周报 | 25.11.17-25.11.23文章汇总

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#人工智能 #运维 #python #transformer #服务器 #llama #agent

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马哥Linux运维 | Prometheus 告警规则生产级配置：50+ 核心指标与最佳实践(四)-优快云博客

好的文章值得反复学习！

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超三分之一二区以上，两篇药靶孟德尔随机化发同一期刊（IF=5）| 孟德尔随机化周报（8.15-8.21）...
weixin_47988917的博客
08-29 1057
本周孟德尔随机化共发表21篇二区以上文章，二区发表率为35%。而在昨天刚发表的NHANES数据库汇总中，我们提出了一个问题：24篇二区以上，Nhanes二区发文率是否会超越孟德尔随机化？今天这篇文章给你答案！NHANES数据库二区发文率58.5%，短暂超过孟德尔随机化！但从发文量来说，还得看孟德尔随机化。孟德尔随机化,Mendelian Randomization，简写为MR，是一种在流行病学领域...
建材建筑行业周报：寻找业绩支撑的安全边际.pdf
08-26
5. 重点推荐公司：报告中具体提及了北新建材、中国巨石、精工钢构和东易日盛这四家公司，并为每家公司分配了25%的权重。这意味着作者建议投资者将投资组合均衡地分配给这四家推荐公司。 6. 风险提示：报告提醒投资...
周报 | 25.11.10-25.11.16文章汇总
csdn_xmj的博客
11-17 375
本周技术文章汇总涵盖多个AI热点领域：1）图像技术方面，对比了CLIP、EfficientNet等5种图像相似性搜索算法，介绍了MobileViCLIP在移动设备视频理解上的突破；2）智能体专题发布上下两篇入门指南及《Hello-Agents》学习项目；3）创新应用包括火灾检测数据集、工业异常检测预训练方法ADPretrain及无人机轻量检测网络LUD-YOLO；4）开发工具推荐了iRedis库和ClaudeAgentSDK使用指南。文章来自优快云等技术社区，涵盖算法研究、应用实践及工具教程。
周报 | 25.11.3-25.11.9文章汇总
csdn_xmj的博客
11-11 193
本周技术周报涵盖多个热门领域：编程经验分享（资深程序员心得）、AI技术前沿（AIAgent类型分析、图像编辑突破）、竞赛方案（大模型金融预测Top3）、工具推荐（Clerk、Orator库）、系统优化（MySQL慢查询调优）以及计算机视觉深度解析。亮点包括：天大&快手图像编辑四行代码实现、字节文本生成图像新范式、港科大端到端电影生成技术。同时推荐了10个实用Python项目仓库和机器学习预测库mlforecast。
周报 | 25.10.27-25.11.2文章汇总
csdn_xmj的博客
11-03 153
本文汇总了近期发布的系列技术博客链接，内容涵盖多个计算机科学主题。作者宣布将建立周报制度对文章进行系统整理，以便读者更好地跟踪学习进度。这些文章质量优秀，值得反复研读。文末呼吁读者互动（点赞/收藏/评论），并欢迎推荐优质公众号，共同促进技术交流与进步。
周报 | 24.11.25-24.12.1文章汇总
csdn_xmj的博客
12-02 438
为了更好地整理文章和发表接下来的文章，以后每周都汇总一份周报。好的文章值得反复学习！
周报 | 25.8.25-25.8.31文章汇总
csdn_xmj的博客
09-03 318
本周技术文章精选摘要：涵盖AI、CV和Python等领域最新进展。LangGraph构建多智能体系统指南；Converse2D提出图像恢复新方法；腾讯开源HunyuanVideo-Foley实现视频音效生成；YOLO13强势升级；JAX高性能计算库教程；MCP协议详解；DyCAF-Net提升检测性能5.79%；ClaudeCode架构解析；大模型私有化部署方案；Python实用库推荐(schema/mrq)。技术干货持续更新，欢迎互动交流学习。
周报 | 24.12.2-24.12.8文章汇总
csdn_xmj的博客
12-09 500
为了更好地整理文章和发表接下来的文章，以后每周都汇总一份周报。好的文章值得反复学习！
2020.11.23-11.30 人工智能行业每周技术精华文章汇总
江南研习社
12-01 3208
之前的周报，大白会将每周的精华内容汇总起来，整理到《大白AI周报精华汇总》中，点击即可查看。 后期需要哪方面的项目知识，可以直接去对应阅读。 大白也在不断收集更新各个项目算法作者及从业经验的视频分享，希望能让大家提高一些探索的效率，点击查看。 整理汇总：江大白 内容周期：2020.11.23-2020.11.30 同步公众号：江大白 目录1 整理涉及公众号名单2 行业精华文章汇总2.1 基础知识方面2.1.1 深度学习相关① 模型剪枝2.2 研究方向方面2.2.1 目标检测2.2.2 图像分类2.2.
2020.11.16-11.23 人工智能行业每周技术精华文章汇总
江南研习社
11-24 3228
之前的周报，大白会将每周的精华内容汇总起来，整理到《大白AI周报精华汇总》中，点击即可查看，后期需要哪方面的项目知识，可以直接去对应阅读。 大白也在不断收集更新各个项目算法作者及从业经验的视频分享，希望能让大家提高一些探索的效率，点击查看。 整理汇总：江大白 内容周期：2020.11.16-2020.11.23 同步公众号：江大白 目录1 整理涉及公众号名单2 行业精华文章汇总2.1 基础知识方面2.1.1 深度学习相关2.2 研究方向方面2.2.1 目标检测2.2.2 目标追踪2.2.3 图像分割2
《安富莱嵌入式周报》第261期：2022.04.11--2022.04.17
Simon223的博客
04-19 1285
往期周报汇总地址：嵌入式周报 - uCOS & uCGUI & emWin & embOS & TouchGFX & ThreadX - 硬汉嵌入式论坛 - Powered by Discuz! 目录 本周更新视频教程： 视频版： 1、全开源回流焊 2、ADI发布中文版精密测量解决方案 3、Semtech推出支持多频段LoRa，WiFi和卫星网络的LR1120，用于全球资产跟踪 4、历时将近一年，新的CMSIS5.9.0软件包终于要发布了 5、网友
家用电器行业周报：开年首周家电销售数据亮丽，线上尤为突出.pdf
07-10
根据给定文件的内容，本家用电器行业周报分析了2021年1月首周的销售数据，并结合历史数据及行业趋势，对家电销售市场进行了评估。以下是根据标题、描述、标签和部分内容生成的详细知识点。 1. 销售数据表现： 报告...
免费英语学习网站文件.pdf
02-23
11. **数学建模、电子竞技等竞赛网站** - 提供竞赛信息、历届题目和解决方案，帮助参赛者提升技能。 此外，还有综合性的考试资源网站： - **中国IT实验室** (http://www.chinaitlab.com/) - 提供计算机相关考试的...
新能源汽车产业链行业周报（12月第4周） ：财政工作会议明确支持新能源汽车产业发展.pdf
07-03
新能源汽车产业链行业周报是行业数据和趋势的汇总，通过收集和分析不同来源的数据来评估新能源汽车市场的当前状况和未来走势。这份报告以12月第四周的数据为重点，涵盖了新能源汽车交付量、企业动态、原材料价格、...
向量嵌入：RAG系统背后的语义引擎
uncle_ll的博客
11-29 1093
向量嵌入技术将高维语义信息压缩为低维向量，使相似概念在向量空间中聚集。作为RAG系统的核心，嵌入质量直接影响语义检索效果。从静态词嵌入到动态上下文嵌入，技术不断演进，解决了多义词等难题。现代嵌入模型基于Transformer架构，通过对比学习优化检索性能。选型需考虑MTEB排名、语言支持等维度，并结合业务测试。未来趋势包括多模态融合、知识图谱增强和轻量化部署。嵌入技术已成为NLP领域的关键支柱，其优化对提升RAG系统性能至关重要。
【推荐系统】深度学习训练框架（五）：pyspark分布式TorchDistributor主从读取OSS文件认证机制
人工智能领域博客
11-28 1822
摘要： 本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。
信息检索13
2301_80828873的博客
11-26 2164
最近邻检索的方法，PQ，IVF,HNSW
07_Spring AI 干货笔记之提示词
最新发布
在科技的浪潮中，我们寻找着创新的火种，在代码的海洋里，我们编织着智慧的网。腾飞开源，就是这样一个由技术精英汇聚而成的博客平台，我们致力于分享在Java、Python、IoT和人工智能等领域的最新研究成果和实战经验。 在腾飞开源的博客上，你会看到紧跟技术前
11-30 823
本文详细介绍了Spring AI中的提示词核心概念与API设计。提示词作为引导AI模型生成特定输出的关键输入，其结构从简单字符串演进为包含多角色消息的复杂形式。Spring AI通过Prompt和Message接口提供结构化提示词管理，支持系统、用户、助手等角色分配。PromptTemplate类实现动态内容渲染，并支持自定义模板引擎。文章还涵盖提示词工程的最佳实践与令牌机制，为开发者提供完整的提示词设计解决方案。
【LoRA（低秩适应）技术详解：原理、公式与实践】
m0_46882548的博客
11-26 1612
参数高效：可训练参数量通常仅为全量微调的0.01% - 3%，极大降低了计算和存储成本。内存友好：由于大部分原始权重被冻结，无需存储其优化器状态，显著减少了训练时的显存占用。无推理延迟：训练后可将LoRA权重合并回原模型，推理速度与原始模型一致。模块化与灵活性：一个基础模型可以搭配多个针对不同任务的、体积很小（几兆字节）的LoRA适配器，轻松切换任务。减轻灾难性遗忘：因为原始权重基本不动，模型在适应新任务时更不容易遗忘预训练时获得的通用知识。
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