要建立企业级知识库，需要丰富的业务经验和精准的高质量数据结合，才能训练出适配企业自身的大模型。 PS：很多公司存在该痛点，即数据量不够多、数据质量不够高、行业经验不匹配。...大模型是靠数据喂出来的，不可能一堆杂乱无章的脏数据喂出一个很好用的大模型。 数据为业务服务，和业务不相关的知识及数据，对于大模型和知识库来说就是垃圾。且不同行业的数据具有独特的结构、格式和语义特征。...例如医疗行业数据涉及患者病历、影像等多模态信息，金融行业则强调交易记录的精确性与安全合规性。 如果缺乏对行业数据特征的深入理解(Know-How)，直接用外部数据，会导致数据与模型需求不匹配。...当前大模型在真正的用户业务场景面前，就是一个会经常犯错的实习生，与其花费大量时间投入大量资源去做预训练，还不如找个业务专家给出业务链路，让大模型跟着学就行。...想要让智能体真正产生业务价值，需要从业务模块、流程规则、需求细节一步一步去教大模型，帮大模型去学习并掌握真正的专业知识和技能。
你可能来自后端、前端、区块链、云原生、数据等领域，甚至从未做过深度学习模型训练。但下面这些实际场景你一定会遇到： 如何让你的业务系统调用大模型的能力？ 怎么评估两个模型的响应质量差异？...要解决这些问题，就必须掌握：大模型的核心技术结构 + 工程化开发路径。...误区：以为大模型就是模型，其实是一个系统 以下是一种常见的错误理解： ✅ 实际上，你需要理解的是下面这张结构图 大模型系统 = 模型 + Prompt 管理 + 工具集成 + 记忆系统 + 数据管道 +...下面我们从模型架构、训练范式、输入编码三个核心技术层出发，一同拆解一个现代大模型的内部构造。 1. Transformer：大模型的“神经引擎” 什么是 Transformer？...核心技术：模态统一表示（Multimodal Embedding） 无论输入是图片、语音还是代码，最终都要转成向量，进入 Transformer 统一处理。
这些都不是大数据的核心技术：Hive、Spark、Mahout、Storm、HBase。只是大数据核心技术的衍生技术。...我们知道大数据的发展经历了或者正在经历着：搜索引擎时代、数据仓库时代、数据挖掘时代、机器学习时代。 大数据的应用场景从点到面，从少数人到大多数人。...虽然在技术的不断进步下，大磁盘也慢慢的廉价了，但是RDID在数据容错方面一直是一个很好的方案。其中RAID 5模式——容量、性能、安全兼顾。...当RAID5的一个磁盘数据损坏后，利用剩下的数据和相应的奇偶校验信息去恢复被损坏的数据。磁盘阵列的总容量也为各个硬盘容量之和减去一块硬盘的容量。...数学算法： 大数据的处理计算主要有数据分析，数据挖掘与机器学习 都是了从海量数据发现信息转化为有用的知识 消除不确定性提升决策的能力。
数据库的各种概念 1. 指一门学科《数据库原理与应用》。（研究如何设计实现一个数据库） 2. 指一类用来管理数据的软件。 3. 指某一个具体的数据库软件。 4....指部署了某个数据库软件的电脑。 数据库软件 关系型数据库 1. 使用 “表” 的结构来组织数据。（与 Excel 类似） 2. 由行与列组成，每个位置固定，且由固定的含义。...属于甲骨文，不适合做复杂的业务，但开源免费，各大公司行业主要使用的数据库软件。 SQLServer 数据库 1....非关系型数据库 1. 使用文档、键值对，这样的结构来组织数据。 2. 文档之间差别可以很大，很灵活。 SQLite 数据库 1. 轻小快。 2. 主要应用在嵌入式系统中。 ...MySQL 数据库 MySQL 数据库的概念 1. MySQL是一个“客户端-服务器”结构的软件。 2. 客户端：主动发起请求的一端。（发起的数据叫做：请求） 3.
2.1、例子 例如，计算一个大的文档集合中每个单词出现的次数，下面是伪代码段： map(String key, String value): // key: document name...3.1、执行概括 通过将Map调用的输入数据自动分割为M个数据片段的集合，Map调用被分布到多台机器上执行。输入的数据片段能够在不同的机器上并行处理。...Reader并非一定要从文件中读取数据，比如，我们可以很容易的实现一个从数据库里读记录的Reader，或者从内存中的数据结构读取数据的Reader。...类似的，我们提供了一些预定义的输出数据的类型，通过这些预定义类型能够产生不同格式的数据。用户采用类似添加新的输入数据类型的方式增加新的输出类型。...还有一些值得注意的现象：输入数据的读取速度比排序速度和输出数据写入磁盘速度要高不少，这是因为我们的输入数据本地化优化策略起了作用 — 绝大部分数据都是从本地硬盘读取的，从而节省了网络带宽。
边缘计算依赖边缘数据中心来完成。边缘数据中心和传统的云数据中心是相辅相成的关系。...2019年6月，工业和信息化部正式发布5G商用牌照，截至今年2月初，三大运营商共在全国开通5G基站约15.6万个。...3 核心技术分析 3.1 边缘硬件 边缘硬件主要指边缘通用服务器、网络设备、制冷等一系列基础设施。...在开放数据中心委员会（ODCC），三大运营商牵头提出了OTII项目，这可以认为是一种边缘服务器的尝试。...——本文节选自《边缘数据中心的需求分析和核心技术研究》并有更新，原文收录于《2019全国边缘计算学术研讨会论文集》。
多层分布架构对数据的灵活性、可靠性以及可用性方面提出特有的挑战。 Chunk副本位置选择的策略服务两大目标：最大化数据可靠性和可用性，最大化网络带宽利用率。...小的读取操作（小于64KB）一般是由查找操作的客户端发起的，目的在于从巨大的文件中查找小块的数据。大的读取操作（大于512KB）一般是从头到尾顺序的读取整个文件。...写操作按数据量大小也同样呈现为双峰分布。大的写操作（超过256KB）通常是由于Writer使用了缓存机制导致的。...表5显示了按操作涉及的数据量的大小统计出来的总数据传输量。在所有的操作中，大的操作（超过256KB）占据了主要的传输量。...更进一步，这一组数据说明在我们的两个集群上，记录追加操作所占比例都要比写操作要大。
一、Docker 数据卷简介 为什么用数据卷 宿主机无法直接访问容器中的文件 容器中的文件没有持久化，导致容器删除后，文件数据也随之消失 容器之间也无法直接访问互相的文件 为解决这些问题，docker加入了数据卷...数据卷可以目录也可以是文件，容器可以利用数据卷与宿主机进行数据共享，实现了容器间的数据共享和交换。 容器启动初始化时，如果容器使用的镜像包含了数据，这些数据会拷贝到数据卷中。...容器对数据卷的修改是实时进行的。 数据卷的变化不会影响镜像的更新。数据卷是独立于联合文件系统，镜像是基于联合文件系统。镜像与数据卷之间不会有相互影响。...使用时需注意： 如果挂载一个空的数据卷到容器中的一个非空目录中，那么这个目录下的文件会被复制到数据卷中。 如果挂载一个非空的数据卷到容器中的一个目录中，那么容器中的目录中会显示数据卷中的数据。...四、总结 重点掌握 数据卷特征和简介 mount方式绑定数据卷 数据卷挂载的三种形式 数据卷使用的注意事项
底层是容器中默认的数据源 **mapperLocations 自动配置好的。有默认值。.../ if(users.size()>3){ // throw new UserTooManyException(); // } //从数据库中查出...UserService { } public interface UserService extends IService { } 2、NoSQL Redis 是一个开源（BSD许可）的，内存中的数据结构存储系统...，它可以用作数据库、缓存和消息中间件。...它支持多种类型的数据结构，如 字符串（strings）， 散列（hashes）， 列表（lists）， 集合（sets）， 有序集合（sorted sets）与范围查询， bitmaps， hyperloglogs
rollup是在某一维上将低层次的细节数据概括到高层次的汇总数据，或者减少维数；而drilldown则相反，它从汇总数据深入到细节数据进行观察，或增加维数。...以关系型数据库为核心，以关系型结构进行多维数据的表示和存储。...对于层次复杂的维，为避免冗余数据占用过大的存储空间，可以使用多张表来描述，这种星形模式的扩展称为“雪花模式”。其特点是将细节数据保留在关系型数据库的事实表中，聚合后的数据也保存在关系型数据库中。...5）Google Mesa数据模型 Google发表了一篇有关大数据系统的论文，讨论了一个名为Mesa的数据仓库系统，它能处理近实时数据，即使在整个数据中心断线后还能正常工作。...多版本如果永远不合并，则存储的代价会非常大。而且因为每次查询需要遍历所有版本号，所以版本过多会影响查询。因此，定期合并是必需的。 Mesa采用两段更新的策略。
首先，图像处理的难点在于如何从大量的图像数据中获取有价值的信息。图像数据通常包含大量的冗余信息，如何选择有意义的数据进行处理，是图像处理的难点之一。...一张弯曲的图像文档想要处理成一张看着平整清晰的图像，可以处理方式为：图像输入–>文档提取–>手指去除–>形变校正–>图像增强，整体架构如图： 我们一起看一下经过上述步骤处理的效果展示，可以看到图像变得又清晰又平整： 核心技术点...整体流程如下图： 核心技术点 版面分析与还原：版面分析与还原是指通过对文档图像进行分析，识别出其中的版面元素（如页眉、页脚、页码、标题等），并还原出原有的版面结构。...针对这些篡改内容也有一套完整的系统架构: 大模型时代思考 随着chatGpt和Gpt4的到来，大模型时代已悄悄走进我们的生活，看过GPT4发布会的朋友有没有被一个场景震惊到，主持人在笔记本上简单的画出了他对一个网站的需求...除此之外，GPT4还可以解释漫画： 以此来看，大模型识别中OCR模型的设计仍然很重要，同时也带来了一些机遇： 大模型仍有很多不足 要充分利用大模型特征表示和语言能力从而可以解决更多智能识别场景 不同任务的专用模型和学习算法仍大有可为
《deepseek原理应用与实践》 16.幻方三大核心技术创新 幻方三大核心技术探秘（软件架构）。 梁文峰说，我们缺的从来都不是钱，而是高端芯片。...理解了这个战略方向，就不难理解幻方核心技术突破点了。 要搞AI，存储，通信，计算三者缺一不可。 幻方的软件架构优化三大核心技术，正好与其一一对应。...存储模块，核心技术：3FS 通信模块，核心技术：hfreduce 计算模块，核心技术：hfai.nn 杀手锏一：3FS 3FS是什么？ 一个用C++写的高性能分布式文件系统。 幻方为什么要搞3FS？...在这些场景中，基本是数据规模大而模型大小适中。换句话说，在A100显卡40G的显存中，完全可以装得下一个完整的模型和批次样本数据。...LayerNorm（归一化） 画外音：把数据拉到均值0，方差1的标准范围。 训练性能提升88%。 总结 幻方软件架构三大核心技术，对于幻方的发展，对于deepseek的发展，至关重要。
大数据时代来临，如果你还不知道Kafka那你就真的out了！...为什么Kafka这么快 Kafka基于zero copy原则，深度依靠操作系统内核实现快速移动数据。Kafka能将数据记录分批处理。...Kafka Streaming Kafka最常用于将数据实时传输到其他系统。Kafka作为一个中间层来解耦不同的实时数据管道。...Kafka可以为Storm，Flink，Spark Streaming以及你的服务和CEP系统提供快速通道系统（实时操作数据系统）。Kafka也用于流数据批量数据分析。...它将数据传输到大数据平台或RDBMS，Cassandra，Spark甚至S3中用于未来的数据分析。这些数据存储通常支持数据分析，报告，数据科学分析，合规性审计和备份。
Bigtable：一个分布式的结构化数据存储系统 译者：alex 摘要 Bigtable是一个分布式的结构化数据存储系统，它被设计用来处理海量数据：通常是分布在数千台普通服务器上的PB级的数据。...这些应用对Bigtable提出的要求差异非常大，无论是在数据量上（从URL到网页到卫星图像）还是在响应速度上（从后端的批量处理到实时数据服务）。...这是因为每个1000-byte的读操作都会导致一个64KB大的Block在网络上传输。...这个系统使用一个表存储预处理数据，使用另外一组表存储用户数据。 数据预处理流水线使用一个表存储原始图像。在预处理过程中，图像被清除，图像数据合并到最终的服务数据中。...有些数据库厂商已经开发出了并行的数据库系统，能够存储海量的数据。
判别模型和生成模型是机器学习中两大重要的模型类别，它们在数据处理和预测方面有不同的应用和特点。以下是对这两种模型的详细讲解。...支持向量机： 通过最大化数据点到分类边界的距离，实现最优分类。 神经网络： 通过多层非线性变换，实现复杂数据的分类。...生成模型 生成模型（Generative Models）不仅关注于分类，还致力于理解和生成数据。它们通过学习数据的联合概率分布 ( P(x, y) ) 来模拟数据生成过程。...数据生成： 生成模型不仅能进行分类，还能生成新数据，这在数据增强和图像生成等任务中尤为重要。 理解数据结构： 通过学习数据的生成过程，生成模型能更好地理解数据的内部结构和分布。...隐马尔可夫模型： 通过隐藏状态和观测值的联合概率来建模时间序列数据。 生成对抗网络（GAN）： 由生成器和判别器组成，生成器尝试生成逼真的数据，判别器则尝试区分真实数据和生成数据。
大数据行业中，主要工作环节包括： • 大数据采集 • 大数据预处理 • 大数据存储及管理 • 大数据分析及挖掘 • 大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。...简单说是这三种：拿数据，算数据，用数据。 01 拿数据 大数据的采集与预处理。 大数据采集：数据的收集，结构化或者半结构化数据。 大数据预处理：完成对已接收数据的初步辨析、抽取、清洗等操作。...、转换数据，然后将数据发送到“存储库”中； Sqoop，用来将关系型数据库和Hadoop中的数据进行相互转移的工具，可以将一个关系型数据库中的数据导入到Hadoop中，也可以将Hadoop中的数据导入到关系型数据库中...03 用数据 大数据的展现和应用。 数据可视化：对接一些BI平台，将分析得到的数据进行可视化，用于指导决策服务。...大数据的应用：大数据的实际应用场景，如金融大数据、教育大数据、餐饮大数据、交通大数据、工业大数据、农业大数据等。
走向世界~ 女孩：Intent核心技术和数据存储技术？...存储 SharedPregerences是一种轻量级的数据存储方式，一般用来存储一些简单数据，如应用程序的配置信息等。...图片 个人资料界面模块以及SQLite数据库的使用 学习目标： 掌握SQLite数据库的使用，能够实现用数据库来保存用户的信息； 学会运用好个人资料，以及个人资料的修改功能实现； 个人资料包括用户名...数据库的创建 数据类继承extends SQLiteOpenHelper ? 图片 ?...在关系型数据库中，二维表中的列为属性，称为字段；行为记录，如一对象；属性中（字段）取值范围称为域。 这里我们要学会数据库，如DDL，DML等，数据定义语言和数据操作语言，创建表格和增删改查。
大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。...首先给出一个通用化的大数据处理框架，主要分为下面几个方面：数据采集与预处理、数据存储、数据清洗、数据查询分析和数据可视化。...QQ截图20190501103000.png 一、数据采集与预处理 对于各种来源的数据，包括移动互联网数据、社交网络的数据等，这些结构化和非结构化的海量数据是零散的，也就是所谓的数据孤岛，此时的这些数据并没有什么意义...，数据采集就是将这些数据写入数据仓库中，把零散的数据整合在一起，对这些数据综合起来进行分析。...Sqoop 的另一大优势是其传输大量结构化或半结构化数据的过程是完全自动化的。
个 800G 端口，并融合 CPO 硅光技术、液冷散热设计、智能无损等先进技术，全面实现智算网络高吞吐、低时延、绿色节能三大需求，适用于 AIGC 集群或数据中心高性能核心交换等业务场景中。...AI大模型一体机：LinSeer Cube大模型一体机，业界首个“智算-算法-治理”深度耦合的DeepSeek大模型一体机解决方案，全面搭载DeepSeek V3、R1模型，支持全系模型推理，AI助手+...核心是紫光股份大而不强，做了很多AI产品，但是都缺乏核心技术，其实质就是一个大号的组装厂，导致盈利能力很弱。 以公司的核心产品交换机为例。...公司的AI业务和产品看着多，但其中的核心技术都来自外部，自己主要做了一些低端的组装和集成工作。 此外，紫光股份的主营业务中，IT产品分销与供应链服务收入占比约37%，这部分就是纯纯的倒卖经销。...华为率先做出了榜样，走向艰难的路：自研芯片，掌握核心技术。中兴通讯在被打击后，也开始醒悟，现在也在自研芯片。
大多数情况下，特别是企业级应用，数据持久化意味着将内存中的数据保存到硬盘上加以”固化”，而持久化的实现过程大多通过各种关系数据库来完成。...持久化的主要应用是将内存中的数据存储在关系型数据库中，当然也可以存储在磁盘文件、XML数据文件中。...数据库连接池技术 为解决传统开发中的数据库连接问题，可以采用数据库连接池技术。 数据库连接池的基本思想：就是为数据库连接建立一个“缓冲池”。...特别注意： 数据源和数据库连接不同，数据源无需创建多个，它是产生数据库连接的工厂，因此整个应用只需要一个数据源即可。...**该数据库连接池既可以与应用服务器整合使用，也可由应用程序独立使用。 数据源和数据库连接不同，数据源无需创建多个，它是产生数据库连接的工厂，因此整个应用只需要一个数据源即可。
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