第一步：核心数据来源 无论是业务还是数据都需要有渠道来源，对于供应链金融而言，就必须选择一个核心企业，通过这类企业来获取核心的交易数据。这种企业有三大类四大标准。...根据上述的简单介绍，这三大类企业一般都符合以下四个标准： 1、在行业中属于龙头企业、风向标； 2、具有大量上下游企业； 3、具有稳定或有规律采购以及销售流水； 4、具有较高程度的系统化信息化。...财务数据，一般是指传统财务的三大报表，资产负债表、利润表以及现金流量表。 在银行传统业务中，主要是通过财务数据对风险进行评估。...这种规则引擎模式的分析在支付宝的支付模型中有非常好的体现，例如支付宝在其风险模型中采用了六大维度（ 账户、设备、位置、行为、关系、偏好 ），在模型中采用了1万多条规则或策略，来判断支付行为是否有危险。...之前构建规则引擎仅仅是手段，目标是通过机器学习的手段不断补充规则或策略，最终通过这些规则来制定风险管理体系，在整个体系中应用规则来识别风险、应用规则的风险权重来度量风险、最终通过规则对应的规避方法来控制风险
数据驱动的企业的六个差异化竞争力 数据驱动的企业，能够从底层逻辑上构建六个差异化竞争力，它们是： 一致性(Consistency) 传统企业的决策是以创始人或者管理团队的经验为核心的...我们概述了数据驱动的五大收益，六个差异化竞争力以及成为数据驱动的企业后的五个特征，但是如何成为数据驱动的企业呢？...在研究了众多的企业数据转型案例后，参考《富国银行的数据转型之旅》，我们总结了成为数据驱动企业的四大能力模型。...四大能力打造数据驱动的组织 我们将企业的数据能力分为四个层次，战略层，应用层，平台层和运营层，在这里每一层都需要构建对应的能力，才能打造数据驱动的企业。...在ThoughtWorks的实践的基础上，我们认为，一个清晰的数据战略应该包括如下六大领域： 此处请横屏观看 数据中台(Data & AI Zhong Tai) 打造企业的数据中台，本质上就是构建一个数据服务工厂
不论是AI 原生还是AI 赋能的应用，都会面临如何构建基于大模型APP 的问题，基于大模型的App 在系统架构和开发方式上有什么不同呢？ 1....基于大模型 API 的简单应用构建所面临的问题 构建大模型App 最直接的方式是在LLM API上创建一个简单的应用程序层，可以将LLM与应用程序的用例、数据和用户会话联系起来，可用于维护与用户的先前交互的记忆和状态...大模型App 的系统架构思考 基于LLM 的应用开发框架（例如LangChain）提供了围绕大模型构建应用程序的结构化方法。但是，这里从抽象层尝试给出大模型App 的系统架构。...构建大模型App 的简单示例 构建一个基于大模型的app，大概可以采用以下步骤： 在待创建或已有的App中引入用户显式用自然语言进行交互的入口（也可以采用隐式方式）； 明确所需解决的问题领域空间，加载目标领域的文档内容...因此，构建一个基于大模型的应用并没有想象中的那么困难， 但充分利用大模型的能力来为业务赋能却不是那么容易，仍然需要探索并寻找最佳实践。
在这篇新闻中，Adobe的James Ward与InfoQ.com一起为你带来了Flex的另一种10大（Flex最新的10大）。...Flex是一个开源的应用开发框架，用来构建运行在web（使用 Flash Player）或者桌面上（使用Adobe AIR）的富Internet应用。...构建Web 2.0应用不仅仅意味着页面的局部刷新和旋转的圆角图标。例如，Flex开发者应使用矢量图向用户提供数据的可视化表示，以及对于富应用流的高级控制。...使用XML而不是其他更优化的协议导致应用变慢 Flex向开发者提供了多种选择以在Flex客户端和服务器之间进行数据传输，包括AMF3、XML、SOAP及直接的HTTP请求。...很多寻找Flex开发者的公 司直接对Java或者其他web开发者进行几周的Flex培训，并且大获成功。对于熟悉Web和GUI编程的开发者来说，学习Flex语言和APIs易如反掌。 6.
本文将详细介绍腾讯音乐如何基于 Apache Doris 构建查询高效、实时统一分析的 OLAP 引擎，使 OLAP 作为底层基建加强模型连接转化效率、结果输出准确率，最终将大模型 + OLAP 引擎结合为用户提供个性化...大模型 + OLAP 引擎结合的全新数据服务模式，不仅为平台用户提供了个性化、灵活表达、秒级回复的服务体验，还大幅降低了企业内部技术与业务学习成本，加速数据分析效率，实现多端入口统一、界面统一的平台构建...面对经典方案中的落地难点，我们的总体解决思路是将以上四大挑战逐一拆解，通过组件叠加分阶段完善大模型 + OLAP 架构构建，最终实现全新的交互问答服务模式，接下来我们将介绍各阶段挑战对应的解决方案。...在这里希望可以与大家分享该开源项目，让更多人体验和学习大模型构建，也欢迎感兴趣的读者们共同参与大模型开发与建设。...最后，非常感谢 SelectDB 技术团队的积极响应与专业解答，希望通过这篇文章分享大语言模型在互联网业务中的应用，也欢迎更多人参与 Apache Doris 社区与超音数平台的开源框架构建。
关注腾讯云大学，了解行业最新技术动态 直播预告 8月9日 （周日） 15：00 腾讯云大学将邀请 苏宁消费金融 安全运维部负责人 顾黄亮老师 带来 《构建全链路数据度量体系 实现DevOps数据驱动闭环...在实际践行DevOps过程中，存在交付服务重要组成部分，交付全链路数据，还采取断点的、无序的、度量性较差的传统方式，缺乏配套的全链路数据采集、管理、汇聚和输出，导致项目交付过程中的管控和交付后的评价缺乏科学...、客观的可度量数据和度量体系，进而由流程驱动在积累一段时间后不能快速的推进至流程和数据双驱动的模式。...解决思路: 通过对全链路数据的采集、清洗、聚合、分析，以及在业务框架下，基于成本复盘和后评价机制对数据进行血缘分析和多维关联，并通过归集度量数据指标、度量数据指标拆解、确定度量数据维度、构建度量指标模型
本文探索使用大语言模型（Large Language Model, LLM），通过其对自然语言理解和生成的能力，揣摩用户意图，并对原始知识点进行汇总、整合，生成更贴切的答案。...从大语言模型（Large Language Model, LLM）角度而言，上面的需求是在两阶段训练模式下，面向下游场景进行适配的问题。...消耗的资源量虽然相对大模型预训练减少，但还是不容小觑的。比如Alpaca 的微调，据作者介绍他们使用8 个 显存80GB A100 ，花费了 3 个小时。...需要构建特定领域微调的训练语料，可以参考Dataset Engineering for LLM finetuning。如果想要获得较好的结果，高质量训练数据集的构建需要精心设计，开销也是不容忽视的。...这里提出第三种方法，尝试克服这些困难，基本思想是：使用传统搜索技术构建基础知识库查询。
构建数据工程师能力模型,实战八大企业级项目构建数据工程师能力模型并实战八大企业级项目，需要综合考虑数据工程的多个方面，包括但不限于数据分析技术、数据管理、数据质量管理、以及如何将这些技术应用于实际的企业级项目中...以下是基于我搜索到的资料，对构建数据工程师能力模型和实战项目的建议：数据分析技术：数据工程师需要掌握从统计学、机器学习、模式识别到神经网络等多种数据分析技术4。...构建数据工程师能力模型并实战八大企业级项目，需要数据工程师具备广泛的技术知识、项目管理能力、团队协作能力和对社会技术过程的理解。...这些应用案例不仅提高了项目的效率和效果，还解决了传统方法难以应对的大数据项目特有的挑战。如何构建一个可扩展且可靠的实时大数据系统？...构建一个可扩展且可靠的实时大数据系统需要综合考虑多个方面，包括数据处理模型、存储方案、网络通信、以及数据分析和查询能力。
写在开头 由于 vite这个构建工具被用在了vue3上门，而且它的构建思路我觉得优于webpack,底层也是使用了esbuild,性能上更优 那么为了照顾一些小伙伴之前没有学习过vite的，我们先来看看什么是...并在后端进行相应的处理将项目中使用的文件通过简单的分解与整合，然后再返回给浏览器渲染页面，vite整个过程中没有对文件进行打包编译，所以其运行速度比原始的webpack开发编译速度快出许多 简单实现vite 由于代码量有一些大，...的实现原理，目前我还没有把它使用在生产环境中 在我看来，vite如果生态能发展起来，可能我们就用不到wepback6这个版本了（当然未来不可猜测） 通过阅读本文，你肯定能清楚了解vite的原理和react构建使用了
“新基建”，主要包括5G基站建设、特高压、城际高速铁路和城市轨道交通、新能源汽车充电桩、大数据中心、人工智能、工业互联网七大领域，涉及诸多产业链。...根据中国移动、中国联通和中国电信三大运营商2020年年报公布数据，截至2020年末，其 5G建设累计投资1757亿元，共建成5G基站77万个。...可见，2021年充电基础设施数量与新能源汽车销量均出现爆发式增长，桩车增量比为1:3.7 5、大数据中心 2022年2月，京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝、内蒙古、贵州、甘肃、宁夏等8地启动建设国家算力枢纽节点...，并规划了10个国家数据中心集群。...至此，全国一体化大数据中心体系完成总体布局设计，“东数西算”工程正式全面启动。
《构建智慧法院，促进司法职能——魔方大数据》“圆桌互动”环节，来自司法界和大数据应用供应企业的专家、负责人齐聚一厅，就智慧法院的建设和未来发展趋势进行了热烈讨论 官网 | www.datayuan.cn...微信公众号ID | datayuancn 2017年11月10日，由上海大数据联盟、数据猿主办，上海科睿联合主办的《构建智慧法院，促进司法职能——魔方大数据》在上海超级计算机中心举行。...本期魔方大数据邀请了法院代表和技术提供方等专家大咖齐聚一堂，共同探讨了智慧法院和司法系统智能化的建设之路。 以下是数据猿整理“圆桌互动”环节的发言实录： 马慧民：这个过程在座的各位可以进行提问。...马慧民：如果样本里面案例库的数据有很多是错的，机器不是越学越坏了嘛。所以这里面有个很大的问题，刚才金教授已经提到了，金教授正在做标注司法文书的工作，这个工作量非常大。...吴海崟：非常感谢魔方大数据今天设立的这样一个专题，构建智慧法院，促进司法智能。
微服务的一大特性就是独立发布，快速迭代，但前提是足够稳定，他们在使用微服务构建API的过程中就遇到很多问题： 1. ...闭门造车，产出微服务往往不能满足需求，运行一段时间就会逐渐废弃 SparkPost经过多年的探索与实践，总结了大量最佳实践，指导他们构建持久稳定的微服务API。...七大原则 一、Restful是最好的，但要实用，不需要学究式 首先，也是最重要的一步，我们采取的步骤是决定使用REST作为API。我们的理念是选择以下三个要素作为我们的API的基础:。 1. ...JSON (JavaScript对象表示法) : 这是一种通用的数据交换格式。 这三个元素提供了实用REST API所需的一切，包括简单性、可移植性、互操作性和可修改性。...相反，一个破坏性的变化包括任何可能破坏用户集成的东西，比如: · 更改字段的数据类型。 · 一个新的必需参数或JSON 字段。 · 删除现有端点或请求方法。
简介 现在，很多开源库都支持构建应用程序。我应该向你推荐一些库，它们可以帮助启动具有简单设计、干净代码和良好性能的项目。...八、Migrate (golang-migrate/migrate) 用 Go 编写的数据库迁移工具。作为 CLI[3] 使用或作为库[4]导入。...支持如下数据库： PostgreSQL Redshift Ql Cassandra SQLite (todo #165) SQLCipher MySQL/ MariaDB Neo4j MongoDB CrateDB...构建应用程序的三个关键： 简单设计(项目结构和依赖关系) Clean Code (可读性和可维护性) Modular(模块化) (Solid & flexible skeleton) 为了封装所有这些库...以上就是我常用的 10 大 Go 框架/库和一些附加库。
⌛️本文状态：已完结✔️ ¶一、算法原理 大津法是一种自适应的灰度图像阈值算法。可以用该算法实现图像分割。...第三张图片为大津法分割后的二进制图片。第四张为第三张图片经过5*5的核卷积之后，得到的均值滤波后的结果。 ?
该框架的核心功能基于利用JVM及其相关库来构建RESTful应用程序。它目前被一些相当大的名称网站使用，包括LinkedIn，三星的IoT Artik平台和教育网站Coursera。...它为资产汇编、格式处理、数据库集成等提供了广泛的框架支持结构 6. Play是开源的，它使采取者获得更高的安全性和持续审查的代码库。 缺点 1....Play 2使用SBT构建系统。虽然它非常强大，但有些人对使用implicits，通配符导入以及其他使基础设施开发和集成极其困难的“怪癖”提出了担忧。...Finch ——用于构建Finagle HTTP服务的Scala组合器库 Finch是一个HTTP原语的模块化系统，它协同工作以形成HTTP API。...如果您没有构建RESTful服务，或者您正在构建一个必须集成一些“怪癖”设计的服务，那么Chaos中的默认库可能不是您要求的最佳集成。
其中，如何构建大前端的跨平台方案，是近年来十分火热的话题之一。 能实现跨平台开发的框架也五花八门，让人眼花缭乱，这些工具的表现也是高低有别，各有千秋。...它包含众多小部件、框架和工具，能帮助开发者无缝构建跨平台应用。 ?...如果你想快速构建跨平台应用，Flutter 非常适合你。无论是要创建最小可行产品（MVP）还是成熟的企业应用程序，Flutter 都是最佳解决方案。...十年移动端资深架构师、老炮级开发人员何瑞君老师为我们带来了新书《Flutter：从0到1构建大前端应用》，为我们抽丝剥茧，将整个Flutter技术逐渐展开，既有深度又有广度。 ?...《Android群英传》作者 徐宜生 喜马拉雅大前端负责人 庞国庆 爱奇艺Android架构师 何梁伟 携程iOS架构师 孟志雄 1号店原UED总监 曹刘阳 这本书正是指引你进入Flutter
持反方观点，为大技术时代的到来欢呼的，一位是北京大学光华管理学院新媒体营销研究中心副主任苏萌，另一位是日本政治家、内阁成员山本一太。...他提出“一台电脑论”，即科学家们研究所需的数据，最好用一台电脑就能装下，否则数据处理会过于繁琐，无助于解决问题。他结合自身经验说，随着数据量的增大，研究的准确性一开始会随之上升，但很快就会趋平。...这有三个原因：一是因为不同机构间的数据还未真正流动起来，目前还只是数据“孤岛”；二是完整的生态产业链还未形成，尽管通过行为数据分析已能够分辨出一个消费者的喜好，但从供应到购买的链条还没建成；三是因为数据分析人才仍然极度匮乏...一位听众挑战正方，说，你们认为大数据过于庞杂纷繁，反而解决不了问题，那是不是说，当处理数据的计算工具变得足够好时，大数据就会变得有用？...正如Howard在发表“失败感言”时所说，“我们并非反对数据，只是反对大而无当的数据，数据本身当然非常重要”。人类已经并将继续产生日益庞大的数据，或许不论我们接受与否，大数据时代都已到来。
大语言模型(LLM)驱动的应用程序现在成为企业思考生产力和效率的前沿。用于构建生成式 AI 应用程序的工具和框架也得到了极大的扩展。...Streamlit 是一个免费的开源框架，用于快速构建和分享机器学习和数据科学 Web 应用程序。...级别 3: LLM 需要访问外部信息源，比如数据库，来完成任务。 这就是 RAG 的用武之地，外部数据库通常用向量进行语义索引，这就是最近你可能经常听说向量数据库和向量搜索工具的原因。...如果您正在为内部使用构建生成式 AI 应用程序，则可能需要在内部公司数据上训练该 LLM。...非常大的 LLM 也往往具有更高的延迟，并且由于所需的计算资源，运行成本通常更高。如果应用程序执行的任务相对简单，例如翻译文本或总结文档，则较小的 LLM 可能效果很好，使用和操作的成本也要低得多。
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