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稳定性建设框架

一、为什么要做稳定性建设1、从熵增定律引出稳定性建设的必要性物理学上,用“熵”来描述一个体系的混乱程度。卡尔·弗里德曼提出熵增定律,他认为在一个封闭的系统内,如果没有外力的作用,一切物质都会从有序状态向无序状态发展。如果我们不希望系统变混乱,有什么办法呢?答案是对抗熵增定律,对抗熵增定律的方法是借助外力,让系统从混乱回归有序。举个例子:下图中,我们使用“熵”值来衡量“骰子系统”的混乱程度,1(最大值)表示“最混乱”,意味着我们不能控制“投骰子”的结果,每次投骰子的结果会在1~6随机出现,系统表现不稳定;1/6(最小值)表示“最有序”,意味着我们能够控制“投骰子”的结果,系统表现稳定,比如我们希

咨询师将被AI取代?主流咨询机构:与其担忧不如拥抱

很多企业在业务运营中依靠咨询顾问获得专业的建议,这给了咨询机构存在的价值。当AI时代来临,特别是生成式AI的兴起,不少业内人士担心自己的工作会被AI取代。为此咨询机构积极拥抱AI,比如波士顿咨询集团(BCG)日前宣布与Anthropic合作,引入其AI模型(包括Claude2助手)为客户提供服务。除了BCG外,安永、毕马威、埃森哲和麦肯锡等机构也动作频频,同样展现出“与其担忧不如拥抱”的态度。通过此次合作,BCG将帮助其客户掌握战略性应用生成式AI的最佳方式,并帮助他们以业务交付为导向部署Anthropic的AI模型。极客网了解到,这些业务包括知识管理、市场研究、欺诈检测、需求预测、报告生成、

金融大数据应用-企业信贷风险防控模型竞赛开始-中国建设银行数据集-作者开箱测评

各位朋友,最新金融风控模型竞赛开始了!竞赛名称为金融大数据应用:企业信贷风险防控;组织单位:数字中国建设峰会组委会;中国建设银行提供模型竞赛数据集。这次模型竞赛奖金很高,总奖金160万元,一等奖八万元。赛题背景:  金融机构的数字化转型正在如火如荼地进行,人工智能作为数字化转型的重要手段之一,全方位融合赋能金融行业的业务领域和场景应用。目前人工智能技术在金融产品设计、市场营销、风险控制、客户服务和其他支持性活动等金融行业五大业务链环节均有渗透,特别是以生物特征识别、机器学习、计算机视觉、知识图谱等技术赋能下的金融行业,已经衍生出智能营销、智能身份识别、智能客服等多个金融人工智能典型场景。 赛题

英国反垄断监管机构制定AI监管原则,以防止低性能AI系统激增

9月19日消息,据外媒报道,英国竞争和市场管理局(Competition and Markets Authority)制定了具体原则,以帮助指导人工智能监管机构和开发该技术的公司。作为英国的主要反垄断监管机构,CMA将注意力集中在基础模型上,人工智能系统,如OpenAI的GPT-4、Meta的Llama 2,以及其他大型语言模型,这些模型构成了许多生成式AI用例的基础。开发基础模型的公司应该遵循7个原则。这包括确保使用这些模型的开发人员和企业对提供给消费者的输出负责,确保广泛访问芯片和处理器以及开发这些人工智能系统所需的训练数据,并通过包括开放和封闭模型来提供多样化的商业模式。CMA还表示,公

团队以及技术的基础建设

制定规范、规矩似乎总是从新人对接开始说事,这事整的,好像每个公司人员流动性都很大,带来的问题也已经从侧面说明了。团队总是具有不稳定性,团队要继续高速前行势必需要早做准备,需要做一些不依赖人员的东西、跟团队业务发展相关的东西,这也仅仅是制定规范的好处之一,更多的还是为了更好、更舒服的工作。新人培训:了解组织架构、业务划分、团队情况,职责定位、开发测试规范老带新:不能让新人跟老人没有交集,优秀的东西需要传承新人三知:始、中、终。新人和老人都需要具备一定的主动性,主动问、主动告知。了解某一事情的开始、发展、和结果。具体表现为:事件背景、事件发展阶段、各阶段预期结果以及最终预期结果。规范的延续也就是规

ELK日志平台建设——设计篇——分布式日志处理系统设计

作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介ELK(ElasticsearchLogstashKibana)是目前最流行的开源日志分析工具。本系列文章主要介绍日志平台建设的一些关键技术细节和方案。首先要了解这些技术分别是什么,它们解决了什么问题,如何使用。然后逐步深入到各个技术组件内部,详细地剖析其工作原理及其优缺点。最后通过实例和场景进行对比,为读者提供完整的指导和实践建议。2.核心概念和术语2.1Elasticsearch2.1.1概念Elasticsearch是一个开源的搜索引擎库,可以方便地实现全文检索、结构化检索、数据分析等功能。它支持RESTfulAPI接口,非常适合作为日志分析平台的后端

智慧政务,长远布局——AIGC引领,加速推进数字化政府建设

在人工智能、虚拟现实等领域迅猛发展且日益成熟的背景下,AI行业正迈向蓬勃发展的全新阶段,市场规模持续扩张。与此同时,数字服务也正在蓬勃兴起,新一代信息技术为数字政府构建了坚实支撑,重塑了政务信息化管理、业务架构以及技术架构。在这一背景下,政府以大数据为驱动,正在构建全新的政务机制、平台和渠道,从而形成了现代化治理模式,即“以数据对话、以数据决策、以数据服务、以数据创新”,数字政府不仅是建设网络强国、塑造数字中国的基石性和引领性计划,也在推动国家治理体系和治理能力现代化的进程中扮演着举足轻重的角色。当下,各地众多部门在“互联网+政务服务”领域的探索成果一览无余:电子社保卡、医保电子凭证、跨省异地

如何建设一个安全运营中心(SOC)?

然信息安全管理问题主要是个从上而下的问题,不能指望通过某一种工具来解决,但良好的安全技术基础架构能有效的推动和保障信息安全管理。随着国内行业IT应用度和信息安全管理水平的不断提高,企业对于安全管理的配套设施如安全运营中心(SOC)的要求也将有大幅度需求,这将会是一个较明显的发展趋势。推行SOC的另外一个明显的好处是考虑到在国内企业目前的信息化程度下直接实施信息管理变革的困难性,如果尝试先从技术角度入手建立SOC相对来说阻力更小,然后通过SOC再推动相应的管理流程制定和实施,这也未尝不是值得推荐的并且符合国情的建设方式.而且目前已经有些IT应用成熟度较高的大型企业开始进行这方面工作的试点和探索了

LLM在放射科学中应用潜力如何?数十家研究机构联合测试了31个大模型

近年来,大型语言模型(LLM)在自然语言领域(NLP)掀起了革新的狂潮,在大规模、高质量数据训练的驱动下,LLM在多种领域都展现出卓越的性能。LLMs的崛起不仅让我们重新审视了自然语言的处理方式,更是为多个领域注入了革新的“新鲜血液”。值得注意的是,近期像ChatGPT、BLOOM、Llama这样的LLM正在大量涌现与飞速进化,令人叹为观止。更令人兴奋的是,国内多个优秀模型,如Ziya-LLaMA、ChatGLM、baichuan等,也在LLM的世界舞台上崭露头角。这一潮流不仅见证了LLM不断涌现和更新迭代,还展示了它们在医疗健康领域的巨大潜力。在这一浪潮中,放射学NLP领域备受瞩目,LLM在

2021年中国城市建设状况公报有关供水、燃气、供热数据已出

近日,住房和城乡建设部发布了《2021年中国城市建设状况公报》,其中城市居民生活需求方面统计了2021年城市供水、城市燃气和城市集中供热三个方面数据,一起来看看吧~(一)城市供水2021年,全国城市供水总量673.34亿立方米,同比增长6.96%;城市供水管道长度105.99万公里,同比增长5.26%;人均日生活用水量185.03升;供水普及率99.38%,比上年增加0.39个百分点。(二)城市燃气1.供气总量2021年,全国城市人工煤气供气总量18.7亿立方米,同比下降19.1%。天然气供气总量1721.1亿立方米,同比增长10.1%。液化石油气供气总量860.7万吨,同比增长3.2%。2.