https://www.cnblogs.com/jiangjunli/p/6958605.html 1 介绍 现在很多的网站上都会用到大量的图片，而图片是网页传输中占主要的数据量,也是影响网站性能的主要因素。因此很多网站都会将图片存储从网站中分离出来，另外架构一个或多个服务器来存储图片，将图片放到一
`https://wiki.mbalib.com/wiki/LLMs` 出自 MBA智库百科(https://wiki.mbalib.com/) (重定向自LLMs) 大型语言模型，也叫大语言模型、大模型（Large Language Model，LLM；Large Language Models，
我们团队接到了食品频道的一个互动项目的开发需求，希望通过 3D 场景的展示和互动方式，作为对未来购物的一种尝试与探索，满足用户对未来美好新奇的一个需求。将购物场景化、娱乐化，给用户带来美好的购物感受。
在这篇文章中，我们介绍了如何利用大型语言模型为情人节营造难忘的氛围。通过上传图片并进行风格转化，我们可以为对方呈现一幅独特的作品，增添浪漫的色彩。同时，借助搜索功能，我们能够轻松获取与情人节相关的信息，为策划活动提供更多灵感和建议。
多年来，大型语言模型 (LLMs) 已经发展成为一项具有巨大潜力，能够彻底改变医疗行业各个方面的开创性技术。这些模型，如 GPT-3，GPT-4 和 Med-PaLM 2，在理解和生成类人文本方面表现出了卓越的能力，使它们成为处理复杂医疗任务和改善病人护理的宝贵工具。它们在多种医疗应用中显示出巨大的
最近，有一些大型内核卷积网络的研究，但考虑到卷积的平方复杂度，扩大内核会带来大量的参数，继而引发严重的优化问题。受人类视觉的启发，论文提出了外围卷积，通过参数共享将卷积的复杂性从 \(O(K^{2})\) 降低到 \(O(\mathrm{log} K)\)，有效减少 90% 以上的参数数量并设法将内
在本周大型微软人工智能 2023 开发者大会的开幕式上，人工智能站到了舞台中央——前台和后台以及介于两者之间的所有舞台。 贯穿会议的两个主要主题是Copilots - 涵盖广泛产品和服务的AI助手 - 以及插件，它们有效地将Copilots转变为聚合器，可能使其成为企业和消费者客户的一站式商店。 微
新中国第一台大型通用电子计算机：104机 https://www.scei.org.cn/images/zhuanti/dqxdfh/gs15.html 成果简介 1958年8月1日，中国科学院计算技术研究所和北京有线电厂（国营738厂）根据苏联提供的M-3小型机技术资料制成的“八一”型通用电子管计
https://finance.sina.com.cn/wm/2023-02-28/doc-imyihfvp8075151.shtml ChatGPT 的爆火使得大家对 AI 进行了深度的讨论，大厂们也都在向公众展示他们所谓的 "生成性人工智能"已经准备好进入黄金时代。 近日，Meta 宣布推出大型
前言 K8S 性能优化系列文章，本文为第三篇：Kubernetes 大型集群 CIDR 配置最佳实践。 系列文章： 《K8S 性能优化 - OS sysctl 调优》 《K8S 性能优化 - K8S APIServer 调优》 CIDR 配置 在安装大型集群或将现有的集群扩展到较大规模时，在安装集群
# 1 背景 在大型互联网场景中，数据库的高可用性显得尤为重要，为了保证稳定性，一般需要采用强化的架构模式，以保证数据层能够提供持续有效的稳定支撑。 # 2 高可用架构的基本演进过程 ## 2.1 基本的数据库架构 每个服务对应一个存储服务实例（基本是数据库单实例模式），使用 IP+Port 进行连
文本是参考文献[1]的中文翻译，主要讲解了Falcon-7B大型语言模型在心理健康对话数据集上使用QLoRA进行微调的过程。项目GitHub链接为https://github.com/iamarunbrahma/finetuned-qlora-falcon7b-medical，如下所示： 使用领域适
不管小型公司还是大型互联网公司，很多项目债台高筑，新功能开发困难。其中一个很大的原因就是代码复杂，可读性差。那复杂度有没有一个明确的衡量标准，我们又如何去解决代码的圈复杂度呢？本篇文章将详细讲解圈复杂度的计算方式以及常用的解决方法。
对于中大型移动端APP开发来讲，组件化是一种常用的项目架构方式。个人最近几年在工作项目中也一直使用组件化的方式来开发，在这过程中也积累了一些经验和思考。主要是来自在日常开发中使用组件化开发遇到的问题以及和其他开发同学的交流探讨。
摘要：在金融创新压力下，传统集中式数据库的短板逐渐凸显出来，唯有加速核心系统的升级和转型，将应用迁移到更具有可持续演进支撑能力的数据库上，才能解决根本问题。 本文分享自华为云社区《全面数字化时代，国有大型银行如何走好金融创新之路？》，作者：GaussDB 数据库。 近些年来，金融行业数字化转型不断推
面向头部中大型企业，产业政策重点导向“智能化生产”和“产业链创新”；面向“专精特性”代表的腰部中小型企业，产业政策重点导向加速“单点数字化改造”和“产业链织网集成”。
在现代大型分布式软件系统中，有一个绕不过去的课题，那就是如何保证系统的数据一致性。数据一致性保障为什么难呢？
HumanEval 是一个用于评估大型语言模型 (LLM) 在代码生成任务中的参考基准，因为它使得对紧凑的函数级代码片段的评估变得容易。然而，关于其在评估 LLM 编程能力方面的有效性越来越多的担忧，主要问题是HumanEval 中的任务太简单，可能不能代表真实世界的编程任务。相比于 HumanEv
揭秘In-Context Learning(ICL)：大型语言模型如何通过上下文学习实现少样本高效推理[示例设计、ICL机制详解]
引言 Function Calling 是一个允许大型语言模型（如 GPT）在生成文本的过程中调用外部函数或服务的功能。 Function Calling允许我们以 JSON 格式向 LLM 模型描述函数，并使用模型的固有推理能力来决定在生成响应之前是否调用该函数。模型本身不执行函数，而是生成包含函
