人工智能

AI Ping:精准可靠的大模型服务性能评测平台

目录引言一、界面设计与交互体验二、功能布局与使用逻辑三、网站性能、响应速度与准确性四、性能排行五、AI Ping存在的问题与改进建议(个人建议)六、主流AI平台横向对比分析1. 对比表格2. 数据图表比较3. 对比分析七、结语引言随着生成式人工智能(AIGC)热潮兴起,各大厂商相继推出了自己的大模型应用。然而面对琳琅满目的AI平

总结一下近期(2022-09)学习的开源软件(二)

    这一篇文章总结一下数据相关的两个开源软件:ckan 和 watchmen。     很多企业在做数字化转型,尤其是很多公司在做DCMM(数据管理能力成熟度模型)认证,除了熟悉标准条款等工作以外,我们还可以通过学习一些软件的功能和设计来消化理论知识,扩大相关知识面。面对专家的时候才能从容、自信,轻松吸收专家的指导意见。 CKAN CKAN is an open-source DMS (dat

Apache IoTDB(5):深度解析时序数据库 IoTDB 在 AINode 模式单机和集群的部署与实践

引言Apache IoTDB 设计之初就专为物联网(IoT)场景而生,旨在提供一个集高性能数据写入、海量数据存储、低延迟分析查询于一体的一站式解决方案。Apache IoTDB 时序数据库【系列篇章】: No. 文章地址(点击进入) 1 Apache IoTDB(1)&#xff

Linux内核通信seq_file详解

本文介绍的用法相对复杂, 简单的用法请参考 这篇文章 seq_file适用于内核需要向应用层输出信息时使用,最常见的用法是遍历内核中的一个list数据结构输出list的内容到应用层;当然也可以输出任意的数据,并且输出到应用层的数据大小没有限制,默认缓冲区是一个PAGE_SIZE,当输出的数据大于PAGE_SIZE时seq_file会把缓冲区大小翻倍,直到超过要输出的数据大小,或者把内存耗尽。 se

重生之我在大学自学鸿蒙开发第七天-《AI语音朗读》

个人主页:VON 文章所属专栏:从0开始的开源鸿蒙6.0.0 个人抖音:清洒 目录一、前言二、实践2.1、原理分析2.2、创建文本朗读引擎2.3、监听播报状态核心作用各部分说明变量定义初始化方法 initListener()2.4、创建文本转语音(TTS)引擎实例异常捕获结构创建引擎的核心调用创建成功后的处理2.5、初始化监听

2022-06-15 斯坦福大学计算机公开课资源

① CS 103 计算的数学基础 计算能力的理论极限是什么?计算机能解决哪些问题?哪些不能?我们如何以数学上的确定性来推理这些问题的答案?本课程探讨这些问题的答案,并作为离散数学、可计算性理论和复杂性理论的介绍。课程完成后,学生将能够轻松编写数学证明、推理离散结构、阅读和编写一阶逻辑语句,以及使用计算设备的数学模型。 学习地址: ② CS106a 编程

数据倾斜导致子任务积压

业务背景: 一个流程中,有两个重要子任务:一是数据迁移,将kafka实时数据落Es,二是将kafka数据做窗口聚合落hbase,两个子任务接的是同一个Topic GroupId。上游Topic的 tps高峰达到5-6w。 问题描述: 给 24个 TaskManager(CPU) 都会出现来不及消费的情况。 问题原因: 做窗口聚合的任务的分组字段,分组粒度太小,hash不能打散,数据倾斜严重,导致少

【转载】不确定性原理本质上与量子力学无关,而是纯数学现象

沃纳-海森堡 很多人认为,海森堡测不准原理(不确定性原理)是关于观察者通过光子与电子相互作用,从而影响光子的动量的理论。 观察者必须影响电子的动量(或某些量子状态)才能观察到它,这可能是真的,但这并不是不确定性原理的根本原因!让我们先定义一下海森堡的不确定性原理。 在量子力学中,测不准原理(也被称为海森堡测不准原理)是一种数学不等式,对粒子的某些物理量的值(如位置和动量)可以从