人工智能

【AI云原生】1、Function Calling:大模型幻觉破解与Agent底层架构全指南(附Go+Python实战代码)》

引言:大模型的"致命短板"与Function Calling的诞生当我们向大模型提问"2024年诺贝尔物理学奖得主是谁"时,它可能会自信地给出一个不存在的名字;当计算"12345×67890"时,它可能返回一个看似合理却错误的结果——这就是大模型的"幻觉"问题,也是制约其在专业领域应用的核心瓶颈。大模型为何会产生幻觉?根本原因有两点:一是训练数据的局限性,模型无法覆盖实时更新的信息(如最新奖项、

华为数据之道|03 差异化的企业数据分类管理框架|②以统一语言为核心的结构化数据管理

结构化数据包括基础数据、主数据、事务数据、报告数据、观测数据、规则数据。 结构化数据的共同特点是以信息架构为基础,建立统一的数据资产目录、数据标准与模型。 基础数据用于对其他数据进行分类,在业界也称作参考数据。基础数据通常是静态的(如国家、币种),一般在业务事件发生之前就已经预先定义。它的可选值数量有限,可以用作业务或IT的开关和判断条件。当基础数据的取值发生变化的时候,通常需要对流程和IT系统

m6A相关研究到底还有什么新方向

The m6A-Related Long Noncoding RNA Signature Predicts Prognosis and Indicates Tumor Immune Infiltration in Ovarian Cancer m6A相关的长非编码RNA特征可预测预后并显示卵巢癌的肿瘤免疫浸润情况 发表期刊:Cancers (Basel) 发表日期:2022 Aug 22 影响因

Scissor:联合表型数据,Bulk-seq和scRNA(2)

前面一个帖子讲了scissor的原理以及paper中的一些应用实例。几天我们来测试这个工具。 ========安装======== devtools::install_github('sunduanchen/Scissor') devtools::install_github("jinworks/scAB") 注:因为我们还要用到scAB工具中的例子,所以顺便安装一下。 library(Sciss

先为不可胜——中小企业生存之道38

第五章 第4节 胜任特征模型         企业选人和用人需要科学的标准,也就是常说的职务说明书或者叫岗位描述。岗位胜任特征模型就是主要解决企业中不同岗位需要明确的岗位关键胜任力素质标准量化的问题,解决实践中我们遇到的什么素质类型的人能够在这个岗位上产生高绩效的问题。         胜任特征指能将某一工作(或组织、文化)中有卓越成就者与表现平平者区分开来的个人的潜在特征,它可以是动机、特质、自

2025时序数据库选型,以IoTDB为主从架构基因到AI赋能来解析

> 💡 原创经验总结,禁止AI洗稿!转载需授权>  声明:本文所有观点均基于多个领域的真实项目落地经验总结,数据说话,拒绝空谈!目录引言:你的数据库,能应对时序数据的“四重考验”吗?一、维度一:架构基因 —— 从根源看懂谁是“天选之

JIRA效能指标统计与展示

当项目实现了全线上化管理后,我们固然可以通过筛选器读取JIRA数据,以excel的形式下载下来,再进行计算分析,并用excel图标展示效能指标结果。对于单独小项目而言是可以的,当项目很大,参与的人很多,或者组织内项目很多, 人工统计效能的效率太低了。我们可以通过更加高效的方式来统计效能指标。 1 设计SQL语句来读取JIRA数据,可是设计周期性读取 JIRA数据库及常用SQL   2 通过pyth

一文学会k8s多master集群+keepalived高可用实战

一、概述 Apiserver是 kubernetes 集群交互的入口,封装了核心对象的增删改查操作,提供了 RESTFul 风格的 API 接口,通过etcd来实现持久化并维护对象的一致性。所以在整个K8S集群中,Apiserver服务至关重要,一旦宕机,整个K8S平台将无法使用,所以保障企业高可用是运维必备的工作之一。 二、安装keepalived 1.安装keepalived yum inst