探索大模型技术及其前沿应用——TextIn文档解析技术
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Transformer模型：人工智能技术发展的里程碑
Google在人工智能领域的贡献是不可小觑的，尤其是在Transformer模型的研究和发展中。Transformer模型最初由Vaswani等人在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出。这一模型的核心思想是利用“自注意力（Self-Attention）”机制来
Kafka安全性与访问控制
Kafka安全性与访问控制1.背景介绍Apache Kafka是一个分布式流处理平台,被广泛应用于大数据领域。随着越来越多的企业采用Kafka作为关键的数据管道,确保Kafka的安全性和访问控制变得至关重要。本文将深入探讨Kafka安全性和访问控制的核心概念、实现原理和最佳实践。
Flink Async I_O原理与代码实例讲解
Flink Async I/O 原理与代码实例讲解1. 背景介绍在现代数据处理系统中,I/O操作通常是性能瓶颈之一。传统的同步I/O方式会导致大量线程阻塞,浪费系统资源。Apache Flink 通过异步I/O模型来解决这一问题,提高系统的吞吐量和资源利用率。
开源模型应用落地-Qwen2-7B-Instruct与vllm实现推理加速的正确姿势（十）
Qwen2-7B-Instruct集成vllm，流式输出
人工智能——机器学习——神经网络（深度学习）
人工智能是让机器获得像人类一样具有思考和推理机制的智能技术，这一概念最早出现在 1956 年召开的达特茅斯会议上。其中深度学习可以理解为神经网络。刚开始只有神经网络的概念，随着神经网络的层数增加，就逐渐将神经网络叫做深度学习。神经网络的发展历程大致分为浅层神经网络阶段和深度学习阶段。
Gumbel-Softmax的logits输入可以是模型的输出
在Gumbel-Softmax的使用中，可以使用未归一化的网络输出（即未经过 Softmax 处理也未经过 Log 处理）作为logits，这是因为Gumbel-Softmax的采样过程本质上依赖于logits的相对大小，而不绝对要求logits是概率的log值。以下是Gumbel-Softmax的
SOFTS: 时间序列预测的最新模型以及Python使用示例
这是2024年4月提出的新模型，采用集中策略来学习不同序列之间的交互，从而在多变量预测任务中获得最先进的性能。
告别数据泥潭：PySpark性能调优的黄金法则
在大数据的世界里，性能调优就像是寻找宝藏的地图！本文揭示了使用PySpark进行性能调优的黄金法则，从内存管理到执行计划，再到并行度设置，每一步都是提升数据处理速度的关键。通过生动的比喻和实际代码示例，我们将带你走出数据泥潭，让你的数据处理速度飞跃提升，成为性能调优的大师。
中草药识别系统Python+深度学习人工智能+TensorFlow+卷积神经网络算法模型
中草药识别系统。本系统基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法（ResNet50算法）通过对10中常见的中草药图片数据集（‘丹参’, ‘五味子’, ‘山茱萸’, ‘柴胡’, ‘桔梗’, ‘牡丹皮’, ‘连翘’, ‘金银花’, ‘黄姜’, ‘黄芩’）进行训练，得到一个识别精度较高的H5格式模型文件
【基于深度学习的人脸识别】（Dlib+ResNet残差神经网络）——QT（C++）+Linux
dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat 是基于深度学习的人脸识别模型，是dlib库中的一个重要组件。该模型的原理涉及到深度卷积神经网络（DCNN）和具体的人脸识别算法。
使用‘消除’技术绕过LLM的安全机制，不用训练就可以创建自己的nsfw模型
在本文中，我们将探索一种称为“abliteration”的技术，它可以在不进行再训练的情况下取消LLM审查。这种技术有效地消除了模型的内置拒绝机制，允许它响应所有类型的提示。
AI训练，为什么需要GPU？
随着人工智能热潮，GPU成为了AI大模型训练平台的基石，决定了算力能力。为什么GPU能力压CPU，成为炙手可热的主角呢？首先我们要先了解一下GPU的分类。提到分类，就得提及到芯片。半导体芯片分为和。其中，数字芯片的市场规模占比较大，达到70%左右。。由上图可以看到，。现在特别火爆的AI，用到的所谓“
政安晨【零基础玩转各类开源AI项目】：解析开源项目：Champ 利用三维参数指导制作可控且一致的人体图像动画
介绍了一种人体图像动画制作方法，该方法利用潜在扩散框架中的三维人体参数模型，来增强 curernt 人体生成技术中的形状排列和运动引导。该方法利用 SMPL（Skinned Multi-Person Linear）模型作为三维人体参数模型，建立统一的身体形状和姿势表示。这有助于从源视频中准确捕捉复杂
AI论文速读 | 2024[IJCAI]时空解耦掩码预训练的时空预测
时空预测技术对于交通、能源和天气等各个领域都具有重要意义。由于复杂的时空异质性，时空序列的准确预测仍然具有挑战性。特别是，当前的端到端模型受到输入长度的限制，因此经常陷入时空幻觉），即相似的输入时间序列后面跟着不同的未来值，反之亦然。为了解决这些问题，本文提出了一种新颖的自监督预训练框架时空解耦掩码
开源模型应用落地-LangSmith试炼-入门初体验-监控和自动化（五）
学习Monitoring and automations功能，帮助开发者更好地管理和优化LangChain应用程序，提高其性能、可靠性和用户体验。
Hadoop序列化：高效数据交换的秘诀
Hadoop序列化：高效数据交换的秘诀1.背景介绍在大数据时代，数据的存储和处理已经成为一个巨大的挑战。Apache Hadoop作为一个分布式系统基础架构,为海量数据的存储和处理提供了可靠、高效的解决方案。然而,在分布式环境中,数据需要在不同的节点之间进行传输和交换,这就需要对数
AI+新能源充电桩数据集
7+细分充电桩数据集；新能源充电桩；充电站负荷预测
HiveQL在生物信息学中的应用
HiveQL在生物信息学中的应用1. 背景介绍1.1 生物信息学的兴起生物信息学是一门融合生物学、计算机科学和信息技术的新兴学科。随着基因组测序技术的飞速发展,生物数据的产生量呈指数级增长,传统的数据处理方式已无法满足需求。因此,生
SparkStreaming的数据源与接口
SparkStreaming的数据源与接口1. 背景介绍1.1 大数据实时处理的重要性在当今大数据时代,海量数据以前所未有的速度不断产生。企业需要对这些实时数据进行快速分析和处理,以便及时洞察业务趋势,优化决策过程。
