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从踩坑到高效选型：基于 AI Ping 平台的 20+MaaS 供应商、220 + 模型服务性能（延迟 / 吞吐 / 可靠性）：深度评测与大模型选型指南

从踩坑到高效选型：基于 AI Ping 平台的 20+MaaS 供应商、220 + 模型服务性能（延迟 / 吞吐 / 可靠性）：深度评测与大模型选型指南

从踩坑到高效选型：基于 AI Ping 平台的 20+MaaS 供应商、220 + 模型服务性能（延迟 / 吞吐 / 可靠性）：深度评测与大模型选型指南 前言 大模型选型，我个人前段时间就面临这个问题，我们团队第一次要做智能客服项目，明确要求选 “性价比高、性能稳” 的国内大模型
人工智能 2025年09月26日
SAS编程-Efficacy：如何利用Logistic回归模型预测事件发生概率？

SAS编程-Efficacy：如何利用Logistic回归模型预测事件发生概率？

项目中一张Table需要基于Logistic回归模型，输出某事件发生的概率。该模型中，因变量为二分类资料，表示事件发生与否；自变量为定量资料。Table中需要输出，当自变量为特定值时，事件发生的概率以及对应的可信区间。 这篇文章简单介绍回归模型，然后分享Logistic回归模型预测概率的SAS程序实现。 1. 回归模型简介 我们常说的自变量(X)与因变量(Y)的关系是，自变量影响因变
人工智能 2025年05月18日
正弦交流电的三要素

正弦交流电的三要素

正弦电流的波形i=Imsin（ωt+φ） 式中　Im——幅值；　　　 φ——初相位；　　　 ω——角频率。 幅值、初相位和角频率统称为正弦量的三要素。正弦量在任一瞬间的值称为瞬时值，已知正弦量的三要素，即可确定正弦量的瞬时值。 （1）幅值 正弦量瞬时值中的最大值称为幅值，表示交流电的强度，用Im表示。 （2）角频率 在单位时间内正弦量变化的角度称为角频率，反映了正弦量的变化快慢程度，用W表示，单位
人工智能 2025年05月07日
利用nnls进行反卷积运算

利用nnls进行反卷积运算

相比较SVR而言，这里有另外一种解决单细胞反卷积的方法，nnls（非负最小二乘） 文章链接：《Bulk tissue cell type deconvolution with multi-subject single-cell expression reference》 核心思想 Xjp 代表给定tissue的 sample j 中gene g的mRNA分子数 Xjpc 代表给定
人工智能 2025年06月15日
从头到尾，建一个kylin多维分析Cube

从头到尾，建一个kylin多维分析Cube

实践到第三次了，作一下比较完整的记录。 一，启动kylin测试的docker，保证Hive命令能正常执行 docker run -d --name kylin -p 7070:7070 -p 8088:8088 -p 50070:50070 -p 8032:8032 -p 8042:8042 -p 16010:16010 apachekylin/apache-kylin-standalone
人工智能 2025年05月08日
常见文本分类模型

常见文本分类模型

1. Fasttext 1.1 模型架构 Fasttext模型架构和Word2vec的CBOW模型架构非常相似，下面就是FastText模型的架构图： 从上图可以看出来，Fasttext模型包括输入层、隐含层、输出层共三层。其中输入的是词向量，输出的是label，隐含层是对多个词向量的叠加平均 CBOW的输入是目标单词的上下文，Fasttext的输入是多个单词及其n-gram特
人工智能 2025年08月28日
获取公共类的测试数据

获取公共类的测试数据

import java.util.List; import java.util.stream.Collectors; import java.util.stream.Stream; public class FilerDemo { public static void main(String[] args) { List<Employee> list = Employee.getEmp
人工智能 2025年07月04日
企业AI落地，烧光2000万，CIO被裁...总结了15条教训

企业AI落地，烧光2000万，CIO被裁...总结了15条教训

最近，K哥的“企业AI落地私董会”拜访了我的老朋友李总。李总是国内某大型零售企业董事长，也是圈内最早一批真刀真枪推动AI落地的企业家，CIO都换了两任。几杯浓茶下肚，李总跟K哥掏心窝子分享了他们这几年在AI转型上，花费了近2000万“学费”才总结出来的15条“血泪教训”，K哥特地整理出来，分享给大
人工智能 2025年07月16日