大数据&Docker&AI课程大纲

最新推荐文章于 2024-10-20 04:18:07 发布
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分类专栏： 招生招聘 文章标签： 剑指bat 加入一线企业 bat 校招
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大数据&数据挖掘课程大纲：

Python、Golang、Shell等脚本语言；

讲解经典的核心算法，包括LR、SVM、DNN、LSTM等； 

图像处理和识别、语义分析；


Hadoop、Spark实战及框架深入刨析；

数据仓库Hive、Hbase（二选一进行深入讲解）；

分布式消息队列Kafka、Jafka核心工作机制解析；

数据采集Agent之Flume实战与优化；



云计算&容器课程大纲：

核心网络协议OVS、Vxlan/Vlan、Flannel、Weave对比分析；

Docker容器的CNM模型、资源隔离Cgroup；

讲解Compose/Machine/Swarm等Docker技术栈；


大写的备注：结合老师的工作经验，以上课程内容都会结合大量数据做实战，从基本使用到简单调优，再到运行机制和核心设计思想讲解，理论指导实战，在实战中深刻理解。


据说晦涩难懂的理论和枯燥的coding实战，在《剑指BAT》这里都会变得更容易理解和更简单哦～


在这里你会遇到来自一线企业镀金回来的大咖，我们带给你的不仅仅是技术，更多的是一种技术素养，对新技术孜孜不倦的追求！



微信公众号：BAT-Battle


docker应用与实战课程大纲
xuan_xuan_2的博客
07-26 251
以实战为索引，手把手进行教学，逐步深入的讲解docker应用，包括以下内容： 课程大纲 第一节：Docker简述； 第二节：部署 docker 容器虚拟化平台； 第三节：配置 docker 镜像加速地址； 第四节：docker 平台基本使用方法； 第五节：docker 镜像制作和发布方法； 第六节：Container 容器端口映射； 第七节：docker 容器命名和重命名； 第八节：创建 docker 容器实例时指定主机名； 第九节：docker 容器资源配额控制之 cpu； 第十节：docker 容器资
Docker与AI应用：从入门到精通的全栈指南
欢乐打代码！
06-21 113
Docker在AI领域的应用已从基础部署演进到边缘计算自动扩缩容（K8s HPA）和Serverless架构。多阶段构建优化生产镜像GPU资源隔离加速自动化流水线工具（Towhee）边缘设备轻量化部署开发者可构建出高效、可移植的AI应用系统。随着WebAssembly（Wasm）等技术的兴起，容器化AI将进一步突破硬件限制，实现“一次构建，随处运行”的终极目标。Docker官方文档Towhee项目。
Docker的概述
qq_45441466的博客
11-21 286
Docker的概述 1.Docker为什么出现？ 一款产品：开发--上线 两套环境！ 应用环境，应用配置！ 开发 ---运维 。 问题：我在我的电脑上可以运行！ 版本更新，导致服务不可用！对于运维来说，考验就十分大？ 环境配置是十分的麻烦，每一个及其都要部署环境(集群Redis，ES,Hadoop...)！费时费力。 发布一个项目(jar+(Redis MySQL jdk ES)) .,项目能不能都带上环境安装打包！ 之前在服务器配置一个应用的环境Redis MySql jdk ES ...
Docker学习大纲
weixin_30945039的博客
05-26 205
Docker学习大纲：https://www.cnblogs.com/CloudMan6/p/7637361.html 转载于:https://www.cnblogs.com/moonandstar08/p/10927981.html
Docker之入门教程大纲-yellowcong
11-09 736
Docker的入门教程总结,docker主要需要学习的是网络，容器的编排以及存储的处理，同时还需要了解私有仓库的建立。 docker 序号 技术点 1 构建镜像 2 镜像仓库 3 数据卷 4 网络 5 容器编排 1 基础学习 CentOS7上安装Docker以及简单使用 批量删除容器 Docker的镜像导出与导入与拷贝 Docker之容器退出 docker ...
【Docker】Docker大纲合集
qq_43227967的博客
05-15 983
这里总结了一下Docker的大纲 连载文章：Docker大纲 一、【Docker】一、Docker简介 二、【Docker】二、Docker安装 三、【Docker】三、Docker配置阿里云镜像服务 四、【Docker】四、使用Docker下载镜像文件 五、【Docker】五、Docker安装运行Nginx服务-附内部端口与外部端口访问-关于镜像操作命令 六、【Docker】六、基...
2019年最全的大数据学习大纲总结
qq_43958467的博客
04-14 932
要说当下IT行业什么最火？ABC无出其右。所谓ABC者，AI + Big Data + Cloud也，即人工智能、大数据和云计算(云平台)。每个领域目前都有行业领袖在引领前行，今天我们来讨论下大数据Big Data这个方向。 二，大数据里面的角色 角色一：大数据工程 大数据工程需要解决数据的定义、收集、计算与保存的工作，因此大数据工程师们在设计和部署这样的系统时首要考虑...
人工智能，大数据，Python，架构师视频
08-09
在当前的数字化时代，人工智能（AI）、大数据、Python编程以及架构设计成为了IT领域的核心话题。这些技术不仅是科技进步的驱动力，也是许多企业转型和创新的关键因素。以下是对这些主题的详细解析： 首先，人工智能...
人工智能课程实训方案
weixin_41903778的博客
03-18 6671
第一章 发展背景 当今，世界无时无刻不在发生着变化。对于技术领域而言，普遍存在的一个巨大变化就是为大数据（Big data）打开了大门。随着国家大数据战略推进实施以及配套政策的贯彻落实，大数据产业发展环境进一步优化，社会经济各领域对大数据服务需求进一步增强，大数据的新技术、新业态、新模式不断涌现，产业规模持续保持高速增长态势。并且，随着高校获准开设“数据科学与大数据技术”专业，大数据需要的复合型人...
Python+人工智能基础大纲
m0_59485658的博客
11-27 1834
基础大纲
大数据平台建设整体架构设计方案
AI天才研究院
10-20 2615
本文将深入探讨大数据平台建设整体架构设计方案，从概述与核心概念、技术栈、建设实践、运维管理以及经验展望等多个方面进行详细阐述。通过梳理大数据平台的核心组成部分、技术选型和实施策略，本文旨在为大数据平台建设提供一套完整、实用的参考方案，助力企业在大数据领域取得成功。1.1 大数据时代的来临1.2 大数据平台建设的必要性1.3 大数据平台建设的目标与挑战随着互联网、物联网、云计算等技术的飞速发展，数据已经成为新时代最重要的资源之一。
Docker精华课
10-27
Docker 原理与实践，原用于网易云课堂线上课程，课程内容质量较高，欢迎下载！
《Docker快速入门》大纲
lewis2951的博客
08-11 414
近期，准备出一个关于Docker的系列文章，名字暂定为《Docker快速入门》，这里是大纲。
1、Docker学习大纲
工一木子
08-29 218
1、Docker学习大纲 Docker学习 Docker概述 Docker安装 Docker命令 镜像命令 容器命令 操作命令 … Docker镜像 容器数据卷 DockerFile Docker网络原理 IDEA整合Docker Docker Compose Docker Swarm CI\CD Jenkins 彩蛋 1.三体经典语录： 弱小和无知不是生存的障碍，傲慢才是 2.狂神学习信条 只要学不死，就往死里学 即使再小的帆也能远航 3.De
Docker入门学习大纲
她叫常玉莹
03-23 1209
Docker入门学习 Docker概述 Docker安装 Docker命令 镜像命令 容器命令 操作命令 Docker镜像* 容器数据卷* DockerFile Docker网络原理 IDEA整合Docker Docker Compose Docker Swarm CI\CD jenkins
Docker实战课程大纲，快速掌握基础docker，swarm，stack
weixin_49131823的博客
05-10 386
Docker实战课程大纲，快速掌握基础docker，swarm，stack（建议一到两天学完）
10_01_Docker学习大纲(随笔，原文很详细）
qq_40572023的博客
07-16 196
Docker学习大纲 详细原文：https://www.cnblogs.com/zhangzhixi/p/14497345.html 基本组成
问答 知识库检索 大数据模型 相似
最新发布
07-26
<think>首先，用户的问题是：“请问问答系统 知识库检索 大规模模型 相似性匹配 技术方案”。这看起来是关于构建一个问答系统，涉及知识库检索、大规模模型和相似性匹配的技术方案。 从系统级指令中，我需要： - 所有行内数学表达式使用$...$格式。 - 独立公式使用$$...$$格式并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 在回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识，如[^1]。 用户可见层指令： - 回答结构清晰，帮助用户逐步解决问题。 - 尽量保证回答真实可靠。 - 参考站内引用，但这些引用是关于大模型知识库构建的，我需要基于这些来回答。 站内引用提供了背景： - [^1]：讨论了基于RAG与LLM的知识库构建，作为企业应用。 - [^2]：描述了特定领域知识问答系统的需求，如自然语言交互、理解问题、处理答案、支持上下文、准确性。 - [^3]：关于RAG技术与向量数据库的选择，强调私有数据管理。 - [^4]：提到HyDE方法，用于检索增强，基于假设文档嵌入。 用户意图是寻找与问答、知识库检索相关的大数据模型或相似技术方案。所以，我应该基于RAG（Retrieval-Augmented Generation）框架来回答，因为它是当前流行的技术方案。 结构化回答： 1. **介绍**：简要解释问题背景和RAG框架。 2. **核心组件**：分解技术方案的关键部分。 3. **技术细节**：讨论相似性匹配、大规模模型的使用。 4. **实现步骤**：提供构建此类系统的步骤。 5. **优缺点和优化**：基于引用讨论优点和挑战。 6. **生成相关问题**：在末尾添加相关问题。 确保使用中文。 数学表达式：用户的问题中没有明显的数学，但如果有，比如讨论相似性分数，我可以使用$...$。例如，余弦相似性：$\text{similarity} = \frac{\mathbf{a} \cdot \mathbf{b}}{\|\mathbf{a}\| \|\mathbf{b}\|}$。 引用：在相关段落末尾添加引用标识。例如，当讨论RAG时，引用[^1]或[^3]。 生成相关问题：在最后，添加一个“相关问题”部分。 大纲： - **引言**：解释问答系统的基础和技术方案。 - **技术方案概述**：基于RAG框架。 - **关键组件**： - 知识库检索：使用向量数据库和相似性匹配。 - 大规模模型：如LLM用于生成答案。 - 相似性匹配技术：如余弦相似性。 - **实现细节**：包括数据准备、模型选择、检索策略。 - **挑战与优化**：基于引用，如准确性问题[^2]，HyDE方法[^4]。 - **结论**：总结优势。 - **相关问题**：生成3-5个相关问题。 现在，结合引用： - 引用[^1]：RAG与LLM的知识库构建。 - 引用[^2]：需求如准确性、上下文支持。 - 引用[^3]：向量数据库的作用。 - 引用[^4]：HyDE优化方法。 在回答中自然地引用。</think>### 问答系统知识库检索技术方案 针对您的查询“问答系统 知识库检索 大规模模型 相似性匹配 技术方案”，我将基于当前主流技术框架——检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）——提供一个清晰、可靠的技术方案。RAG 结合了大规模语言模型（LLM）和知识库检索的优势，能高效处理用户查询，通过相似性匹配从知识库中提取相关信息，再由LLM生成准确答案。本方案适用于企业级应用（如智能客服、内部知识库等），并参考了行业最佳实践和现有研究[^1][^3]。 以下是逐步的技术方案解析，包括核心组件、实现步骤和关键优化。 #### 1. **技术方案概述** RAG 框架的核心是将知识库检索与生成模型解耦：首先，通过相似性匹配从知识库中检索相关文档；然后，将这些文档作为上下文输入LLM生成最终答案。这种方法解决了纯LLM的幻觉问题（即生成不准确信息），同时支持大规模、动态更新的知识库[^3]。整体流程包括： - **输入处理**：用户自然语言查询（如“如何配置RAG系统？”）。 - **检索阶段**：使用嵌入模型（embedding model）将查询和知识文档转换为向量，通过相似性匹配从向量数据库中检索最相关文档。 - **生成阶段**：将检索结果和查询输入LLM，生成结构化答案。 - **输出处理**：支持上下文记忆（如多轮对话）和答案后处理（如去重、汇总）[^2]。 该方案的优势在于： - **准确性提升**：检索步骤确保答案基于真实知识，减少错误。 - **可扩展性**：适用于海量数据（如企业知识库），通过向量数据库高效管理。 - **隐私安全**：知识库与LLM分离，便于权限控制（如仅访问授权数据）[^3]。 #### 2. **核心组件与技术细节** RAG 方案的关键组件包括知识库检索、大规模模型和相似性匹配。以下是详细说明： - **知识库检索**： - **向量数据库**：使用专用数据库（如FAISS、Milvus或Pinecone）存储知识文档的嵌入向量。这些数据库支持高效的相似性搜索，适用于大规模数据（十亿级文档）。例如，文档预处理后，通过嵌入模型（如BERT或OpenAI的text-embedding-ada）转换为向量，存储为高维空间中的点。 - **检索流程**：用户查询被嵌入为向量后，数据库通过近邻搜索（如k-NN算法）返回最相似文档。相似性分数通常基于余弦相似度计算： $$ \text{similarity} = \frac{\mathbf{q} \cdot \mathbf{d}}{\|\mathbf{q}\| \|\mathbf{d}\|} $$ 其中 $\mathbf{q}$ 是查询向量，$\mathbf{d}$ 是文档向量。分数越高，相关性越强[^3]。 - **大规模模型（LLM）**： - **模型选择**：采用预训练LLM（如GPT-4、Llama 2或开源模型ChatGLM）作为生成引擎。这些模型负责理解检索到的上下文，并生成自然语言答案。LLM的优势在于处理复杂查询（如多步推理或上下文依赖），但需微调以适应特定领域[^1]。 - **输入输出**：LLM 输入格式为“查询 + 检索文档”，输出为结构化答案。例如，在医疗问答系统中，输入可能为“患者症状描述 + 相关医学指南”，输出为诊断建议。 - **相似性匹配技术**： - **嵌入模型**：使用深度学习模型（如Sentence-BERT或Contriever）将文本转换为语义向量。这些模型通过对比学习训练，确保相似语义的文本有接近的向量表示。例如，查询“AI大模型学习路径”应与知识库中相关文档（如教程或案例）高度匹配。 - **匹配算法**：除余弦相似度外，还可结合： - **HyDE（Hypothetical Document Embeddings）**：生成一个假设答案作为查询的增强表示，再检索相似真实文档。这能提升长尾查询的准确性，但需注意LLM不熟悉主题时可能引入错误[^4]。 - **重排序（Re-ranking）**：初始检索后，用更精细模型（如Cross-Encoder）对top-k文档重排序，提高精度。 - 数学表达：相似性匹配的核心是向量空间中的距离度量，如欧氏距离 $d(\mathbf{a}, \mathbf{b}) = \|\mathbf{a} - \mathbf{b}\|_2$，但余弦相似度更常用因其对向量大小不敏感。 #### 3. **实现步骤** 构建一个完整的问答系统可分为以下步骤，确保可落地和可扩展： 1. **知识库准备**： - 收集领域特定数据（如企业内部文档、公开数据集），并进行清洗、分块（chunking）和标注。 - 使用嵌入模型处理文档，生成向量并导入向量数据库。工具推荐：LangChain（用于流程编排）或LlamaIndex（用于索引管理）[^1]。 2. **检索模块开发**： - 实现查询嵌入和相似性搜索接口。例如，用Python编写： ```python from sentence_transformers import SentenceTransformer import faiss # 初始化嵌入模型和数据库 model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2') index = faiss.IndexFlatL2(384) # 向量维度 # 添加知识文档（示例） documents = ["RAG技术介绍...", "LLM优化方法..."] doc_embeddings = model.encode(documents) index.add(doc_embeddings) # 检索函数 def retrieve(query, k=5): query_embedding = model.encode([query]) distances, indices = index.search(query_embedding, k) return [documents[i] for i in indices[0]] ``` 3. **生成模块集成**： - 连接LLM API（如OpenAI或本地部署的Hugging Face模型），设计提示词（prompt）模板。例如： ``` 基于以下上下文，回答用户问题： 上下文: {retrieved_docs} 问题: {user_query} 答案: ``` - 支持上下文记忆：用会话历史（如Redis存储）实现多轮对话[^2]。 4. **后处理与优化**： - 答案后处理：包括去重（基于实体识别）和汇总（用LLM提炼关键点）。 - 性能优化：引入HyDE方法生成假设答案，提升难查询的召回率[^4]。监控指标如召回率（Recall@k）和答案准确率。 5. **部署与评估**： - 部署为Web服务（如FastAPI + Docker），添加权限控制（确保数据安全）[^3]。 - 评估：使用测试集计算BLEU或ROUGE分数，并通过用户反馈迭代优化。 #### 4. **挑战与优化建议** 基于引用，RAG方案的挑战包括： - **准确性风险**：检索错误或LLM幻觉可能导致错误答案。优化方法：结合HyDE或模块化RAG（如分阶段检索），并在训练中增加负样本[^4]。 - **上下文处理**：复杂查询需历史会话支持。解决方案：用注意力机制增强LLM的上下文记忆能力[^2]。 - **多模态扩展**：未来可集成图像或音频数据（如引用[^1]提到的趋势），使用多模态嵌入模型。 - **成本控制**：向量数据库和LLM推理可能昂贵。优化：量化嵌入模型、或用小型LLM（如Phi-2）进行边缘部署。 #### 5. **总结** RAG框架是当前问答系统的最优技术方案，它通过大规模模型的生成能力和知识库检索的相似性匹配，实现了高准确、可扩展的交互。在企业应用中，它能有效处理特定领域知识（如引用[^2]的需求），同时降低数据泄露风险[^3]。随着技术发展，结合多模态和自适应优化（如HyDE）将是关键方向。如果您有具体场景（如医疗或金融），可进一步定制模型和检索策略。
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