人工智能

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AI的提示词专栏:低资源模型(7B)Prompt 高质量输出策略 本文聚焦参数量约 70 亿的低资源模型,先分析其部署成本低但存在知识覆盖有限、逻辑连贯性不足等输出痛点,再从指令简化与目标聚焦、知识注入与上下文补充、示例引导与格式约束、逻辑引导与多轮交互四方面,提出核心 Prompt 优化策略。随后结合内容

第一章Scala简介

1.scala介绍 scala是运行在 JVM 上的多范式编程语言,同时支持面向对象和面向函数编程。 多范式:就是包含多种编程思想。目前主流的编程思想有4中,即面向对象、面向过程、面向函数、以及泛型 面向函数一句话形容:函数也是一个对象,可以作为参数进行传递。 也就是: 面向对象 :传递的参数是具体的对象或者值 函数式编程:传递的参数可以是一个函数(处理逻辑) Scala 是 Scalable

也许,这样理解K8s的Pod自动化扩缩容机制更容易

本文尝试以通俗的方式向读者介绍K8s的Pod的自动化横向扩缩容的领域模型。其实是以领域驱动设计(DDD)的思考方式来学习一项技术。希望能对读者帮助。 问题是什么 当要理解一个解决方案时,我们从问题域开始理解,会更容易。 比如存在一个场景:基于Pod的CPU使用率进行自动化扩容。当一个Pod的CPU使用率大于60%,并持续15秒时,我们就希望Pod的数量从10个扩到13个。 要实现这个场景,我们推断

深入剖析 AI 大模型的反向传播原理

深入剖析 AI 大模型的反向传播原理:从理论到源码实现 本人掘金号,欢迎点击关注:掘金号地址 本人公众号,欢迎点击关注:公众号地址 一、引言在当今人工智能领域,大型语言模型如 GPT - 3、BERT 等取得了令人瞩目的成果。这些模型在自然语言处理、图像识别等众多任务中展现出强大的能力。而在训练这些大模型的过

Agentic Workflow是什么?Agentic Workflow会成为下一个AI风口吗?

        无论是想要学习人工智能当做主业营收,还是像我一样作为开发工程师但依然要运用这个颠覆开发的时代宠儿,都有必要了解、学习一下人工智能。        近期发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,入行门槛低,讲解极为丰富。        点击跳转:前言 – 人工智能教程目录Ag

读懂大模型核心:Transformer 与 AI 发展的底层逻辑

AI,即人工智能(Artificial Intelligence),是一门跨越计算机科学、数学、神经科学等多领域的前沿学科,其核心目标是赋予机器类人的认知能力 —— 包括自主思考、逻辑推理、持续学习与复杂问题解决。从早期的规则式算法到如今的智能交互,AI 的发展历经半个多世纪的迭代,而真正推动其迈入

可视化:和弦图

  和弦图(chord Diagram),是一种显示数据间相互关系的可视化方法,节点数据沿圆周径向排列 (节点的权重决定了节点的大小),节点之间使用带权重 (越大条带越宽) 的弧线 (也可以带有方向性) 链接。 绘图   circlize包专门用于绘制圆圈图的R包,和弦图算是其中的一个类型,该包也有一个专门用于绘制和弦图的函数chordDiagram,用起来还是挺方便的。该函数接受的数据格式可以是

技术解析|Doris Connector 结合 Flink CDC 实现 MySQL 分库分表 Exactly Once 精准接入

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什么是数据治理?

所谓“数字转型,治理先行”,近年来在国家政策倡导下,地方政府、国企、央企以及很多传统企业都是走数字化转型的路,而在数字化转型的过程中,数据治理可谓是重中之重。那么,何为数据治理?数据治理有什么意义?怎么进行数据治理?今天我就来跟大家分享一下我对数据治理的看法。 数据治理的定义 关于数据治理,国际数据治理研究所(DGI)给出的定义是:“数据治理是一个通过一系列信息相关的过程来实现决