什么是大数据营销？ 大数据营销是衍生于互联网行业，又作用于互联网行业。...大数据营销的定义 大数据营销，随着数字生活空间的普及，全球的信息总量正呈现爆炸式增长。基于这个趋势之上的，是大数据、云计算等新概念和新范式的广泛兴起，它们无疑正引领着新一轮的互联网风潮。...面对消费者的需求，企业往往会根据网民的消费行为做出相应的营销方式，而拉米拉的数营通就是根据自己朋友圈里好友的行为轨迹快速作出相对的营销模式，从而建立自己的数据库。...那么，企业运用移动端做精准营销的具体情况怎么样呢？ 实际上，大部分企业是不会做移动端精准营销。...、并加上精准标签，统一管理；还能节省90%以上的人工成本，所以在短期内，企业便可建立自己的精准大数据库。
例如2020年2月运营收入下降50%，是什么原因导致的呢，是各项业务收入都出现下降，还是个别业务收入下降引起的，是各个地区业务收入都出现下降，还是个别地区业务收入下降引起的。...数据收集 一般数据来源主要有以下几种方式： 数据库：每个公司都有自己的业务数据库，存放从公司成立以来产生的相关业务数据。这个业务数据库就是一个庞大的数据资源，需要有效地利用起来。...海量数据的挑战 公开数据显示，互联网搜索巨头百度2013年拥有数据量接近EB级别。阿里、腾讯都声明自己存储的数据总量都达到了百PB以上。...这正是传统数据分析领域面临的另一个挑战，如何去分析、计算海量数据。 大数据的特点（5V特征） Volume：数据量大，包括采集、存储和计算的量都非常大； Variety：种类和来源多样化。...分布式技术 什么是分布式 分布式系统是指：一个硬件或软件，其组件会分布在不同的计算机上，彼此之间仅仅通过网络消息传递进行通信和协调的系统。
阅读本文之前，建议先阅读上一篇：什么是神经网络？ 本文由gpt4辅助撰写（gptschools.cn） 什么是大模型？...这些技术和策略共同支持了大模型的开发和应用，使其在各种复杂任务中取得了出色的性能。然而，大模型也带来了训练成本、计算资源和数据隐私等方面的挑战。 什么是大模型的参数？...这也是为什么大模型通常需要特殊的硬件资源（如GPU或TPU）和优化策略（如分布式训练和混合精度训练）来进行有效训练的原因。...上述并行训练方法通常使用了以下通信原语： 数据并行-通信原语 AllReduce：AllReduce 是一种将所有参与者的数据汇总起来并将结果广播回所有参与者的通信原语。...AllGather：AllGather 是将每个设备的数据收集在一起，并将结果发送到所有设备。这在某些数据并行任务中可能会用到，例如将不同设备产生的激活值或梯度拼接起来。
什么是大语言模型？ 关于大语言模型是什么、为什么它们被使用、不同类型以及未来可能涉及的 LLM（大语言模型）应用的基础知识。 翻译自 What Is a Large Language Model?...在本文中，我们将提供大语言模型的定义，并讨论 LLM 的含义。使用这个资源来探讨大语言模型是什么，LLM 在人工智能背景下是什么，为什么它们被使用，不同类型的大语言模型以及未来可能的发展。...随着这一话题变得越来越受欢迎，越来越多的人熟悉 LLM 代表大语言模型。 什么是 LLM？...大语言模型与其他机器学习模型的对比 要确定何时可以使用大语言模型而不是使用使用较小数据集的其他机器学习模型，重要的是要确定 LLM 与使用较小数据集的模型相比的优势和局限性。...LLM可能受到故障令牌的影响，这是导致故障的恶意提示。 在未标记数据上训练的模型可能具有一定程度的偏见。 LLM 有时可能会产生幻觉，即不准确的响应。 结论 那么，什么是大语言模型？
HTTP 底层是用 TCP 传输的，HTTPS 就是在 TCP 和 HTTP 之间加了一层加密和认证的协议，这一层叫做 SSL/TLS。 为什么叫这个名字呢？...这种加密算法特殊在有两个密钥，用一个密钥加密的数据只能另一个密钥解密，那么把一个密钥暴露出去，一个密钥留下，这样用留下的密钥加密的数据，别人都能解密，但是用暴露出去的密钥加密的数据，只有自己能解密。...所以，私钥的加密又叫做签名，可以用来做身份的认证。 那用私钥加密什么呢？ 一般是对传输的信息做一次 hash，生成数据指纹，然后用私钥加密这个数据指纹，也就是对它进行签名。...但不知道同学们有没有发现这其中有个漏洞，非对称加密的算法是公开的，你可以生成公私钥，别人也可以，那怎么保证我拿到的公钥是你的呢？ 万一我拿到的公钥是别人的，那我用它加密的数据，不就被别人截去了么？...你打开 taobao.com 也会看到是这样的三级证书链： 为什么都是三级呢？
不知道大家平常在学习架构的时候，是否有问过自己一个问题，什么是架构，我们真的理解架构吗？该如何去培养自己的架构思维？...什么是架构 与其讲架构定义，不如我们先来看以下一张图： 通过上述我们可以看到，软件架构师所承担的责任以及范畴都十分庞大且还在持续扩大中，比如当前如日中天的AI大模型，作为架构师，我们至少要了解AI大模型基础知识...就好比我们的微服务架构，在20世纪后期架构的主要目标之一是最有效地利用共享资源，因为当时所有的基础设施都很昂贵且是商业化的：操作系统、应用服务器、数据库服务器等等，如果在那个环境下说我要构建一个微服务架构...，这些都是属于架构风格，那么我们培养自己的架构思维之一就是要了解有哪些架构风格，比如以下不同的架构风格： 什么是架构特征 对于架构特征，我相信大家也并不陌生，比如高可用是一个架构特征，高性能也是一个架构特征...什么意思呢？ 在分层架构中，只有业务层和服务层可以访问数据库，限制表示层直接调用数据库。架构决策构成了系统的约束条件，并指导开发团队明确哪些操作是被允许的，哪些是不被允许的。
/是代表目前所在的目录。 ../代表上一层目录。 代码文件结构如图： # file=open('a.py',encoding='utf-8') file=open('..../a/a.py',encoding='utf-8') print(file.read()) # 这个是b.py文件里面访问a.py，这里必须'..../a/a.py'这样写相对路径，因为它的参照物是a文件夹。 # b.py文件和a文件夹在同一个igc文件夹下面 file=open('...../是返回上一级目录，c文件夹和d.py都是在test文件夹下面的。 # 在c.py里面获取d.py就成功获取了 file=open('...../是代表目前所在的目录。在共同所在的a文件夹中找到所在的a.py文件。
数据是什么？这几乎成为一个我们熟视无睹的问题。 有不少朋友脑子里可能会直接冒出一个词“数字”——“数字就是数据”，我相信会有一些朋友会斩钉截铁地这么告诉我。...先看下面这组例子： “000000” 这里有6个0，请问它是数据吗？ 我们再看这样的例子： “11111aa” 这里有5个1和2个a，那么它是数据吗？ 也许你可能会摇摇头，“这到底是啥意思？”...我们回过头再想想刚才的问题可能会得到比较令自己和他人信服的回答“承载了信息的东西”才是数据，换句话说，不管是石头上刻的画，或者小孩子在沙滩上歪歪扭扭写出的字迹，或者是嬉皮士们在墙上的涂鸦，只要它表达一些确实的含义...，那么这种符号就可以被认为是数据。...不难看出，一些符号如果想要被认定为数据，那就必须承载一定的信息。而信息很可能是因场景而定，因解读者的认知而定，所以一些符号是不是可以被当做数据，有相当的因素是取决于解读者的主观视角的。
如果说传统 AI 是小学语文老师背课文，Transformer 就是博士生精读论文。她更疑惑了：“AI 读文本，不就是按顺序看过去，像人看书一样？为什么需要 Transformer？”...比如读这句话： “我家狗狗特别聪明，会自己开门。”老式 AI 可能看到“聪明”这个词时，已经忘了“狗狗”是谁，导致它以为句子在夸奖“门”。...为什么要用 Transformer？老方法有三宗罪你可能会问：以前的 AI 也能看文本，为什么非得换 Transformer？...没有常识，胡编乱造 Transformer 只能根据训练数据预测最合理的答案，但它并不真正“理解”世界，导致有时候会一本正经地胡说八道。...Transformer 的未来：从“阅读高手”到“超级大脑”目前，Transformer 还在不断升级，未来可能出现三大突破：更高效的 Transformer（改进注意力机制） 让 AI 在减少计算量的同时
其实背后有个关键问题：大模型像过度勤奋的学霸，宁可编答案也不愿交白卷。...（最后一句数据纯属虚构）这种幻觉就像让一个只背过《西游记》的孩子解说《三体》，他硬能用“孙悟空大战二向箔”编出半小时剧情。为什么会有幻觉？你可能会问：直接说不知道不行吗？...比如问“秦始皇的推特账号是什么”，它可能不会指出时代错误，反而编造账号“@Qin_ShiHuang221BC”并伪造发推记录。权威模仿癖：过度追求专业语气，把胡诌包装成学术论文。...比如从“夏季冰淇淋销量上升”和“溺水事故增加”的数据中，得出“吃冰淇淋会导致溺水”的荒谬结论。幻觉的秘诀大模型产生幻觉时，会动用三大伪装技巧：1. 细节轰炸：用具体数字和术语增加可信度。...比如：“正如爱因斯坦在《AI伦理宣言》中所说：‘幻觉是机器智慧的必经阶段’。”——爱因斯坦连电脑都没见过。3. 逻辑套娃：用循环论证自圆其说。
大 O 符号是一种数学符号，用于计算机科学中描述算法的效率，特别是时间复杂度和空间复杂度。 它提供了一个上限，描述了随着输入数据大小增加，算法的运行时间或内存使用量的增长速度。...大 O 符号主要用于表达以下内容： 时间复杂度：衡量算法的运行时间如何随着输入大小的变化而变化。例如，时间复杂度为 O(n) 的算法表示其运行时间随着输入大小的线性增长。...空间复杂度：衡量算法的内存使用量如何随着输入大小的变化而变化。例如，空间复杂度为 O(n) 的算法表示其内存使用量随着输入大小的线性增长。...平衡二叉搜索树（如 AVL 树、红黑树）上的操作。 查找二进制堆中最大或最小的元素。 04 O(n^2) - 二次方时间 运行时间随输入的大小呈二次方增长。...- 因式分解时间 运行时间随输入大小的因子增长。 典型应用 排列生成问题。 旅行推销员问题的暴力解法。 解决涉及生成集合所有可能排序的问题。
最近，老婆问我：听说大模型要靠“Prompt”才能回答问题，这 Prompt 到底是啥？难道和喊“芝麻开门”一样，念对了咒语才有用？...它背后有一套逻辑，决定了模型如何调用自己庞大的知识库，甚至影响结果的创造性和准确性。...为什么要折腾 Prompt？因为大模型就像一个超级学霸，但它不知道你到底想要什么。举个例子：模糊提问的尴尬你问：“怎么做西红柿炒蛋？”模型可能回答：从买菜到装盘的 10 个步骤，附带营养分析。...Prompt 的局限性：AI 不是读心术虽然 Prompt 很强大，但它也有明显的边界：模型的知识天花板如果问：“2024年诺贝尔奖得主是谁？” 模型只能基于已有数据猜测（毕竟结果还没公布）。...设计 Prompt 的秘诀：像指挥家一样思考好的 Prompt 设计者，就像交响乐指挥家——知道如何调动不同的“乐器”（模型能力）。几个实用技巧：角色扮演法普通版：“解释什么是区块链。”
实际案例：GPT-3 的设计GPT-3 是一个经典的大语言模型，其设计充分体现了 scale law 的指导思想。...例如，当进一步增加参数数量和计算预算时，若模型性能提升趋于平缓，则可能表明数据量不足是限制性能的主要因素。在这种情况下，增加高质量数据而非进一步扩展模型规模可能是更优的选择。...数据质量：scale law 假设数据是无限且均匀分布的，而实际中数据可能存在噪声或偏差。环境影响：大规模计算对能源的消耗和碳排放带来了可持续性问题。...更具体的案例：零样本学习零样本学习（zero-shot learning）是大语言模型的一大应用领域。GPT-3 等模型在零样本任务上的优异表现，可以通过 scale law 来解释。...结论scale law 是理解大语言模型性能提升规律的关键工具。通过系统地研究参数数量、数据规模和计算预算对模型性能的影响，研究人员能够高效地设计和优化模型。
大模型的强悍能力背后，是普通人难以想象的“贵族式开销”。...而蒸馏出的小模型，就像把 DeepSeek 的“脑细胞”精简优化，让它能跑在你的手机里，甚至智能手表上。蒸馏的本质想象一下，大模型是个满级学霸，小模型是个萌新学生。...蒸馏训练：老师详细解释：“这题的关键是排除法。先看选项 A 为什么错，B 哪里不严谨，D 不符合题干条件……”→ 学生学会了推理逻辑，遇到新题也能举一反三。...大模型蒸馏也是如此——它不仅让小模型记住“答案是什么”，更要学会“答案为什么是这样”。为什么要蒸馏？你可能会问：直接用大模型不香吗？...创造力封印：大模型的“灵光一现”（比如写意识流诗歌），小模型很难继承。蒸馏后的模型更擅长执行明确任务，而非天马行空的创作。领域适应性差：用医疗数据蒸馏的模型，改去做法律咨询就容易翻车。
在大语言模型（如 GPT）中，单词嵌入（Word Embeddings）是一个极为重要的概念。它不仅是语言模型理解自然语言的基础，也是模型捕获语义关系的关键环节。...单词嵌入的定义与直观解释单词嵌入是将单词映射到向量空间的一种技术。在这种空间中，语义相似的单词往往会被映射到相邻或接近的位置。具体来说，每个单词通过一个向量（通常是高维的浮点数数组）表示。...神经网络方法：Word2VecWord2Vec 是一种流行的生成单词嵌入的神经网络模型，主要包括两种训练方法：CBOW（Continuous Bag of Words）：预测一个单词的上下文中包含哪些单词...tokenizer.fit_on_texts(corpus)word2idx = tokenizer.word_indexvocab_size = len(word2idx) + 1# 生成 skip-gram 数据...通过理论结合实践，我们能够更深刻地理解大语言模型中单词嵌入的核心原理和应用场景。
做了这么多年的程序员，是不是一直靠着自己的聪明伶俐在编码，数据结构和算法是前辈们的心血和经验总结，不可错过。...数据结构是利用其存储结构和逻辑结构来有效地组织数据，比如线性的表、栈、队列，非线性的树、图等，而算法是描述运算的过程，良好的算法是建立在有效的数据结构之上的。...T(n)=2n3+3n2+2n+1的最大量级是n3，因此可简化为T(n)=O(n3)，这就大O表示法。...(0).isEmpty(); } O(n) O(n)表示算法的复杂度是线性增长的，与数据集的大小成正比。...O(n2) O(n2)表示算法的复杂度与数据集大小的平方成正比，一般的循环嵌套就是这种，随着嵌套的层级增加可能是O(n3)、O(n4)等。
本文将深入探讨大模型的参数与数据库的差异，帮助读者更好地理解它们在现代技术中的角色和应用。 数据库：数据存储与管理的核心工具 数据库是现代信息技术中用于存储和管理数据的核心工具。...大模型的参数：人工智能的“智慧核心” 与数据库不同，大模型是基于深度学习的人工智能技术的核心组成部分。大模型（如GPT、BERT）是一种复杂的神经网络结构，专门用于自然语言处理（NLP）和生成任务。...它们通过大量的文本数据进行训练，学习语言的模式、规律和语义。大模型的核心是其参数，这些参数是模型在训练过程中学习到的知识，决定了模型如何理解和生成语言。...数据库是被动的，它存储数据并等待用户查询，而大模型的参数是主动的，它们能够根据输入的提示生成新的内容。例如，当用户输入一个句子或问题时，大模型会利用其参数理解上下文，并生成一个连贯且符合语义的回答。...而大模型的参数则以非结构化的方式存储知识，参数是模型对数据的抽象表示，存储在模型的神经网络中。
马克-to-win：DBMS （database management system---数据库管理系统）像mysql，oracle，sql server之类，首先没什么神秘的，都只是某个公司编的一个软件而已...，比如mysql是MySQL AB公司编的，而sql server是微软编的。...对于mysql来说，你拿到软件之后----比如我的mysql5.0，就是一个setup.exe文件,双击一下，就可以安装 了，非常的简单。...在你启动软件之后，你可以在这个软件中以行列二维数据表的形式存入你的数据，之后还可以用sql语言去和你的表打交道。这一切都要归功于 人家编的软件DBMS，比如mysql等。...想想你将来写一句sql语言，人家DBMS不但能读懂，还能按照你的要求（比如更改表），确实完成你的要求，把 表给改了，想想也挺伟大的啊！
大语言模型（Large Language Model, LLM）的推理（Inference）阶段，是指模型在完成训练后，基于输入数据生成预测结果的过程。...硬件限制：普通消费级GPU难以支持大模型推理，需依赖分布式计算或专用硬件（如TPU）。2. 生成质量的控制重复与发散：模型可能生成重复内容（如“好的好的好的”）或偏离主题的文本。...流水线并行（Pipeline Parallelism）：将输入数据分段处理，重叠计算与数据传输。3....推测解码（Speculative Decoding）：使用小模型生成草稿，大模型仅验证和修正，减少大模型调用次数。4....绿色AI：减少推理阶段的能耗与碳足迹。总结LLM的推理阶段是将训练成果转化为实际应用的核心环节，其效率与质量直接决定了用户体验。
Redux 的三大原则是： 单一数据源 状态是只读的 使用纯函数来修改状态 下面将详细阐述这三大原则的具体内容及其重要性。 1....单一数据源 定义 Redux 采用单一的全局状态树（store）来存储应用程序的所有状态。这个状态树是一个普通的 JavaScript 对象，包含了应用的所有数据。...一致性：在多组件的应用中，保持数据的一致性变得更加简单。由于所有组件都从同一个状态树中获取数据，因此在不同组件之间共享状态变得无缝。任何一个组件的状态变化都会及时反映在其他组件中。...状态是只读的 定义 在 Redux 中，应用的状态是只读的。唯一能够改变状态的方法是通过分发（dispatch）一个动作（action）。...清晰的状态变化：状态变化是通过分发动作来触发的，动作是一个普通的 JavaScript 对象，描述了发生了什么。这种方式使得状态的变化变得透明，开发者可以清楚地知道何时何地发生了状态变化。
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