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AMS WMS PMS总结

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【AI大模型前沿】TxGemma:谷歌推出的高效药物研发大模型,临床试验预测准确率超90%

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Apache Camel收集

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销售部一个月的薪资总额

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黑马程序员 | Python教程:数据分析常见的误区有哪些?

1、盲目的收集数据 一个正常运营的产品每天会产生大量的数据,如果把这些数据都收集起来进行分析,不仅会使工作量增加,浪费大量时间,很可能还会得不到想要的分析结果。作为一名数据分析人员,更不应该为了分析而分析,而是应该紧紧围绕你的分析目的(了解现状、分析业务变动原因、预测发展趋势等)去进行分析。所以,在开始数据收集工作之前,就应该先把数据分析的目的梳理清楚,防止出现”答非所问”的数据分析结果。 2、对

AI的提示词专栏:Prompt 的 “逆向工程”,从错误答案回溯改进思路

AI的提示词专栏:Prompt 的 “逆向工程”,从错误答案回溯改进思路 该文聚焦 Prompt 逆向工程,阐述其通过分析大语言模型错误输出,反向推导 Prompt 缺陷并优化的核心价值,能助力使用者脱离低效试错调整。文章先分类梳理事实性错误、逻辑断裂错误等四类典型错误及对应 Prompt 缺陷,再详解错误

工作流 x 深度学习:揭秘蓝耘元生代如何用 ComfyUI 玩转 AI 开发

目录一、从 “代码噩梦” 到 “积木游戏”:我与工作流的初次碰撞二、深度学习:复杂而迷人的 “数字迷宫”(一)深度学习的神秘面纱(二)深度学习的发展历程(三)深度学习面临的挑战三、ComfyUI到底是啥?它能吃吗?四、深度学习的 “脚手架”:为什

【博客】数据密集型应用系统设计

什么是「数据密集型应用系统」? 当数据(数据量、数据复杂度、数据变化速度)是一个应用的主要挑战,那么可以把这个应用称为数据密集型的。 与之相对的是计算密集型——处理器速度是主要瓶颈。 其实我们平时遇到的大部分系统都是数据密集型的——应用代码访问内存、硬盘、数据库、消息队列中的数据,经过业务逻辑处理,再返回给用户。 image.png 很多软件都是在解决不同场景下的数据存储和检索问题——