人工智能

因子分析怎么计算权重?

一、案例说明 案例背景与研究目的   研究短视频平台不同维度所占权重情况,调查搜集了200份数据其中20项可分为品牌活动,品牌代言人,社会责任感,品牌赞助和购买意愿品牌五个维度。案例数据中还包括基本个体特征比如性别、年龄,学历,月收入等。以及短视频平台观看情况和消费情况。数据样本为200个。   想要根据短视频平台调查的数据进行因子分析,判断因子与测量项之间的关系得到相应维度,对于二

学会分享才会学得更好

    有一种学习方法叫“教授他人”,可以让你学得更好。要想给别人讲明白,自己得先弄明白。这个经验有没有经过科学实证验证?   科学家做了大量科学研究,结果表明,当教授他人时,会获得显著的学习收益,这在研究中称之为“从教中学”。学习有三种结果。   第一种:无效学习,既没有学到知识,也不能迁移应用,什么都没有学到。比如,听了一堂课,啥也没记住。第二种:机械学习,能记住相关信息,但不理解也不能运

【分布式】系统学习分布式系统

分布式是什么? 分布式其实就是将相同或相关的程序运行在多台计算机上,从而实现特定目标的一种计算方式。 从这个定义来看,数据并行、任务并行其实都可以算作是分布式的一种形态。 从这些计算方式的演变中不难看出,产生分布式的最主要驱动力量,是我们对于性能、可用性及可扩展性的不懈追求。 按照业务的架构层次栈,自底向上按照资源、通信、数据与计算的维度,梳理出了 4 个技术层次:分布式资源池化、分布式通信、分布

spark数据倾斜以及解决方案

对 Spark/Hadoop 这样的分布式大数据系统来讲,数据量大并不可怕,可怕的是数据倾斜。 对于分布式系统而言,理想情况下,随着系统规模(节点数量)的增加,应用整体耗时线性下降。如果一台机器处理一批大量数据需要120分钟,当机器数量增加到3台时,理想的耗时为120 / 3 = 40分钟。但是,想做到分布式情况下每台机器执行时间是单机时的1 / N,就必须保证每台机器的任务量相等。不幸的是,很多

Kafka_核心

kafka集群 image.png Kafka的设计都是为了实现kafak消息队列消费数据的语义 Kafka消息队列中数据消费的三种语义: at-most-once:至多一次 会出现数据丢失的问题 at-least-once:至少一次 会出现数据重复的问题 exactly-once:有且仅有一次 只消费处理成功一次 所有消息队列的目标 kakfa卡只能保证局部有序,如何实现全局有序

关于AI威胁论

chatgpt和上世纪的电脑不一样。当时的电脑虽然大而笨重,但是它是一种全新的制造,只是配件太拉胯,需要不断迭代。 而chatgpt是当代的金字塔,当代的秦始皇陵墓,是一种器官。它的内核依然是上世纪的神经网络,用了点创新的迭代方法,但不够颠覆。它完全是人力物力财力堆叠出来的。 1750亿个参数的大模型,100万美元的每月电费,45TB的训练数据量,每一次训练就要花费的450万美元,以及21年整个互

数字人技术的核心:AI与动作捕捉的双引擎驱动(2/10)

摘要:数字人技术从静态建模迈向动态交互,AI与动作捕捉技术的深度融合推动其智能化发展。尽管面临表情僵硬、动作脱节、交互机械等技术瓶颈,但通过多模态融合技术、轻量化动捕方案等创新,数字人正逐步实现自然交互与情感表达。未来,数字人将成为连接物理世界与数字空间的虚拟生命体,推动社会进入虚实共生的新纪元。 一、数字

2024 年 6 个开源 AI 网页爬虫框架对比评测:功能解读、应用场景分析

这是本系列的第三篇文章,重点介绍如何从网络抓取数据以丰富大模型的上下文。无论是个人使用的 AI 搜索引擎,还是企业级的知识库应用,获取实时网络数据都是关键功能,特别是网页信息的更新,有助于提高大模型回答的准确性和时效性。关于本地文档(尤其是 PDF 文件、扫描印影件、图像等)的处理方法&#xff