https://baijiahao.baidu.com/s?id=1747898381654698273&wfr=spider&for=pc 当前芯片成为科技竞争的核心，CPU首当其冲，国产替代空间广阔。随着行业信创加速，电信、金融等行业集采中“国产芯片”服务器占比大幅提升。 CPU是数字芯片，基于
摘要：近日，华为开发者大会2023（cloud）“开发者生态创新发展圆桌会议”在东莞华为溪流背坡村成功举办。 2023年7月8日，华为开发者大会2023（cloud）“开发者生态创新发展圆桌会议”在东莞华为溪流背坡村成功举办。以大模型为代表的的新一轮人工智能技术浪潮汹涌而来，在圆桌会议上，华为技术专
https://zhuanlan.zhihu.com/p/434689028 本人lino，即将毕业的研究生，在此记录下学习过程。本次记录跟随是苏黎世邦理工大学的计算机体系结构课程。 我们需要解决许多由内存阻碍的问题，内存中数据交互存在着安全和隐私的问题，因此这对于内存来说也是一个巨大的挑战。针对这
在当今高速发展的技术环境中，企业越来越依赖技术作为创新和竞争优势的战略驱动力。首席信息官（CIO）在企业中负责监督信息和计算机技术的管理和实施，以交付预期的业务成果。在技术是业务核心的公司中，CIO 这一职位对于推动战略、技术和管理计划以实现业务增长至关重要。 在现有的解决方案中，平台工程逐渐成为现
开发人员与 DevOps 不断增加的认知负担被认为是软件工程中最大的问题之一。随着越来越多的工具、框架和方法可以选择，以及“You build it, you run it”的 DevOps 思想的发展，我们可以看到为了提供面向客户的产品和服务，认知负担也随之大幅增加。 在今天的文章中，我们将初步了
随着人工智能技术的日新月异，2024年的测试管理工具将迎来全新的发展机遇。AI赋能将助力测试管理工具实现前所未有的智能化升级，为软件研发团队带来革命性的变革。 一、什么是AI？ 人工智能(AI)是一种能够模仿人类智能行为的技术。它通过模拟人类大脑的功能来解决复杂问题，具有学习、推理、感知、预测等能力
大量物联网设备需要新的操作系统来支撑，这是鸿蒙发力的最佳机会，物联网迎来新的机遇与挑战。
一家企业如何在波涛汹涌的市场浪潮中站稳脚跟？一个团队如何快速识别风险发现机遇，成为行业的标杆？市场瞬息万变，如何准确地响应市场动向，紧跟用户需求？这些问题，已成为企业发展乃至生存的重要保障。尽管市场和用户对于不同的企业的要求不尽相同。但对于产品、技术为导向的企业来说，自主研发能力的强弱直接反映了企业
https://baijiahao.baidu.com/s?id=1732605947328279992&wfr=spider&for=pc 这两天，国产CPU替代的风刮得很大，从刮的风来看，或许国产CPU这次迎来了真正的发展大机遇，国产CPU的新时代真的要来了。 毕竟信息安全、自主可控，是我们必须
大模型作为核心的高级生产力正引领着崭新的经济和社会格局，推动着人工智能成为产业发展的新引擎。百度智能云致力于与客户、合作伙伴紧密协作，将大模型深度融入各领域，把握重构机遇，激发开发者和创企的创新能力，推动应用创新，实现智能化跃迁！在此行行AI诚邀您参加：[Baidu World 2023·大模型驱动...
摘要：伴随云计算的迅猛发展，数据库也进入了云时代。云数据库不断涌现，产品越来越成熟和智能，作为数据库管理员的DBA将面临哪些机遇和挑战？又应该具备什么能力，才能应对未来的不确定性？ 本文分享自华为云社区《云数据库时代，DBA将走向何方？》，作者： GaussDB 数据库。 伴随云计算的迅猛发展，数据
摘要：人工智能的快速发展使得我们进入了AIGC时代。AIGC时代的到来，将会带来巨大的机遇和挑战。 本文分享自华为云社区《GPT-4发布，AIGC时代的多模态还能走多远？系列之一： AIGC时代：未来已来》，作者： ModelArts 开发 。 人工智能的快速发展使得我们进入了AIGC时代，即人工智
摘要：鸿蒙的出现，让硬件、软件行业面临着变革与重构的洪流，但激流勇进中，也潜藏着巨大机遇。物联网设备与鸿蒙结合成为必然趋势，本文将解读华为云IoT+鸿蒙如何强强联合，为物联网行业提供新的思路和方法。 本文分享自华为云社区《华为云IoT携同鸿蒙打造万物智联新机遇》，作者：华为云IoT DTSE团队。
摘要：通过云服务形式提供数据库功能的云数据库应运而生，但这还仅仅是数据库变革的开端。 本文分享自华为云社区《透视华为云云原生数据库的前世今生及未来演进，能给行业带来哪些启发？》，作者：万佳。 自云计算出现后，风云变幻十余载，硬件、软件行业都经历了重构变革所带来的机遇与激荡。企业 IT 基础设施逐渐云
Lasso线性回归（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）是一种能够进行特征选择和正则化的线性回归方法。其重要的思想是L1正则化：其基本原理为在损失函数中加上模型权重系数的绝对值，要想让模型的拟合效果比较好，就要使损失函数尽可能的小，因此这样
K最临近（K-Nearest Neighbors，KNN）方法是一种简单且直观的分类和回归算法，主要用于分类任务。其基本原理是用到表决的方法，找到距离其最近的K个样本，然后通过K个样本的标签进行表决，预测结果给出的标签是表决多的一方。 在使用K最临近方法的时候，有两个方面可调： 一是K值的大小，K一
机器学习方法对多维特征数据进行分类：本文用到非常经典的机器学习方法，使用递归特征消除进行特征选择，使用支持向量机构建分类模型，使用留一交叉验证的方法来评判模型的性能。 构建模型：支持向量机（Support Vector Machine，SVM）； 特征选择：递归特征消除(Recursive Feat
清除标注错误的数据 监督学习问题的数据由输入\(x\)和输出标签 \(y\) 构成，如果观察一下的数据，并发现有些输出标签 \(y\) 是错的。的数据有些标签是错的，是否值得花时间去修正这些标签呢？ 看看在猫分类问题中，图片是猫，\(y=1\)；不是猫，\(y=0\)。所以假设看了一些数据样本，发现
神经网络应该由若干神经元组成。 前面的每一个神经元都会给到一个参数，将传递的所有参数看作一个向量 \(\vec x\)，那么此神经元的净输入为： \[z = x \omega + b \]其中 \(\omega\) 称为权重向量。 这里认为 \(x\) 是行向量，而 \(\omega\) 是列向量。
大家好，我是章北海 今天高考，上午的语文结束，市面上又要来一场大模型参考的文章了。 我也凑凑热闹，让通义千问、Kimi、智谱清言一起来写一下高考作文。 公平起见，不加任何其他prompt，直接把题目甩过去。 感觉写的都很一般，通篇口水文，都能拿个及格分吧。 有点好奇，就加了几个国外选手参赛：Gemi
