一、模型场景介绍1、实时大模型*本文数据具有即时性，不代表实时数据。快手的模型场景主要是实时的大模型。实时主要体现在社交上。每天都有新用户上传1500万以上的视频，每天有亿级以上的直播活跃用户，并且上传数每年都在同比上涨。大主要体现在流量规模。快手现在的日活达到了3.87亿，有千亿级别的日均曝光，百亿级别的日均播放，模型量级非常大，还要保证实时。并且快手的核心价值观是平等普惠，即千万级的用户同时在线时，个性化请求时会推荐不同的内容。总结起来，数据处理的特点是既大，又要实时。2、推荐业务复杂一般的推荐业务架构如上图所示，在视频池里（比如有几千万的视频）会经过固定的四个阶段：召回：从几千万的视频里

一、华为云服务器安装宝塔面板后，无法访问宝塔面板问题【问题】我有去云服务器添加8888等端口，但是仍然无法查看宝塔面板，查看端口所需端口也存在【原因】：添加完8888等端口后没有进行“关联实例”【解决方法】：在云服务器中添加“关联实例”即可正常访问二、华为云安装宝塔面板教程1、华为云官网->购买华为云产品一般选择下面这个用户名、密码要记住，存好备用，待会ssh连接要用到进入控制台，找到自己的服务器，查看自己服务器ip地址，记录自己弹性公网ip，存好ip地址备用2、安装Xshell，打开Xshell，右键“所有会话”，新建会话，在名称处输入刚刚记录的弹性公网Ip，其他不用改，直接点“连接”弹出的

原作： 邓肯·安德森引言：以下文章的主题我已经思考了很久，我希望能我的话能引起你的思考，并于一些更悲观的AI评论相均衡。推理和可解释性是充满细微差别的主题——我希望这篇文章能体现这一点。去年GPT-4发布时，我注意到出现了一个特殊的议论：“可解释的人工智能”。GPT-4是第一个在推理领域显示出真正进步的人工智能模型。对于我们中的一些人来说，这是令人兴奋的，但它也威胁到了一些依靠更传统的决策技术谋生的人。可解释性一直被认为是采用GPT-4等模型的障碍。在某些领域，例如医疗保健或金融服务，解释为什么做出特定决定尤其重要。因此，我们需要理解为什么人工智能会做出这些决定，因此需要可解释的人工智能。在回

背景:考虑以下example:#include#includeintmain(){std::vectorvectorBool{false,true};for(constauto&element:vectorBool)std::cout它发出警告:test.cpp:6:21:warning:loopvariable'element'isalwaysacopybecausetherangeoftype'std::vector'doesnotreturnareference[-Wrange-loop-analysis]for(constauto&element:vectorBool)std:

最近在研究jenkins的集成，然后想把自己写的python工具也用jenkins集成一下废话少说，来看结构sparking.py@author:lianying'''classSparking:@staticmethoddefget_num_of_zero(bits_num,key):cnt=0whilekey:cnt+=1key&=key-1returnbits_num-cnt@staticmethoddefget_num_of_one(bits_num,key):cnt=0whilekey:cnt+=1key&=key-1returncntdefmain():s=Sparking()s.

我有以下代码:ofstreammOutFile.open(logPath,ios_base::app);stringlBuilder;lBuilder.append("========================================================\n");lBuilder.append("Date:");lBuilder.append(asctime(timeinfo));lBuilder.append("\n");lBuilder.append("LogMessage:\n");lBuilder.append(toLog);lBuilder.appe

不使用基于模板的类(STL和boost)的源文件并将实现也放入header中似乎是一种常见的约定。我认为与头文件和源文件中的声明和实现之间的经典分离相比，这将大大增加编译包含头文件的源文件所需的时间。Thereasonwhythisisdoneisprobablyduetothefactthatyouwouldhavetotellthecompilerinthesourcefilewhichtemplatestouse,whichwillprobablyresultinabloated.afile.假设随着库的增长链接器也需要更多的时间，就编译包含库头的源文件所花费的时间而言，哪种方法

{最近好忙，但不知道在忙什么，为了看起来忙的有理由，抽空发个博客吧，嘿嘿嘿}来个小“目录”1.青歌赛评委打分，去掉最高最低求平均分2.韩信点兵，根据一定条件得出数量3.求1、2、3、4能组成的无重复数字的三位数及总个数4.将88插入一个数组，且插入后该数组按从小到大排列5.用选择排序法对数字进行排序6.4行4列整型数组序列对角线之和正文：1./*青歌赛，设N（#defineN5)个选手参赛，有M（#defineM6)个评委，M个评委依次为每个选手打分：要求编写程序实现输出每个选手的最终得分，并对N个选手的最终得分按从大到小排序。提示：每个选手的最终得分的计算规则：去掉一个最高分，去掉一个最低分

我正在处理一些使用std::ofstream*类型的全局调试记录器的代码。我想将它重定向到std::cout，因为我正在实时使用代码，而不是为它设计的批处理方法。是否可以将它使用的全局std::ofstream*指针重定向到std::cout？我知道std::ofstream继承自std::ios，它允许使用rdbuf()方法更改流缓冲区，但是不幸的是，std::ofstream重新定义了rdbuf()方法，这使得以下代码无法编译:gOsTrace=newstd::ofstream();gOsTrace->rdbuf(std::cout.rdbuf());是否有另一种方法可以将gOsT

以下部分演示了我的问题:(GCC上的编译错误)stringstreamss;strings;ss我的错误:constSwap.cc:14:error:nomatchingfunctionforcallto'std::basic_string,std::allocator>::swap(std::basic_string,std::allocator>)'basic_string.tcc:496:note:candidatesare:voidstd::basic_string::swap(std::basic_string&)[with_CharT=char,_Traits=std::c