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共 7529 條

通過HTML屬性來增強(qiáng)網(wǎng)站和應(yīng)用程序的可訪問性

你曾經(jīng)在 HTML 語言中使用過某個(gè)屬性，卻并未完全明白它的用途嗎？你并非個(gè)例！隨著時(shí)間的推移，我深入探究了眾多HTML屬性背后的含義，特別是那些對于可訪問性極為關(guān)鍵的屬性。

2024-09-23 17:01:10

HTML屬性應(yīng)用程序 Javascript

RAG開發(fā)新技術(shù)：利用語義相似度提升標(biāo)簽過濾質(zhì)量

本文旨在介紹如何利用語義相似度改進(jìn)標(biāo)簽過濾以提升RAG應(yīng)用開發(fā)質(zhì)量。

2024-09-23 14:36:20

算法視覺語言模型 LLM

如何實(shí)現(xiàn)無頭數(shù)據(jù)架構(gòu)

無頭數(shù)據(jù)架構(gòu)可以在整個(gè)組織中解鎖前所未有的數(shù)據(jù)訪問，但它從左移開始。

2024-09-20 21:09:42

無頭數(shù)據(jù)架構(gòu)數(shù)據(jù)分析平臺(tái)多跳架構(gòu)

機(jī)器學(xué)習(xí)的量子飛躍：突破人工智能能力的邊界

我們探索的創(chuàng)新——從量子機(jī)器學(xué)習(xí)到可解釋性人工智能——突顯了人工智能領(lǐng)域的發(fā)展速度有多快。每一項(xiàng)技術(shù)突破都有可能打破限制當(dāng)前人工智能系統(tǒng)的障礙。它們有望共同開創(chuàng)一個(gè)前所未有的機(jī)器學(xué)習(xí)能力時(shí)代。

2024-09-20 17:05:27

量子機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能量子計(jì)算

準(zhǔn)備絕非毫無意義！適用于所有組織的十個(gè)事件響應(yīng)準(zhǔn)備事項(xiàng)

網(wǎng)絡(luò)威脅不會(huì)消失，但準(zhǔn)備有序的流程可以更大限度地緩解威脅帶來的影響。

2024-09-19 20:21:28

網(wǎng)絡(luò)安全 IR計(jì)劃漏洞

使用Concrete ML確保模型訓(xùn)練和推理的端到端隱私

本文介紹了使用完全同態(tài)加密（FHE）為scikit-learn聯(lián)合訓(xùn)練模型和加密推理確保端到端隱私。

2024-09-19 18:49:54

完全同態(tài)加密 FHE 機(jī)器學(xué)習(xí)

使用 OpenAI o1 的五種方法「詳細(xì)指南」

對于那些不了解情況的人來說，OpenAI 于周五發(fā)布了其新的 o1 模型系列。這些模型 o1-preview 和 o1-mini 旨在花更多時(shí)間思考后再做出反應(yīng)。它們可以推理復(fù)雜的任務(wù)，解決比以前的科學(xué)、編碼和數(shù)學(xué)模型更難的問題。

2024-09-19 18:03:31

OpenAI o1 模型 o1-mini

使用人工智能增強(qiáng) IaC 以提高下一代基礎(chǔ)設(shè)施的效率

人工智能在提升DevOps和平臺(tái)能力方面發(fā)揮著重要作用。而且很明顯的是，人工智能將成為未來IaC實(shí)踐的核心。以下將探討人工智能正在重塑IaC運(yùn)營的一些重要領(lǐng)域，并討論未來可能會(huì)發(fā)生的情況。

2024-09-18 08:28:28

人工智能 IaC AI

淺析AI時(shí)代下分布式SQL和矢量數(shù)據(jù)庫的崛起、現(xiàn)狀和潛力

數(shù)據(jù)庫市場目前正經(jīng)歷一場重大變革，數(shù)據(jù)庫在竭力應(yīng)對眾多AI應(yīng)用帶來的需求，并考驗(yàn)傳統(tǒng)計(jì)算架構(gòu)的極限。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)模型變得越來越復(fù)雜、數(shù)據(jù)密集型，數(shù)據(jù)庫在支持這些應(yīng)用方面的作用變得不可或缺。

2024-09-18 08:00:00

人工智能數(shù)據(jù)庫 SQL

OpenAI文本嵌入模型入門指南

這篇綜合指南介紹了如何使用OpenAI文本嵌入模型在GenAI應(yīng)用程序中嵌入創(chuàng)建和語義搜索。

2024-09-14 15:19:11

OpenAI GenAI 向量嵌入

單獨(dú)使用HTML原型：探尋不依賴 JavaScript 的實(shí)現(xiàn)之道

交互性是賦予網(wǎng)站生命力的核心要素。無論是展示更多內(nèi)容的按鈕，還是響應(yīng)用戶輸入的表單，這些細(xì)微的交互細(xì)節(jié)能夠持續(xù)吸引用戶的注意力。傳統(tǒng)上，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)站的交互性往往高度依賴于JavaScript。

2024-09-14 15:07:03

JavaScript HTML

如何選擇適合企業(yè)需求的大語言模型

如今市面上有大量的LLM可供選擇，這意味著企業(yè)更有可能找到適合自己特定需求的LLM，而不是求助于一應(yīng)俱全的LLM。這可以加速創(chuàng)新，不過從數(shù)百種模型中選擇合適的模型可能很復(fù)雜。

2024-09-13 12:33:57

LLM 大語言模型人工智能

數(shù)據(jù)倉庫平臺(tái)Snowflake的全面管理指南

Snowflake的管理涉及到各種任務(wù)，從用戶和角色管理到數(shù)據(jù)加載和安全性等方面。

2024-09-13 12:25:43

數(shù)據(jù)倉庫 Snowflake

利用多向量和高級(jí)搜索數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)城市數(shù)據(jù)

本文將介紹如何構(gòu)建高級(jí)數(shù)據(jù)模型，并將其用于攝取和各種搜索選項(xiàng)。對于記事簿（Notebook）部分，將運(yùn)行混合多向量搜索，對結(jié)果進(jìn)行重新排序，并顯示結(jié)果文本和圖像。

2024-09-12 10:56:53

高級(jí)數(shù)據(jù)模型向量數(shù)據(jù)庫 Milvus

如何利用零樣本全序列排序?qū)W習(xí)進(jìn)行推薦

推薦系統(tǒng)領(lǐng)域是一個(gè)子領(lǐng)域繁多，覆蓋技術(shù)面廣博的技術(shù)領(lǐng)域。因?yàn)橥扑]系統(tǒng)能給網(wǎng)站帶來低成本流量從而極大的推動(dòng)網(wǎng)站的發(fā)展，因此被各大互聯(lián)網(wǎng)公司青睞。

2024-09-12 08:00:00

推薦系統(tǒng)人工智能算法

機(jī)器學(xué)習(xí)利器——決策樹分類器深度解析

本文將給出有關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)重要基礎(chǔ)工具——決策樹分類器的深度解析，并提供一個(gè)生成一棵簡化型決策樹的完整案例。

2024-09-11 08:34:28

機(jī)器學(xué)習(xí)決策樹分類器算法

優(yōu)于反射（Reflection）：在Java中使用方法句柄和變量句柄

反射多年來一直是高級(jí)Java工具包的關(guān)鍵。現(xiàn)在，它正在被更先進(jìn)、更安全的選項(xiàng)所取代。下文介紹了如何使用MethodHandle和VarHandle來獲得對方法和字段的編程訪問。

2024-09-11 08:00:00

Java 優(yōu)于反射開發(fā)

評估RAG系統(tǒng)組件的終極指南

檢索增強(qiáng)型生成（RAG）系統(tǒng)被設(shè)計(jì)用來提升大型語言模型（LLM）的響應(yīng)質(zhì)量。當(dāng)用戶提交查詢時(shí)，RAG系統(tǒng)從向量數(shù)據(jù)庫中提取相關(guān)信息，并將其作為場景傳遞給LLM。然后，LLM使用這個(gè)場景為用戶生成響應(yīng)。這一過程顯著提高了LLM反應(yīng)的質(zhì)量，減少了“幻覺”。

2024-09-10 08:26:40

大型語言模型 LLM RAG系統(tǒng)

基于語言代理樹搜索（LATS）和GPT-4o攻克復(fù)雜的LLM決策問題

本文將通過一個(gè)完整的財(cái)務(wù)決策方面的案例來展示如何將語言代理樹搜索與GPT-4o模型相結(jié)合以增強(qiáng)LLM決策能力。

2024-09-09 08:23:05

大型語言模型 LLM GPT-4o

自適應(yīng)AI在各領(lǐng)域的業(yè)務(wù)用例及面臨的挑戰(zhàn)

作為超越傳統(tǒng)AI的先進(jìn)技術(shù)，自適應(yīng)AI在業(yè)務(wù)環(huán)境中存在哪些可能性？又存在哪些挑戰(zhàn)？

2024-09-09 08:00:00

人工智能自適應(yīng)人工智能

如何創(chuàng)建LLM應(yīng)用程序的框架

有許多研究和演示表明，大型語言模型(LLM)可以執(zhí)行令人印象深刻的任務(wù)。雖然并沒有一種萬能的方法，但可以嘗試創(chuàng)建一些指南，以幫助人們更好地在LLM所帶來的創(chuàng)新和困惑中導(dǎo)航。

2024-09-06 10:46:04

大型語言模型 LLM 機(jī)器學(xué)習(xí)

使用Ballerina開發(fā)敏捷的ETL流程

本文討論了靈活的、類似微服務(wù)的ETL流的體系結(jié)構(gòu)和Ballerina語言實(shí)現(xiàn)?？紤]到大多數(shù)業(yè)務(wù)部門生成數(shù)據(jù)，并有著獨(dú)特的數(shù)據(jù)需求，Ballerina語言提供的數(shù)據(jù)處理能力、連接性和靈活的部署選項(xiàng)可能具有變革性。

2024-09-06 10:25:32

人工智能 ETL 微服務(wù)

好的代碼重構(gòu) vs 壞的代碼重構(gòu)：如何做出正確選擇？

最好的重構(gòu)往往是讓終端用戶毫無察覺，卻能極大地方便開發(fā)人員。通過提升代碼的可讀性、可維護(hù)性和效率，同時(shí)保持系統(tǒng)的穩(wěn)定性，你將為整個(gè)團(tuán)隊(duì)創(chuàng)造更高的工作效率并減少技術(shù)債務(wù)。

2024-09-05 10:17:34

代碼重構(gòu)開發(fā)者

訓(xùn)練模擬人形機(jī)器人的五種強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)大PK

通過閱讀本文中介紹的內(nèi)容，你將學(xué)習(xí)到關(guān)于這五種強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的工作原理和數(shù)學(xué)原理，并了解我是如何實(shí)現(xiàn)這些不同算法的。同時(shí)，您還可以領(lǐng)略一下這些機(jī)器人是如何面對面地展開決斗，并最終確定哪一種算法是最后的冠軍！

2024-09-05 08:23:58

強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法人形機(jī)器人

有了MFA，為何還是被黑客攻擊？

多重身份驗(yàn)證機(jī)制并不等同于高安全性，我們只有正確實(shí)施，才能將其作為一種有效的安全工具。本文將介紹針對MFA攻擊的威脅模式，以及防范MFA攻擊的安全策略。

2024-09-04 08:00:00

超越靜態(tài)管道：使用LlamaIndex增強(qiáng)人工智能代理

本文使用LlamaIndex的查詢引擎工具和函數(shù)工具構(gòu)建人工智能代理，并演示如何有效地集成和利用這些工具。

2024-09-04 07:54:48

LLM LlamaIndex 人工智能

用時(shí)間序列語言模型徹底改變預(yù)測分析現(xiàn)狀

本文介紹了如何利用ARIMA和GARCH等高級(jí)時(shí)間序列模型來發(fā)掘新的洞察力，并提高預(yù)測準(zhǔn)確性。

2024-09-03 08:16:08

時(shí)間序列模型 LLM 大語言模型

關(guān)于Cookie竊取的運(yùn)行原理、風(fēng)險(xiǎn)及防御建議

Cookie竊取和濫用會(huì)帶來身份盜用、經(jīng)濟(jì)損失和非法訪問賬戶等嚴(yán)重后果，需要部署防御措施來緩解這些風(fēng)險(xiǎn)。

2024-09-03 08:00:00

Cookie 漏洞安全

基于LangChain+Langflow+Astra DB開發(fā)RAG聊天機(jī)器人

本文將介紹如何借助于Langflow的直觀GUI界面來創(chuàng)建一個(gè)RAG聊天機(jī)器人的完整過程，期間將LLM與向量數(shù)據(jù)庫集成以實(shí)現(xiàn)上下文驅(qū)動(dòng)的響應(yīng)。

2024-09-02 08:17:53

RAG 聊天機(jī)器人人工智能

惡意軟件竊取加密貨幣的五種新技術(shù)

網(wǎng)絡(luò)犯罪分子從未停止過創(chuàng)新的步伐，他們尤其被加密貨幣所吸引。也許你正在暢游互聯(lián)網(wǎng)，卻不知道將要踩到多少雷。說到保護(hù)加密貨幣資金，小心謹(jǐn)慎、及時(shí)了解最新的安全趨勢永遠(yuǎn)不會(huì)有壞處。

2024-08-30 11:35:20

安全加密貨幣惡意軟件

介紹一種實(shí)用的RAG技術(shù)：父文檔檢索（PDR）

父文檔檢索（PDR）能夠使RAG更準(zhǔn)確、細(xì)致地響應(yīng)各種復(fù)雜的查詢。本文將利用LangChain和OpenAI向你展示其分步實(shí)施步驟。

2024-08-30 11:27:55

父文檔檢索 RAG技術(shù)人工智能

詳解用于相似和抄襲檢測的技術(shù)Shingling

Shingling技術(shù)是一種廣泛用于檢測和減輕文本相似性的技術(shù)。它是將文檔中的一串文本轉(zhuǎn)換為一組重疊的單詞或字母序列的過程。在編程上，可以將其看作是字符串值中的子字符串列表。

2024-08-29 09:03:56

信息檢索抄襲檢測 Shingling

為什么以及如何構(gòu)建ClickHouse的主-副本架構(gòu)

本文介紹一家應(yīng)用程序開發(fā)商在為ClickHouse構(gòu)建主-副本架構(gòu)時(shí)遇到的挑戰(zhàn)以及所采用的解決方案。

2024-08-29 08:00:00

人工智能 ClickHouse 機(jī)器學(xué)習(xí)

使用Hugging Face Transformer檢測文本中的情緒

這篇基于Python的教程側(cè)重于加載和闡明使用一個(gè)Hugging Face預(yù)訓(xùn)練模型來分類與輸入文本相關(guān)的主要情緒。我們將使用在Hugging Face中心上公開可用的情緒數(shù)據(jù)集。這個(gè)數(shù)據(jù)集含有成千上萬條用英語寫的推文消息。

2024-08-28 08:25:25

Python 預(yù)訓(xùn)練模型情緒數(shù)據(jù)集

對OpenAI模型進(jìn)行基準(zhǔn)測試以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)解決錯(cuò)誤

本文評估了軟件開發(fā)中的LLM，重點(diǎn)關(guān)注它們在解決錯(cuò)誤方面的有效性。這是軟件開發(fā)人員工作流程中的一個(gè)關(guān)鍵任務(wù)。

2024-08-27 08:38:34

LLM 大型語言模型軟件開發(fā)

數(shù)據(jù)庫DynamoDB的遷移全過程詳解

本文和你深入探討了 DynamoDB 遷移的工作原理，以及它與其他數(shù)據(jù)庫的區(qū)別。同時(shí)，本文也討論了回填歷史數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)流更改傳輸?shù)搅硪粋€(gè)數(shù)據(jù)庫的不同方法。最后，我們還利用AWS 工具探討了端到端遷移。

2024-08-27 08:00:00

數(shù)據(jù)庫 DynamoDB

為什么AI內(nèi)容檢測器在2024年如此受歡迎？

隨著ChatGPT的問世，基于人工智能(AI)的寫作工具永久地改變了內(nèi)容創(chuàng)作的格局，在實(shí)現(xiàn)效率和創(chuàng)新的同時(shí)，也打開了“潘多拉魔盒”。在此背景下，人工智能內(nèi)容檢測器日漸興起。

2024-08-26 08:16:13

人工智能 AI 內(nèi)容檢測器

工程師的兩難選擇：重構(gòu)還是堅(jiān)守？破解“過度架構(gòu)”迷思

在審查某個(gè)軟件解決方案時(shí)，你是否感到其復(fù)雜性超出了實(shí)際需求？在對該架構(gòu)或方法進(jìn)行批評之前，請仔細(xì)考慮其可能的深遠(yuǎn)影響。

2024-08-26 08:00:00

架構(gòu)軟件工程師

對 OpenAI 模型進(jìn)行基準(zhǔn)測試以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)錯(cuò)誤解決

本文探討了 LLM 在軟件開發(fā)中的有效性，特別關(guān)注錯(cuò)誤解決。根據(jù)我在 Raygun 從事 AI 錯(cuò)誤解決工作期間對整個(gè)行業(yè)的觀察和見解，我將分析 LLM 的當(dāng)前功能及其對未來開發(fā)實(shí)踐的影響。

2024-08-23 13:40:57

OpenAI 模型性能

基于PyTorch從零實(shí)現(xiàn)視覺轉(zhuǎn)換器（ViT）?

本文將從零開始介紹如何基于PyTorch框架實(shí)現(xiàn)一個(gè)完整的視覺轉(zhuǎn)換器（ViT）。

2024-08-23 08:57:13

PyTorch 視覺轉(zhuǎn)換器 ViT

通過Netflix案例研究和NVIDIA深度學(xué)習(xí)技術(shù)深入了解推薦算法

本文介紹了推薦系統(tǒng)已從簡單的統(tǒng)計(jì)建模、基于內(nèi)容的篩選和協(xié)作篩選，發(fā)展到了我們現(xiàn)在常見的深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、HPC 節(jié)點(diǎn)、矩陣分解，并通過Netflix案例研究NVIDIA Merlin框架。

2024-08-23 08:00:00

深度學(xué)習(xí)Netflix 推薦引擎

減少對不良開源軟件包依賴的四種方法

隨著組織日益依賴開源軟件包，識(shí)別并緩解與之相關(guān)的安全風(fēng)險(xiǎn)變得愈發(fā)重要。

2024-08-22 12:35:47

開源軟件包開源

采用代碼聊天：理解代碼庫的對話式人工智能

想象一下，有一個(gè)工具可以理解你的代碼，可以回答你的問題，提供見解，甚至幫助你調(diào)試問題——所有這些都是通過自然語言查詢實(shí)現(xiàn)的。本文將引導(dǎo)你完成創(chuàng)建對話式人工智能的過程，該過程允許使用Chainlit、Qdrant和OpenAI與你的代碼進(jìn)行對話。

2024-08-22 10:52:31

代碼庫數(shù)據(jù)庫人工智能

機(jī)器遺忘：為什么教AI學(xué)會(huì)遺忘至關(guān)重要？

機(jī)器學(xué)習(xí)讓AI模型可以刪除選定的訓(xùn)練信息，而不會(huì)對其性能產(chǎn)生負(fù)面影響。

2024-08-21 09:57:38

機(jī)器 AI 信息

實(shí)時(shí)流架構(gòu)：深入了解Kafka、Flink和Pinot的技術(shù)

雖然像Kafka、Flink和Pinot這樣的獨(dú)立組件功能非常強(qiáng)大，但在云計(jì)算和內(nèi)部部署之間大規(guī)模管理它們在操作上可能很復(fù)雜。

2024-08-21 08:00:00

架構(gòu)組件

如何使用聚類分析分割數(shù)據(jù)

聚類是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù)，涉及一系列廣泛的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，假設(shè)數(shù)據(jù)未標(biāo)記或未先驗(yàn)分類，旨在發(fā)現(xiàn)其底層的模式或洞察力。具體來說，聚類的目的是發(fā)現(xiàn)有相似特征或?qū)傩缘臄?shù)據(jù)觀測組。

2024-08-20 08:22:21

聚類算法聚類分析機(jī)器學(xué)習(xí)

十個(gè)Kubernetes成本優(yōu)化技術(shù)

無論你旨在采用新架構(gòu)還是優(yōu)化現(xiàn)有環(huán)境，建議了解下述降低Kubernetes成本的10種方法。

2024-08-20 08:00:00

Kubernetes 云計(jì)算

揭開神秘面紗：深入了解語音識(shí)別算法

本文將探索使語音識(shí)別成為可能的機(jī)制，了解日益普及的用于應(yīng)用人工智能的語音用戶界面（VUI）可能帶來的優(yōu)勢。

2024-08-19 08:07:52

LLM 大型語言模型人工智能

在Python環(huán)境下構(gòu)建火箭控制系統(tǒng)：基礎(chǔ)控制理論解析與應(yīng)用實(shí)踐

構(gòu)建任何類型的控制系統(tǒng)，包括火箭控制系統(tǒng)，均涉及到將控制理論與編程技術(shù)相結(jié)合的過程。

2024-08-19 08:00:00

Python 控制系統(tǒng)

半監(jiān)督學(xué)習(xí)：如何克服數(shù)據(jù)標(biāo)簽缺乏問題

本文將深入理解半監(jiān)督學(xué)習(xí)的概念，探索其原理、應(yīng)用以及徹底改變?nèi)藗兲幚頂?shù)據(jù)密集型機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)的方式的潛力。

2024-08-16 08:15:02

半監(jiān)督學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)標(biāo)簽

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