人工智能

GPT4来了

近年来,人工智能技术的发展日新月异,越来越多的AI技术被应用到各个领域中。其中,自然语言处理技术在人工智能领域中占据了重要地位。而GPT-4的发布,将为自然语言处理技术的发展带来新的变革。 GPT-4是一种基于深度学习技术的自然语言处理模型,是GPT系列模型的最新版本。它是由OpenAI公司开发的,是目前市场上最为先进的自然语言处理模型之一。相比于之前的版本,GPT-4在模型规模、精度和效率等方面

Sending build context to Docker daemon 数据很大

正在部署一个docker软件 进行docker build的时候发现文件非常大 Sending build context to Docker daemon xxGB 心中出现疑虑为何会这么大,是不是把自己有个文件夹几个T的数据也传过去了。查了一下果然 Docker client会发送Dockerfile同级目录下的所有文件到Dockerdaemon。 解决的方式: 在一个新的文件夹中进行

读《财富的起源》13

制造有趣的外生因素 传统经济学理论就像碗中球,无论我们让球滚到碗中的什么地方,它都会回到同一个均衡点上。 震动一开始就会让球离开均衡点,不断地在碗内滚动。当我们压弯碗的一边(请想象这是一只橡胶碗),改变约束的形状,最终球会根据碗的新形状而在一个新的均衡点停下。 模型限制之外的变量被称为外生变量,而模型限制内的变量则被称为内生变量。典型的外生变量包括客户喜好、技术创新、政府调控和天气变化。 在传统经

NLP之从句子中提取单词步骤

浅层自然语言处理技术可以用来从句子中提取单词,其步骤为: 1、将句子转换为小写 2、删除停顿词(这些是在一种语言中常见的词。诸如 for、 very、 and、 of、 are 等词是常见的停止词) 3、从给定的文本序列中提取 n-gram,即 n 个项目的连续序列(简单地增加 n,模型可以用来存储更多的上下文) 4、分配一个句法标签(名词,动词等) 5、通过语义/语法分析器方法从文本中提取知识,

心理学研究方法(33)

中原焦点团队网络中26期坚持分享第949天天(20220912) 因素分析法是由斯皮尔曼首先提出,所以称他为因素分析之父。因素分析的主要用途是从众多变量的交互相关中找出起决定作用的基本因素,为建立科学理论提供明确的证据。 因素分析法的定义是从大量测量数据中决定基本变量数目和性质的一种方法。 因素分析就注意的问题:在因素分析时,不要过分解释相关系数的意义;防止测量差误引起的分析错误;重视样本的选择;

大数据没做什么好事儿

如果不仔细思考,说到大数据,总觉得是技术进步,应该是个好事儿。但是实际情况呢?我生活中接触到的大数据,作恶似乎更多。 网上购物的大数据杀熟。淘宝、京东等购物网站,登录与不登录,给你的价格不一样。登录后算老客户,所以给的价格更高,不宰你宰谁。携程等订房、订服务等网站,也是熟客价格更高。虽说可以用优惠给新客,这样可以招徕更多的新客。但是如果越是老用户价格越高,就没法解释啦。这种大数据杀熟,学名叫做价格

代码练习020

class Toilet<T> { public void enter(T t) { } } class Male { } class Female { } public class Demo { public static void main(String[] args) { Toilet<Male> mansroom = new Toilet(); Toilet&lt

多维学习

不读书的人,没什么好焦虑的。 学习的秘密在于同时调动多维度感官。 真正的学习绝不仅仅涉及思维这一个维度,它包含视觉、听觉、味觉、嗅觉、触觉等所有感知维度。 知识和智慧不是一回事,智慧是去实践。知识中的很大一部分存在于潜意识中,这部分知识如果不去运用就得不到很好的发展。 纸上的知识是一维的,而躬行出来的认知则是多维的。所以在人的成长过程中,除了读书,更重要的还是运用实践、经世致用啊! 对于学习,特别

第2章 阿里云基础技术(四)

4.Serverless (1)技术特点 随着以K8s为代表的云原生技术成为云计算的容器界面,K8s成为云计算的新异地操作系统。面向特定领域的后端云服务(BaaS)则是这个操作系统上的服务API,存储、数据库、中间件、大数据、AI等领域的大量产品与技术都开始提供全托管的云形态服务。 Serverless计算包含以下特征: 全托管的计算服务 通用性 自动的弹性伸缩 按量计费 Serverless

一文了解 NebulaGraph 上的 Spark 项目

本文首发于 Nebula Graph Community 公众号 最近我试着搭建了方便大家一键试玩的 Nebula Graph 中的 Spark 相关的项目,今天就把它们整理成文分享给大家。而且,我趟出来了 PySpark 下的 Nebula Spark Connector 的使用方式,后边也会一并贡献到文档里。 NebulaGraph 的三个 Spark 子项目 我曾经围绕 NebulaGr