原创：谭婧全球AI大模型的技术路线，没有多少秘密，就那几条路线，一只手都数得过来。而举世闻名的GPT-4浑身上下都是秘密。这两件事并不矛盾。为什么呢？这就好比，回答“如何制造一台光刻机？”。“所需要的任何数学公式、物理学定律和工作原理，都可以在任何一所理工科大学的图书馆里找全，但是这距离制造出光刻机，完全是两码事，中间需要解决的工程问题是数以十万级。”光刻机的例子来自曾任微软雷德蒙德研究院深度学习技术中心的首席研究员，现任京东集团副总裁、京东科技智能服务与产品部负责人的何晓冬博士。将技术做到极致，人类智慧正在打开“机器智慧”的魔盒。极致背后的奥秘被多位科学家以毕生之经历数次总结。我于2021年
目录：（1）数据聚合-聚合的分类（2）数据聚合-DSL实现Bucket聚合（3）数据聚合-DSL实现Metrics聚合（4）数据聚合-RestClient实现聚合（5）数据聚合-多条件聚合（6）数据聚合-带过滤条件的聚合前面学习了ES的基本用法和数据搜索功能，下面继续深入ES的搜索功能，看一看它更复杂的用法数据聚合：可以帮助我们可以对海量的数据做统计分析，如果结合Kanban形成可视化的报表，让用户一目了然形成数据结果，更方便数据分析自动补全：可以根据用户输入的部分信息，去自动补全和提示用户想要输入的内容 ，增加用户的体验数据同步：ES和MySQL数据库的双写的一致性问题，对应的解决方案（1）
参考链接：https://mp.weixin.qq.com/s/OK5NLLVSBLb-4QsnqGp45g文章目录简要介绍模型介绍数据来源模型评估方法模型局限性模型总体评价简要介绍以Meta开源LLaMA（直译为「大羊驼」）系列模型为起点，研究人员逐渐研发出基于LLaMA的Alpaca（羊驼）、Alpaca-Lora、Luotuo（骆驼）等轻量级类ChatGPT模型并开源。近日，研究者们又提出了一个新的模型：Vicuna（小羊驼）。该模型基于LLaMA，参数量13B。Vicuna-13B就是通过微调LLaMA实现了高性能的对话生成有趣的是，在该模型的评测环节中，作者没有通过某种“标准化考试”
参考链接：https://mp.weixin.qq.com/s/OK5NLLVSBLb-4QsnqGp45g文章目录简要介绍模型介绍数据来源模型评估方法模型局限性模型总体评价简要介绍以Meta开源LLaMA（直译为「大羊驼」）系列模型为起点，研究人员逐渐研发出基于LLaMA的Alpaca（羊驼）、Alpaca-Lora、Luotuo（骆驼）等轻量级类ChatGPT模型并开源。近日，研究者们又提出了一个新的模型：Vicuna（小羊驼）。该模型基于LLaMA，参数量13B。Vicuna-13B就是通过微调LLaMA实现了高性能的对话生成有趣的是，在该模型的评测环节中，作者没有通过某种“标准化考试”
假设，班级里40位同学，我们用程序保存40位学生的信息：学号，姓名，性别，生日，身份证号。如果是你，你会怎么实现？小菜同学拿到这个题，奋书疾笔，马上写出如下代码：ArrayListlist=newArrayList();stringstuNo1="10001";stringname1="张三";stringsex="男";Datetimebirthday1=Datetime.Parse("1998-08-08");stringidCard1="362530199808080510";list.add(stuNo1);list.add(name1);...list.add...........
【简介】Azure媒体服务（AuzreMediaServices）是一个基于云的平台，能够构建实现广播质量视频流、增强可访问性和分发、分析内容等的解决方案,本篇文章主要是详细介绍了如何使用直播推流的方式，来把采集阶段封装好的音视频直播流推送到AuzreMediaServices媒体服务中心的过程。【前期文章】【MicrosoftAzure的1024种玩法】一.一分钟快速上手搭建宝塔管理面板【MicrosoftAzure的1024种玩法】二.基于Azure云平台的安全攻防靶场系统构建【MicrosoftAzure的1024种玩法】三.基于Azure云平台构建Discuz论坛【MicrosoftA
文章目录速度更新算法惯导速度算法符号定义速度微分方程惯性坐标系速度微分方程地球坐标系速度微分方程导航坐标系速度微分方程速度微分方程的统一表示方式速度更新速度微分方程的求解——直观猜想导航系下的速度更新算法速度更新的双子样算法速度更新算法惯导速度算法符号定义速度微分方程速度是位置随时间的变化率/位置微分，我们在惯导里面关注的是从地面观察的位置随时间的变化也就是地速，而不是以惯性系为观察角度(因为在地面上静止的车，我们认为它的速度就是0，而在惯性系下，它的速度不是0)1.对于哥氏方程的理解：从a这个坐标系观察的向量随时间的变化等于从b系观察的这个向量随时间的变化加上b坐标系相对于a坐标系的角速度叉
文章目录1前言1.1K-means的介绍1.2K-means的应用2demo实战演示2.1导入函数2.2创建数据2.3拟合聚类2.4查看结果3使用高级技术评估集群性能*3.1导入函数3.2整合数据3.3计算4讨论1前言1.1K-means的介绍K均值（K-means）是一种基于距离度量的聚类算法，其主要思想是将数据集划分为k个不同的簇，每个簇代表一个相似度较高的数据组。该算法通过迭代优化来最小化所有数据点与其所属簇的欧氏距离之和，从而找到最佳的簇划分。需要区分一下，K-means和KNN是两种不同的机器学习算法，K-means和KNN都是基于距离度量的算法，但前者用于聚类问题，而后者用于分类问
九：查看MetaMask私钥文章目录九：查看MetaMask私钥实验目的实验原理开始条件实验过程实验步骤相关官方知识库下一章内容：如果朋友有代码，工具，使用流程等不太清楚的，可用去专栏看看，专栏中有文章中所提及的具体使用方式。不太明白的朋友可以自己去看看~~瞬移专栏实验目的 在开发测试项目的时候，我们都需要用私钥与测试网连接，所以应该记住怎么获取私钥。实验原理查看私钥开始条件注册好了一个MetaMask账号，不会注册的点击查看教程：注册metamask账户。实验过程打开metamask插件进行操作实验步骤点击打开你的MetaMask插件；点击三个原点那里；点击查看用户详情点击导出私钥输入注册的
随着人工智能技术的不断发展，阿里体育等IT大厂，推出的“乐动力”、“天天跳绳”AI运动APP，让云上运动会、线上运动会、健身打卡、AI体育指导等概念空前火热。那么，能否将这些在APP成功应用的场景搬上小程序，分享这些概念的红利呢？本系列文章就带您一步一步从零开始开发一个AI运动小程序，本系列文章将使用“云智AI运动识别小程序插件”，请先行在微信服务市场或官网了解详情。一、工具介绍受限于微信小程序IDE，无法在IDE上直接调试camera组件及相关API，联机调试时console输出大数据时可能导致卡死的问题，为了弥补此项不足，我们为各位开发者准备了一个姿态调试的辅助桌面工具，帮助开发者更高效的
