但终究到底，这些都属于模式识别问题；若面对其它（译者注：非模式识别）问题，这些技术是处理不了的。例如，神经网络算法无法找到一条从罗浮宫到罗马斗兽场的最快路径，无法创建一套美国公路旅行指南。...因此，通过智能软件去解决业务问题，需要根据具体用例来选择合适的算法： 借用的原文图 但这（译者注：神经网络的模式识别局限性）并没有阻止学者们的尝试，有很多关于使用神经网络算法去解决车辆路线规划或雇员排班的研究...，约束求解算法却无法解决臭名昭著的关于热狗的图像识别问题。...，主要是因为掌握约束求解器的应用案例，本身就是已经是一个复杂问题。...此外，尽管现有的一些算法已有40年历史了，但研究 人员仍在寻找并发现一些新的算法。 你觉得呢？约束求解器是不是人工智能的其中一个分支？
为了解决这些问题，我们提出了BigScience Large Open-science Open-access Multilingual Language Model(BLOOM)。...训练BLOOM的计算力是由来自于法国公共拨款的GENCI和IDRIS，利用了IDRIS的Jean Zay超级计算机。...为了构建BLOOM，对于每个组件进行了详细的设计，包括训练数据、模型架构和训练目标、以及分布式学习的工程策略。我们也执行了模型容量的分析。...流水线并行性 (PP) 将模型的层拆分到多个 GPU 上，因此只有一小部分模型层被放置在每个 GPU 上。 使用bfloat16 混合精度。使用融合的 CUDA 内核。...但是，该模型在多任务设置中进行了微调，无法直接进行比较。 在零样本设置中，MT结果通常很差。观察到的两个主要问题是 (i)过度生成和 (ii)没有产生正确的语言。
基于几何约束：这一系列方法 [4, 8, 13,15,16,18,25] 使用 2D-3D 几何约束来推理 3D 位置；[25] 首先尝试通过解决 2D boundingboxes边缘和 3D 维度之间的约束来恢复...三、背景 3.1 问题定义 该部分主要讲述物体参数定义以及归一化3D物体坐标转换； 3.2 2D-3D 坐标的几何约束 本节将介绍作者构建像素级 2D-3D 匹配的方式以及相应的几何约束。...解决 2D-3D 约束的深度：通过估计标准化物体坐标中每个点的位置，建立一个像素级的能量函数来表示边界框的深度误差；具体来说，作者首先将估计的归一化物体坐标投影到基于边界框提议的图像坐标上： 其中 π...；图 4 (d) 中的实例显示了神经网络无法在低能见度情况下估计准确的物体坐标的失败案例，这也导致深度恢复的几何和语义线索不准确；然而，低能见度是计算机视觉中的一个典型问题，可以在图像预处理阶段解决。...，从而在 KITTI 和 Waymo 数据集上获得了最先进的结果； 局限：与其他基于几何约束的方法类似，MonoJSG的 2D-3D 约束的准确性基于估计的物体尺寸和偏航角，尽管它们比物体深度更容易估计
默认并发 示例语言：ANI, Plaid 让我们用一个哲学家的思想来解决问题吧：有些编程语言是默认情况下并发的，也就是说，每行代码都是并行执行的。...ANI 和 Plaid 提供了一个新的解决方案，可以带来惊人的性能提升;，问题在于“默认并行”是否会改变开发的状态。有关更多信息，请参阅并发性并行性。...相反，Idris使得类型成为编程语言的第一类成员，因此依赖类型系统似乎更加强大和干净。为了进行比较，请查看Scala vs Idris：相关类型，现在以及未来的讨论。...这里的要点是：在大多数主流语言中，你需要描述如何解决一个特定的问题; 在声明性语言中，你只需描述你想要的结果，而语言本身就能找出到达那里的方法。...让数独解算器进行了一次强力搜索; 而且大多数开发人员必须提供数据库提示和额外索引，避免执行SQL查询时出现代价高昂且效率低下的情况。
研究者对当前最先进的大语言模型（GPT-4、Gemini、Mixtral等）和规划策略（如ReAct、Reflexion等）进行了全面评估，但最高的成功率仅为0.6%（在1000次尝试中仅有6次成功）。...在保持任务的焦点、使用正确的工具收集信息或同时处理多个约束方面，LLM智能体都遇到了重重困难。 不过，话又说回来，LLM智能体能够尝试解决如此复杂的问题了，本身就是一个巨大的进步。...结果分析 工具使用错误 如表3所示，即便是依托于GPT-4-Turbo技术的智能体，在收集信息的过程中也会出错，从而无法成功制定出计划。 而这个问题在Gemini Pro和Mixtral中尤其严重。...案例研究 通过分析图3中的几个失败案例，就可以发现当前智能体存在的一些关键问题。 首先，智能体在制定计划时，常常因为无法修正持续出现的错误而失败。...此外，尽管行程中包括在Tucson逗留，但智能体没有安排当天的晚餐或住宿。 在下面的case中，语言智能体一直在犯关于日期的错误，还对飞机旅行太多固执己见，导致它放弃了有效的信息搜索。
解决 CMOP 的另一个挑战是收敛和多样性之间的平衡。尽管同等重要，但现有算法采用的共同原则是“先收敛后多样”，例如 C-NSGAII [6]。...尽管 saPF 擅长处理不可行的解并在不可行的区域中导航，但由于缺乏面向可行性的约束处理方法，c-SPEA 无法有效地保存、发展和存档可行的解。...为了更好的可读性，我们只对 IGD 进行了进一步的讨论。 在 Type-II CTP 问题中，约束使无约束的 PF 部分不可行。...它表明 C-NSGA-II 和 ToR-NSGA-II 的多样性较差，无法找到多个帕累托最优解。尽管有良好的多样性，但 C-MOEA/DD、PPS-MOEA/D 和 C-TAEA 的收敛性较差。...尽管在进化过程中找到了许多可行的解决方案，但它们并不用于进化新的解决方案。
varchar(100));// 插入insert into user values(1, '张三等一长长长长长长长长的名字'); 优化方案:评估实际需求,给字段设置合理长度LIMIT使用文本类型如TEXT能够解决过长问题...,但效率相对较低将过长字段拆分存储,如名称前缀名后缀分表案例2:字段类型设置不当例如int可能无法满足日后的需求,数字过大报错://字段类型int不适合年龄场景 create table user(...int);//一年后,年龄大于INT范围insert into user values (1, 150);优化:预估数据类型范围是否满足实际需求 对于可能增长的字段建议使用大范围类型如bigint分表拆分存储如果数据规模很大案例...，也应该在数据库层面设置约束以避免潜在的错误。...实践案例让我们来看一个具体的案例。假设我们有一个用户评论系统，用户可以输入最多1000个字符的评论。我们如何设计和实现这个系统？
在解析语句时，一个问题是它们的生成是不受约束的，可能会生成超出语法的解析，导致系统无法运行解析。...虽然少量样本提示模型整体上不如微调的T5模型，但GPT-3.5是表现最好的少量样本提示模型，比GPT-J模型表现得好得多，特别是在组合拆分中。...每个问题都是关于基本的解释性和模型分析的，参与者使用多项选择进行回答，其中有一个选项是‘无法确定’，如果他们无法找出答案（尽管两个界面都能直接回答所有问题）。...最令人惊讶的是，尽管机器学习专业人士同意他们只有一半的时间更喜欢TalkToModel，但他们使用它正确的回答了所有的问题，而他们只有62.5%的问题是用信息展示面板回答正确的。...在超过1000个总的话语中，只有6个话语是系统未能解决的。这些失败案例通常涉及到某些话语方面，比如要求额外的详细解释。可解释性信息展示面板的参与者最大的错误来源是两个关于单个预测的最重要特征的问题。
一、读前思考问题 解决系统边界问题的原则、规则，关于系统边界的原则、规则，你们觉得可以有哪些呢?...如果你的系统架构不支持，你无法建立一个高效的组织架构。如果你的组织架构不支持，你也无法建立一个高效的系统架构。...三、场景介绍 以下三个场景主要是基于当前的组织结构已经明确的情况下，经常会遇到的三个场景： 3.1、基于需求聊系统边界场景 3.1.1、 设计目的-解决了什么问题-明确问题域 需求的价值，需求的真实目的是为了解决什么问题...3.1.3、质量属性场景 随着现有互联网业务的发展，业务的变化多种多样，每个老系统都具有一定复杂度，因而大部分进行了重构微服务拆分，即使没有做应用物理隔离，也会做逻辑隔离，因而需要识别到某个场景下。...3.2.2、产品的能力范围 目前哪些是我们产品系统涵盖的能力范围之内 3.2.3、产品的成熟案例 目前的业务成熟案例，更倾向于把哪些内容做深、做好 3.2.4、产品的扩展能力和规划 对于不属于自己产品能力范围内的
记得老农还是少农时，学习开发技术，需要阅读一些外国书箱的翻译本时，印象最深的是候捷老师的书，尽管《深入浅出MFC》，砖头厚度的书，硬是被我翻散了线，MFC尽管真的晦涩难懂，但候老却能把Windows的消息机制及...OptaPlanner是一个轻量的、可嵌入的，可以对规划问题进行优化的约束满足引擎，它可以解决案例有： 员工排班：为护士、维修工等人员制定上班时间表。...其实这其含义是相当悲观的：要解决这些问题或许比你预想中更困难，因为目前针对这种问题的常见两种技术是未足够解决此类问题的。...这两种方法是： 暴力算法(尽管是一些优化过，相对聪明的暴力算法变种), 但获得其解所需的时间非常长(译者：主要原因是时间复杂度非常高)。...OptaPlanner支持多种优化算法，以有效地涉足大量可能解，根据不同使用场景的情况，一些优化算法的性能比其它算法更佳，但哪个更佳是无法预先告知的（译者：需要通过Benchmark等功能测定）。
传统单体应用的问题 当我们的单体应用的服务器负载越来越大时，我们就需要重新开辟一条思路来解决单体应用存在的问题。...分布式的两种实现方式 a.一个应用配置多份进行负载均衡 i.访问量不大的模块也都进行了部署，对于服务器而言，这其实是一种性能的浪费。 ii.一个模块出现问题，整个应用都会崩溃，存在一定的风险。...此外，有很多组织长期以来一直在做我们称之为微服务的东西，但没有使用过这个名字。（通常这被标记为 SOA——尽管如我们所说，SOA 有许多相互矛盾的形式。...[15]） 然而，尽管有这些积极的经验，但并不是说我们确信微服务是软件架构的未来发展方向。虽然到目前为止我们的经验与整体应用相比是积极的，但我们意识到没有足够的时间让我们做出充分完整的判断。...我们无法确定最终会在哪里结束，但软件开发的挑战之一是你只能根据你当前必须拥有的不完善信息做出决策。
尽管后来两个团队合并到一起，但历史的差异已经形成，为了优先满足业务需求，很长一段时间内，我们只能在两套代码的基础上不断堆积更多的功能。...但工程隔离带来的另一个问题是，同层间的业务库需要通信怎么办？这时候就需要提供业务库通信框架来解决这个问题。...那我们又想到规范代码，用包名去人为约定，但靠包名约束的代码，边界模糊，时不时的紧急需求，就把包名约定打破了，而且资源文件的摆放也是任意的，迁移成本高。 那怎么去解决工程内部的边界问题呢？...起初为了解决两端代码复用的问题，我们尝试过自上而下的强行拆分和复用，但很快就暴露出层次混乱、边界模糊带来的问题，并且认识到如果不能提供两端差异化的解决方案，代码复用是很难持续的。...这时我们会抛开技术方案，回到问题本身，去重新审视业务的痛点，列出要解决的问题，再回过头来看哪一个方案能够解决问题。虽然我们并不常常这么做，但某些时刻也会强制决策和实施，遇到问题再复盘和调整。
此外，采用微服务架构需要有一定的使用场景和约束条件，如果不加思索地在项目中使用微服务，将紧耦合的模块强行拆分，反而化简为繁，增加了系统的复杂度和团队的运维负担。...传统的单体架构在微服务化转型过程中，面临服务拆分以及服务复用，服务之间接缝设计等众多问题，在“微服务构建”一章中，我们针对业务开发人员关心的微服务模块划分、业务领域建模、服务如何扩展等问题通过实际项目案例进行详尽解析...通过“业务运营监控项目”实际案例，从理解问题域、整理需求文档、提炼问题域、挖掘隐藏的核心领域模型、服务拆分、定义界限上下文、领域建模等步骤进行阐述，通过一系列的慢动作拆解，让你可以清晰了解整个微服务构建的设计过程...本书通过对这些组件的原理介绍、使用案例、源码分析，带领开发者逐步掌握构建微服务架构的核心治理组件。 Spring Cloud技术生态主要解决的是微服务架构的服务治理技术复杂性问题。...此外，还对Kafka、RabbitMQ的应用场景和特性进行了介绍，并通过案例介绍如何使用SCS框架进行事件驱动的架构模型开发。
但nginx作为均衡器的话，还可以一同作为静态资源服务器。 ...尽管采取了增加缓存，读写分离的方式，但随着数据库的压力继续增加，数据库的瓶颈越来越突出，此时，我们可以有数据垂直拆分和水平拆分两种选择。...解决问题： 通过走服务化的路线来解决 8.2、走服务化的道路 为了解决上面拆分应用后所出现的问题，我们把公共的服务拆分出来，形成一种服务化的模式，简称SOA。 ...业务拆分作用：提升为子系统可由专门的团队和部门负责，专业的人做专业的事，解决模块之间耦合以及扩展性问题；每个子系统单独部署，避免集中部署导致一个应用挂了，全部应用不可用的问题。...读写分离：一般解决读比例远大于写比例的场景，可采用一主一备，一主多备或多主多备方式。 本案例在业务拆分的基础上，结合分库分表和读写分离。
5.TDSQL Mysql和Polardb-X 1.0的适配问题 前面已经对Polardb-X 1.0迁移到腾讯云TDSQL Mysql的方案进行了介绍。...全局二级索引（Global Secondary Index，GSI）支持按需增加拆分维度，提供全局唯一约束。每个GSI对应一张索引表，使用XA多写保证主表和索引之间数据强一致。 ?...全局二局索引主要解决的是什么问题呢？ 如果查询的维度与逻辑表的拆分维度不同，会产生跨分片查询。跨分片查询的增加会导致查询卡慢，连接池耗尽等性能问题。...回到本案例场景，A云的Polardb-X 1.0支持标准binlog订阅，支持通过Cannal/Maxwell等工具订阅，而腾讯云的TDSQL Mysql分片IP地址不对外暴露，暴露的是代理IP地址，无法使用开源工具订阅...，要解决该问题，主要有三种思路。
那么在该代码实现过程中就可能会出现如下步骤： 当两个线程都对count进行+1操作后，count应该是在原有的值上面+2，但是因为线程问题，使count只进行了 +1 操作。...如： （三）代码执行不是原子的 在Java中，我们称原子为最小单位，就像0无法再次拆分一样。...3）多线程问题：上述案例中，内存和寄存器互相不可见问题。 （五）指令重排序 比如： 三、解决线程安全问题 对于引起线程安全问题的原因1是由JVM底层决定的，是无法改变的。...synchronized可以解决问题原因2和3，volatile解决4和5。 （一）synchronized 解决线程安全问题，最主要的切入手段是：加锁。...1）当volatile解决内存可见性问题时，主要是解决编译器优化导致的问题。 禁止编译器进行读取内存操作被优化成读取寄存器。 加上volatile强制读取内存，虽然速度变慢了，但是数据更精确了。
目录 前言 不合理的表结构（案例） 带来的问题 如何解决问题？ 如何确定表关系？ 表关系 一对多 多对多 一对一 应用场景 判断表关系最简单的语法 三种关系常见案例 如何建立表关系？...外键 foreign key 确定外键字段归属方 修改表 修改表名 增加字段 删除字段 修改字段 复制表 复制表结构+记录 利用条件实现仅复制表结构 今日数据库操作语句 创建数据库 拆分员工与部门信息成两张表...，数据冗余较多 表的扩展性、可维护性极差（无法忽视的缺点） 如何解决问题？...查找表关系，一定要分别站在两张表的角度全部考虑完毕才能下结论，否则无法得出正确答案 表关系 一对多 多对多 一对一 或者两张表没有关系 一对多 单向的多对一就是“一对多”的外键关系 无论是一对多还是多对一都是一对多的关系...中通过外键来建立表与表之间的硬性关系 通常将关系字段称之为外键字段 确定外键字段归属方 一对多的外键字段，应该建在“多”的那一方 多对多的外键字段建在额外的第三张表上 一对一的外键字段建在任意一方都行，但推荐建在查询频率较高的一方
尽管基于图神经网络的方法被广泛采用，但其中许多方法在无法获得高质量和足够的训练数据的情况下会出现性能下降。...然而，尽管现有的基于图的模型能够提取观察到的DGI的局部结构信息，但难以从不变的图结构中了解药物或基因之间的潜在相关性。...为了解决这个问题，假设节点与超边的连接当它们的局部结构相似时，更有可能表现出相似。基于这个假设，用低秩矩阵近似药物超边矩阵和基因超边矩阵，以减小模型参数的大小，避免过拟合。...然而，当超图结构学习仅仅依赖于有监督信号时，会导致过拟合问题。作者从对比学习的成功实践中得到启发，提出了一种有效的对比学习范式，为约束学习到的超图结构提供辅助的自监督信号。...表2 消融实验 作者还进行了案例分析，使用DrugBank数据集对HMOX1基因进行了新的DGI预测。HMOX1具有良好的抗炎和抗氧化活性，是一种调节病变皮肤炎症反应的保护机制。
尽管这种基于生成式 AI 的工具具有充足的利润潜力，但更广泛的 AI 社区中的许多小企业和独立研究人员仍对采用封闭源 LLM 持谨慎态度，这不仅是因为其操作成本和巨大的计算要求，还有其他问题，如数据所有权...正如一些调查所指出的，尽管开源 LLM 通常还不如其封闭源表亲强大，但开源选项可以针对特定任务进行微调，以超过专有模型。...7 月，Meta 推出了 LLaMA 2 的后续版本，该公司称它比原始版本训练了 40% 更多的数据，还有其他像 LLaMA 2-Chat 等微调版本，该版本已针对类人的对话进行了优化，以及 LLaMA...尽管 LLaMA 2 是否真正开源存在一些争议，但 Meta 已在一定程度上放宽了这些模型的使用限制，以包括商业使用，这导致了基于开源 LLaMA 的衍生产品的发展，如 Alpaca、Alpaca-LoRA...)与 IDRIS(强烈科学计算资源开发研究所)的协调下开发的模型。
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