就在最近,中国香港中文大学贾佳亚团队联合MIT宣布了一项新研究,一举打破如此僵局:
上一篇中,我们介绍了预训练模型在建立倒排索引中的应用:总结!语义信息检索中的预训练模型
最近一场调查还是挺意外的,PostgreSQL超越MySQL成为最受欢迎的数据库。身边的客户也有不少开始采用PostgreSQL作为生产的数据库,同时大模型火热、常时记忆的需求,也催生了对向量数据库的需求,而PostgreSQL,众多原因让我不得不把目光投向了这款产品,准备写一篇系列文章介绍PostgreSQL的备份体系、高可用建设、混沌工程、监控体系等内容。
读者朋友们,多多笔记更新啦。最近事情比较杂乱(花式懒),所以停更了一段时间,不过也重构和基本完成了之前构思的Transformer教程,目前也正在内测,期待更好的她。
这段时间说实话有点不太想写文章了,比较累,有点动力不足,曾经天真的以为读者数量和增幅是成正比的,结果发现想太多了。
大家好,随着AI不断升级发展,AI早已经不是只能娱乐的玩具,而是真正帮助我们解决实际问题的得力助手,不管是工作还是学习,学会使用AI,绝对可以让你的工作和学习效率提升N倍。
上周五,《大西洋》月刊的记者James Fallows,在Blog上回忆28年前(1982年)的一篇旧文。 那个时候,他刚入行不久,每周有大量的写稿任务,天天都是在打字机旁度过。 这种生活让他痛苦不堪,因为打字机实在太不方便了。如果他写一篇6000个单词的长篇报道,用A4纸印刷出来需要8页,但是用双倍行距在打字机上打出来,需要100页!其中任何一个单词打错了,整页都要重新打。他的文章通常需要修改5遍以上,并且最终定稿时需要多个副本。因此,打字工作量可想而知。 此时,James Fallows想起了,他在杂志
文本相似度是指衡量两个文本的相似程度,相似程度的评价有很多角度:单纯的字面相似度(例如:我和他 v.s. 我和她),语义的相似度(例如:爸爸 v.s. 父亲)和风格的相似度(例如:我喜欢你 v.s. 我好喜欢你耶)等等。
前面文章我们介绍过一些常用数据类型的用法,比如 int、char、varchar 等。一直没详细介绍过 blob 及 text 类型,虽然这两类数据类型不太常用,但在某些场景下还是会用到的。本篇文章将主要介绍 blob 及 text 数据类型的相关知识。
在Mysql中常用数据类型一共有四种字符串数据类型、日期/时间数据类型、数值数据类型以及二进制数据类型。
通过数值比较、范围过滤等就可以完成绝大多数我们需要的查询,但是,如果希望通过关键字的匹配来进行查询过滤,那么就需要基于相似度的查询,而不是原来的精确数值比较。全文索引就是为这种场景设计的。
数据类型是指列、存储过程参数、表达式和局部变量的数据特征,它决定了数据的存储格式,代表了不同的信息类型。有一些数据是要存储为数字的,数字当中有些是要存储为整数、小数、日期型等...
第30届信息和知识管理国际会议(CIKM)将于2021年11月1日-5日在线上和线下的澳大利亚昆士兰黄金海岸同时举行。CIKM会议是数据库/数据挖掘/内容检索领域顶级国际会议,也是中国计算机学会规定的CCF B类会议。
文本相似度度量就是衡量两个文本相似度的算法。主要包括两个步骤:将文本表示为向量(文本表示);衡量两个向量的相似度(相似度度量)。
2021上半年,中国内地高校作为通讯作者单位共发表Nature和Science(后面简写为N&S)原创论文76篇,其中Nature论文40篇,Science论文36篇(统计数据来自Nature和Science期刊官网,包含已经刊出和在线发表的文章)。
工作久了,人总会有种忘记初心的感觉。 相信每个人小时候都想过成为一名科学家,只不过到后来,连自己都忘了。 当一名科学家确实不容易,学术研究难,薪酬待遇还不高,如果不是真的热爱,很难走下去。 但在腾讯,你可以把学术当成工作,工作就是做学术,而且两者都可以做得很好。是的,你没有听错。 今天,腾讯云两项数据库内核技术的研究成果再次入选SIGMOD和ICDE的收录论文。其中,SIGMOD、ICDE、VLDB并称为国际数据库三大顶级会议。 另外,据说在学术圈,一篇SIGMOD或者ICDE就能当副教授了?这么看的话,
表示唯一的,不允许重复的索引,如果该字段信息保证不会重复例如身份证号用作索引时,可设置为unique
对于前两点需求,基本上在线去重就可以解决。后两种需求,需要更仔细严谨的分析算法(例如建立初始语料库训练word2vec进行进一步主成分分析等等),一般是离线方式实现。这个在之后会详细讲解。
上一篇文章介绍了,如何利用自有知识库的训练:突破chatGPT的局限性 这一篇文章,将继续探讨这一话题,把里面的一些技术细节展开
内容优化:确保文章内容有价值、有趣味性和易读性,尽量避免重复和拼写错误,并注意段落结构和排版格式。
这里写图片描述 如果一个词越常见,那么分母就越大,逆文档频率就越小越接近0。分母之所以要加1,是为了避免分母为0(即所有文档都不包含该词)。log表示对得到的值取对数。
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识,前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法,中期讲解图像处理的各种算法,包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等,后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望文章对您有所帮助,如果有不足之处,还请海涵~
看到这篇推文的时候,我猜大家是在奔赴远方的路上,或者临放假疯狂划水中。 前几天就有编辑来问我 9.30 正好周四,要不要发一篇正儿八经的技术长文,我犹豫再三,觉得还是不了,放假前夕换谁都是心猿意马,长文出来明显就是滚进 “收藏” 吃灰,不如唠嗑一些别的,比如公众号折腾了这么久,现状到底如何了。 从 2020 年大前端技术趋势解读开始到现在,累积推送了 60+ 篇文章,从最开始的一周一发改成了现在的一周两发。 我们也策划了不同的话题,目前天机阁、我也想做前端、程序员不只是编码和前端音视频都有不少的内容,不同
mysqldump的产出物是一个包含了建表,插入数据的SQL语句集合,类似于这样:
机器学习的各种模型发展日新月异,想要走在技术的最前沿,不看论文,光看博客、技术文档是远远不够的。
我们每天使用的手机、微信等等,都是产品,是一个公司花了很多资源、时间开发出来的。那“最小化可行产品”是什么呢?它是指可以使用最少资源、被快速制作出来、可执行基本功能、能被用户使用的试验性产品。
最近没有写长文,一直在写微文,发现这是最适合我的学习方式。一方面,写微文的时间短,不会耗用太多时间,可以天天坚持。007用7天写一篇长文,这是用小而美的进步迭代精进。写微文那不是用更小的进步迭代吧。另一方面,写微文因为短小,想到什么写什么,是在梳理自己的思路,是给自己写,写作目的更纯粹,而写长文则比较复杂,特别是在币乎写长文。
新起一个技术坑,写给所有对数据库系统有兴趣的人,写给bolin大牛和其他做数据库研究的人。另外鉴于很多人都说我的文章一篇太长了读起来累,我决定对我的公众号的文章做一个改动。对于长文,我会尽量拆成可以阅读的长度作为系列发出来。 和consumer市场上的硝烟弥漫,大数据云计算横行一样,在企业级市场上也一样充满了竞争。这个市场最初的时候是SAP占据了ERP,而底层的数据库则主要为Oracle和IBM占据。自从Oracle这个野心勃勃的公司开始了一系列的收购,甚至很多是恶意的收购,譬如PeopleSoft,譬如B
那么我们今天就先来了解一下MYSQL的整体布局并且带你掌握MYSQL的基本内容,希望能为你带来帮助!
前段时间写过一篇文章:# GPT4-Turbor 128k ? 还不够?还不够!记得 GPT4-T 的上下文参数量 128k,也就大概 100 万英文字符、50 万汉字字符,kimi 是如何做到 double 的?
Vagrant是一个基于Ruby的工具,用于创建和部署虚拟化开发环境。它 使用Oracle的开源VirtualBox虚拟化系统,使用 Chef创建自动化虚拟环境。我们可以使用它来干如下这些事:
Transformer目前已经成为NLP领域的主流模型,Bert、GPT都是基于Transformer模型结构。同时,Transformer在CV领域也逐渐取得大范围的应用。对Transformer模型结构的深入细致了解非常必要。然而,Transformer的Attention计算代价较高,随着序列长度的增加计算量显著提升。因此,业内出现了很多Transformer魔改工作,以优化Transformer的运行效率。本文首先介绍了Transformer模型的基本结构,然后详细介绍了9篇针对Transformer效率优化、长序列建模优化的顶会论文。
金磊 Pine 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 用ChatGPT写篇博客,竟能实现日入过万! 没开玩笑,这事真真儿地就发生了。 事情的起因,是一位小姐姐正准备发布一篇数据分析文章,字数大约在3000左右。 但她觉得一边要分析数据一边要梳理文字内容,着实有点太麻烦,于是乎灵机一动,找来ChatGPT帮忙。 起初她并未对结果抱有太大的期待,但等盈利数字一出来,直接把本人给震惊到了: 日入2000美元(约14000元),很难相信一篇AI写的文章竟有如此影响力! 不仅如此,据小姐姐描述,这篇文章
最近写过多篇文章强调,使用Power BI建立模型时,一定要从SQL导入数据,而不要直接使用excel文件,今天再来啰嗦两句。
欢迎大家来到预训练语言模型的专题系列分享,本篇推送是该专题系列的第三篇。在前两篇推送[萌芽时代],[风起云涌]中,我们分享了该领域的奠基文章以及声名鹊起却生不逢时的ELMo模型,本期我们带来的文章将会让大家了解文本分类的一些通用技巧,希望大家看完后炼丹技术都能更上一层楼!
在学习和工作过程中,作为工程师的大家都会试着写一些技术文章,或用于沉淀总结,或用于分享经验,或用于传播知识。最近几年笔者在工作之余也会写一些技术文章,也经常会思考“如何写好一篇技术文章”这个问题。但看网络上虽然好的技术文章文章很多,但探讨“如何写好技术文章”的文章比较少,本文试着就这个话题谈一下自己的一点浅见。笔者才疏学浅,目的是抛砖引玉,希望和大家一起探讨学习。
通过前面的学习,我们已经掌握了docker-compose容器编排及实战了。高级篇也算快完了。有没有相关,我们前面学习的时候,都是通过命令行来操作docker的,难道docker就没有图形化工具吗?答案是肯定有的。咱们本篇就来讲讲docker图形化工具及使用图形化工具安装Nginx及docker系列教程总结
最近前端针对某些问题展开了非常激烈的讨论,作为一名围观了全过程的前端新手表示,从中学习到了很多东西。 围观之余,想尝试理性地通过数据分析进行舆论统计,从机器的角度对几位核心人物的发言进行观察。 处理流程 首先,通过爬虫获取某条微博的全部转发,进行以下预处理: 截取 『//』 前面的部分,微博中 // 后面的为转发原文 去除其中『转发微博』、『轉發微博』、『Repost』的部分 去除作者本人的转发 去除其中『回复@某人:』这样的无意义字段 去除全文只有『@xxxx』这样的无效字段(比如@我的印象笔记) 去除正
数据库中事务是最重要的概念之一,所以上篇着重谈了谈数据库中事务的使用,并且举了实例如何在实际开发中去使用事务进行数据库操作。而我们也知道,Mysql中列的数据类型很多,而大多数人可能只是知道这些不同的数据类型怎么去使用,所以本篇文章主要详细谈谈Mysql中各种不同的数据类型。
📷 看着别人做的词云,觉得做设计素材特别好,就在网上扒拉一下,看有没有合适大众一起玩的工具,公认为国外的tagxedo制作词云是最简洁方便和模板最多的。点击tagxedo ,不过因为是国外网站,访问外国网站是必须的。 国内软件做词云篇 嫌访问外国网站麻烦的,且会用PS的,建议用国内的图悦,优点就是不用访问外国网站,能随便扒拉一篇文章做出词云,缺点是必须自己设计词云样式,没有模板可套用,会PS的可以很容易完成。小编表示这个就适合咱这种不愿访问外国网站,且能玩得动PS的人,呵呵… 第一步
新智元报道 作者:常佩琦 张乾 【新智元导读】区块链可谓风头正劲。一些区块链公司也打出人工智能+区块链的概念,号称将人工智能进行落地融合。乍看上去,区块链和AI似乎并没有交集:一个是在封闭数据平台上培育中心化的智能,另一个则是在开放数据环境下促进去中心化的应用。这两者的融合,到底是2018新的技术趋势,还是另外一场炒作? AI和区块链:皆为最热门技术 区块链可谓风头正劲。 最近,徐小平在某微信群高呼:“区块链革命已经到来。这是一场顺之者昌,逆之者亡的伟大技术革命”。 在徐小平的助攻下,A股区块链板块大
2018 年 9 月,苹果最终以 4 亿美金完成对 Shazam 公司的收购,让不少人为之振奋,在当时对外公布的一份声明中可以看到,自Shazam应用登陆App Store以来,是其最受欢迎的iOS应用之一。
写一篇文章容易吗?太不容易了,首先,需要一个安静的环境,这一点就非常不容易。很多小伙伴的办公室都是开放式的,非常吵,况且上班时间写的话,领导就不高兴了;只能抽时间写。其次,环境有了,还要有一颗安静的心,如果心里装着其他挥之不去的事,那就糟糕了,呆坐着电脑前一整天也不会有结果。
继 1 月推出国内首个基于 MoE 架构的千亿参数量大语言模型 abab6 后,上周,通用人工智能创业公司、中国估值最高的大模型公司之一 MiniMax 推出了万亿 MoE 模型 abab 6.5。根据 MiniMax 发布的技术报告,在各类核心能力测试中,abab 6.5接近 GPT-4、 Claude 3 Opus 、Gemini 1.5 Pro 等世界领先的大语言模型。
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