如果对早前的1美元游戏促销包有印象的朋友应该还记得Humble Bundle这个网站。在暑假接近尾声之时，Humble Bundle联合EA再次为大家带来了humblebundle慈善包。...这次的促销游戏一共有8款，其中6款仍然能够以最低1美元的价格获得，另外有2款需要超过付款均价才能获得。...另外Humble Bundle每次的促销活动在第二周将会向所有已经购买的用户免费加赠2-3款游戏或DLC，1美元购买的也包含在内。在加赠公布之后则需要出价高于均价才能获得这些加赠游戏或DLC。
最近两天，关于湖北购车最高补贴9万元超级大促销席卷朋友圈和社交平台，很多的消费者参加了这个大促销活动，很多4S店表示目前已经无法接单，连展车都卖掉了。...这一波由地方与车企一起策划的降价“大降价”呈现蔓延趋势。一场从新能源汽车开启，席卷燃油车的“降价潮”正在迅速袭来。多地发布政策礼包，意在精准拉动汽车消费，各个车企也开始降价，进入抢夺消费者的浪潮里。
亚马逊Prime日大促销，Oculus Rift优惠50美元 ?...昨日晚上12点（美国时间）结束的亚马逊Prime日大促销中，原本定价为400美元的Oculus Rift + Touch套装，促销期间只要350美元。...VRPinea独家点评：大促销后，套装都卖脱货了，看来大众对VR的热情依旧高涨。 VR壁球游戏《Racket：Nx》正式版发售 ?
618购物大促销已经过了，但是今年大家的热情相比此前热情大战购物节减少了很多，今年不少消费者选择了“冷静”，没有抢购、没有冲刺，有的减少了下单的客单价，有的减少了购买数量。...很多网页反馈说对购物节似乎不那么在意这种促销活动了，羊毛薅不动了，已经没有几年前参与大促时的满满兴致。...对于老用户而言，对购物节大促的疲惫感似乎与日俱增。虽然大家对促销的热情减少了不少，但是还有很多人参与了618购物节,所以今天准备分析一波购物节大家都喜欢买什么？
本文将介绍 DeepFloyd IF ，这是一个最先进的开源文本生成图像模型（Text-to-Image），具有高度的逼真度和语言理解能力。
做好此盘维护) 解决方法 使用更快的磁盘设备 网卡流量 风险 网卡流量被占满导致无法连接数据库 解决方法 减少从服务器的数量 进行分级缓存 避免使用select *进行查询 分离业务网络和服务器网络 大表...记录行数巨大,单表超过千万行 表数据文件巨大,表数据文件超过10GB 大表对查询的影响 慢查询: 很难在一定的时间内过滤出所需要的数据 大表对DDL语句操作的影响 建立索引需要很长时间 如果MySQL...解决数据库中的大表 分库分表把一张大表分成多个小表 难点 分表主键的选择 分表后跨分区数据的查询和统计 可能会影响后端业务,需要大量的人力物力 大表的历史数据归档 优点 减少对前后端业务的影响 难点 归档时间点的选择
前段时间拿到了一个AI套件的试用，最近正好赶上智谱也有免费TOKEN的活动，就打算看看两者结合起来效果如何。 今天只是简单的一个流程上的POC，如果需要详细的教程欢迎大家持续关注。 1....} } ], tool_choice="auto", ) print(response.choices[0].message) 为了能让聆思开发套件生成同样格式的请求...如果是我们本地这么玩是没有什么问题的，但是我们希望能将它发布到网上，这样只要我们的开发套件联网，就能使用这一个功能，因此我们需要将上面的POC代码重新拆分一下。...验证返回结果： 这样我们的项目就算是改造完成了，接下来就要将这个项目烧录到开发套件中。 这篇文章暂时和大家先介绍一下思路，下一篇文章我们一起实现一下。看看最终效果如何，敬请期待。
做大模型，还是要回归到难且价值大的事情上去。 作者丨王 悦 编辑丨陈彩娴 2023 年，是国内外大模型疯狂 rush 的一年。...在这场白热化的竞争中，大模型过剩带来的市场挤压感正时刻提醒着参与者所面临的行业洗牌风险。各厂商深知，基础通用大模型，注定是少数人的游戏。...每一个模型都由一个小团队或是研究员专门做，最后汇聚成一个完善高效的数据处理管线。 比如一个特定的模型，它的任务就是把所有的广告滤出来，保留其中数学层面的东西，要求模型能相对精准地执行这一指令。...「上海 AI Lab 沉淀的训练数据处理方法和能力，是我们重要的技术优势之一。」林达华表示。...3 书生·浦语 2.0 —— 打造坚实的语言大模型基座 经过 2023 年大模型市场的角逐，不难发现，诸如长窗口、情感计算等任何一个大模型能力上的突破作为优势，持续的时间不会超过三个月，各家的大模型用不了多久就会把能力补齐
第一部分解析了五大热门研究领域的重点文章，包括强化学习、随机优化、连续（非）凸优化、分布式机器学习及递归神经网络等。...第二部分简介本届ICML，第三部分为腾讯AI Lab机器学习团队的首次公开亮相。 腾讯AI Lab去年四月成立，今年是首次参加ICML，共计四篇文章被录取，位居国内企业前列。...图：本届ICML领域主席、腾讯AI Lab主任张潼博士现场发表演讲 图：腾讯AI Lab机器学习团队 图：展台前络绎不绝的学者 以下为腾讯AI Lab机器学习团队在会后对五大研究领域的回顾与独家解析...另外，由于深度学习的流行，一阶优化算法相关论文也占有相当大的比重。...机器学习团队首度亮相 腾讯AI Lab成立于2016年4月，专注于机器学习、计算机视觉、语音识别和自然语言理解四个领域「基础研究」，及内容、游戏、社交和平台工具型四大AI「应用探索」，提升AI
第一部分解析了五大热门研究领域的重点文章，包括强化学习、随机优化、连续（非）凸优化、分布式机器学习及递归神经网络等。...第二部分简介本届 ICML，第三部分为腾讯 AI Lab 机器学习团队的首次公开亮相。 腾讯 AI Lab 去年四月成立，今年是首次参加 ICML，共计四篇文章被录取，位居国内企业前列。...本届 ICML 领域主席、腾讯 AI Lab 主任张潼博士现场发表演讲 下图：展台前络绎不绝的学者 以下为腾讯 AI Lab 机器学习团队在会后对五大研究领域的回顾与独家解析。...另外，由于深度学习的流行，一阶优化算法相关论文也占有相当大的比重。...机器学习团队首度亮相 腾讯 AI Lab 成立于 2016 年 4 月，专注于机器学习、计算机视觉、语音识别和自然语言理解四个领域「基础研究」，及内容、游戏、社交和平台工具型四大 AI「应用探索
RapidMiner RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。...Pentaho BI 平台，Pentaho Open BI 套件的核心架构和基础，是以流程为中心的，因为其中枢控制器是一个工作流引擎。工作流引擎使用流程定义来定义在BI 平台上执行的商业智能流程。
大数据处理必备的十大工具 1....2.Jaspersoft BI 套件 Jaspersoft包是一个通过数据库列生成报表的开源软件。...Pentaho Business Analytics 从某种意义上说, Pentaho 与Jaspersoft相比起来,尽管Pentaho开始于报告生成引擎，但它目前通过简化新来源中获取信息的过程来支持大数据处理...Cloudera Cloudera正在努力为开源Hadoop,提供支持，同时将数据处理框架延伸到一个全面的“企业数据中心”范畴,这个数据中心可以作为首选目标和管理企业所有数据的中心点。...它提供了一个比Hive更快的查询引擎，因为它依赖于自己的数据处理框架而不是依靠Hadoop的HDFS服务。
作者有以下三大理由： • 网页数据的量级比公开数据大的多，仅用专有数据模型模型训练不到最佳效果：GPT3 论文中说自己模型参数是175B，使用了大约300B的token数量进行模型训练，但根据scaling...• 专有数据处理起来很麻烦：网页数据有固定的格式，我们可以根据html上面的标签进行处理，而专有数据因为来源很杂，格式不统一等原因，甚至需要一份数据，一种处理方式很费时间。...数据规模 先看结论 • 仅仅用CommonCrawl的网页数据中构建训练数据，训练了了Falcon-40B模型，并取得了不错的效果（huggingcase的大模型开源大模型排行榜OpenLLM Leaderboard...The pile是一个高质量数据集，作者在构建的RefinedWeb数据集上训练模型超过了在The pile数据集上训练的效果 网页数据处理方法 CommonCrawl数据特点 • 很脏：有大量的情色、...DeepMind证明了提升模型规模和提升数据质量同样重要，仅仅是大模型也做不好推理任务，但如果数据处理的好的话，模型的推理能力能大幅提升。
这里，我们不妨走进Bloomberg的用例，着眼时间序列数据处理上的数据和体积挑战。 以下为译文 在Bloomberg，我们并不存在大数据挑战。...在过去，统一这两种数据是不可能实现的，因为他们有着不同的性能需求：当天数据的处理系统必须可以承受大量的写入操作，而历史数据处理系统通常是每天一次的批量更新，但是数据体积更大，而且搜索次数也更多。...但是这里仍然存在一个非常大的缺点，在任何给定时间，到给定region的读写操作只被一个region服务器控制。如果这个region挂掉，故障将会被发现，故障转移会自动的进行。...使用HBase，用户可以在大的Portfolio文件上做拆分，并且分配到集群中的多个主机上进行处理。...这就意味着，Java当下已经成为很多高fan out计算系统的基础，其中包括Hadoop、HBase、Spark、SOLR等，同步进行垃圾回收将解决非常大的问题。
2JaspersoftBI套件 Jaspersoft包是一个通过数据库列生成报表的开源软件。....PentahoBusinessAnalytics 从某种意义上说,Pentaho与Jaspersoft相比起来,尽管Pentaho开始于报告生成引擎，但它目前通过简化新来源中获取信息的过程来支持大数据处理...7.Cloudera Cloudera正在努力为开源Hadoop,提供支持，同时将数据处理框架延伸到一个全面的“企业数据中心”范畴,这个数据中心可以作为首选目标和管理企业所有数据的中心点。...它提供了一个比Hive更快的查询引擎，因为它依赖于自己的数据处理框架而不是依靠Hadoop的HDFS服务。同时，它还用于事件流处理、实时查询和机器学习等方面。 来源：TechTarget
在这个过程中，ETL（Extract, Transform, Load）和SQL（Structured Query Language）作为数据处理领域的两大核心工具，扮演着至关重要的角色。...ETL：数据处理的流水线基本概念ETL是数据仓库和数据湖建设中不可或缺的一部分，它代表了数据处理的三个主要阶段：Extract（提取）：从各种数据源（如关系数据库、NoSQL数据库、文件系统等）中抽取所需的数据...灵活性：支持复杂的查询和数据处理逻辑。高效性：数据库系统对SQL进行了优化，可以高效地处理大量数据。...ETL与SQL的协同工作在数据处理和分析的实践中，ETL和SQL往往不是孤立存在的，而是相互协作，共同完成任务。ETL过程中的SQL：在ETL的转换阶段，经常需要使用SQL语句对数据进行清洗和转换。
AI科技评论按：ICML已经落下帷幕，但精彩解析还在继续，下文为腾讯AI Lab机器学习团队在会后对五大研究领域的回顾与独家解析。...腾讯AI Lab去年四月成立，今年是首次参加ICML，共计四篇文章被录取，位居国内企业前列。...此次团队由机器学习和大数据领域的专家、腾讯AI Lab主任张潼博士带领到场交流学习，张潼博士还担任了本届ICML领域主席。...在本次130人的主席团队中，华人不超过10位，内地仅有腾讯AI Lab、清华大学和微软研究院三家机构。 以下为腾讯AI Lab机器学习团队在会后对五大研究领域的回顾与独家解析。...另外，由于深度学习的流行，一阶优化算法相关论文也占有相当大的比重。
文章第一部分是三大前沿领域重点文章解析，包括信息抽取、问答系统和机器翻译等。第二部分是ACL简介及我们NLP团队首次亮相。...上图：腾讯AI Lab主任张潼博士现场演讲座无虚席 下左图：参与ACL的团队；下右图：现场论文展示 从研究领域和前沿思考出发，我们重点关注了三大领域的前沿研究，以下为重点论文评述。...Incorporating Copying and Retrieving Mechanisms in Sequence-to-Sequence Learning 如何让知识问答系统生成自然语言形式的答案目前仍是一大挑战...2、Coarse-to-Fine Question Answering for Long Documents 大规模文档中检索答案在时间有效性上目前仍是一大挑战，由华盛顿大学和谷歌等多家机构联合发表的这篇文章中...四、三大趋势总结 趋势一：神经网络机器翻译的进一步可视化，建立起神经网络内部向量数字和自然语言结构的关联，为神经网络翻译模型提供更有效的理解和调试工具。 趋势二、神经网络机器翻译模型框架的优化。
腾讯AI Lab总监杨巍在会上发表了主题为「人工智能辅助诊疗系统面临的三大技术挑战」的演讲，介绍了腾讯在医疗AI方面的工作和思考，以下为演讲全文—— ?...我是来自于腾讯AI Lab的杨巍。腾讯AI Lab是腾讯于2016年4月成立的企业级人工智能实验室，主要的研究方向是机器学习、计算机视觉、语音识别和自然语言处理。...2017年8月，腾讯 AI Lab 联合腾讯觅影发布了一些医疗AI相关的产品。 ? 今天，我想谈的是人工智能辅助诊疗系统中三大技术难点。我们知道，医生在诊疗过程中有三个非常重要的能力。...这三个能力对应着AI技术在辅诊中面临的三大挑战：医学图谱的建设、诊断模型的建设以及问诊模型的建设。 ? 第一大挑战是医学图谱的建设。...医疗AI是需要产学研共同深耕的领域，腾讯AI Lab会继续深耕医疗场景算法的研究，同时也希望能继续促进医疗行业专家的跨学科交流。
上图：腾讯AI Lab主任张潼博士现场演讲座无虚席 下左图：参与ACL的团队；下右图：现场论文展示 从研究领域和前沿思考出发，我们重点关注了三大领域的前沿研究，以下为重点论文评述。...Incorporating Copying and Retrieving Mechanisms in Sequence-to-Sequence Learning 如何让知识问答系统生成自然语言形式的答案目前仍是一大挑战...2、Coarse-to-Fine Question Answering for Long Documents 大规模文档中检索答案在时间有效性上目前仍是一大挑战，由华盛顿大学和谷歌等多家机构联合发表的这篇文章中...腾讯AI Lab研究员参与的两个研究[1-2]分别探索了从源端和目标端引入句法信息的可能性。...四、三大趋势总结 趋势一：神经网络机器翻译的进一步可视化，建立起神经网络内部向量数字和自然语言结构的关联，为神经网络翻译模型提供更有效的理解和调试工具。 趋势二、神经网络机器翻译模型框架的优化。
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