它一般要求采用RDF数据模型，利用URI（统一资源标识符）命名数据实体，发布和部署实例数据和类数据，从而可以通过HTTP协议揭示并获取这些数据。...目前Open Linked Data项目已经使20亿条传统网页上的数据（包括维基百科）自动半自动地转换成了关联数据。一些富有内容的媒体公司，如BBC，纽约时报等，已经把他们的海量数据转换成了关联数据。...英国首相戈登布朗，已邀请李爵士为英国政府信息提供语义网（关联数据）支持。图书馆的MARC数据，规范记录，主题标目，…，都可以开放成为任意互联的关联数据。...关联数据正在成为数据上网的一种标准形式，使用HTTP URI使真实世界全面映射到网络世界，由于全面支持RDF，使万维网资源描述得以完美模拟真实世界（不过现在对于关联数据是不是必须使用RDF还存在争论）。...有关“关联数据”的重要资源： 关联数据FAQ（中文，原文）； 如何在网络上发布关联数据（中文，原文）； 关联数据：意义及其实现（ppt）； Eric Miller (Zepheira), “Linked
前言 Redis是一种开源的内存数据结构存储系统，它支持多种数据类型，包括字符串String、列表list、集合、哈希表和有序集合。...这些数据类型在Redis中有着广泛的应用场景，可以满足不同的业务需求。本文将介绍Redis的五大数据类型及其应用。...获得指定分数访问内的元素个数 zcount key min max 按照排名范围删除元素 zremrangebyrank key start stop 获取元素排名 小/大...展示当日排行榜前十条： zrevrange hotvcr:20200919 0 9 withscores总结 在实际应用中，Redis的数据类型可以根据实际需求进行选择...总的来说，Redis的五大数据类型提供了丰富的数据结构和操作方式，能够满足各种不同的应用需求。我正在参与2023腾讯技术创作特训营第三期有奖征文，组队打卡瓜分大奖！
微调框架概述 模型的微调有多种方式，对于入门的来说，一般都是基于官方的文档微调；最近发现很多开源库，其目的就是支持应用多种微调策略来微调模型，简化模型的微调门槛。...应用 目前绝大多数的大模型都是基于基座模型(GLM、QWen、LlaMa、BaiChuan)等微调训练而来，不过实现的逻辑却是有多种，要么基于官方的微调文档，要么基于开源微调库实现。...CareGPT 就是基于开源微调库LLaMA-Factory实现的医疗领域大模型。...数据开放 基于开源医疗数据集，准备增量预训练预料、指令监督预料、SFT预料等等；扩充基座模型的领域知识能力。 总结 基于个人使用及学习的角度，介绍了微调框架的概述及其应用。...在这里面的道道还是蛮多的，有一定的大模型知识再基于这些库去做参考去做应用，将极大的降低LLM的应用门槛。更有甚者可以了解底层的实现逻辑。
把握好设计模式的应用，能极大地提高编程效率。这篇文章将与您分享六个常见的设计模式及其应用场景。 分析六种主要的设计模式及其应用场景。 1)单例模型。 一种特殊的类，叫做单例类，即核心结构。...该应用方案如下。 a.一件事，有许多计划可以实现。 b.我可以随时决定采取哪一种实现。 c.今后还可能增加其他方案。 d.策略模式使更改方案不会影响使用方案的客户。 ...系统运行时要有日志记录，一般要将日志记录在数据库中，便于后续的管理，但当记录日志时，可能会出现错误，例如暂时无法连接数据库，则应首先将其记录到文件中。...向数据库和文件写入日志是两个算法，但是调用方不关心，只负责写入。 4)观察员模式。 ...这些应用场景是这样的：对于某些功能，显示不同对象的不同角色，但功能的框架是相同的。 当然，学习设计模式可以简化自己的工作流程，但作为一名优秀的程序员，还是应该深入理解其原理，不要一味地生搬硬套。
如图二; 图二 要理解大数据这一概念，首先要从”大”入手，”大”是指数据规模，大数据一般指在10TB(1TB=1024GB)规模以上的数据量。...“我们的某个客户，是一家领先的专业时装零售商，通过当地的百货商店、网络及其邮购目录业务为客户提供服务。...由于其处理数据的模式完全是分布于各种低成本服务器和存储磁盘，因此它可以帮助网页和各种交互性应用快速处理过程中的海量数据。它为Zynga、AOL、Cisco以及其它一些企业提供网页应用支持。...IBM大数据平台包括4大部分：信息整合与治理组件、基于开源Apache Hadoop的框架而实现的Bi g I n s i g h t s 平台、加速器，以及包含可视化与发现、应用程序开发、系统管理的上层应用...大数据一体机陆续发布 自云计算和大数据概念被提出后，针对该市场推出的软硬件一体化设备就层出不穷。在未来几年里，数据仓库一体机、NoSQL 一体机以及其它一些将多种技术结合的一体化设备将进一步快速发展。
为了做到这一点，C4.5给出了一组已经分类的数据。分类器是数据挖掘中的一个工具，它取一堆数据来表示我们想要分类的东西，并试图预测新数据属于哪个类。 例如，假设在患者数据集中。...4.Apriori Apriori算法学习关联规则，并应用于包含大量事务的数据库。 关联规则学习是一种数据挖掘技术，用于学习数据库中变量之间的相互关系和关系。 例如，假设我们有一个超市交易数据库。...在统计数据中，EM算法迭代并优化了查看观测数据的可能性，同时评估未观测变量的统计模型参数。...你可能知道，分类器需要大量的数据，并试图预测或分类一个新的数据元素属于哪个类。 增强是一种集成学习算法，它采用多种学习算法(如决策树)，并将其结合。...惰性学习就是在训练过程中除了存储训练数据外几乎不会做其他的事情。只有输入新的未标记数据时，才会对其进行分类。
第二行输入各条边的两顶点的编号，按顶点编号从小到大的顺序输入。 输出邻接表。...如创建图G2，则 测试输入: 2 5 6 //图的类型为2表示UDG，图的顶点数为5，图的边数为6 0 1 0 3 1 2 1 4 2 3 2 4 //输入各条边的两顶点的编号，按顶点编号从小到大的顺序输入...构造头结点数组*/ { g.vertices[i].vex=i; g.vertices[i].firstarc=NULL; /*初始化头结点指针域为空*/ } //printf("请按顶点编号从小到大的顺序输入各条边的两顶点...第二行输入各条边的两顶点的编号，按顶点编号从小到大的顺序输入。 输出深度优先遍历的结果。...第二行输入各条边的两顶点的编号，按顶点编号从小到大的顺序输入。 输出广度优先遍历的结果。
深入理解 RAG 应用中的数据召回率及其应用数据召回率是 RAG（Retrieval-Augmented Generation）应用中一个至关重要的性能指标，它衡量模型在检索阶段中成功找到相关数据的能力...数据召回率的定义在信息检索领域，召回率（Recall）定义为被检索系统正确识别为相关的文档数量占所有相关文档总数的比例。...召回率在 RAG 应用中的意义在 RAG 应用中，召回率的重要性主要体现在以下几个方面：信息完整性：高召回率有助于确保检索模块不会遗漏与问题高度相关的信息，从而为生成模块提供充分的上下文。...提高召回率的策略在 RAG 应用中，提升召回率需要针对检索模块的架构和参数进行优化。...未来研究方向虽然提升召回率对 RAG 应用至关重要，但也需要在性能和成本之间寻找平衡点。一些未来研究方向包括：多模态检索：结合文本、图像和音频等多种数据类型，进一步提升召回率。
然而，对大多数客户而言，他们从未看到过投资的回报，并且在当今的大数据时代，“好”已经远远不足以满足客户体验。在2016年，随着新的实时大数据技术到来，更多的公司将会真正地影响当今最为重要的客户体验。...将日常消费当做重要的事情处理是每个公司都应为之努力的方向；现在，随着实时大数据应用，客户在首次使用时就会感觉到不同企业的差异。...那些早已建立自己大数据平台的公司在2016年的大数据冲刺时将有着巨大的优势。随着Spark和 Spark 流的到来，他们能够充分发挥在Hadoop上的投资建立的数据仓库的真正潜力。...在Talend Connect会议上，已经讨论一些将在2016年数据集成前沿的领军企业。...大数据的时代的到临使得企业正在重新考虑他们的组织架构。实时大数据正在打破传统商业所谓的最佳实践和架构的障碍，“商业+IT”的模式将让位“商业+IT=创新企业”。
关于卡特兰数列的具体应用的解释，可以参考这篇Catalan 数列及其应用。
EM算法的应用 GMM GMM(Gaussian Mixture Model)就是指对样本的概率密度（density estimation）分布进行估计，而估计采用的模型是多个高斯模型的加权和，其中的每个高斯模型就代表了一个类...Wji表示第i个数据点属于第j个cluster的概率. 具体的Wji的计算可以使用贝叶斯公式: ?...dict(size=12)) plt.show() 代码大意是使用不同的covariance类型({‘full’, ‘tied’, ‘diag’, ‘spherical’})，来观察GMM对iris数据集的聚类效果.... iris数据集由150个样本组成，每个样本的特征是4维，3个类别(setosa,versicolor,virginica).
SVD起源 对角化概述 SVD SVD应用 图像压缩2 数据去噪 LSA 推荐系统 注意 参考资料 SVD可谓线性代数的登峰造极者。...对角化概述 矩阵分析中，我们都想要好的矩阵，好的矩阵的一大特点就是可以对角化。...SVD应用 ##图像压缩 我们的目标就是这位美女——蒋勤勤，将对这幅图片实现压缩。...cumsumD = cumsum(svdD); plot(svdD,'LineWidth',2) plot(cumsumD,'LineWidth',2) % 分解后按照singular value从大到小选择...介绍下几种矩阵分解 A=USVTA=USV^T，U,VU,V都是标准正交的，S是对角化的上面按照由大到小的顺序存放着奇异值。
堆分两种，一种叫大根堆，一种叫小根堆。大根堆就是在堆结构中，任意一棵子树的根节点一定是最大值，举个例子： ? ...2的后面作为左孩子，此时大根堆为21，然后i++ 到了3，因为3是大于根节点2的，所以将2和3交换位置，此时大根堆为312，然后i++ 到了6，本来6应该放在1的后面作为1的左孩子，但是因为6比...1大，所以6要和1进行交换，此时状态为3621，还没完，6还要继续和其根节点也就是3比较，6比3大，所以6还要和3交换，此时大根堆为6321,然后i++ 到了0，0的根节点在数组中的下标是(4-1).../2=1，0的根节点是2，0比2小，所以直接放上取就行，此时大根堆为63210，然后i++ 到了4，4的根节点在数组中的下标是(5-1)/2=2，4的根节点是2，4比2大，所以4要和2交换，此时状态为...，现在我将数组中的某一个值改变了，那么他就有可能不是一个大根堆了，我需要将改变后的数组重新变为一个大根堆，怎么做 假设原始大根堆是654352，现在我将6变为1，于是数组就变为154352，我现在要将其重新变为大根堆
HMAC的应用 hmac主要应用在身份验证中，如下是它的使用过程： 客户端发出登录请求（假设是浏览器的GET请求） 服务器返回一个随机值，并在会话中记录这个随机值 客户端将该随机值作为密钥，用户密码进行...hmac运算，然后提交给服务器 服务器读取用户数据库中的用户密码和步骤2中发送的随机值做与客户端一样的hmac运算，然后与用户发送的结果比较，如果结果一致则验证用户合法。
更深层次的解释就是WebSocket 是应用层第七层上的一个应用层协议，它必须依赖 HTTP 协议进行一次握手 ，握手成功后，数据就直接从 TCP 通道传输，与 HTTP 无关了。...也就是说WebSocket 分为握手和数据传输阶段，即进行了HTTP握手 + 双工的TCP连接，当然还有关闭连接。 二、WebSocket 应用场景 1、直播发弹幕、身份认证。...5、点击流数据。 6、股票基金报价。 7、体育实况更新。 8、多媒体聊天。 9、基于位置的应用。 10、在线教育等。...六、数据传输阶段 Websocket 的数据传输是以frame 形式传输的，比如将一条消息分为几个frame，按照先后顺序传输出去。...这样做会有几个好处： 1、大数据的传输可以分片传输，不用考虑到数据大小导致的长度标志位不足够的情况。 2、和http 的chunk 一样，可以边生成数据边传递消息，极大提高了传输效率。
将日常消费当做重要的事情处理是每个公司都应为之努力的方向；现在，随着实时大数据应用，客户在首次使用时就会感觉到不同企业的差异。...那些早已建立自己大数据平台的公司在2016年的大数据冲刺时将有着巨大的优势。随着Spark和 Spark 流的到来，他们能够充分发挥在Hadoop上的投资建立的数据仓库的真正潜力。...1、回复“数据分析师”查看数据分析师系列文章 2、回复“案例”查看大数据案例系列文章 3、回复“征信”查看相关征信的系列文章 4、回复“可视化”查看可视化专题系列文章 5、回复“SPPS”查看SPSS系列文章...6、回复“答案”查看hadoop面试题题目及答案 7、回复“爱情”查看大数据与爱情的故事 8、回复“笑话”查看大数据系列笑话 9、回复“大数据1、大数据2、大数据3、大数据4”查看大数据历史机遇连载...PPV课大数据ID: ppvke123 （长按可复制） 本公众号专注大数据和数据科学领域，分享领域知识和相关技术文章，探索大数据商业价值，培养和挖掘大数据专业人才，欢迎大家关注！
HMAC的应用 hmac主要应用在身份验证中，如下是它的使用过程： 1. 客户端发出登录请求（假设是浏览器的GET请求） 2. 服务器返回一个随机值，并在会话中记录这个随机值 3....服务器读取用户数据库中的用户密码和步骤2中发送的随机值做与客户端一样的hmac运算，然后与用户发送的结果比较，如果结果一致则验证用户合法。
桶排序需要尽量保证元素分散均匀，否则当所有数据集中在同一个桶中时，桶排序失效。...} } } 四、复杂度分析 时间复杂度：O(N + C) 对于待排序序列大小为 N，共分为 M 个桶，主要步骤有： N 次循环，将每个元素装入对应的桶中 M 次循环，对每个桶中的数据进行排序...分析：对500W数据排序，如果基于比较的先进排序，平均比较次数为O(5000000*log5000000)≈1.112亿。但是我们发现，这些数据都有特殊的条件： 100=数据只需要500W次。然后根据桶号大小依次将桶中数值输出，即可以得到一个有序的序列。而且可以很容易的得到100分有***人，501分有***人。...实际上，桶排序对数据的条件有特殊要求，如果上面的分数不是从100-900，而是从0-2亿，那么分配2亿个桶显然是不可能的。所以桶排序有其局限性，适合元素值集合并不大的情况。
另一种表达方法是 k ≡ a-1 (mod p) 逆元在密码学中有广泛应用，AES密码体系的字节替代就是运用了逆元。...（不知道说的smg） 应用： 我们知道(a+b)%p=(a%p+b%p)%p (a*b)%p=(a%p)*(b%p)%p 而求(a/b)%p时，可能会因为a是一个很大的数，不能直接算出来，却又不能
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