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最新推荐文章于 2025-11-19 14:13:51 发布
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博客内容参考《大型分布式网站架构设计与实践》244页，涉及大型分布式网站架构设计相关信息技术知识。

参考自 --大型分布式网站架构设计与实践 --244页

提示工程A_B测试的核心指标：架构师如何衡量prompt的效果？（详解）
AI大模型应用之禅
07-24 1029
在大语言模型(LLMs)驱动的应用开发中，提示工程已成为决定产品质量的关键因素。然而，如何科学、客观地评估不同提示策略的效果，一直是AI架构师面临的重大挑战。本文从架构师视角出发，深入探讨了提示工程A/B测试的核心指标体系，剖析了如何构建全面的评估框架来衡量prompt的效果。我们将系统讲解从实验设计到结果分析的完整流程，提供实用的指标计算方法和代码示例，并通过真实案例展示如何在不同业务场景中应用这些指标。
大数据领域数据产品的行业应用案例与借鉴
小程序开发
10-05 829
在“数据成为新石油”的时代，企业如何将海量数据转化为可落地的业务价值？答案藏在“数据产品”里——它是连接数据与业务的“翻译官”，是驱动决策从“拍脑袋”到“数据驱动”的核心工具。本文聚焦大数据领域数据产品的行业应用，覆盖零售、金融、医疗、制造四大典型行业，通过真实案例揭示数据产品的设计逻辑与落地关键。本文先通过“超市老板的逆袭故事”引出数据产品的核心价值，再拆解数据产品的三大核心概念（数据资产、业务场景、价值输出），接着用四大行业案例深度解析，最后总结可复用的设计方法论与未来趋势。数据产品。
【AI Agent展】瓴羊智能小Q——让人人都能拥有一名超级数据分析师
数据猿
08-29 448
会上，管理层认同销售与市场协同有问题，通过智能小Q迅速调取3月的活动投放和销售数据，发现3月表现优异，CEO要求市场和销售团队复盘6月方案，重点对比3月，并就品类投流推荐与供给提出改进建议。首先，凭借对于不同大模型的深度理解，QuickBI团队针对数据分析场景，为企业用户选用最合适的大模型，当前，许多用户有一个迷思，认为大模型可以开箱即用，然而，实际结果往往是大模型并不能100%满足企业级用户对数据的需求（问数/取数/读数），例如：光是打造让大模型减少幻觉的提示词就是一大挑战。
AI+BI第二弹：QuickBI已支持智能搭建&智能问数
南七小僧的学海无涯
04-23 1939
在这样的设置中，你可能有太多的函数可供使用，无法将它们全部放入LLM的上下文中，所以你可能会使用启发式方法选择最相关的子集包含在当前处理步骤的LLM上下文中。这会导致LLM调用和代理之间的信息传递的嘈杂声，从而产生非常复杂的工作流。吴恩达（Andrew Ng）教授，DeepLearning.AI和AI Fund的创始人，在美国红杉资本于2024年3月26日举办的AI Ascent活动中，谈到了人工智能代理工作流程的未来及其潜力，这些工作流程有可能显著推动人工智能的进步，甚至可能超越下一代基础模型的影响力。
Quick BI企业报表
Destiny的博客
05-04 1458
Quick BI企业报表 报表：用表格、图表等格式来显示数据。报表是商业智能（BI）的基础应用 数据可视化：指将相对复杂的数据通过可视的、交互的方式进行展示，从而形象、直观地表达数据蕴含的信息和规律 图形化报表：是报表的一种，也是数据可视化最常见的方法，通过一些图表将数据更直观的展示出来，将数据中关键的信息转化成可快速获得的易懂的信息 图表的作用：（1）数据展示；（2）数据分析 图表设计的步骤： ...
轻松搭建一个BI销售数据分析系统
weixin_33995481的博客
02-08 1463
通过最佳实践帮助您实现上述案例效果 Step1：准备工作 1.1 新建表 1.1.1 开通MaxCompute阿里云实名认证账号访问https://www.aliyun.com/product/odps ，开通MaxCompute，选择按量付费进行购买。 https://img.alicdn.com/tps/TB1TxkNOVXXXXaUaX...
BI+AI融合：企业数字化转型的下一站在哪里？
xx_nm98的博客
03-01 1353
纵观当下，无论是国际的微软Power BI、Tableau，还是国内的帆软、观远、永洪等，均在不断加速BI与AI的融合步伐，让数据分析从“可视化”迈向“智能化”。与此同时，“AI通用层”在企业内部的地位愈发重要，AI独立部署与BI解耦成为可预见的趋势。对于企业而言，理想的架构是建立坚实的数据治理基础，搭配开放灵活的BI与AI模块，再辅以完善的应用与权限管控，以实现真正高效、可持续的数据驱动决策。
51c大模型~合集98
whaosoft~aiotの开发板商城
12-30 2251
考虑到学术界算力的限制，在未充分训练的 LLM 上进行实验、评测，从而得到一些结论，并试图将这些结论推广为普遍适用，这一现象已经越来越普遍，这也引发了研究人员的担扰，因为在未充分训练的 LLM 上得到的结论并不一定能够普遍适用。从安全性上考虑，谷歌作为世界级独一档的科技巨头，不论发布什么产品，其用户群体都不会小，会涉及到各个种族、不同的意识形态，一点小问题就会被无限放大，而文本生成又是非常主观的，很容易受到训练材料的偏见影响，所以谷歌需要更长的时间进行合规检查。仅用了90天的时间，谷歌终于逆风翻盘。
程序员英语1
u014609639的博客
11-19 986
environment
打造企业级标准库：以MSComp-S.prd为核心的规范化建设8步流程
在一次深夜的线上故障复盘会上，某头部电商平台的SRE团队盯着屏幕上的调用链路图发愣——一个用户下单失败的请求，竟穿越了13个微服务，而每个服务返回的错误信息都像谜语：“操作未完成”、“系统异常”、“请稍后...
安卓推理APP(多种模型，支持云端数据)
01-07
本工程在ncnn-android-yolov8（GitHub开源项目）基础上进行了部分功能的封装，算法支持检测、分割、跟踪、人链、关键点等，功能支持本地图片、视频、本机摄像头调取以及局域网相机RTSP流获取。Release发版，可直接安装到手机，仅支持安卓。
基于Ultralytics YOLOv8模型的基础目标检测实现.zip
01-07
基于Ultralytics YOLOv8模型的基础目标检测实现.zip
【C4D实用脚本】清除删除了面的选择tag和材质tag及材质
01-07
清除没有存储面的选择tag和材质tag及材质(c4d2024)
MATLAB的数据建模PDF
01-07
本章主要学习数据挖掘和建模的一些基本方法和相关的MATLAB命令，包括插值，拟合，回归分析，函数逼近等。 6.1多项式 在MATLAB中，多项式是利用一个行向量来表示的，它的系数是按照降序方式排列例如，多项式pl(x)=x+21x2+20x可以表示为: 的， P1=[1 21 20 0] 常数项为0 6.1.1多项式的求值、求根和部分分式展开 1.多项式求值 函数polyval可以用来计算多项式在给定变量时的值，是按数组运算规则进行计算的。语法: polyval(p,s)说明:p为多项式,s为给定矩阵。 [例6.1]计算pl(x)=x+21x2+20x多项式的值。 >>P1=[1 21 20 0];%计算x=2时多项式的值
含氢气氨气综合能源系统优化调度研究(Matlab代码实现）
最新发布
01-07
含氢气氨气综合能源系统优化调度研究(Matlab代码实现）内容概要：本文围绕含氢气氨气的综合能源系统优化调度展开研究，重点利用Matlab代码实现系统建模与优化算法应用，涵盖能源生产、转换、存储与调度等环节。研究整合了氢能、氨能与其他可再生能源的协同运行机制，结合需求响应、电能交互等因素，构建多主体参与的优化调度模型，并通过智能优化算法求解，旨在提高综合能源系统的运行效率、经济性和低碳水平。文中还提供了丰富的Matlab仿真案例与代码资源，便于复现和进一步研究。; 适合人群：具备一定能源系统、电力系统或自动化背景的研究生、科研人员及工程技术人员，熟悉Matlab编程与基本优化算法者更佳。; 使用场景及目标：①开展综合能源系统（IES）的建模与仿真研究；②学习含氢能、氨能等新型能源的调度优化方法；③掌握Matlab在能源系统优化中的实际应用，包括模型构建、算法实现与结果分析；④支撑学术论文复现、课题研究或工程项目设计。; 阅读建议：建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注模型构建逻辑与优化算法实现细节，同时可参考链接中的完整资源以获取更多案例支持。
单片机智能健康监护仪研究.zip
01-07
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 QueueForMcu 基于单片机实现的队列功能模块，主要用于8位、16位、32位非运行RTOS的单片机应用，兼容大多数单片机平台。 开源代码：https://.com/xiaoxinpro/QueueForMcu 一、特性 动态创建队列对象 动态设置队列数据缓冲区 静态指定队列元素数据长度 采用值传递的方式保存队列数据 二、快速使用 三、配置说明 目前QueueForMcu只有一个静态配置项，具体如下： 在文件 中有一个宏定义 用于指定队列元素的数据长度，默认是 ，可以根据需要更改为其他数据类型。 四、数据结构 队列的数据结构为 用于保存队列的状态，源码如下： 其中 为配置项中自定义的数据类型。 五、创建队列 1、创建队列缓存 由于我们采用值传递的方式保存队列数据，因此我们在创建队列前要手动创建一个队列缓存区，用于存放队列数据。 以上代码即创建一个大小为 的队列缓存区。 2、创建队列结构 接下来使用 创建队列结构，用于保存队列的状态： 3、初始化队列 准备好队列缓存和队列结构后调用 函数来创建队列，该函数原型如下： 参数说明： 参考代码： 六、压入队列 1、单数据压入 将数据压入队列尾部使用 函数，该函数原型如下： 参数说明： 返回值说明： 该函数会返回一个 枚举数据类型，返回值会根据队列状态返回以下几个值： 参考代码： 2、多数据压入 若需要将多个数据（数组）压入队列可以使用 函数，原理上循环调用 函数来实现的，函数原型如下： 参数说明： 当数组长度大于队列剩余长度时，数组多余的数据将被忽略。 返回值说明： 该函数将返回实际被压入到队列中的数据长度。 当队列中的剩余长度富余...
基于YOL的小麦叶片病害智能检测系统.zip
01-07
基于YOL的小麦叶片病害智能检测系统.zip
基于YOLO的智能车辆检测.zip
01-07
基于YOLO的智能车辆检测.zip
基于YOLOv8的手势识别系统.zip
01-07
基于YOLOv8的手势识别系统.zip
小程序接入quick BI实现智能问数的效果，是否具备可行性
06-15
### 小程序集成 Quick BI 智能问数功能的可行性分析 小程序作为一种轻量化的应用形式，其核心优势在于便捷性和快速部署能力。而 Quick BI 提供的智能问数功能，则能够通过自然语言处理技术，将用户的问题转化为数据查询逻辑，从而实现高效的数据交互与分析。以下是关于在小程序中接入 Quick BI 智能问数功能的可行性分析： #### 1. 技术兼容性 Quick BI 支持标准化的 SSO 登录对接和账号管理方案[^2]，这使得它能够与小程序无缝集成。通过 API 接口，小程序可以调用 Quick BI 的相关服务，为用户提供智能问数功能。此外，Quick BI 提供了灵活的权限管理机制，可以根据小程序的具体需求进行配置，确保数据的安全性和隐私性。 #### 2. 用户体验提升 ChatBI 的应用显著提高了工作效率，用户可以通过自然语言与系统交互，快速获取所需的数据分析结果和可视化图表[^1]。这种以对话形式进行的数据交互方式，极大地简化了数据分析流程，使决策支持更加迅速和精确。对于小程序用户而言，这种智能化的功能将显著提升使用体验。 #### 3. 数据可视化能力 Quick BI 不仅提供智能问数功能，还具备强大的数据可视化能力。通过集成 Quick BI，小程序可以为用户提供丰富的图表展示选项，帮助用户更直观地理解数据。例如，行为路径图谱、用户分类模型以及转化漏斗等高级分析工具，都可以在小程序中实现[^3]。 #### 4. 精准营销支持 Quick BI 的智能问数功能还可以与精准营销场景相结合。例如，良品铺子通过阿里云数据中台的零售行业解决方案，利用 Quick Audience 对目标人群进行深度理解，并将单端购买偏好消费人群发展为多端消费人群，从而提高消费者粘性和商品复购率[^4]。类似的功能也可以在小程序中实现，为企业的营销活动提供数据支持。 #### 5. 成本与实施难度 从成本角度来看，Quick BI 提供了多种权限解决方案和标准化的对接接口，降低了集成方的技术门槛和运维成本[^2]。同时，由于小程序本身架构较为简单，集成 Quick BI 的开发工作量相对较小，预计能够在可控的时间和预算范围内完成。 #### 6. 潜在挑战 尽管集成 Quick BI 的智能问数功能具有诸多优势，但也存在一些潜在挑战： - **性能优化**：智能问数功能依赖于后端的数据处理能力，若数据量较大或查询复杂度较高，可能会影响小程序的响应速度。 - **数据安全**：小程序需要确保用户数据在传输和存储过程中的安全性，避免因集成第三方服务而带来的风险。 - **用户体验适配**：智能问数功能的设计需要充分考虑小程序用户的操作习惯，避免因界面设计不合理而导致的使用障碍。 ```python # 示例代码：小程序调用 Quick BI 智能问数接口 import requests def query_data(question): url = "https://api.quickbi.com/v1/query" headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_ACCESS_TOKEN"} payload = {"question": question} response = requests.post(url, json=payload, headers=headers) return response.json() ``` ### 结论 综上所述，在小程序中接入 Quick BI 的智能问数功能是可行的。该功能不仅能够提升用户体验，还能为企业提供强大的数据分析和精准营销支持。然而，在实施过程中需要注意性能优化、数据安全以及用户体验适配等问题。
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