人工智能

多维学习

不读书的人,没什么好焦虑的。 学习的秘密在于同时调动多维度感官。 真正的学习绝不仅仅涉及思维这一个维度,它包含视觉、听觉、味觉、嗅觉、触觉等所有感知维度。 知识和智慧不是一回事,智慧是去实践。知识中的很大一部分存在于潜意识中,这部分知识如果不去运用就得不到很好的发展。 纸上的知识是一维的,而躬行出来的认知则是多维的。所以在人的成长过程中,除了读书,更重要的还是运用实践、经世致用啊! 对于学习,特别

【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、

大模型选型“炼狱”与终结:一份来自普通开发者的AI Ping深度评测报告

在人工智能应用开发的浪潮中,每一位开发者或许都经历过相似的“启蒙时刻”:初次调用大模型API,看到屏幕上流畅涌现出精准答案时的兴奋。然而,当兴奋褪去,真正将大模型集成到生产环境时,一场更为严峻的考验才刚刚开始。这不再是关于模型能否回答“地球为什么是圆的”,而是关乎你的应用能否在真实的用户压力下&#xf

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

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

打造个人品牌三个快速破圈的方法

个人品牌3个破圈的方法: 1、不断输出 不断地输出内容、资源、能力、技能等,因为只有不断向外输出才会吸引志同道合的人······ 2、真诚利他、主动合作 你要积极地去创造价值,学会价值互换,才会越合作越赚钱······ 3、为价值买单 有用的价值:往往三言两语带你走出弯路(有些真理都在言语当中)······ 无用的价值:就是给你无用的课程让你自己去学(什么也不说什么也不教)······

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

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