可修改性（Modifiability）是指能够快速地以较高的性价比对系统进行变更的额能力。通常以某些具体的变更为基准，通过考查这些变更的代价来衡量可修改性。主要包括以下4个方面。可维护性（Maintainablility）。这主要体现在问题的修复上，在错误发生后“修复”软件系统。可维护性好的软件架构往往能做局部性的修改并能使对其他构件的负面影响最小化。可扩展性（Extendiblity）。这一点关注的是使用新特性来扩展软件系统，以及使用改进版本方式替换构件并删除不需要或不必要的特性和构件。为了实现可扩展性，软件系统需要松散耦合的构件。其目标是实现一种架构，能使开发人员在不影响构件客户的情况下替
知识产权评估方法主要有市场评估法、收益评估法、成本评估法三种。知识产权占有单位存在以知识产权资产作价出资、以知识产权质押，市场没有参照价格，质权人要求评估、行政单位拍卖、转让、置换知识产权等情况的，必须进行知识产权评估。一、知识产权评估方法有哪些1、市场法：利用市场上同样或类似资产的近期交易价格，经过直接或类比分析以估测资产价值的评估方法。2、收益法：通过估测被评估资产未来预期收益的现值来判断资产价值的评估方法。3、成本法：首先估测被评估资产的重置成本，然后估测被评估资产业已存在的各种贬值因素，并将其从重置成本中予以扣除而得到被评估资产价值的方法。二、知识产权评估有哪些作用1、利用无形资产质押
作者简介Yiwen，携程数据分析师，专注用户增长、因果推断、数据科学等领域。一、背景如何科学地推断某个产品策略对观测指标产生的效应非常重要，这能够帮助产品和运营更精准地得到该策略的价值，从而进行后续方向的迭代及调整。在因果推断框架下，效果评估的黄金准则一定是“AB实验”，因为实验的分流被认为是完全随机且均匀的，在此基础上对比实验组与对照组的指标差异就可以体现某个干预带来的增量值。但是很多场景下，我们较难进行严格的AB实验，例如对于酒店的定价；现金奖励的发放等等，不适宜向不同人群展现不同的内容。对于这些问题，我们会采取因果推断的方法来进行策略的效果评估。本文主要介绍BSTS模型原理以及Causa
一、信息系统相关知识点软考高级信息系统项目管理师系列之四十三：信息系统安全管理软考高级系统架构设计师：系统安全分析与设计
我在工作中有一个小争论:在运行它的项目之前在swift中计算数组的大小是一个好习惯吗？什么是更好的代码实践:选项A:funcsetAllToFalse(){for(vari=0;i或选项B:funcsetAllToFalse(){lettypesCount=mKeyboardTypesArray.countfor(vari=0;i当然，如果我在循环期间不更改数组，则全部。我确实查看了文档，其中说明了这一点:Theloopisexecutedasfollows:Whentheloopisfirstentered,theinitializationexpressionisevaluated
简介最近在尝试将文心一言的LLM能力接入Promptulate，故写了一篇博客记录一下，Promptulate是PromptulateAI旗下的大语言模型自动化与应用开发框架，旨在帮助开发者通过更小的成本构建行业级的大模型应用，其包含了LLM领域应用层开发的大部分常用组件，如外部工具组件、模型组件、Agent智能代理、外部数据源接入模块、数据存储模块、生命周期模块等。通过Promptulate，你可以轻松构建起属于自己的LLM应用程序。Promptulate官网将文心一言接入Promptulate之后，便可以轻松地利用Promptulate构建一些复杂能力，如让大语言模型使用工具。文心一言介绍
「GPU贫民」即将告别困境！刚刚，英伟达发布了一款开源软件TensorRT-LLM，能够加速H100上大型语言模型的推理。那么，具体能提升多少倍？在添加了TensorRT-LLM及其一系列优化功能后（包括In-Flight批处理），模型总吞吐量提升8倍。使用和不使用TensorRT-LLM的GPT-J-6BA100与H100的比较另外，就拿Llama2来说，相较于单独使用A100，TensorRT-LLM可以将推理性能提高4.6倍。使用和不使用TensorRT-LLM的Llama270B、A100与H100的比较网友表示，超强H100，再结合上TensorRT-LLM，无疑将彻底改变大型语言模
LLM大模型的本质：一个超高阶函数（函数式编程思想，高阶函数），大模型的本质是有巨大数量的函数复合组成的超高阶函数。——禅与计算机程序设计艺术文章目录LLM大型模型本质：采用函数式编程的超高阶函数思想1.函数式编程与超高阶函数的概念函数式编程超大量函数复合2.LLM大型模型中的函数复合设计Transformer模型如果用函数来表达3.大型模型架构中的函数式编程技巧与实践4.面向大型模型的函数式编程优势和挑战5.函数式编程在未来大型模型发展中的潜力和展望大型模型的优势与挑战总结将来展望在计算机科学领域，大模型不断改变着各种问题的解决方法和人们的工作方式。这些大型模型深度顶尖、参数数量众多，其内部
文章目录一.简介1.1什么是Faiss1.2Faiss的安装二.Faiss检索流程2.1构建向量库2.2构建索引2.3top-k检索三.Faiss构建索引的多种方式3.1Flat：暴力检索3.2IVFxFlat：倒排暴力检索3.3IVFxPQy倒排乘积量化3.4LSH局部敏感哈希3.5HNSWx一.简介1.1什么是FaissFaiss的全称是FacebookAISimilaritySearch，是Facebook的AI团队针对大规模相似度检索问题开发的一个工具，使用C++编写，有python接口，对10亿量级的索引可以做到毫秒级检索的性能。简单来说，Faiss的工作就是把我们自己的候选向量集封
包括仅解码器结构（如GPT和LLAMA系列模型）、仅编码器结构（如BERT）和编码器-解码器结构（如T5）以及它们的变体模型在内的大型语言模型（LLM）已经取得了非凡的成功，并已被广泛用于各种语言处理和多模态任务。尽管如此成功，训练LLM的成本还是过于高昂，以至于仅有少数公司能承受其训练成本。此外，当前的趋势说明未来还会使用更大规模的训练数据，这会进一步推升大模型的研发成本。举个例子，LLAMA-1训练使用了1-1.4TBtoken，而Llama2更是达到了2TB。研发LLM的另一大关键性挑战是评估。主流的评估方法分为两类：知识评估（MMLU和C-Eval）和NLP任务评估。这些评估方法可能无
