AI大模型攻城狮-优快云博客

原创构建预测性AIOps：从原始数据到95%准确率的深度探索

然而，要充分发挥Kafka的潜力，我们需要对其架构有深刻的理解，并进行精细的调优和监控，以确保数据流的稳定性和可扩展性。通过不断的实验和优化，我们最终实现了平均95%的预测准确率。同时，我们也意识到，随着时间的推移，数据分布可能会发生变化，因此我们采取了措施来监测和应对数据漂移，确保模型的长期稳定性。我们的预测性AIOps系统不仅证明了先进技术在IT运营中的巨大潜力，也为企业的数字化转型提供了强有力的支持。在这个充满无限可能的时代，我们相信，通过持续的创新和努力，我们能够引领企业走向更加智能和高效的明天。

2024-06-24 14:55:40 382

原创 AI的喧嚣与现实：一位数据科学家的愤怒宣言

在最近的AI领域创新，尤其是像GPT-4这样的模型，显然对社会有着深远的影响。从消除繁琐工作的乌托邦愿景，到对艺术家生计的反乌托邦威胁，再到对人类本身的生存威胁，AI的影响无处不在。

2024-06-24 09:25:26 293

原创人工智能革命：引领新时代的技术浪潮

然而，这也要求我们在享受AI带来的便利的同时，不断审视和调整我们的社会结构和价值观念，确保AI技术的发展能够惠及全人类，而不是加剧不平等或制造新的风险。这些技术的突破使得AI系统能够执行复杂的任务，如精准的医疗诊断、高效的物流管理，甚至是创意艺术作品的创作。另一方面，AI的广泛应用也引发了就业结构的调整，一些传统的工作岗位可能会被自动化取代，这要求劳动力市场进行相应的转型和升级。此外，随着AI能力的增强和自主性的增强，如何界定AI的法律地位和道德责任，也是立法者和监管机构需要深思熟虑的议题。

2024-06-21 11:29:55 240

原创探索 OpenDevin 和编码代理的演变

OpenDevin 是一个开源的代理编码框架，旨在高效地编写 Python 脚本。

2024-06-21 10:41:39 464

原创人工智能对人才招聘的影响

随着人工智能（AI）的迅速发展，人才招聘领域也受到了显著的影响。关于AI是否会取代传统的人才招聘（TA）方法，存在着激烈的辩论。本文将探讨AI在人才招聘中的作用以及其对传统招聘方法的影响。

2024-06-20 17:26:43 663

原创什么是专家混合（MoE）

从技术上讲，它是变压器架构的一种变体，引入了一个包含多个专家（网络/FFN）的新MoE模块，该模块前面有一个门控函数，决定将传入的令牌路由到哪个专家！由于每个令牌都有自己的专家（或前k名专家）处理，我们在不影响推理成本的情况下技术上增加了更多可学习参数，这是一个巨大的胜利！专家混合（MoE）是一种机器学习框架，类似于一个由擅长处理复杂任务不同方面的专家组成的团队。一个专家可以擅长编码，另一个擅长数学，还有一个擅长写作。这就像将一个大问题分成更小、更易管理的部分，并将每个部分分配给不同的专家。

2024-06-20 16:26:23 419

原创探索生成对抗网络（GANs）

生成对抗网络（GANs）是一类机器学习框架，其中两个神经网络——生成器和判别器——相互竞争。生成器创建类似于真实数据的数据，而判别器评估这些数据是真实的还是伪造的。这种对抗过程随着时间的推移提高了生成器生成逼真输出的能力。

2024-06-19 14:52:28 341

原创人工智能领域产生重大影响的小型语言模型

TinyLlama：Meta 的 LLaMA（大型语言模型 Meta AI）的较小变体，TinyLlama 在多样化自然语言处理任务中提供强大的性能，同时在计算和内存使用上非常高效。谷歌的 ALBERT：作为 BERT 的轻量版本，ALBERT 通过消除冗余参数减少了模型大小，在各种自然语言处理任务中实现了出色效果，并具有高效的训练和推理能力。谷歌的 Electra：凭借独特的预训练方法，Electra 实现了更快的推理，非常适合边缘设备和物联网平台上的实时自然语言处理应用。

2024-06-18 10:30:06 427

原创线性回归 - 揭示线性关系

模型中的正斜率（β₁）表明随着温度（X）的增加，销售额（Y）也会增加。它通过历史销售数据（其中温度是一个变量，销售额是另一个变量）找到了最佳拟合直线。我们的目标是找到β₀和β₁的值，使得该直线能最好地代表不同温度下的实际销售数据。像最小二乘法这样的统计方法帮助我们通过最小化预测与实际销售额之间误差平方和（ε）来实现这一目标。β₀: 截距（即直线与Y轴相交处）- 这代表当温度为零时（假设在零度时线性关系依然成立）的预测销售额。β₁: 斜率 - 这告诉我们每单位温度变化（增加或减少）对销售额的影响。

2024-06-17 20:35:56 362

原创简单了解LLM的注意力机制

3. 自注意力：在Transformer模型中使用，在同一序列内应用注意力以捕捉所有标记之间的依赖关系。注意力机制是神经网络中的一项关键创新，通过实现更有效和高效的序列处理和生成，显著推进了NLP的发展。2. 计算注意力分数：对于每个输出标记，使用点积或神经网络等函数计算每个输入隐藏状态的注意力分数。1. 编码输入：输入序列通过编码器，生成隐藏状态（h1, h2, ..., hT）。4. 计算上下文向量：当前解码步骤的上下文向量被计算为编码器隐藏状态的加权和。2. 解码器：使用上下文向量生成输出序列。

2024-06-17 19:16:13 506

原创确保数据质量：AI成功的关键与实践指南

在现代企业中，数据驱动决策和人工智能（AI）技术的应用变得越来越普遍。然而，数据质量的好坏直接影响到AI模型的性能和企业决策的准确性。本文将探讨数据质量的重要性，并提供一些保证数据质量的方法。

2024-06-16 09:51:04 898

原创为什么 t-SNE 算法使用 t 分布而不是 SNE 中使用的高斯分布

降维是数据分析和可视化中的一个关键技术，它允许我们在保留数据集基本结构的同时简化复杂的高维数据。两个常用的降维算法是随机邻域嵌入（SNE）及其改进版本 t 分布随机邻域嵌入（t-SNE）。这两个算法的一个关键区别在于它们选择的概率分布：SNE 使用高斯分布，而 t-SNE 使用学生 t 分布。那么，为什么 t-SNE 会做出这个改变呢？让我们详细探讨一下。

2024-06-14 11:16:27 442

原创最受欢迎的十大开源数据库

它具有高可用性和无单点故障的特点，非常适合需要高吞吐量和低延迟的大规模数据存储和处理场景。它以其极高的性能和丰富的功能而闻名，常用于缓存、会话存储和实时分析等场景。PostgreSQL 是一个功能强大的开源对象关系数据库系统，具有高度的扩展性和标准的合规性。它提供了强大的查询、索引和全文搜索功能，支持高并发和低延迟的应用场景。MariaDB 提供了更好的存储引擎和更强的安全性，是许多企业的首选数据库。它具有灵活的模式设计和强大的查询能力，非常适合处理多变和复杂的数据。

2024-06-13 18:19:44 1810

原创使用Python进行多元线性回归分析的完整指南

通过以上步骤，我们详细介绍了如何使用Python进行多元线性回归分析。从导入库、获取数据、数据预处理、执行探索性数据分析、构建和训练模型、做出预测、评估模型到特征选择，通过这些步骤可以有效地构建和优化回归模型。本文将详细介绍如何使用Python中的NumPy、Pandas和Scikit-learn库进行多元线性回归分析。我们可以使用Pandas和Matplotlib等库进行数据的初步分析。接下来，我们需要检索或生成用于构建回归模型的数据。这些库分别用于数据处理、数据分割、模型构建和模型评估。

2024-06-13 16:52:51 1217

原创 Azure Functions Premium Plan简介

Azure Functions Premium Plan 是一种专门设计用于处理更高负载和关键任务的 Azure Functions 托管选项。它允许开发者在无需管理服务器的情况下，通过事件驱动的架构来运行代码。

2024-06-13 12:02:35 333

原创 (RAG)的核心概念是函数调用（function calling）

但这究竟是什么，为什么如此重要，开发人员又如何有效实施它呢？让我们来深入探讨一下！什么是函数调用（function calling）？下面是一个基本的函数调用的例子。当然，在RAG场景下，函数调用的具体写法是有要求的，这里以langchain为例。LangChain 是用于开发链式应用程序的一种框架，特别是在处理与自然语言处理和生成有关的任务时十分有用。它的强大之处在于能轻松集成多个语言模型（如GPT-3、BERT等），并将不同步骤链起来以完成复杂任务。

2024-06-12 10:34:26 859

原创 AI人才大战开始，看看英国怎么抢人才

当前AI人才的需求在中国和全球范围内都非常强劲。

2024-06-11 18:08:08 325

原创如何用AI赋能N8N提高自动化能力？

N8N是一个开源的无代码工作流程自动化工具，它允许用户通过可视化的界面来创建复杂的自动化工作流程。N8N 提供了丰富的节点，这些节点可以连接到各种服务和应用程序，如电子邮件、社交媒体、数据库、云存储服务等，实现数据的自动化处理和传输。N8N 的目标是为个人和企业提供一个灵活的自动化解决方案，使得即使是不具备编程技能的用户也能构建复杂的工作流程。通过上述方法，你可以将 AI LLM 的能力整合到你的 N8N 自动化工作流中，实现文本分析、翻译、内容生成等多种任务。

2024-06-11 15:59:11 1315

原创 AI大语言模型的温度、top_k等超参数怎么理解

在AI大语言模型中，温度（Temperature）和top_k是两个重要的超参数，它们主要影响模型生成文本时的多样性、创造性以及可控性。

2024-06-09 10:47:55 4369 1

原创 policy as code （Open Policy Agent - OPA）入门

1. **语言无关**：OPA 设计为与编程语言无关，允许策略以一种声明性的语言（Rego）编写。这种语言类似于 JSON，易于理解和编写。2. **通用性**：OPA 可以应用于多种决策场景，包括访问控制决策、配置决策、数据过滤决策等。3. **分布式决策**：OPA 可以在分布式系统中运行，允许在多个服务和组件中执行策略决策。4. **集成**：OPA 可以与现有的 CI/CD 管道、API 网关、服务网格等集成，以实施策略。

2024-06-08 19:25:22 1870

原创对比一下 Kong Gateway、Traefik、Envoy 和 APISIX 这四款代理工具

**Kong Gateway** 和 **Apache APISIX** 专注于 API 管理和网关场景，提供了丰富的特性和服务扩展性；- **社区与生态系统**：Traefik 社区快速发展，拥有广泛的用户群，特别是在云原生社区中非常受欢迎，有强大的社区支持和更新活跃。- **功能特性**：支持插件机制，拥有丰富的插件库，包括认证、限流、流量控制等，支持 OpenAPI、gRPC 服务发现和管理。- **社区与生态系统**：Kong 社区活跃，生态丰富，拥有大量的企业用户支持和丰富的文档资源。

2024-06-08 07:32:53 2275

原创万物皆可devops，最强学习路径出炉

在AI时代，DevOps技能对于确保技术的高效、稳定和安全运行仍然至关重要。随着AI技术的不断深入，DevOps技能的需求只会增加，不会减少。因此，学习和掌握DevOps技能在AI时代是必要的，也是不可替代的。

2024-06-07 16:36:18 197

从零开始构建Python嵌入模型

从零开始构建Python嵌入模型嵌入（Embeddings）是自然语言处理（NLP）中的一个基本概念。它们将单词转换为固定大小的密集向量，捕捉语义意义和关系。从零开始构建嵌入模型可以深入理解这一概念。在本文中，我们将使用Python创建一个简单的单词嵌入模型，利用NumPy和TensorFlow等库。到本文结束时，您将拥有一个功能齐全的嵌入模型，并对其基本原理有一个良好的掌握。文章要点单词嵌入简介：探索将单词转化为有意义的数值表示的“为什么”和“如何”。数据准备：学习分词和词汇构建的关键步骤，为模型准备数据。构建嵌入模型：深入了解skip-gram模型的架构，理解输入层、嵌入层和输出层的作用。训练模型：生成训练数据，观察模型学习单词之间的语义关系。可视化嵌入：使用降维技术在二维空间中可视化学习到的单词关系。评估模型：通过计算词向量之间的余弦相似度来评估嵌入的质量。完整代码：获取完整的Python代码，以便进行实验并构建您自己的嵌入模型。

2024-06-17

12天的azure学习清单

一个为期12天的学习系列，旨在帮助您成为Azure专家。

2024-06-16

微调 MISTRAL AI 模型

微调 Mistral AI 语言模型（特别是 Mistral 7B）的过程非常简便，用户无需依赖自己的高性能计算资源即可完成。以下是微调指南的要点：数据准备：指南提供了数据准备的逐步操作说明，包括使用 Ultrachat 10K 数据集进行格式化。用户可以根据具体需求定制数据，如特定的语调、格式和领域知识，以便将模型微调用于各种应用。上传数据集：详细介绍了如何上传数据集、创建微调任务以及监控其状态的过程。与 Weights and Biases 的集成：指南强调了与 Weights and Biases 的集成，使用户能够直观地跟踪训练过程并监控关键指标。使用微调后的模型：指南展示了如何在应用中使用微调后的模型，并通过一个简单的问答示例进行了说明。创建用户友好的界面：指南进一步展示了如何使用 Gradio 创建一个用户友好的界面，以便与微调后的模型进行无缝交互。这份实用指南强调了 Mistral AI 微调功能的易用性和强大功能，使用户能够创建符合其特定需求的定制语言模型。指南最后鼓励进一步探索，并展望了这一令人兴奋领域的未来发展。

2024-06-14

脊柱后凸病（Kyphosis Disease）AI分析案例

脊柱后凸病（Kyphosis Disease）脊柱后凸病是一种影响脊柱的疾病，主要表现为脊柱的异常弯曲，导致背部呈现出过度的向后弯曲在这个项目中，分析了驼背数据集，以揭示不同椎体组的驼背症状，可视化康复率，并为进一步研究和医疗实践识别模式。关键亮点： - 数据清洗和预处理：处理缺失的数值并确保数据一致性。 - 特征工程：将椎骨分类为解剖学组，以便进行更好的分析。 - 数据可视化：使用Matplotlib和Seaborn创建有洞察力的可视化。 - 统计分析：检查特征之间的关系及其对驼背分类的影响。

2024-06-14

常见机器学习算法的优缺点

这些概述提供了一些常见机器学习算法的优缺点。包括，决策树（Decision Tree） K近邻算法（K Nearest Neighbor） K均值聚类（K-Means）支持向量机（Support Vector Machine）主成分分析（Principal Component Analysis）朴素贝叶斯（Naive Bayes）人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）

2024-06-13

在人工智能的璀璨星河中，机器学习算法扮演着至关重要的角色它们是推动智能应用发展的核心力量

在人工智能的璀璨星河中，机器学习算法扮演着至关重要的角色。它们是推动智能应用发展的核心力量。这些算法不仅是机器学习领域的基石，也是推动智能科技不断进步的动力。随着技术的不断发展，这些算法的应用领域也在不断拓宽，从简单的数据分析到复杂的智能决策，它们正逐步改变着我们的世界。在未来，随着算法的不断优化和创新，我们有理由相信，机器学习将为我们带来更多惊喜，推动社会进入一个更加智能、高效的新时代。让我们拭目以待，共同见证智能科技的无限可能。

2024-06-12

2024年的网络威胁报告，由Huntress Labs发布

文件是一份2024年的网络威胁报告，由Huntress Labs发布。报告深入分析了2023年的网络安全威胁趋势，特别关注了中小企业（SMBs）和托管服务提供商（MSPs）所面临的风险。以下是对报告主要内容的1000字中文总结：执行摘要： 2023年，网络威胁行为者利用可信工具逃避侦测，甚至不惜攻击医疗等关键行业，显示出没有不可触及的领域。当前许多网络安全防护措施主要针对大型企业设计，导致规模较小的企业成为攻击者试验新战术和技术的试验场。 Huntress安全和研究团队因独特的视角，常常能在大型企业之前发现趋势。

2024-06-11

最专业的devops工程师学习路径，无论是专业devops，还是IT小白，都值得拥有

成为一名专业的DevOps工程师是一个持续学习和实践的过程。无论您是专业DevOps工程师还是IT小白，以下学习路径都是值得拥有的： ### 初学者阶段 1. **编程基础**：学习至少一种编程语言，如Python或Shell脚本编写，这将帮助您自动化任务和编写工具。 2. **操作系统和网络基础**：理解Linux系统和网络基础，这对于配置和管理服务器至关重要。 3. **版本控制**：掌握Git，这是现代软件开发中不可或缺的工具。 4. **CI/CD工具**：熟悉Jenkins或GitLab CI等工具，以实现持续集成和持续部署。 5. **容器技术**：学习Docker和Kubernetes，以实现应用的容器化和编排。 6. **云服务**：了解AWS、Azure或Google Cloud Platform等云服务的基本操作。

2024-06-07

空空如也

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