如何结合 Elasticsearch 的搜索相关性和 OpenAI 的 ChatGPT 的问答功能来查询您的数据？在此博客中，您将了解如何使用 Elasticsearch 将 ChatGPT 连接到专有数据存储，并为您的数据构建问答功能。
作者丨Aritra Roy Gosthipaty and Ritwik Raha 来源丨AI公园 编辑丨AiCharm
计算机本身很棒,原因有很多,但是大多数计算机在相互连接时才真正开始运行。无论是发送电子邮件,流式传输电视节目,还是与世界另一端的人玩游戏,计算机都必须与他人链接才能执行此操作。要做到这一点,计算机必须知道如何与网络上的其他计算机进行通信。这就是TCP / IP的用武之地。
介绍 计算可能很复杂。对我们来说，这种复杂主要就是软件世界的人类驱动力。甚至有一个学科整个都围绕着问题解决和计算——计算机科学。 当一个人开始学习计算机科学时，会被介绍一些术语和概念，这些术语和概念都
作者：Kobi Hikri 翻译：无阻我飞扬 摘要：本文从计算机领域的“祖师爷”艾伦·图灵提出的图灵机概念开始，介绍了图形计算的概念，并以示例介绍了apache storm，基于apache storm如何进行分布式图形计算。apache storm是一个免费开源的分布式实时计算系统，具有简单易用、快速、可扩展、容错等优点。以下是译文。 介绍 计算可能很复杂。对我们来说，这种复杂主要就是软件世界的人类驱动力。甚至有一个学科整个都围绕着问题解决和计算——计算机科学。 当一个人开始学习计算机科学时，会被介绍一些
在本文的第一部分中，我们确定了工业时代将复杂性组织成漂亮、整洁的线性盒子，尽管这是一种高效的机器制造方式，但这种方法已不再足以满足现代组织的需求。信息时代的全球网络。
解读 | Antonio 编辑丨陈彩娴 Google Brain的机器人团队（Robotics at Google）最近发布了一篇文章，介绍了他们如何将大规模语言模型的“说”的能力和机器人“行”的能力结合在一起，从而赋予机器人更适用于物理世界的推理能力（physically-grounded）。 1 动机 面对对方“我不小心洒了我的饮料，你可以帮我一下吗？”的问题的时候，你会怎么反应？ 你评估一下当下的环境，可能会帮对方把饮料瓶收拾掉，如果周围有抹布，你会拿起抹布帮他收拾干净，当然这些一步一步的指令可能会在
GRASP，职责分配软件模式，General Responsibility Assignment Software Patterns，】，是面向对象设计和职责分配中的九个基本原则，最早是在克雷·拉蒙1997年的Applying UML and Patterns书中提到。
Kubernetes 服务 APIs（Service APIs）是由 SIG-NETWORK 社区管理的开源项目，项目地址：https://github.com/kubernetes-sigs/service-apis。该项目的目标是在 Kubernetes 生态系统中发展服务网络 API，服务 API 提供了暴露 Kubernetes 应用的接口-- Services、Ingress 等。
可复用的资产包括：需求、架构设计、元素、建模与分析、测试、项目规划、过程方法和工具、人员、样品系统、缺陷消除
原文发表于2023年6月28日，链接 https://www.elastic.co/blog/open-sourcing-sysgrok-ai-assistant
istio的第二篇主要介绍流量管理 1.前言 Istio的流量路由规则允许您轻松控制服务之间的流量和api调用。ISTIO简化了诸如断路器、超时和重试等服务级别属性的配置，并使设置重要任务（如A/B测试、金丝雀卷展和具有基于百分比的流量分割的分阶段卷展）变得容易。它还提供了开箱即用的故障恢复功能，有助于使您的应用程序在从属服务或网络故障时更加健壮。
在当今数据驱动的世界中，信息为王。从客户资料到金融交易，每个组织都依赖数据来做出明智的决策并在竞争中保持领先地位。但随着数据量以前所未有的速度增长，管理和分析所有这些信息很快就会变得不堪重负。这就是关系数据库的用武之地。
具体而言，我们将深入了解基于 Token 的认证和 OAuth 2.0，阐述它们的原理并展示它们在 MQTT 中的应用。
可以使用classful qdisc的代理来解锁Linux流量控制的灵活性和控制力。classful qdisc可以附加过滤器，允许将报文重定向到特定的类和子队列。
2、运输层：作为TCP/IP协议的第二层，运输层在整个TCP/IP协议中起到了中流砥柱的作用。且在运输层中，TCP和UDP也同样起到了中流砥柱的作用。
在这篇文章中，我们将深入了解OSPF（开放最短路径优先）协议中的LSA（链路状态通告）类型。
DataHub 是第三代元数据平台，支持为现代数据堆栈构建的数据发现、协作、治理和端到端可观察性。DataHub 采用模型优先的理念，重点是解锁不同工具和系统之间的互操作性。
Aqueduct是一个HTTP Web服务器框架，用于构建用Dart编写的REST应用程序。
今天的企业应用程序无疑是复杂的，需要依靠一些专门技术（持久性，AJAX，Web服务等）来完成他们的工作。作为开发人员，我们倾向于关注这些技术细节，这是可以理解的。但事实是，一个不能解决业务需求的系统对任何人都没用，无论它看起来多么漂亮或者如何很好地构建其基础设施。
原标题：Spring认证中国教育管理中心-Spring Data Couchbase教程九（Spring中国教育管理中心）
作者 ｜ Dane Avilla 译者 ｜ 刘雅梦 策划 ｜ 田晓旭 娱乐业一直在努力应对 COVID-19 对全球制作的影响冲击。自 2020 年初以来，Netflix 一直在迭代开发系统，以向内部利益相关方和企业领导者提供有关疫情最新信息的最新工具和仪表盘。这些软件解决方案使得管理层可以就给定的实体产品是否以及何时能够安全地开始在全球范围内创建引人注目的内容而做出最明智的决策。在 Netflix Studio Engineering 内部，一种备受关注的方法是将 GraphQL 微服务（GQLMS）作为
多模态学习结合了多种数据模式，拓宽了模型可以利用的数据的类型和复杂性：例如，从纯文本到图像映射对。大多数多模态学习算法专注于建模来自两种模式的简单的一对一数据对，如图像-标题对，或音频文本对。然而，在大多数现实世界中，不同模式的实体以更复杂和多方面的方式相互作用，超越了一对一的映射。论文建议将这些复杂的关系表示为图，允许论文捕获任意数量模式的数据，并使用模式之间的复杂关系，这些关系可以在不同样本之间灵活变化。为了实现这一目标，论文提出了多模态图学习（MMGL），这是一个通用而又系统的、系统的框架，用于从多个具有关系结构的多模态邻域中捕获信息。特别是，论文关注用于生成任务的MMGL，建立在预先训练的语言模型（LMs）的基础上，旨在通过多模态邻域上下文来增强它们的文本生成。
作为优必选副总裁、研究院副院长，庞建新正领导团队，将大模型技术应用于人形机器人的多模态感知和决策规划中，提升人形机器人智能化水平。
本篇，我们介绍一下消息队列(MessageQueue)以及生产中比较常使用的框架 RabbitMQ。
使用 BDR/Replication Manager 将加密数据迁移到CDP PvC Base。
机器之心报道 编辑：泽南 性能和效率都超越英伟达 A100，这样的超算我有不止十台。 我们还没有看到能与 ChatGPT 相匹敌的 AI 大模型，但在算力基础上，领先的可能并不是微软和 OpenAI。 本周二，谷歌公布了其训练语言大模型的超级计算机的细节，基于 TPU 的超算系统已经可以比英伟达的同类更加快速、节能。 谷歌张量处理器（tensor processing unit，TPU）是该公司为机器学习定制的专用芯片（ASIC），第一代发布于 2016 年，成为了 AlphaGo 背后的算力。与 GPU
在制造业中，CAD 的应用十分广泛。凭借着精准、灵活、快速的特性，CAD 已经取代了纸笔画图，并且不再只是应用于汽车制造、航空航天等领域，哪怕小到一个咖啡杯，生活中几乎每个物件都由 CAD 画图建模。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】代码直接编译成Transformer模型，做实验从未如此轻松！ 「可解释性」一直是深度学习难以绕过的难题，用户无法理解模型的运行机制，也就无法放心地把模型应用到实际场景中。 最近来自苏黎世联邦理工学院和DeepMind的研究人员提出了一种全新的模型构造工具Tracr，直接由人来根据「已知的机制」针对不同任务编写代码，然后由Tracr编译成模型的权重，让模型的解释变得更轻松！ 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2301.0506
原标题 | CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS EXPLAINED: USING PYTORCH TO UNDERSTAND CNNS
其中数据模型可以分为：概念数据模型（Concept Data Model）、逻辑数据模型（Logical Data Model）和物理数据模型（Physical Data Model）。
为促进大家对IFPUG FPA方法的一致应用，IFPUG组织发布了一系列iTips和uTips来解释IFPUG FPA方法在特定情况下的应用。iTips和uTips不是规则，而是对规则的解释，并使用一些例子来帮助用户理解所涉及的主题。
1、软件架构为软件系统提供一个结构、行为和属性的高级抽象 2、软件架构风格是特定应用领域的惯用模式，架构定义一个词汇表和一组约束。
原文:http://www.qddn.net/blogs/xumingxsh/archive/2006/01/19/4513.aspx 学习VSTS有一段时间,打算把学到的东西整理出来.看看VSTS是
作者简介：Anirudh Sivaraman是麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室的研究生。他对计算机网络非常感兴趣，他最近的研究工作是可编程转发平面领域。
最近，Vitalik Buterin围绕以太坊2.0第2阶段提出了他的第一个公开提案[1]，紧接着又提出了一个简化提案[2]：
选自assemblyai 作者：Ryan O'Connor 机器之心编译 编辑：蛋酱 效果惊艳的 DALL-E 2，到底是怎么工作的？ 2022 年 4 月初，OpenAI 的开创性模型 DALL-E 2 登场，为图像生成和处理领域树立了新的标杆。只需输入简短的文字 prompt，DALL-E 2 就可以生成全新的图像，这些图像以语义上十分合理的方式将不同且不相关的对象组合起来，就像通过输入 prompt「a bowl of soup that is a portal to another dimensi
数据模型驱动不仅可以建立有效的应用程序，也可以有效地修改以合并新的特性。他们是“real-world”问题的解决和软件世界模仿现实世界的行为之间的桥梁。（是的，软件可以创造奇迹，但如果不是追求更简单生活没有人需要这些软件！）本文论述了NoSQL数据库在现代的应用软件发挥作用。 驱动力 在过去的几年中，有一个巨大的转变则是在应用程序开发平台栈的选择上。传统的WAMP和LAMP被逐步淘汰，而MEAN、CEAN等逐渐发挥出优势。这种转变是有很多原因的。最根本的原因是对现代Web的期望。最近的预期是Web应用程序已
并非每一个主要的技术趋势都会落地到实处， 其中有些人是很好的技术，但很难实施。其他技术似乎目的是是寻找问题的解决方案。但是当你发现几种技术配合得很好时，就会加速它们的发展，因为它们会把共谋者聚集在一起，追求更好的东西。
机器之心报道 编辑：杜伟、力元 一直以来，贝叶斯深度学习的先验都不够受重视，这样真的好么？苏黎世联邦理工学院计算机科学系的一位博士生 Vincent Fortuin 对贝叶斯深度学习先验进行了重新审视。 众所周知，先验的选择是贝叶斯推断流程中最关键的部分之一，但最近的贝叶斯深度学习模型比较依赖非信息性先验，比如标准的高斯。 在本篇论文中，来自苏黎世联邦理工学院计算机科学系的博士生 Vincent Fortuin 强调了先验选择对贝叶斯深度学习的重要性，概述了针对（深度）高斯过程、变分自编码器、贝叶斯神经网络
来源：ScienceAI 本文约2500字，建议阅读7分钟 本文将演示如何通过阈值调优来提高模型的性能。 了解大脑如何组织和访问空间信息「我们在哪里」，「拐角处有什么」，「如何到达那里」，这仍然是一项艰巨的挑战。该过程涉及从数百亿个神经元中调用整个记忆网络和存储的空间数据，每个神经元都连接到数千个其他神经元。 神经科学家已经确定了关键元素，例如网格细胞、映射位置的神经元。但更深入将被证明是棘手的：并不是说研究人员可以移除或研究人类灰质的切片来观察基于位置的图像、声音和气味记忆是如何流动并相互连接的。 人工
pgAdmin是PostgreSQL及其相关数据库管理系统的开源管理和开发平台。用Python和jQuery编写，它支持PostgreSQL中的所有功能。您可以使用pgAdmin执行从编写基本SQL查询到监视数据库和配置高级数据库体系结构的所有操作。
2022 年 4 月初，OpenAI 的 DALL-E2，为图像生成和处理领域树立了新的标杆。只需输入简短的文字 prompt，DALL-E 2 就可以生成全新的图像，这些图像以语义上十分合理的方式将不同且不相关的对象组合起来，就像通过输入 prompt「a bowl of soup that is a portal to another dimension as digital art」，便生成了下面的图像。
码匠是一款面向开发者的低代码平台，它可以帮助企业快速构建和部署应用程序，提高业务流程的自动化和数字化水平。在码匠平台上，数据源是一个重要的组成部分，它提供了丰富的数据连接和数据处理功能，能帮助用户轻松地获取和管理各种数据。本篇文章将为大家详细介绍码匠所支持的数据源。
本文和封面来源：https://www.infoworld.com/，爱可生开源社区翻译。
近年来，向量搜索席卷了搜索和信息检索领域。它能够将查询的语义与文档相匹配，合并文本的上下文和含义，并为用户提供前所未有的自然语言查询能力。向量搜索是促进大型语言模型 (LLM) 的重要上下文来源，它为生成式 AI 时代越来越多的现代搜索体验提供动力。
最方便的方法是编写一个子脚本来处理给定机器人或模型的行为。这是最方便的方式,因为子脚本直接附加到场景对象,他们会一起复制相关场景对象,他们不需要在任何外部工具中编译,他们可以在非线程或线程模式中运行,可以通过自定义扩展Lua函数或通过一个Lua扩展库。使用子脚本的另一个主要优点是:与本节中提到的最后3个方法(即使用常规API)相比，没有通信延迟，子脚本是应用程序主线程的一部分(固有的同步操作)。但是，编写脚本有几个缺点:不能选择编程语言，不能拥有最快的代码，并且除了Lua扩展库之外，不能直接访问外部函数库。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播
