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从小白视角理解『数据挖掘十大算法』

因为可以直接访问你，所以引入阻尼因子的概念；海洋除了有河流流经，还有雨水，但是下雨是随机的；提出阻尼系数，还是为了解决某些网站明明存在大量出链（入链），但是影响力却非常大的情形。...FP-growth算法，通过构建 FP 树的数据结构，将数据存储在 FP 树中，只需要在构建 FP 树时扫描数据库两次，后续处理就不需要再访问数据库了。...分类树：处理离散数据，也就是数据种类有限的数据，输出的是样本的类别。回归树：可以对连续型的数值进行预测，输出的是一个数值，数值在某个区间内都有取值的可能。...硬间隔：数据是线性分布的情况，直接给出分类。软间隔：允许一定量的样本分类错误。核函数：非线性分布的数据映射为线性分布的数据。...到这里，10大算法都已经说完了，其实一般来说，常用算法都已经被封装到库中了，只要导入相应的模型即可。 -END-

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我理解的“大前端”或“大无线”

其实我今天本来想讲的事情，并不只是“前端”，而是这次团队组织架构调整后的“大无线”，为什么要从“大前端”到“大无线”，也是基于最大化价值输出的考虑，这是后话。...，在整个“大无线”的范围内解决相关的问题。...后来，算是跟上了“大无线”整合的契机，也是公司业务飞速发展的契机。...当我们统一规划一下公司内所有的前端和无线端之后，发现数量竟然和所有服务端（包含架构和数据等）的数量基本相当，这很不正常，当公司开始快速扩张之后，这种比例是非常吓人的，而核心问题就是我们公司无线端所有的开发工作量基本都是...Native承担的，这主要受制于公司业务类型限制，公司基本所有业务都是偏商家服务类型，重交互重操作重数据，在客户端上开发，对H5来说的确难以满足需求，不管是性能还是体验还是开发成熟度上来说。

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Table-GPT:让大语言模型理解表格数据

我们将介绍微软发表的一篇研究论文，“Table-GPT: Table- tuning GPT for Diverse Table Tasks”，研究人员介绍了Table-GPT，一种针对该问题的GPT模型，可以更好地理解输入中的表并产生准确的响应...目前的LLM能理解表吗? 让我们从目前的大型语言模型是否能够理表的问题开始。大型语言模型大多是在来自网络或书籍的自然语言文本和代码上进行预训练的。...以上任务可以看到，针对于表格的理解，目前的LLM还存在缺失表调优所以研究人员需要找到如何创建一个在这些表格任务上做得更好的模型，于是就发明了一种他们称之为表调优（Table-tuning）的新方法。...创建数据集:合成增强用于表调优的数据集是如何创建的呢？研究人员将他们创建数据集的方法称为“合成-增强”。我们首先注意到，现有标记数据的多样性有限。...所以目标是创建一个多样化的足够大的标记数据集，但不需要昂贵的人工标记。从大量真实的表开始，没有说明或标签，其中290万张表来自维基百科，18.8万多张是数据库表。

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数据库逻辑设计之三大范式通俗理解

可能会存在问题：数据冗余:有重复值；更新异常：有重复的冗余信息，修改时需要同时修改多条记录，否则会出现数据不一致的情况。...四、反范式化一般说来，数据库只需满足第三范式（3NF）就行了。没有冗余的数据库设计可以做到。但是，没有冗余的数据库未必是最好的数据库，有时为了提高运行效率，就必须降低范式标准，适当保留冗余数据。...在Rose 2002中，规定列有两种类型：数据列和计算列。“金额”这样的列被称为“计算列”，而“单价”和“数量”这样的列被称为“数据列”。...五、范式化设计和反范式化设计的优缺点 5.1 范式化优点：缺点： 5.2 反范式化优点：缺点：参考资料如下： 1、通俗地理解数据库三个范式 2、数据库模型设计，第一范式、第二范式、第三范式简单例子理解...3、数据库三大范式最简单的解释

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大模型KV缓存，形象理解

硬件瓶颈在解决它之前，我们必须先理解瓶颈所在：搬运数据代价高昂。GPU 做数学运算极快，但真正的成本往往在于把正确的数据在正确的时间送到正确的位置。...系统 RAM 则是走廊尽头的大储藏室，空间充足，可每次都得停下、走过去再把食材搬回来。用 ML 的话说： GPU 核心每秒能执行数万亿次 FLOPs，真正的瓶颈并不是算力。...那种对旧数据持续、重复的抓取，就是我们所说的带宽之痛。“带宽”指的是这条通路的容量，“痛”则源于把刚才已经存在的数据再次塞进去所造成的严重拥堵。...带宽之痛，而非算力之痛：现代 GPU 的数学运算飞快，但数据在内存之间搬来搬去才是“征税员”；反复把整个“过去”拖过总线，会把带宽压垮。你更多时间是在等数据，而不是在计算。...KV 缓存的大小由以下几个因素决定：对于一个上下文窗口长达 32,000 token 的大模型，这块缓存就能吃掉几十 GB 的宝贵 GPU 显存。

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AI论文速读 | STG-LLM 大语言模型如何理解时空数据？

，弥补了token化的数据和 LLM 理解之间的差距。...这些研究为理解和改进时空数据的预测提供了多种方法和模型，但大多数方法专注于特定领域或数据结构，且在处理时空依赖关系时可能需要复杂的模型设计和大量的数据。...通过这种方式，可以将复杂的时空数据转换为LLMs可以理解的有限数量的token，同时保持数据的时空语义信息。...通过这些方法，STG-LLM能够有效地使LLMs理解时空数据，并在多个时空基准数据集上实现与现有最先进方法（SOTA）相当的性能。...设计了STG-Tokenizer，将时空数据转换为LLMs可以理解的token。提出了STG-Adapter，通过微调少量参数使LLMs理解token的语义。

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探索大语言模型：理解Self Attention

在大模型中，自注意力机制的引用，就是为了打破窗口长度与文本内容长度的相关性而设计的。使用自注意力的模型可以直接计算出当前字符的结果，而不需要依赖前序内容的计算结果。...其中，与是两个通过模型训练而学习得的矩阵，可以理解为确定的常量，其代表着注意力关注的重点（也可以理解为知识）。在attention function的选择上，并没有一个确定的公式。...在Self Attention中，注意力函数被抽象为，将Query信息与一个Key-Value数据集进行相关性计算的过程，计算的Output结果为Key-Value数据集中每对元素与Query的权重值。...05 、总结自注意力概念首次在《Attention is all you need》（https://arxiv.org/abs/1706.03762）这篇划时代的论文中被提出，标志着对注意力机制理解的一大突破...自注意力机制突破了传统注意力算法的性能局限，极大地提高了处理大规模数据集的效率。得益于此，模型在处理大数据集的训练效率主要取决于所投入的硬件资源，效果与之成正比。

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理解Java的三大特性之封装

封装从字面上来理解就是包装的意思，专业点就是信息隐藏，是指利用抽象数据类型将数据和基于数据的操作封装在一起，使其构成一个不可分割的独立实体，数据被保护在抽象数据类型的内部，尽可能地隐藏内部的细节，只保留一些对外接口使之与外部发生联系...系统的其他对象只能通过包裹在数据外面的已经授权的操作来与这个封装的对象进行交流和交互。也就是说用户是无需知道对象内部的细节（当然也无从知道），但可以通过该对象对外的提供的接口来访问该对象。...使用封装有四大好处：良好的封装能够减少耦合。类内部的结构可以自由修改。可以对成员进行更精确的控制。隐藏信息，实现细节。...，但是有时你迷糊了，写成了这样： Husband husband = new Husband(); husband.age = 300; 也许你是因为粗心写成了，你发现了还好，如果没有发现那就麻烦大了...例如性别我们在数据库中一般都是已1、0方式来存储的，但是在前台我们又不能展示1、0，这里我们只需要在getter()方法里面做一些转换即可。

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【合集】深入理解大容量SSD设计

更进一步，文章着眼于大IU落地应用的生态环境，解析了NVMe、OCP等行业标准在推动大IU技术发展中的作用，以及主机操作系统层面为适配大IU SSD所做的努力。...这不仅有助于您深入理解存储系统的底层原理，也能为相关领域的研发和应用提供有益的参考。阅读收获深入理解SSD容量扩展的技术瓶颈与突破口，特别是IU和DRAM在其中的作用。...垃圾回收 (Garbage Collection, GC)：能够移动数据并仅更新 L2P 表中的物理地址。如何理解 IU 和 L2P 表在 SSD 数据存储过程中发挥的作用、差异？...根据图片信息，IU 可以被理解为固态硬盘写入和跟踪的数据组。 IU 的作用：垃圾回收的基础：固态硬盘需要进行垃圾回收来回收不再使用的物理空间。...可以理解为，L2P 表是地图，告诉你逻辑地址对应的物理位置。

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AI: 大模型权重的理解与应用

然而，对于许多人来说，理解这些大模型的内部机制，尤其是它们的权重（weights），仍然是一个挑战。在这篇文章中，我们将深入探讨大模型的权重及其重要性。什么是大模型权重？...大模型权重是指模型中每个神经元连接的参数。这些权重在训练过程中不断调整，以使模型能够更准确地预测输出。简单来说，权重决定了输入数据如何通过模型被处理和转换。...这对于处理大规模数据集尤为重要。权重的存储和加载训练好的模型权重通常会被存储下来，以便在不同的应用中复用。...结论大模型权重是机器学习模型中至关重要的组成部分。通过理解和调整这些权重，我们能够构建出功能强大、性能优异的模型。尽管权重的概念可能看似复杂，但它们实际上是模型学习和推理能力的核心。...随着技术的不断进步，对大模型权重的理解和应用将继续推动人工智能领域的发展。

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怎么理解与构建推理型大模型

本文将介绍构建推理模型（Reasoning LLMs）的四种主要方法，即如何为大语言模型（LLMs）增强推理能力。希望这些内容能为你在快速发展的AI之路上提供一些有价值的参考。...希望本文能在 2025 年 AI 持续高速发展之际，为你理解和实践推理模型提供帮助！我们如何定义“推理模型”？...这里的“冷启动”指的是：这些数据来自未经过任何监督微调（SFT）的 R1-Zero 模型。 R1 模型训练流程 1.冷启动 SFT 数据生成•使用 R1-Zero 输出作为“冷启动”SFT 数据。...•这类数据相较传统 RLHF 中由人工标注或预训练数据产生的 SFT 数据更具实验性质。2.指令微调（Instruction Finetuning）•在冷启动数据上进行指令微调。...2.纯强化学习（Pure RL）对研究很有价值，可帮助理解推理能力作为一种涌现行为。但在实务开发中，RL + SFT通常更优，能训练出更强的推理模型。

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Java总论及三大特性理解

2、类型（type）类描述具有相同特性（数据元素）和行为（功能）的对象集合。是面向对象设计除了基本数据类型外的，一种通用的数据类型。...4、封装（信息隐藏）指利用抽象数据类型将数据和基于数据的操作封装在一起，使其构成一个不可分割的独立实体，数据被保护在抽象数据类型的内部，尽可能地隐藏内部的细节，只保留一些对外接口使之与外部发生联系...系统的其他部分只有通过包裹在数据外面的被授权的操作来与这个抽象数据类型交流与交互。用户无需知道对象内部方法的实现细节，但可以根据对象提供的外部接口(对象名和参数)访问该对象。...一句话总结：所谓封装，就是把数据和方法保护在类的内部，只允许可信的类或对象操作，对不可信的进行信息隐藏。好处： (1)实现了专业的分工。...一句话总结，所谓继承，就是可以使用现有类的所有数据和方法（包括私有的），并且不需要重复编写现有类，实现功能扩展，达到代码复用。

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元数据的理解！！

元数据到底是什么？严格地说（元数据是关于数据的数据最为常见的例子可能是数据库 schema 或数据词典。schema 含有按照名称、存储长度及其他属性、对字段（列）进行描述的数据。...你应该能访问和操纵这些信息，就像对数据库中的任何其他数据一样。如下图：我们在其最宽泛的意义上使用该术语。元数据是任何对应用进行描述的数据——应用该怎样运行、它应该使用什么资源，等等。...在典型情况下，元数据在运行时、而不是编译时被访问和使用。你每时每刻都在使用元数据——至少你的程序是这样。...假定你点击某个选项，隐藏你的 Web 浏览器上的工具栏，浏览器将把该偏好作为元数据存储在某种内部数据库中。这个数据库可以使用私有格式，也可以使用标准机制。...Navigation _ Toolbar . open ＂, false ); 元数据驱动的应用但我们不只是想把元数据用于简单的偏好。我们想要尽可能多地通过元数据配置和驱动应用。

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Flink数据倾斜理解

数据倾斜原理数据倾斜就是数据的分布严重不均，流入部分算子的数据明显多余其他算子，造成这部分算子压力过大。影响单点问题数据集中在某些分区上（Subtask），导致数据严重不平衡。...通过监控反压的信息，可以获取到数据处理瓶颈的 Subtask。确定数据倾斜 Flink Web UI 自带Subtask 接收和发送的数据量。...Flink 如何处理常见数据倾斜数据源 source 消费不均匀解决思路：通过调整并发度，解决数据源消费不均匀或者数据源反压的情况。...pv from source_kafka_table group by TUMBLE(proc_time, INTERVAL '1' MINUTE) ,plat 如果某一个端产生的数据特别大...，比如我们的微信小程序端产生数据远远大于其他app端的数据，那么把这些数据分组到某一个算子之后，由于这个算子的处理速度跟不上，就会产生数据倾斜。

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大模型协议｜深入理解MCP协议

MCP标准化了应用程序如何向LLM提供上下文，通过统一的客户端-服务器架构解决 LLM 应用与数据源连接的难题，通过提供一个统一、标准化且安全的数据连接方式，MCP解决了数据孤岛问题。...正如USB-C提供了一种将您的设备连接到各种外围设备和附件的标准化方式，MCP提供了一种将人工智能模型连接到不同数据源和工具的标准化方式。...总结起来就是下面几个特点： LLMs开源标准协议解决LLMs数据孤岛问题可连接本地资源和外部资源提供集成能力 …… MCP整体架构 MCP支持通过统一协议访问本地资源（如数据库、文件）和远程资源（...MCP 不仅共享数据，还可公开工具和交互模板，且内置安全性，确保资源由服务器完全掌控。通过官网提供的一张图可以清晰理解MCP。...通过官方提供的周期图来感受下： MCP核心组件在MCP中有三大组件，分别是协议层（Protocol layer）、传输层（Transport layer）、消息类型（Message types）。

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用初中数学从零理解大模型

在实践中，训练深层网络是一个困难且复杂的过程，因为梯度很容易失控，在训练中变为零或无穷大（称为“梯度消失”和“梯度爆炸”问题）。...现代网络可以拥有非常大的上下文长度（几千个词），这很有帮助。确实存在一些输入无限长序列的方法，但这些方法的性能虽然令人印象深刻，后来还是被拥有大（但固定）上下文长度的其他模型超越了。...然而，为了理解这些内容，你需要掌握一些基本的数学概念。...理想情况下，我们希望那里是无限大！可这会使问题无法处理——所有损失都会是无限大，我们“通过调整参数来最小化损失”的计划（还记得“梯度下降”吗）就失效了。我们该如何处理？...这并不影响理解，因为我们已经讨论过此处展示的所有构建模块。

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理解Java的三大特性之多态

面向对象编程有三大特性：封装、继承、多态。封装隐藏了类的内部实现机制，可以在不影响使用的情况下改变类的内部结构，同时也保护了数据。...诚然，要理解多态我们就必须要明白什么是“向上转型”。在继承中我们简单介绍了向上转型，这里就在啰嗦下：在上面的喝酒例子中，酒（Win）是父类，剑南春（JNC）、五粮液（WLY）、酒鬼酒（JGJ）是子类。...我们定义如下代码： JNC a = new JNC(); 对于这个代码我们非常容易理解无非就是实例化了一个剑南春的对象嘛！但是这样呢？...Wine a = new JNC(); 在这里我们这样理解，这里定义了一个Wine 类型的a，它指向JNC对象实例。...这样做存在一个非常大的好处，在继承中我们知道子类是父类的扩展，它可以提供比父类更加强大的功能，如果我们定义了一个指向子类的父类引用类型，那么它除了能够引用父类的共性外，还可以使用子类强大的功能。

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Java面向对象三大特征的理解

面向对象三大特征的理解初始理解封装继承多态初始理解其实这些知识很早就有接触，而且一些概念也牢记于心了。自己叙述面向对象的特征会是这样的：面向对象的三大特征是封装、继承和多态。...封装封装确实是对代码的封装，但是只是这样理解却又太肤浅了，至少结合Java来思考一下里面的封装嘛。...继承继承是面向对象的三大特征之一，过程就是使子类获得父类的属性和方法。这个过程较容易理解，关键字是extends，如果我们定义的类没有显式继承某个类，系统默认为我们继承Objects。

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2019数据库面试题：三大范式理解（实例超全解析）

一、数据库第一范式：数据库表的每一列都是不可分割的基本数据项，同一列中不能有多个值，即实体中的某个属性不能有多个值或者不能有重复的属性。...（保持数据的原子性）数据原子性很好理解，就是表中的字段不可再分。 ? 这是一张简单的员工信息表，其中有工号、姓名、电话三个字段。...二、数据库第二范式：在满足第一范式的基础上，实体的每个非主键属性完全函数依赖于主键属性（消除部分依赖）主键：凡是接触过数据库的人，肯定都会知道主键，主键明确标识了每条记录，一般是一个字段，也可以由两个或两个字段组成...** 反3NF 没有冗余的数据库未必是最好的数据库，有时为了提高运行效率，就必须降低范式标准，适当保留冗余数据。...具体做法是：在概念数据模型设计时遵守第三范式，降低范式标准的工作放到物理数据模型设计时考虑。降低范式就是增加字段，允许冗余。订单和订单项、相册浏览次数和照片的浏览次数。

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揭秘AI大模型通信机制：深入理解流式传输与数据封装逻辑

前言Ai聊天工具（如ChatGPT、Claude、文心一言等）的数据传输是核心功能的基石。要深入理解其背后的机制，我们需要从数据格式标准、交互流程、以及系统架构原理三个维度进行剖析。...以下是关于AI聊天工具数据传输格式的详细汇总分析：一、核心数据传输格式详解在AI聊天应用中，最主流的数据交互格式是JSON，但传输方式分为同步和异步流式两种。...2.流程图(Mermaid代码表示)三、原理架构图分析数据传输不仅仅是格式问题，更涉及到整个系统的架构设计。AI聊天工具的架构通常采用控制面与数据面分离的设计。...数据格式简单（纯文本），解析效率高。完美契合LLM的“生成即推送”模式。2.Token与数据传输的关系在传输层，我们看到的JSON字符串，但在模型计算层，数据是Token（词元）。...这套数据传输体系是目前大模型应用开发的事实标准。

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