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Elasticsearch open Inference API 增加了 Cohere Rerank 3 模型支持

这个过程不需要对现有的模型数据索引进行任何改动,从而降低了技术门槛,并能够直接提升搜索质量。为了实现这一技术,我们与一个知名技术团队进行了合作。...他们提供了Cohere Rerank 3 模型,使得开发者可以轻松地在自己系统中应用这种重排技术。这一合作成果是,我们现在能够在 open Inference API 中无缝地支持这一新模型。...鉴于 Elastic 向量数据库和混合搜索能力,用户还可以将任何第三方模型嵌入带入 Elastic,与 Rerank 3 一起使用。...对于中级阶段重排,我们还提供了 Learning To Rank 和 查询重排 原生支持。...“Snow”以及我们刚刚使用 kNN 搜索检索到文档来重新结果进行排名。

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fastjson:实现java.nio.ByteBuffer数据类型支持

一般情况下,我们都用byte[]作为保存二进制数据数据类型,较少用ByteBuffer来表示字节数组。...然而最近工作中需要二进制数据(字节数组)即支持fastjson序列化也要能用thrift:swift序列化。...我们知道fastjson可以对byte[]进行序列化,但fastjson默认是不支持java.noi.ByteBuffer数据类型序列化。...看来还是得用ByteBuffer,因为fastjson是个非常灵活框架,允许使用者通过自定义对象实现特定类型序列化支持,只要fastjson能支持ByteBuffer序列化,thrift也就没问题了...如果想要实现ByteBuffer类型支持,需要自己实现ByteBuffer序列化器和反序列化器(ObjectSerializer, ObjectDeserializer),以下是代码实现。

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性能&分布式&NewLife.XCode无限数据支持

,分析整理SQLite中数据,归档到MSSQL中     3,网站根据用户查询,读取MSSQL中数据来展现     这个系统是个什么样规模?...现在才不到一个月,数据还是很少。站长所苦恼地方在于:如何存储这些会无限增长数据?     以下是站长目前使用手段:     1,拆分表。XCode有个武艺(详见《充血模型ORM能做什么?...于是根据数据类别来分表,重载实体类数据操作方法,查询和写入前,根据当前数据类别计算表名并修改,实现了一个实体类对应多个相同结构数据表。...网站对数据实时性要求不高,采集而来数据,可以在一两个小时之后才反映到网站上来。因此,网站打开一级缓存,缓存时间可以设置为1小时。...这样子就很轻易实现了简单分布式。新版本内置了分布式提供者,可以根据权重随机分发查询,还可以把数据同时写入到多个目标数据库中去,而这些,都不需要修改业务实现代码。

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数据库SQL server】数据模型现实世界抽象

数据模型现实世界抽象 1 两类数据模型 1.两类数据模型:概念模型+逻辑模型和物理模型 2 概念模型 概念模型:表示方法:实体-联系方法(E-R方法,用E-R图) 现实世界->概念模型基本知识...实体集:同类型实体集合 如:全体学生 联系:实体内部联系+实体之间联系,可一一、一多、多多 3 数据模型 1 组成要素: 数据结构:DB对象与对象之间联系 数据操作...优缺点 优点: 层次模型数据结构比较简单清晰 查询效率高,性能优于关系模型 缺点: 结点之间多联系表示不自然 插入和删除操作限制多,应用程序编写比较复杂 查询子女结点必须通过双亲结点层次命令趋于程序化...3.2 网状模型 网状模型:多根多双亲 关系:多多 定义: 允许一个以上结点无双亲 一个结点可以有多于一个双亲 示例: 数据操纵:增删改查 层次模型完整性约束条件...实体和各类联系都用关系来表示对数据检索结果也是关系,关系模型存取路径用户透明 具有更高数据独立性,更好安全保密性简化了程序员工作和数据库开发建立工作 缺点: 存取路径用户透明,查询效率往往不如格式化数据模型

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用python实现支持向量机婚介数据用户配对预测

但在媒介数据集中,要处理是一的人, 所以更直观方法是将具备共同兴趣爱好数据视为变量 3....所以不需尝试分类两个坐标点求点积来计算某个分类均值点,而是计算某个坐标点与分类中其他每个坐标点之间点积或径向基函数结果,再他们求均值。见nonlinearclassify函数。 ? ?...先将数据集scaledset转换成svm_model所要求列表元组:格式是:前面是分类,后面是数据   2. 选用RBF核函数,模型训练,预测。   3....预测可以自动写预测数据,也可以用libsvm自带cros_validation功能自动计算训练集准确率   用svm自带交叉验证会将 据集自动划分成训练集和测试集,训练集自动构造出训练模型,测试集模型进行测试...该函数接受一个参数n,将数据集拆分成n个子集,函数每次将一个子集作为测试集,并利用所有其他子集模型进行训练,最后返回一个分类结果列表,我们可以将该分类结果列表和最初列表对比。 ? ?

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年底年,需要这个外部薪酬数据模型

,我们拿到这表时候第一印象就是能不能把这个表做成一个行业薪酬数据模型,也就是说我可以通过数据可视化,通过薪酬带宽和薪酬曲线图来进行数据分析。...我们根据数据最后做模型如下 我们首先提取出了PDF数据,由于数据太多,我们提取了 通用制造业数据,导入到EXCEL表里。...为了能对标企业内部薪酬数据,我么在原始表里插入了企业内部岗位薪酬数据,在模型中增加了企业内部中位值数据,企业内部中位值和市场中位值进行标,这样就可以分析判断我们内部薪酬竞争力。...然后我们以部门为维度进行数据筛选,建立切片器,插入部门,就可以切换部门,看到每个部门数据。 在有了市场数据后,我们就可以分析标市场数据,为我们年底薪酬分析做基础。...这个分析模型网页版在下面链接,你可以复制网页到浏览器,就可以打开模型进行数据交互使用。 https://app.powerbi.com/view?

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全新细胞系模型提出也需要ngs数据支持

现在,哪怕是全新细胞系模型提出也需要ngs数据支持啦,比如文章:《Establishment and Characterization of a Brca1−/−**, p53**−/− Mouse...Mammary Tumor Cell Line》 主要是基于一个已有的基因工程小鼠模型,Genetically engineered mouse models of cancer (GEMMC) ,就是...但是仍然是大篇幅描述了他们是如何利用好ngs数据来完善他们生物学故事。主要是一个WGS测序数据,其数据分析描述如下: ?...WGS测序数据数据分析 数据也是公开可以获取, 可以参考:使用ebi数据库直接下载fastq测序数据 , 需要自行配置好,然后去EBI里面搜索到 fq.txt 路径文件: 项目地址是:https:...主要数据分析结果图表,如下所示 : ?

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数据必学Java基础(七十二):System类IO流支持

​System类IO流支持一、System属性System.in : “标准”输入流 -- 默认情况下从键盘输入System.out :“标准”输出流 -- 默认情况下,输出到控制台二...main(String[] args) throws IOException { //得到是标准输入流:--》从键盘输入: //InputStream in = System.in...//System.out.println(n); //以前案例:从键盘录入一个int类型数据: //从上面的代码证明,键盘录入实际上是:System.in /.../形象理解:System.in管,这个管怼到键盘上去了,所以你从键盘录入的话,就从这个管到程序中了 //Scanner作用:扫描器:起扫描作用,扫键盘从这根管出来数据...,不一定非得扫 System.in进来东西,还可以扫描其他管内容: Scanner sc = new Scanner(new FileInputStream(new File("d:\

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北京市经信局:将支持头部企业打造标ChatGPT模型

据悉,截至2022年10月,北京拥有人工智能核心企业1048家,占我国人工智能企业总量29%,位列全国第一。今年,北京将支持头部企业打造标ChatGPT模型。   ...北京市政务数据开放走在前列,已无条件开放115个市区级单位,公共服务事项指南、财税金融、城市管理等领域公共数据集15880个。智源“悟道2.0”成为全球最大智能模型,参数规模达到1.75万亿。...百度“文心”大模型参数规模达到2600亿,是目前全球最大中文单体模型。   数字人、智能机器人等技术在冬奥会落地   同时,北京国家人工智能创新应用先导区建设成果显著。...支持头部企业打造标ChatGPT模型,着力构建开源框架和通用大模型应用生态。加强人工智能算力基础设施布局,加速人工智能基础数据供给。   加快建设国家人工智能创新应用先导区。...支持人工智能优势企业在自动驾驶、智能制造、智慧城市等优势领域开展创新应用,全面构筑人工智能场景创新高地。积极探索人工智能安全、科技伦理治理机制。

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生成模型得到合成数据图像分类会有帮助吗?

今天新出了一篇很有意思文章,来自香港大学、牛津大学、字节跳动研究人员合成数据是否图像分类有帮助进行了细致研究,相信结论会给我们一些启发。...,大家都并不陌生,图像进行几何变换(旋转、裁剪、翻转),对比度拉伸,甚至图像混合,已被证明图像分类有帮助。...但作者此处研究近年来大火图像生成模型得到合成数据,这个领域发展很快,出现了很多生成质量很高基于文本生成图像优秀方法,比如扩散模型等,除了生成数据量可以无限,这种生成模型也可以在语义层次方便增加合成数据多样性...作者通过三个角度来研究基于“文本-图像”这种生成方法得到合成数据是否图像分类有帮助,包含零样本图像分类、少样本图像分类、迁移学习。...毕竟相对于人工标注,合成数据“价格低廉”,针对具体任务,有没有更好指导数据合成方法?更多下游任务,如分割、跟踪、OCR等,是否都能获得性能增益?

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数据大型语言模型(LLM)整个生命周期影响!

如果我们将LLMs部署到专有领域(例如医疗、法律、软件等),那么根据相关领域知识数据模型做进一步微调是比较有意义。这个过程非常简单。...这种规模较小(但劳动密集型)选择过程可以控制数据多样性和质量,这说明了「数据规模和质量LLM对齐影响」。 对齐是表面上吗?  LIMA 性能与多种不同语言模型性能进行了比较。...考虑到这一点,我们可能会合理地问:是什么让 LIMA 方法更加有效? 质量>数量  即使在模仿模型研究中,我们也发现仅增加微调集中数据底层模型性能影响很小;如下图所示。...然而,我们看到 LIMA 往往具有良好泛化能力,并且常常优于 Alpaca 等模仿模型,这表明高质量比对数据仍然 LLM 表现非常有利。...特别是,最近少样本学习研究表明,样本排序、分布或格式等因素可能会影响模型性能。更进一步,我们发现数据多样性非常重要,其中由不同群体少数样本提示模型往往表现更好。

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SCP 平台运行环境Cloud Foundry和Neo区别

Neo则用于UI5,Java和HANA Extended Service开发。 从可用地区比较 从上面两张图能看出Neo可用区域比Cloud Foundry广泛。...注意Region指的是数据中心物理地址。作为开发人员,我们在做开发时,尽量选择使用离自己所在物理物质近Region所在环境以获得更好性能。...一个应用实例能够分配最大内存限额 Cloud Foundry为4GB,Neo为16GB HANA编程模型支持 Neo只支持SAP HANA extended application services...经典模型(SAP HANA XS), 而Cloud Foundry支持高级模型(SAP HANA XS)。...虚拟机支持 Neo提供了虚拟机支持,以便在平台不支持场景下仍然能够允许您安装和维护您需要应用。Cloud Foundry不支持虚拟机。

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那些年用过开源项目(一)

近期微软收购github新闻热搜各大媒体,微软,曾经开源极力反对者,近几年也是积极拥抱开源。我司近来也是积极拥抱开源,贡献了包括ui5,cloudfoudry等非常流行开源项目。...sonar java代码静态代码扫描 eslint javascript代码静态代码扫描 jenkins 持续集成/部署,之前名字叫做hudson kibana elastic search 数据报表,...相比原生selenum,nightwatch提供了更加友好API。 ui5 sap推出基于mvc架构前端框架,封装了html和css,开发者只需使用提供control。...postgres 开源关系型数据库 mongodb Non-SQL数据库 h2 内存数据库,常用于测试环境 flywaydb 数据库schema变更版本管理工具,同类还有liquibase redis...个人觉得可以基于以下几点考虑: opensource是否满足功能需求 社区支持程度 license要求 开发人员已有的开发技能 References 封面图片利用下面命令(sed 's/[^a-zA-Z

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SAP Fiori - 快速指南

它提供易于使用功能业务角色,简单与无与伦比响应桌面,智能手机和平板电脑。 SAP Fiori支持多个设备应用程序,允许用户在其桌面/笔记本电脑上启动进程,并在智能手机或平板电脑上继续该过程。...SAP已经基于用户界面UI5开发了Fiori应用程序。 当SAP Fiori结合SAP HANA强大功能时,它提供了无与伦比应用程序响应和查询执行时间。...SAP Fiori用户体验(UX)用于为企业范围内各个业务部门提供个性化和基于角色用户体验。 SAP Fiori UI5有五个设计原则 。...· 事务应用程序在SAP HANA数据库上运行得最好,但可以部署具有可接受性能任何数据库。这些应用程序允许用户在移动设备以及台式机或笔记本电脑上运行简单SAP事务。...您可以对您业务操作执行复杂聚合和计算,并根据市场条件变化立即做出反应。 SAP Fiori分析应用程序在SAP HANA数据库上运行并使用虚拟数据模型

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阿里大佬漫谈 Typescript 研发体系建设~

TypeScript 自问世以来,由于其灵活设计和强大 IDE —— vscode 支持,变得越来越普及。...在前端这个特殊场景下,项目中所有的原始类型只会来源于业务模型和产品需求规格。产品需求规格类型定义是少量,业务模型才是大头。而业务模型类型,在拥抱静态类型后端代码中,其实早已仔细定义过一份。...pont 通过 Swagger 等接口文档工具,获取后端接口、实体类数据结构,然后转换为类型完美的前端接口层代码和业务模型实体类代码。自 pont 诞生后,团队成员再也没有写过一行接口请求代码。...这也是极为不便。 然而 OOP 优势也很明显:1、在业务模型复杂时候,OOP 把数据结构和处理数据结构方法组织在一起。比起 FP 散乱陈列方法更为清晰。是人类更加容易理解代码组织方式。...I18N 文案都有了类型,在项目中检测出了十几处路径拼写错误。

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