今天分享的是芯片系列深度研究报告：《芯片专题：鸿蒙行业深度报告（二）：鸿蒙初开，星辰大海》。（报告出品方：东北证券股份有限公司）报告共计：42页汇集伙伴之力，共拓鸿蒙生态目前OpenHarmony迭代到4.0版本，构建了43款发行版，落地商用设备超过238款。截至2023年，OpenHarmony已成为发展速度最快的智能终端操作系统开源社区之一，累计已有173个厂家的467款产品通过兼容性测评，覆盖能源、金融、工业、航天等各关键行业。目前，OpenHarmony迭代到4.0版本，截至2023年12月22日，OpenHarmony社区累计超过6700名贡献者，70家共建单位，贡献代码行数超过1亿
在前面我们提到了网页爬虫设计：如何下载千亿级网页？中，我们讨论了大型分布式网络爬虫的架构设计，但是网络爬虫只是从互联网获取信息，海量的互联网信息如何呈现给用户，还需要使用搜索引擎完成。因此，我们准备开发一个针对全网内容的搜索引擎，产品名称为“Bingoo”。Bingoo的主要技术挑战包括：针对爬虫获取的海量数据，如何高效地进行数据管理；当用户输入搜索词的时候，如何快速查找包含搜索词的网页内容；如何对搜索结果的网页内容进行排序，使排在搜索结果列表前面的网页，正好是用户期望看到的内容。因此，针对此类问题，我们开发一个搜索引擎系统！1、概要设计一个完整的搜索引擎包括分布式爬虫、索引构造器、网页排名算
共建Prime的Blazor版：为开源社区注入新活力Prime组件库作为一款广受欢迎的开源组件库，一直以来都备受开发者们的青睐。然而，随着技术的不断发展和更新，原团队的Blazor版本似乎已经逐渐失去了活力，长时间没有得到更新和维护。在这样的背景下，一群热爱开源、热衷于Blazor技术的开发者们决定挺身而出，重新打造一个全新的Prime的Blazor版。这个新的Blazor版本已经完成了从0到1的过程，虽然还存在一些BUG，但已经具备了初步的功能和可用性。这离不开每一位参与者的辛勤付出和贡献。为了更好地完善这个项目，我们诚邀更多的开发者加入到这个大家庭中，共同为Prime的Blazor版的发展
共建Prime的Blazor版：为开源社区注入新活力Prime组件库作为一款广受欢迎的开源组件库，一直以来都备受开发者们的青睐。然而，随着技术的不断发展和更新，原团队的Blazor版本似乎已经逐渐失去了活力，长时间没有得到更新和维护。在这样的背景下，一群热爱开源、热衷于Blazor技术的开发者们决定挺身而出，重新打造一个全新的Prime的Blazor版。这个新的Blazor版本已经完成了从0到1的过程，虽然还存在一些BUG，但已经具备了初步的功能和可用性。这离不开每一位参与者的辛勤付出和贡献。为了更好地完善这个项目，我们诚邀更多的开发者加入到这个大家庭中，共同为Prime的Blazor版的发展
朋友，面对AIGC这股新的AIGC技术革命浪潮，您还在旁观吗？近屿智能OJAC第六期AIGC星辰大海：大模型工程师和产品专家线上训练营，正在寻找像您这样有梦想、有热情的学员！OJAC的AIGC星辰大海第六期训练营，一个为您量身打造的AI大模型学习之旅，已经开启！成百上千的学员已经通过我们的课程实现了职业转型和飞跃，您还在等什么？想掌握AI大模型的核心技术，而不仅仅是AI工具的简单操作吗？加入近屿智能OJAC的“AIGC星辰大海”深度训练营，深入AI大模型的世界！在我们的训练营中，您不只是学会使用流行的AIGC工具，如ChatGPT和MJ，而是深入理解它们的工作原理。我们的课程设计旨在帮助您从基
您想成为AIGC大模型领域的佼佼者吗？近屿智能OJAC第六期AIGC星辰大海：大模型工程师与产品专家深度训练营已拉开序幕，上千名学员已经实现转行、跳槽、升职、加薪，还不赶快行动起来，这是专为您量身定制的AI大模型学习之旅！一、现在0元报名，领取2天的试听课！为了让更多的感兴趣的学员能够了解到我们AIGC大模型培训班的具体内容，我们准备了两节试听课送给大家，欢迎各位学员报名预约！两天课程安排Day1 ：ChatGPT的诞生与发展，chatGPT能力初探，大模型的应用架构拆解ChatGPT的诞生与发展ChatGPT能力展示与ChatGPT互动大模型产品应用架构大模型的挑战与未来Day2 ：大模型p
RAG+GPT-4，4%的成本，便可拥有卓越的性能。这是最新的「大海捞针」实验得出的结论。在产品中使用LLM的下一阶段，重点是让它们生成的响应/回复更加「超前高速化」(hyper-specific)。也就是LLM需要按照不同的使用情况，针对数据集、用户、使用案例，甚至包括针对特定调用，生成完全不同的响应。这通常是通过3种基本技术中的一种来实现的：1.上下文窗口填充（Context-windowstuffing）2.RAG（检索增强生成）3.微调正如实践者所知，与炒作相反（「在您的数据上训练的GPT......！」），主要是使用上下文窗口填充和RAG（而不是微调）来专门化LLM的响应。作者Ata
所以给定“针”和“这里有针但没有这个针大海捞针”我写了deffind_needle(n,h):count=0words=h.split("")forwordinwords:ifword==n:count+=1returncount这是O(n)但想知道是否有更好的方法？也许根本不使用拆分？您将如何为这种情况编写测试以检查它是否处理所有边缘情况？ 最佳答案 我不认为用这个可以得到低于O(n)的结果(因为你需要至少遍历字符串一次)。你可以做一些优化。我假设你想匹配“wholewords”，例如查找foo应该像这样匹配:fooandfoo,
所以给定“针”和“这里有针但没有这个针大海捞针”我写了deffind_needle(n,h):count=0words=h.split("")forwordinwords:ifword==n:count+=1returncount这是O(n)但想知道是否有更好的方法？也许根本不使用拆分？您将如何为这种情况编写测试以检查它是否处理所有边缘情况？ 最佳答案 我不认为用这个可以得到低于O(n)的结果(因为你需要至少遍历字符串一次)。你可以做一些优化。我假设你想匹配“wholewords”，例如查找foo应该像这样匹配:fooandfoo,
文心一言发布十余天后，争论仍未有止歇的迹象。有人给出了“拉垮”的评价，相比于多轮迭代的ChatGPT，文心一言在逻辑推理、多轮对话等方面的表现不尽如人意；也有人认为给文心一言值得肯定，原因是填补了中文互联网的空白，以及百度直面竞争的勇气。可能最终会像李彦宏在发布会上所说的：当前文心一言的内测体验并不能叫作“完美”，发布是因为有市场需求，“文心一言将建立起真实用户反馈、开发者调用和模型迭代之间的飞轮，效果会迅速提升，给你‘士别三日，当刮目相看’的惊喜。”这里并非想对比文心一言与ChatGPT的差距，而是想要讨论这样一个话题：那些以“中国版ChatGPT”自居的玩家们，到底是“追风者”还是“追赶者
