人工智能

【AI Coding 系列】——什么是AI Coding,怎么合理使用AI Coding,大模型上下文限制解决方案,任务拆解策略

AI Coding 并非简单的"让 AI 写代码",而是一种使用大型语言模型(LLM)为核心驱动力的新型软件编程方式。要求开发者不仅要理解编程语言,更要掌握模型边界感知、上下文工程、认知负载管理等新兴技能。随着 Claude、GPT-4、Kimi 等模型的能力跃升,我们正从"AI 辅助编码"&#x

ChatGPT 背后的数学

ChatGPT是由OpenAI开发的语言模型,它使用深度学习在自然语言中生成类似人类的响应。它基于转换器架构,并在大量文本数据语料库上进行训练,以生成连贯且有意义的答案。ChatGPT 背后的数学很复杂,涉及几种深度学习技术。 image.png 转换器架构 转换器架构是一种深度学习模型,由Vaswani等人在论文“注意力是你所需要的一切”中引入。它是一种神经网络架构,使用自注意机制来

第五十九章 使用 ^PERFSAMPLE 监控进程 - 收集样本

第五十九章 使用 ^PERFSAMPLE 监控进程 - 收集样本 本主题介绍 ^PERFSAMPLE 实用程序,这是一种用于分析 IRIS® 数据平台流程的工具。该实用程序处理实时系统上的活动,并呈现采样活动的易于导航的细分,这可以提供对系统的洞察力。例如,可以通过检查 ECP 请求来发现应用程序瓶颈,或者通过查看等待事件的类型来识别整个系统的瓶颈。 要开始,请从感兴趣的 IRIS 实例上的 %S

告别繁琐排版!我开源了一款微信公众号 AI 自动化排版工具 —— SnapWrite

🚀 告别繁琐排版!我开源了一款微信公众号 AI 自动化排版工具 —— SnapWrite 还在为公众号排版头秃吗?还在忍受第三方编辑器繁琐的操作和昂贵的会员费吗?今天给大家介绍一款我开发的开源工具 —— SnapWrite。 Ai微信公众号自动排版 演示 😫 痛点:为什么我要开发 SnapWrite&#

DG知识点整理 - 数据伦理

//本系列是基于DMBOK2的学习过程中的知识点整理,方便学习与回顾// 数据伦理描述的是在数据全生命周期中,如何用符合伦理(不仅仅是法律要求)的行为来完成数据的处理。组织要注重数据伦理的原因有几个     1)数据对个人的影响,它会被用于各类决策,进而影响个人的生活;     2)数据有被滥用的可能;     3)数据具有经济价值,需要规定数据的所有权,使用权和使用方式。 数据管理者有有管理数据

计算机专业培养目标

培养目标 局域网规划、设计、建设、管理、维护;网站规划、设计、建设、管理、维护;机房管理及网络维护;计算机信息系统管理与维护;大数据应用、大数据分析以及大数据系统管理与运维等岗位。 (二)发展岗位网络开发工程师、网络安全工程师、网络维护工程师、大数据应用工程师、大数据系统运维工程师、软件工程师、web开发工程师、软件测试工程师。三、培养目标与规格(一)培养目标本专业是物联网应用技术专业群的成员专业

心理学研究方法(22)

中原焦点团队坚持分享第1084天(20230123) 主因素分析使用最广泛,它可以运用每一变量与其它所有变量的平方和作为公共因素方差的估计值。人们主张以主因素分析确定基本因素数目,以最大似然因素分析求出因素荷重的准确值。 传统因素分析法采用重心法。 因素分析的基本步骤: 1、数据的采集,要求连续的,不间断的数据资料。从同一总体抽样,运用等距或等比量表测定,获得原始数据,应力求数据测量的高效度,防止

IO-Zero Copy

要说 IO 的性能优化就不得不提 Zero Copy(零拷贝),虽然名字叫零拷贝,但其实并不是完全没有拷贝过程,而是尽量减少不必要的拷贝及上下文切换。各种消息队列可以说是将零拷贝技术用到了极致,像 Kafka、RocketMQ 都用到到了 mmap、sendfile 等零拷贝技术来提升服务的性能。我们最常用的应用服务 Tomcat、Nginx 在返回静态资源的时候,都有使用零拷贝技术

为什么在React地图组件里,memo 不是优化,而是生存?

在地图、Canvas、WebGL 这类组件中,memo 不是优化手段,而是“生存边界”。 本文将系统讲清: 为什么底图类组件对 React 来说是灾难级存在 React render 对底图意味着什么 memo 在极端性能场景中的真实作用 如何用 memo + imperative API 构建“不会抖动”的底图架构 如果你正在使用 Mapbo