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AI科技时讯

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基于RabbitMQ的异步消息传递：发送与消费

函数连接异步 rabbitmq 队列

RabbitMQ是一个流行的开源消息代理，用于在分布式系统中实现异步消息传递。它基于Erlang语言编写，具有高可用性和可伸缩性。在本文中，我们将探讨如何在Python中使用RabbitMQ进行消息发送和消费。

2024-07-04

1160

LSH算法：高效相似性搜索的原理与Python实现

python 集合搜索算法原理

局部敏感哈希（LSH）技术是快速近似最近邻（ANN）搜索中的一个关键方法，广泛应用于实现高效且准确的相似性搜索。这项技术对于许多全球知名的大型科技公司来说是不可或缺的，包括谷歌、Netflix、亚马逊、Spotify和Uber等。

2024-07-04

2480

高效部署：利用PMML实现机器学习模型的无缝集成

模型数据机器学习开源部署

预测模型标记语言（PMML）是一种开放、标准化的语言，用于表示和存储机器学习模型。其主要目的是提供一种跨平台、跨工具的方式来分享和部署预测模型。PMML是由数据挖掘组织（DMG）开发和维护的标准，从最初的版本1.1发展到现在的4.4版本，涵盖了越来越多的模型类型和功能。

2024-07-04

860

相似性搜索揭秘：向量嵌入与机器学习应用

机器学习对象数据搜索效率

在当今数据驱动的世界中，有效地检索和利用信息是一项关键挑战。在数据库、搜索引擎和众多应用程序中，寻找相似数据是一项基本操作。传统数据库中，基于固定数值标准的相似项搜索相对直接，通过查询语言即可实现，如查找特定工资范围内的员工。然而，当面临更复杂的问题，如“库存中哪些商品与用户搜索项相似？”时，挑战便出现了。用户搜索词可能含糊且多变，如“鞋子”、“黑色鞋子”或“Nike AF-1 LV8”。

2024-06-19

620

Faiss: 选择合适的索引Index

搜索索引性能内存数据

向量相似性搜索彻底改变了搜索领域。它允许我们高效地检索从GIF到文章等各种媒体，即使在处理十亿级别数据集时，也能在亚秒级时间内提供令人印象深刻的准确性。

2024-06-19

1180

机器学习：更多关于元学习

机器学习教育模型数据算法

2024-06-19

550

机器学习：算法到底学到了什么？

算法网络机器学习迁移学习数据

2024-06-11

560

Faiss：加速大规模数据相似性搜索的利器

优化重构数据搜索索引

在机器学习和数据挖掘领域，相似性搜索是一项基本且重要的任务，它涉及到在大型数据集中找到与特定对象最相似的对象。Faiss是一个由Facebook AI Research开发的库，专门用于高效地进行相似性搜索和聚类，它之所以重要，是因为它提供了一种快速且准确的方式来执行这一任务，尤其是在处理大规模高维向量数据集时。

2024-06-11

2030

解决Linux中特殊文件名删除难题

系统 linux 管理解决方案乱码

最近在使用rz上传文件时出现中断，导致生成了乱码文件，尝试删除这些文件时遇到各种报错。

2024-06-11

960

XGB-8: Xgboost加速故障时间的生存分析

数组 xgboost 集合模型数据

生存分析（回归）模型时间到感兴趣事件的持续时间。生存分析是一种特殊的回归，与传统的回归任务不同，具体如下：

2024-05-30

1410

视觉风控：人工智能在风险管理中的革新应用

数据人工智能企业安全模型

在金融、社交媒体、安全监控等多个领域，图像内容的审核和风险控制变得日益重要。视觉风控技术，作为人工智能领域的一项重要应用，正在帮助企业和组织提高其风险管理的效率和准确性。本文将探讨视觉风控技术能做哪些工作，以及这些工作如何用于风控。

2024-05-29

1720

探索MoonDream：一个小型但强大的视觉语言模型

工具脚本模型数据性能

在人工智能的快速进展中，视觉语言模型正成为理解和叙述视觉信息的关键工具。MoonDream，一个拥有16亿参数的小型视觉语言模型，凭借其出色的性能和易用性，正迅速成为开发者和爱好者的热门选择。

2024-05-28

2740

Python Web Service开发及优化

优化 python service web 开发

随着互联网的快速发展，Web服务已成为现代技术的核心。Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言，在Web服务开发领域占据着重要地位。Python Web服务开发的重要性在于它能够提供高效、可扩展且易于维护的解决方案。本篇博客将探讨如何使用Python的Flask框架、Gunicorn WSGI服务器和Nginx网页服务器来实现高性能的Web服务。

2024-05-27

770

XGB-7: 特征交互约束

决策树变量模型数据索引

决策树是发现自变量（特征）之间交互关系的强大工具。在遍历路径中一起出现的变量是相互交互的，因为子节点的条件取决于父节点的条件。例如，在下图中，红色突出显示的路径包含三个变量：

2024-05-27

1000

Magiclens：新一代图像搜索技术及产品形态

模型数据图像搜索测试产品

“MagicLens: Self-Supervised Image Retrieval with Open-Ended Instructions” 是一项关于图像检索的新研究。这项研究的核心在于，通过使用大型多模态模型和大型语言模型，能够将图像对中的隐含关系（如网页上的"内部视图"）显式化。MagicLens 是一种自监督的图像检索模型，支持开放式指令。这些模型基于一个关键的新见解：自然出现在同一网页上的图像对包含广泛的隐含关系，并且可以通过合成指令来使这些关系明确化。

2024-05-27

1540

XGB-6: 单调性约束Monotonic Constraints

constraints model set 模型数据

在建模问题或项目中，通常情况下，可接受模型的函数形式会以某种方式受到约束。这可能是由于业务考虑，或者由于正在研究的科学问题的类型。在某些情况下，如果对真实关系有非常强烈的先验信念，可以使用约束来提高模型的预测性能。

2024-05-27

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XGB5:DART Booster树增强器

论文算法原理 dart 继承

XGBoost 主要结合了大量的回归树和一个小的学习率。在这种情况下，早期添加的树是重要的，而晚期添加的树是不重要的。

2024-05-27

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向量数据库：人工智能时代的数据管理革命

向量数据库人工智能模型数据数据管理

在人工智能时代，向量数据库已成为数据管理和AI模型不可或缺的一部分。向量数据库是一种专门设计来存储和查询向量嵌入数据的数据库。这些向量嵌入是AI模型用于识别模式、关联和潜在结构的关键数据表示。随着AI和机器学习应用的普及，这些模型生成的嵌入包含大量属性或特征，使得它们的表示难以管理。这就是为什么数据从业者需要一种专门为处理这种数据而开发的数据库，这就是向量数据库的用武之地。

2024-05-18

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2024年精选推荐的16个向量数据库：提升你的AI应用性能

向量数据库数据库数据搜索性能

在人工智能时代，向量数据库已成为数据管理和AI模型不可或缺的一部分。向量数据库是一种专门设计用来存储和查询向量嵌入数据的数据库。这些向量嵌入是AI模型用于识别模式、关联和潜在结构的关键数据表示。随着AI和机器学习应用的普及，这些模型生成的嵌入包含大量属性或特征，使得它们的表示难以管理。这就是为什么数据从业者需要一种专门为处理这种数据而开发的数据库，这就是向量数据库的用武之地。

2024-05-18

2.1K0

XGB-3:Xgboost模型IO

io xgboost 函数模型内存

在XGBoost 1.0.0中，引入了对使用JSON保存/加载XGBoost模型和相关超参数的支持，旨在用一个可以轻松重用的开放格式取代旧的二进制内部格式。后来在XGBoost 1.6.0中，还添加了对通用二进制JSON的额外支持，作为更高效的模型IO的优化。它们具有相同的文档结构，但具有不同的表示形式，但都统称为JSON格式。本教程旨在分享一些关于XGBoost中使用的JSON序列化方法的基本见解。除非明确说明，以下各节假定正在使用2个输出格式之一，可以通过在保存/加载模型时提供带有.json（或二进制JSON的.ubj）文件扩展名的文件名来启用这两种格式：booster.save_model('model.json')。

2024-05-18

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