数据层最新娱乐体验_数据分析20种图表(2024年11月深度解析)
IDC发布中国生成式AI应用开发平台报告,聚焦大模型平台,百度智能云以七项满分领先,阿里云、亚马逊云AWS并列第二。报告强调模型层与数据层能力,百度智能云千帆平台提供全方位服务,日均调用量超15亿次,助力企业精调模型与应用开发。RAG技术解决大模型幻觉问题,百度智能云VectorDB在RAG和向量数据库市场领先,支持500余家客户。(ITBEAR) #生成式AI#大模型平台RAG技术
400小时Cursor:技术宅必看 嘿,大家好!今天我想跟大家聊聊关于AI编程的一些心得,特别是对于新手小白来说,如何选择适合自己的技术栈。希望这些经验能帮到你们! 技术栈的选择 銊首先,我们要搞清楚什么是技术栈。简单来说,技术栈就是你用来开发一个产品的所有工具和技术的集合。一个完整的产品通常分为三层:前端、后端和数据。 前端:用户看到的页面 前端就是大家平时浏览网站时看到的可视化页面,比如刷即刻时看到的各种帖子。前端一般会用一些技术栈,比如Vue、React等。但要注意,前端不包含数据,所有的数据都需要通过前端发起请求,后端处理并从数据库中获取。 后端:控制业务逻辑 后端负责控制各种业务逻辑,比如注册登录、推荐等。后台一般会用Python、Java、Go等技术栈。后端的主要任务是处理数据和业务逻辑。 数据层:满足数据需求 数据层一般用SQL数据库来满足各种数据需求。当我们真正上线一个产品时,还需要考虑部署的服务、并发的带宽等问题。 新手小白的建议 如果你是新手小白,我的建议是从前端开始。先写几个静态页面练练手,不要一上来就想着做一个复杂的产品。我用Cursor最痛苦的一段经历就是,想在后端维度把业务后端和数据后端分离出来,结果发现写到最后自己经常忘了哪个py文件是干嘛的,多亏有AI注释和查看全部代码功能,不然早就绕晕了。 技术栈的组合 对于新手小白来说,推荐的技术栈组合是Vue+Python+SQL。这三个组合基本上就能让你写出一个还不错的产品了。如果你想把产品上架到app store或者小程序等平台,需要用到对应平台专属的前端框架,这时候可以变更技术栈组合。具体的可以问问Claude,它会给你不错的解答。 结语 以上是关于AI编程的一些技术栈总结,希望对你们有帮助。记住,技术栈的选择很重要,但更重要的是先把基础打好,逐步积累经验。祝大家编程顺利!
数据分析的四层境界:从新手到专家 数据分析的核心在于解决四种类型的数据问题。首先,你需要明确数据的用途,即你正在解决哪种类型的数据问题。 ️ 数据分析的四个阶段: 1️⃣ 初级阶段:工具与数据源的认识。了解基础业务知识,熟悉数据工具和数据源。 2️⃣ 中级阶段:数据统计。使用数据工具整理数据源,运用统计方法对数据进行处理。 3️⃣ 高级阶段:数据分析。基于业务和逻辑思维自主设定指标,独立完成数据统计,并解释统计结果、发现问题和原因。 4️⃣ 专家阶段:数据运营。基于业务场景,主动提供数据分析结论,评估现有运营动作并提出改进建议。同时,探索数据中的重要信息,赋能业务提升。 通过这四个阶段,你可以从数据实习生逐步成长为数据总监,掌握数据分析的精髓。每个阶段都需要不同的技能和工具,以及对企业内部运作的深刻理解。最终,你的数据报告应该能够清晰地呈现分析结果,为企业决策提供有力支持。
「鸿蒙隐私安全由你掌控」前段时间看到FaceTime诈骗,不禁感叹现在骗子的手段层出不穷,尤其是隐私泄露之后更容易遭受诈骗。前段时间原生鸿蒙之夜,鸿蒙NEXT在隐私安全方面的创新起了个好头。 在安全访问上,鸿蒙NEXT实现了从“管权限”到“管数据”的转变,我们只需关注数据本身,系统的权限授予精准且单次性,确保应用只能获取到指定数据,不再拥有无限制的访问权限。 之前比如我要微博发一张图片,手机会把整个图库的权限授权给应用,应用就能看到你整个图库的照片,但是实际上你用的只有这一张。而现在使用搭载鸿蒙NEXT的设备,应用拿不到整个图库的权限,应用只能获得我选择的这一张图片的权限,它是没办法看到整个图库的,大大的提高了隐私性。 鸿蒙生态从源头确保应用纯净可靠,通过华为应用市场的安全下载和全程守护,不安全的软件不会上架,运行得过程中也可以时刻监测应用安全,这才是真正的隐私安全了!
微服务与分布式系统设计 微服务与分布式系统设计看这篇就够了! 后台分布式架构形形色色,特别是微服务和云原生的兴起,诞生了一批批经典的分布式架构,然而在公司内部,或者其他大型互联网企业,都是抛出自己的架构,从接入层,逻辑层,数据层都各有特点,但这些系统设计中到底是出于何种考量,有没有一些参考的脉络呢,本文将从云原生和微服务,有状态服务,无状态服务以及分布式系统等维度探讨这些脉络。
「区块链超话」利空!利空!利空! 各种利空数据层出不穷,准备好迎接瀑布吧。「币圈」
PySpark清洗秘籍,51页搞定! 在大数据时代,数据清洗是数据工程师和数据科学家日常工作中不可或缺的一环。PySpark作为处理大规模数据的利器,在这过程中发挥着重要作用。 这份PySpark数据清洗指南,深入浅出地介绍了如何使用PySpark进行数据清洗。从去重、填充缺失值、替换特定值,到类型转换和列操作,再到数据过滤,涵盖了各种常见的DataFrame操作方法。 掌握这些技巧,不仅能提升你的数据处理能力,还能增强你在大数据领域的竞争力,为你的职业生涯打下坚实基础。 探索这份指南,让你的数据预处理技能更上一层楼!
自从数据越来越多,我就开始担心丢失和泄露的问题了。好在双十一在JD入手了极空间Z4Pro,比平常便宜好几百,这下算是找到了解决方案。Z4Pro的多重备份功能真的让我很放心,重要数据都有了好几层保障。而且,它还能让我自定义权限,这样就不用担心别人随意访问我的数据了,隐私保护得很到位。最让我感到贴心的是,它还会实时监测数据安全状态,一旦有异常就及时提醒我。无论是工作文件还是珍贵的照片视频,我都放心地存在里面。 「极空间私有云」「AI智能存储」「极空间生活」「数据安全小能手」「双11」
深度学习调参指南:14个实用技巧 深度学习调参有哪些技巧?以下是一些实用的建议: 初始化方法 銧祱和卷积层一般选择Kaiming均匀或归一化初始化,而嵌入层则选择截断归一化。具体方法可以参考相关论文。 Ir参数 对于NLP和BERT类模型,Ir参数一般在1e-5级别附近,需要进行warmup和衰减;对于CV类模型,Ir参数一般在1e-3级别附近,也需要进行衰减。具体数值需要多尝试。 Dropout ♂️ 大部分任务需要使用预训练模型,注意模型内部的dropout ratio是一个重要的参数。默认值不一定最优,有时候将dropout重置为0会有意想不到的效果。 Batch Size 在表示学习和对比学习领域,batch size越大越好,但显存不足时可以使用累计梯度。其他领域则视情况而定。 序列输入 对于序列输入,使用Layer Normalization(LN);对于非序列输入,使用Batch Normalization(BN)。 优化器 ️♂️ 对于NLP和抽象层次较高或目标函数非常不平滑的问题,优先使用Adam优化器;其他情况可以尝试SGD,但需要的迭代次数通常高于SGD。 数据增强 数据增强要结合任务本身来设计,以提高模型的泛化能力。 随机数种子 𑊨彩机数种子,否则很多对比实验的结论可能不准确。 Cross Validation ✖️ 交叉验证方式要结合任务设计和数据标签设计,时序数据要避免未来信息泄漏。 过拟合与Early Stopping 不要过早进行早期停止,有时候收敛平台在后段,你会错过。参考第一条,先让模型过拟合训练集。 参数初始化 犤蘡vier和truncated_normal初始化方法可以加速收敛,但同样是TensorFlow和PyTorch用同样的初始化,PyTorch可能存在多跑一段时间才开始收敛的情况。所以,如果出现loss不下降的情况,耐心一点,多跑几个epoch。 无脑Adam 不知道用啥优化器?无脑Adam,对绝大多数问题都有不错的效果。 归一化方法 线性层和卷积层一般选择Kaiming均匀或归一化初始化,而嵌入层则选择截断归一化。具体方法可以参考相关论文。 LN与BN 对于序列输入,使用Layer Normalization(LN);对于非序列输入,使用Batch Normalization(BN)。 层次化设计 ️ 基于backbone构建层次化的neck一般比直接使用最后一层输出要好。Reduce函数一般使用attention优于简单pooling,多任务需要构建不同的qkv。 数据增强 数据增强要结合任务本身来设计,以提高模型的泛化能力。
面向程序员的网络协议栈介绍 网页链接 本文深入探讨了网络协议栈的工作原理及其复杂性,包括网络路由、数据包传输、可靠传输、物理网络传输等方面。文章先介绍了网络路由的基本概念,包括数据如何在网络中从一个节点传递到另一个节点。然后讨论了数据包交换和传输控制协议(TCP)如何确保数据的可靠传输,即使在数据包乱序到达或丢失的情况下。文章还涵盖了物理层的网络传输,特别是以太网的工作方式,以及数字系统与模拟世界之间的交互。最后,强调了不同网络协议层之间的相互依赖性,以及它们如何共同协作以支持现代网络通信。
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