù)架構(gòu)以其可擴(kuò)展性、敏捷性和彈性深受青睞，但在實(shí)踐中，許多組織往往遭遇可能削弱這些優(yōu)勢的挑戰(zhàn)。本文聚焦于常見的微服務(wù)反模式，并結(jié)合實(shí)際經(jīng)驗(yàn)提供構(gòu)建高效、可擴(kuò)展微服務(wù)的實(shí)用建議。

2024-11-29 08:00:00

微服務(wù)架構(gòu)

亞馬遜的登月計(jì)劃：造AI芯片，挑戰(zhàn)英偉達(dá)的霸主地位

在一個(gè)平凡的北奧斯汀社區(qū)，周圍是匿名的企業(yè)辦公大樓，亞馬遜的工程師們正在為科技行業(yè)最雄心勃勃的計(jì)劃之一而努力：打破英偉達(dá)（Nvidia）在1000億美元以上的人工智能芯片市場上的壟斷。

2024-11-28 13:20:18

AI 芯片亞馬遜

IAM 失誤導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄露的背后原因

大多數(shù)權(quán)限檢查工具往往缺乏對于已授予的權(quán)限是否真正符合應(yīng)用使用場景的深入理解。這往往會(huì)造成IAM的失誤，進(jìn)而導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄露。

2024-11-28 08:30:00

數(shù)據(jù)泄露 IAM

標(biāo)記化在LLM中有怎樣的重要作用？

標(biāo)記化可以將文本拆分成更小的部分（標(biāo)記），以便LLM有效地處理和理解語言模式。這對于LLM處理不同的語言至關(guān)重要。

2024-11-28 08:15:44

LLM 大型語言模型人工智能

如何借助Cortex運(yùn)行本地LLM

Cortex是一個(gè)動(dòng)態(tài)的本地AI API平臺(tái)，旨在輕松高效地運(yùn)行和定制大語言模型（LLM）。它擁有一個(gè)簡單直觀的靈感來自O(shè)llama的命令行界面（CLI），完全用C++構(gòu)建而成。

2024-11-27 08:14:43

Cortex 大語言模型 LLM

如何使用代碼圖增強(qiáng)代碼分析

本文將探索代碼圖如何簡化代碼理解并提升軟件開發(fā)水平，同時(shí)發(fā)現(xiàn)有助于改進(jìn)代碼分析工作流程的工具。

2024-11-27 08:00:00

代碼圖代碼分析開發(fā)

如何在組織中啟用機(jī)器學(xué)習(xí)

?構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品需要不同類型的技能和流程，而這些技能和流程需要逐步被吸納并融入組織的日常運(yùn)作中。

2024-11-26 08:09:40

機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能大型語言模型

如何使用Pandas和SQL分析數(shù)據(jù)

我們在本教程中將探討何時(shí)以及如何將SQL功能整合到Pandas框架中，并探討其局限性。

2024-11-26 08:00:00

SQL Pandas PandaSQL

AI驅(qū)動(dòng)的基于意圖的網(wǎng)絡(luò)（IBN）：人工智能助力網(wǎng)絡(luò)管理的未來

人工智能（AI）驅(qū)動(dòng)的基于意圖的網(wǎng)絡(luò)（intent-based networking，IBN）作為一種潛在的解決方案出現(xiàn)了，有望重塑我們的網(wǎng)絡(luò)管理方法——但它真的是解決這個(gè)問題的有效方法嗎？

2024-11-25 08:13:21

人工智能 AI驅(qū)動(dòng)網(wǎng)絡(luò)管理

探析在Spring Boot中為可擴(kuò)展微服務(wù)構(gòu)建多模塊項(xiàng)目的方法

隨著軟件應(yīng)用程序復(fù)雜程度的不斷提升，對可擴(kuò)展性、模塊化以及清晰度的管理變得極為關(guān)鍵。

2024-11-25 08:00:00

微服務(wù)多模塊架構(gòu)

多模態(tài)語言模型實(shí)戰(zhàn)之音樂轉(zhuǎn)錄

本文將以實(shí)戰(zhàn)方式探討基于Spotify公司的開源音樂大模型Llark并聯(lián)合阿里巴巴的語音多模態(tài)大模型Qwen2-AudioQwen2-Audio將音樂轉(zhuǎn)錄成樂譜的完整過程。

2024-11-22 08:22:58

大模型Llark 語音多模態(tài)大模型 SOTA模型

14個(gè)很棒的預(yù)處理器，適合熱愛編程的開發(fā)人員

有時(shí)候，編程規(guī)則似乎是為了讓編碼成為一件苦差事而設(shè)計(jì)的。這里有14種預(yù)處理器可以幫助軟件開發(fā)再次變得有趣。

2024-11-22 08:00:00

編程語言軟件開發(fā)

微調(diào)大型語言模型（LLM）的五個(gè)技巧

LLM微調(diào)是指對預(yù)訓(xùn)練好的LLM進(jìn)行進(jìn)一步訓(xùn)練，使用更小、更具體的數(shù)據(jù)集，以增強(qiáng)其在特定領(lǐng)域任務(wù)（如理解醫(yī)療行業(yè)的術(shù)語）上的表現(xiàn)。

2024-11-21 08:22:45

LLM 大型語言模型人工智能

Elasticsearch雖好，但矢量數(shù)據(jù)庫才是未來

專門構(gòu)建的矢量數(shù)據(jù)庫將Sparse-BM25算法和語義搜索整合到單一的高效操作中，因而優(yōu)于雙系統(tǒng)環(huán)境。

2024-11-21 08:00:00

矢量數(shù)據(jù)庫人工智能

如何使用Elasticsearch優(yōu)化向量搜索性能

本文探討了使用Elasticsearch進(jìn)行向量搜索的復(fù)雜性，重點(diǎn)介紹了優(yōu)化性能的有效技術(shù)和最佳實(shí)踐。通過降低向量維度、高效索引和自動(dòng)參數(shù)調(diào)優(yōu)來優(yōu)化Elasticsearch中的向量搜索，從而獲得更快、更準(zhǔn)確的結(jié)果。

2024-11-21 08:00:00

向量搜索人工智能

AdaBoost分類器完全圖解

在本文中，我們將詳細(xì)探討AdaBoost算法是如何進(jìn)行預(yù)測的。我們將會(huì)看到AdaBoost算法能夠通過結(jié)合有針對性的弱學(xué)習(xí)器來增強(qiáng)力量，就像將有針對性的鍛煉變成全身力量的鍛煉程序一樣。

2024-11-20 08:29:26

AdaBoost 算法機(jī)器學(xué)習(xí)

提升人工智能性能的三種關(guān)鍵的LLM壓縮策略

在本文中將探討一些模型壓縮策略，幫助開發(fā)人員在資源極其受限的環(huán)境中部署人工智能模型。

2024-11-19 08:08:16

模型壓縮人工智能 LLM

改變Java的12項(xiàng)Java增強(qiáng)提案（JEP）

讓我們來了解一下旨在重構(gòu)JVM和擴(kuò)展Java語言的最新提案。

2024-11-19 08:00:00

Java JEP 開發(fā)

提高深度學(xué)習(xí)模型效率的三種模型壓縮方法

模型壓縮是深度學(xué)習(xí)模型實(shí)時(shí)部署的關(guān)鍵組成部分，本文探討了提高深度學(xué)習(xí)模型效率的不同方法。

2024-11-18 08:08:21

深度學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)視覺自然語言處理

用通用語義層解決數(shù)據(jù)不一致問題

不同的BI、分析和數(shù)據(jù)科學(xué)工具導(dǎo)致用戶組之間在數(shù)據(jù)解釋、業(yè)務(wù)邏輯和定義方面存在差異，通用語義層可以解決這些差異。

2024-11-18 08:00:00

數(shù)據(jù)倉庫通用語義層商業(yè)智能

如何使用BART模型和Hugging Face Transformers總結(jié)文本？

BART是一個(gè)幫助總結(jié)文本的工具。它可以使長文章變得更短，更容易閱讀。這有助于你快速找到要點(diǎn)。BART的工作原理是，分析整段文本以理解其上下文。然后，它通過保留重要的部分并刪除不太重要的部分來生成摘要。

2024-11-15 08:24:41

分詞器 BART模型總結(jié)文本

關(guān)于戰(zhàn)略人工智能的深度綜述

在本文中，我們將定義戰(zhàn)略性人工智能，探討它是什么，以及自1997年IBM的深藍(lán)擊敗卡斯帕羅夫以來，它是如何發(fā)展的。我們將嘗試了解一些模型的總體架構(gòu)，此外還將研究大型語言模型（LLM）如何融入其中。

2024-11-14 08:22:34

大型語言模型 LLM 人工智能

如何使用Kubernetes合理調(diào)整GPU和CPU資源以訓(xùn)練和推理AI模型?

本文將探索如何使用Kubernetes的先進(jìn)功能，根據(jù)需要?jiǎng)討B(tài)高效地對工作負(fù)載進(jìn)行優(yōu)先級(jí)排序，從而優(yōu)化GPU和CPU資源的分配。

2024-11-14 08:00:00

Kubernetes 人工智能集群

如何使用Hugging Face Transformers微調(diào)F5以回答問題？

T5是一個(gè)功能強(qiáng)大的模型，旨在幫助計(jì)算機(jī)理解和生成人類語言。T5的全稱是“文本到文本轉(zhuǎn)換器”。它是一個(gè)可以完成許多語言任務(wù)的模型。T5將所有任務(wù)視為文本到文本問題。我們在本文中將學(xué)習(xí)如何優(yōu)化T5以回答問題。

2024-11-13 08:34:32

T5 聊天機(jī)器人大模型

克服機(jī)器學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)換器的局限性——從位置嵌入到RoPE和ALiBi方法

本文將從早期的正弦算法跟蹤分析到當(dāng)前最新的RoPE和ALiBi算法，介紹如何通過先進(jìn)的位置編碼來克服LLM開發(fā)中轉(zhuǎn)換器的局限性。

2024-11-12 08:20:25

正弦算法 ALiBi算法機(jī)器學(xué)習(xí)

如何在Golang中實(shí)現(xiàn)LSM樹

本文介紹如何在Golang中實(shí)現(xiàn)LSM樹，討論其特性，并將其與傳統(tǒng)的鍵值存儲(chǔ)系統(tǒng)和索引策略進(jìn)行比較。

2024-11-12 08:00:00

LSM樹 Golang MemTable

最小化的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN為Transformer提供了快速高效的替代方案

?本文介紹了長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）和門控循環(huán)單元（GRU）這兩種流行的RNN變體的最小化版本——minLSTM和minGRU，這兩個(gè)模型在訓(xùn)練期間可以完全并行，并且使用的參數(shù)顯著減少，使它們成為Tansformer的快速和有效的替代方案。

2024-11-11 08:11:49

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大型語言模型 RNN

企業(yè)組織簡化DevOps管道的四種方式

實(shí)施減少開發(fā)人員依賴手工流程程度的解決方案將是減輕開發(fā)人員壓力的關(guān)鍵。

2024-11-11 08:00:00

DevOps 開發(fā)AI

三款出色的無代碼LLM應(yīng)用程序構(gòu)建神器

我們在這篇博文中將了解在AI社區(qū)備受關(guān)注的三款開源無代碼解決方案。這些工具通常擁有拖放式組件和下拉式選項(xiàng)，這意味著你不必編寫任何代碼。

2024-11-08 09:53:01

Flowise AI LLM模型大語言模型

保護(hù)Kubernetes免受威脅：容器安全的有效實(shí)踐

Kubernetes正在推動(dòng)云計(jì)算的未來，但它所帶來的安全挑戰(zhàn)要求我們采取全面的方法來確保容器安全性。

2024-11-08 09:45:47

Kubernetes 云計(jì)算安全

借助LLM實(shí)現(xiàn)模型選擇和試驗(yàn)自動(dòng)化

代碼生成和評估最近已經(jīng)成為許多商業(yè)產(chǎn)品提供的重要功能，以幫助開發(fā)人員處理代碼。LLM還可以進(jìn)一步用于處理數(shù)據(jù)科學(xué)工作，尤其是模型選擇和試驗(yàn)。本文將探討如何將自動(dòng)化用于模型選擇和試驗(yàn)。

2024-11-07 08:03:10

大語言模型試驗(yàn)自動(dòng)化 LLM

微服務(wù)設(shè)計(jì)模式：基本架構(gòu)和設(shè)計(jì)指南

本文介紹了微服務(wù)軟件架構(gòu)的設(shè)計(jì)模式，以及其如何克服諸如松散耦合服務(wù)、定義數(shù)據(jù)庫等挑戰(zhàn)。

2024-11-07 08:00:00

微服務(wù)架構(gòu)

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