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。...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。...参数与数据库的本质区别 尽管大模型的参数和数据库都与数据相关，但它们在存储方式、作用机制和知识表示上有着本质的区别。...在社交媒体应用中，数据库和大模型的参数也各有其作用。数据库用于存储用户帖子、评论和点赞信息，这些数据以结构化的形式存储，便于快速检索和分析。而大模型的参数则用于生成智能回复、推荐内容和自动摘要等功能。
但如果听数据砖家讲，那就是真的大，不但大，还金贵！ 因为从海量的数据中挖掘信息，就跟淘金差不多。 ? 因此人们给数据从业者起了上面那些亲切的名字。虽然这个行业薪水可观，但工作确实玩命！...同时也体现了大数据行业一直以来都存在的痛点。 数据的采集抓取； 数据的存储管理； 数据的分析处理； 如何做好以上几个环节的工作，是目前大数据分析行业一直存在的难题。...这其实不是数据的问题，而是处理数据的设备问题！ 很多数据分析公司都疏忽了服务器的重要性，一些老牌数据公司甚至还在使用二手服务器做为数据载体。 这也是为什么很多重要数据总是容易泄露或丢失的原因。 ?...对于那些使用劣质服务器工作的数据分析尸们来说，每一次数据采集、抓取都是一场人与机器的博弈。 更像是一场拉锯战！...技术创新所驱动的新硬件时代已经来到，它将为数据的未来探索保驾护航！更重要的是卓越的硬件会让数据从业者不再烦恼，真正让有价值的数据在未来跑起来，助力我们的未来智能生活！
在今天召开的 Connect(); 2017 开发者大会上，微软宣布了 Azure、数据、AI 开发工具的内容。这是第一天的 Connect(); 2017 的主题演讲。 在开场视频中霍金又来了。...作为微软开源明星产品现在几乎成了默认的开场产品， VS家族（VSCode和VS2017）的跨机器协同调试功能，断点和变量监控都是完全共享的， 而且和Azure的集成也非常好： 随后上场的就是Xamarin了，微软在移动端的开发大杀器...，整个KeyNote的信息量非常大，可以到Channel9 https://www.microsoft.com/en-us/connectevent/default.aspx 上看回放。...Visual Studio Tools for AI – 开发者和数据科学家可以利用 Visual Studio 开发 AI 模型。
其实我用Mac的时长也不算是特别长，大概是去年10月份买的，然后在去年11月份写了一篇体验感受一个月体验，终于懂了程序员为什么喜欢用MacBook ，同时我也将其发布在了知乎，评论区真的是各有各的看法，...其实很多人用的不习惯有以下几个原因：①不能打游戏 ② 按键不适应 ③ 整体系统还不习惯 ④ 不知道哪些软件好用 ⑤ 容易发热 当然原因不止上面。...当然，因为用的时间不是很长，我知道自己很多工具还没有发现，如果你也有很棒的MacBook开发工具，可以在公众号后台推荐给我。 1....写md必用，下载就完事！ ---- 好了，今天我们的分享就到这，如果你有什么好用的Mac开发软件，也可以推荐给我！
新一代数据库系统工具 1、数据库系统工具分类：数据库管理工具（加载工具、备份工具、文件重组工具和性能监控工具等）和数据库系统设计和开发工具（CASE工具、应用开发工具、通讯接口）。...4、当前开发工具存在的问题： (1)开发过程过于复杂，涉及过多低层技术实现。 (2)难于满足要求稳定的大规模的企业级业务处理。 (3)难于快速适应低层技术的更新和业务逻辑变化。...用于数据分析或数据发现，(产生数据字典、数据流程图等) 2)PowerDesigner DataArchitect。概念层和物理层数据库设计和数据库构造。...为使用.NET开发工具的用户提供了一套DataWindow.NET，为简化应用开发设计，缩短了开发时间，降低对复杂数据处理及对SQL知识的要求。...（4）Microsoft .NET 开发工具：版本：Visual studio .NET 2003（支持.
大数据概述 大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。 数据与数据分析 数据分析离不开数据。...数据分析在企业日常经营分析中主要有三大作用： 现状分析（分析当下的数据） 简单来说就是告诉你当前的状况，具体体现在: 第一，告诉你企业现阶段的整体运营情况，通过各个指标的完成情况来衡量企业的运营状态...原因分析（分析过去的数据） 简单来说就是告诉你某一现状为什么发生。 经过现状分析，我们对企业的运营情况有了基本了解，但不知道运营情况具体好在哪里，差在哪里，是什么原因引起的。...预测分析（结合数据预测未来） 简单来说就是告诉你将来会发生什么。...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。
本文我们将为大家介绍 9 个优秀的移动 App 开发工具，帮你在短时间内设计出最前沿、最高效的应用。 ? 9、移动应用开发工具 Codename One ?...通过 Sencha Touch 你可以创建非常像 native app 的 web app，用户界面组件和数据管理全部基于 HTML5 和 CSS3 的 web 标准，全面兼容 Android 和 Apple...通过 MonoCross，你可以使用任何平台特定的 API 或 HTML5 来构建本机应用程序，以提供丰富的基于 Web 的功能，而且，不管是在设备还是服务器上运行，都可以同时使用相同的业务逻辑和数据代码...2018年你应该了解的十大技术趋势
一、大模型有什么用 目前为止，大模型主要是以NLP为主，因为NLP抛弃了RNN序列依赖的问题，采用了Attention is All you need的Transformer结构，使得NLP能够演变出更多大模型...二、什么是大模型 TensorFlow在推荐系统中的分布式训练优化实践随着美团业务的发展，推荐系统模型的规模和复杂度也在快速增长，具体表现如下： 训练数据：训练样本从到百亿增长到千亿，增长了近10倍。...如果每台计算机之间通信都非常快，那么用数据并行就可以；如果你的通信比较慢，就要考虑模型并行。因此，这些模型如何跟数据、机器实际情况匹配？...稠密模型，单卡无论如何也放不下了，就只能采取模型并行 及附属的一些优化方案 知乎高赞回答——为什么说大模型训练很难？...转自知乎《大模型有什么用，从技术上看》 转载请联系本公众号获得授权
通过吃火锅的方式，让各位读者搞清楚大语言模型到底是个什么玩意儿。什么是大模型？你可以把大语言模型想象成一个超级聪明、记性超好、还特别会聊天的“火锅AI服务员”。...简单来说，大语言模型就是一个被训练得特别聪明的“文字大脑”。这个大脑可以根据海量的文字数据，学会理解、预测、生成文字，从而回答各种问题、写文章、甚至陪你唠嗑。...火锅局为了让大家更容易理解，我们换个方式：假设你带着朋友去吃火锅，而大语言模型，就坐在你旁边，给你提供火锅全程服务。接下来，让我们用实际场景，慢慢拆解吧！...1.数据是食材：训练靠“海量吃火锅”大语言模型在学习阶段，就像个火锅爱好者，疯狂地“吃”各种火锅——也就是读海量的文字数据。小说、新闻、对话、百科……它全都囫囵吞枣，学会了“火锅界”的所有知识。...所以，模型的聪明程度，取决于它“吃”了多少数据、用了什么算法，以及训练的“火候”够不够。他能做什么，不能做什么？能做的事：回答问题：无论火锅冷知识还是人生哲学，他都能聊。
先说结论，大模型的训练用 4090 是不行的，但推理（inference/serving）用 4090 不仅可行，在性价比上还能跟 H100 打个平手。...大模型训练为什么不能用 4090 GPU 训练性能和成本对比 LambdaLabs 有个很好的 GPU 单机训练性能和成本对比，在此摘录如下。...回到大模型训练所需的总算力，其实很简单，6 * 模型的参数量 * 训练数据的 token 数就是所有训练数据过一遍所需的算力。...大模型推理为什么 4090 很香 推理和训练有什么区别？...如果真用大模型推理做 proof of work，必须防止用户随意编造一个结果交上去。
要使用一些链外组件（如数据或链下计算）来保持智能合约去中心化，就必须让链外数据和计算去中心化，而这正是Chainlink网络和工具的作用。...Defipulse的10大Defi项目以及他们使用的智能合约开发框架此外，我是这样看待这些开发框架目前的情况的： 明星选手： Hardhat[31], Brownie[32], DappTools[33...也许你想要一个数据库来使你的前端更快；也许你想建立一个Etherscan[120]或Opensea[121]；也许你需要一个地址拥有的NFT列表。...如果你已经用Slither工作，你不妨也试试这个！ Echidna 接下来，Trail of Bits（你知道为什么他们是我的最爱之一）又推出了Echidna[143]。...2022年将是疯狂的一年，我希望我已经给了你一些想法，让你知道今年应该尝试什么，以建立你的惊人的、独特的、鼓舞人心的web3应用程序。 让我知道你认为我错过了什么工具，请在评论部分告诉我！
最近有不少读者私信我，这不刚开始学习Python就开始遇到难题了，对于Python IDE都比较纠结，希望找到一些适合自己的、Python开发工具。...本篇给大家分享几款Python开发工具，供正在纠结用哪种开发工具的小伙伴们参考~ 对于学习Python的小伙伴，小编首推的Pycharm。 ?...用途包括:数据清理和转换，数值模拟，统计建模，机器学习等等 。数据挖掘领域中最热门的比赛 Kaggle 里的资料都是Jupyter 格式 。 ?...最后就是最基本的nopad++，最开始的时候是实用这款作为开发工具进行基础练习。 ? Notepad++是一套自由软件的纯文本编辑器。...学习python过程中有不懂的可以加入我的python零基础系统学习交流秋秋qun：前面是784，中间758，后面是214，与你分享Python企业当下人才需求及怎么从零基础学习Python，和学习什么内容
今天我们用Streamlit模块来制作一个数据面板，将数据更加直观地呈现给别人观看，整个页面大致如下图所示 制作工具栏 在页面的左侧是一个工具栏，工具栏中有多个按钮，分别是“About”、“Demo...规定要有哪几个选项栏，必填 menu_icon: 每一个选项卡的图标，非必填 default_index: 默认勾选的选项按钮，一般默认勾选的都是第一个选项按钮 styles: 每个选项按钮的样式 因此我们要制作的数据面板...st.video(video_bytes) 而当我们点击“App”的时候，则主要展示出来的是整个网页的主要功能了，本案例是通过调用raceplotly模块来绘制动态可交互的柱状图，如下图所示 我们首先需要上传数据集...st.plotly_chart(fig, use_container_width=True) 当我们对于该应用的功能有什么不满、有什么建议想要联系开发者的话，点击“Contact”按钮，页面如下图所示...至此整个网站就都完成了，大家可以依次来作为模板制作自己的数据大屏，将数据更加直观地展示出来。
那我来看看从应用层面来说，看看哪里会用到数据分布吧～ 目前的业界对于数据的应用，主要分成两大类： 一类是由数据分析构成的针对已有数据提取信息并整合信息给出推荐； 一类则是由建模构成的预测未来会发生什么的推荐...； 针对数据分析构成的应用场景 以统计实验为一项重要的实验研究，广为人知的就是AB testing了，当然还有一些场景需要用判别分析（Discriminant Analysis）来推演；...针对于由建模构成的应用场景 提前预知数据分布，将运用在以下几个情况，此处通过建模顺序来梳理： 1....EDA (Exploration Data Analytics), 通过简单进行数据探索，看一看他们的分布情况是是否符合预期的商业角度....基础的统计建模，是基于对数据分布的假设. 例如最基本的线性回归模型， 误差项（ε）应呈正态分布；
1158681675.ES Restful API讲解使用https://blog.csdn.net/a924382407/article/details/1150850226.ES API，使用Kibana的开发工具用例说明
对于第二个用例，使用了第三个验证器，拓扑验证器（用 Python 编写），因为我们发现 GPT-4 有时会遗漏向相邻节点告知路由。...对于本文的第一个用例，本文使用 Campion 作为验证器。...每种类型的错误都可以用一个公式提示进行总结，根据 Batfish 或 Campion 报告的错误插入一些字段。...不幸的是，我们在纠正拓扑和语法错误后发现，当我们以反例数据包的形式提供反馈（就像“全局”网络验证器 Minesweeper 会提供的方式），GPT-4 感到困惑，不断在不正确的策略之间摆动。...未来的工作需要在更复杂的用例中进行进一步的测试，GPT-4 能否逐步添加新策略而不干扰现有的验证策略？
2.数据封装类 下面列出了一些数据封装类。引入数据封装类有什么用呢？既然它们是类，就有方法，就可以被我们利用。
想要用X1、X2、X3预测Y，训练样本只有30个或者以内，有什么用的模型可选？您的推荐是？...收到了各位大神的各种建议，如： 样本小，当然贝叶斯； bootstrap然后再用回归什么的吧（这个最多）； 灰色预测模型（PS：该模型是一位中国人提出的）； 人工神经网络； 等等......用这N个结果的平均值来衡量模型的性能。 交叉验证可以从有限的样本中获得更充分的信息，让样本更有效的利用。关于交叉验证的具体内容，飞扬博士过几天将会专门介绍一下。...比如举个例子： 现在想通过身高、体重、年收入来预测一个人的性别（随便举的例子，勿喷~），目前有2万人的训练数据。...让我哭一会~ 针对小样本数据，如何选择模型？ 欢迎各位大神给数说君留言，或者再下方评论区评论
纪念中国人民抗日战争暨世界反法西斯战争胜利70周年大阅兵于9月3日顺利进行。阅兵过后，还有什么不可错过？头条指数带你大数据看阅兵。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
前段时间，给大家分享过 20 个炫酷的数据可视化大屏，源代码都是基于 echarts 的，于是我产生了用 Python 来实现数据可视化大屏的想法。 ?...参考上面这个模板，我计划用 pyecharts 实现一个类似的数据可视化大屏。 今天先绘制中间的数据地图，为了方便演示，我们采用一个超市数据集，数据来源于 Tableau 官方示例。.../data/超市数据.xlsx') # 用数据透视表的方法汇总各省销售额 province_sale = df.pivot_table(values='销售额', index='省/自治区', aggfunc...主题样式和背景颜色 Map(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.SHINE, chart_id=1, bg_color='#00589F')) # 添加地图数据...从有效传递信息的角度来看，我认为上面这种分段式的数据地图，比普通的热力地图和气泡地图更加有效。 ?
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