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#模型

电商数据仓库建模实战:从商品、订单到用户主题域的完整构建指南

用户6320865

在2025年竞争激烈的电商环境中,数据已经成为驱动业务增长的核心引擎。想象一下,一家头部电商平台每天产生超过5000万条用户浏览记录、200万笔交易数据和TB级...

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架构师面试突围指南:AI+时代的技术视野重塑与未来趋势洞察

用户6320865

在2025年的技术招聘市场上,架构师岗位的考核标准正在经历显著转变。根据世界经济论坛最新发布的《未来就业报告2025》,超过78%的企业在招聘高级技术岗位时,将...

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JVM内存模型深度剖析:从JMM到运行时数据区的架构师面试实战指南

用户6320865

在当今技术快速迭代的背景下,架构师面试的考察重点已经从单纯的技术广度转向了深度理解能力。特别是在2025年这个时间节点,随着云原生、AI应用等技术的普及,对底层...

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架构师面试必备:类加载机制揭秘——从字节码到内存对象的生死轮回

用户6320865

当我们编写一个简单的Java程序时,很少有人会深入思考:那些保存在.class文件中的字节码,究竟是如何变成内存中可执行的对象?这个看似简单的过程,实际上蕴含着...

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Hive数据仓库建模实战:星型模型与雪花模型的构建与选择

用户6320865

在大数据时代,数据仓库作为企业数据管理的核心基础设施,承载着整合、存储和分析海量数据的重要使命。其核心价值在于将来自不同业务系统的数据进行统一建模和存储,通过主...

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AI智能体的“五官”与“四肢”:多模态感知与行动技术深度解析

用户6320865

从科幻走入现实,AI智能体正以惊人的速度重塑我们的世界。它们不再是实验室中的概念或电影里的幻想,而是成为2025年数字生态中不可或缺的组成部分。这些智能体能够自...

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从数学推导到代码实现:彻底理解逻辑回归的底层原理

三猫

导读:在机器学习的世界里,逻辑回归(Logistic Regression)堪称“万能基石”。它不仅是金融风控、医疗诊断等领域的首选模型,更是理解深度学习的起点...

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NLP基础(分词):wordpiece 算法

三猫

导读:在之前的文章中,我们介绍了BPE(Byte Pair Encoding)算法如何通过合并高频字符对解决未登录词问题(NLP基础(分词):BPE 算法)。今...

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AI对话四象限:你的未来十年「人机共生导航图」

三猫

导读:“当同事用AI写出爆款文案时,你还在问‘如何写得更吸引人’?问题不在工具,而在你看不见的认知盲区——李继刚在极客公园大会揭晓的 AI对话四象限框架,正是破...

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NLP基础算法及其在大模型中的应用全景解析

三猫

导读:在自然语言处理(NLP)领域,大模型的强大能力离不开底层基础算法的支撑。这些算法经过多年的发展和优化,为大模型提供了处理和理解语言的核心机制。从早期的词嵌...

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BPR算法与大模型的“梦幻联动”:如何让推荐系统更懂你?

三猫

导读:在当今数字化时代,推荐系统已成为各大互联网平台的核心竞争力之一。随着大模型技术的兴起,推荐系统的发展也迎来了新的机遇。本文将深入探讨贝叶斯个性化排序(BP...

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NLP基础(分词):BPE 算法

三猫

导读:在自然语言处理(NLP)领域,分词是文本预处理中的一个关键步骤。分词的目的是将文本分解成有意义的单元,以便模型能够更好地理解和处理。传统的分词方法通常基于...

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Flux 2开源 320亿参数量对标Nano Banana Pro Flux 2 Lora训练 附工作流

疯狂的KK

昨晚,德国 AI 实验室 Black Forest Labs(BFL)直接扔出一颗核弹——Flux 2 系列正式发布。

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AI 时代的我们

JanYork_简昀

最近,我看到一篇文章,提到作者所在的公司已经开始在技术面试中考核候选人对 AI 编程工具的使用能力。

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【漏洞情报】ExecuTorch整数溢出漏洞分析与修复指南

qife122

ExecuTorch模型加载过程中存在整数溢出漏洞,可导致对象被放置在分配的内存区域之外,可能造成代码执行或其他不良后果。

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自然语言转SQL/API,到底什么方案靠谱?

苏奕嘉

“只需用普通话提问,就能立即获得准确无歧义的答案”——这长久以来一直是数据分析领域的终极愿景。

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从SelectDB离职,我去了这里开始AI创业

苏奕嘉

之前有很多关心我个人情况的朋友也比较关注我下一步去哪里就业或者创业的动向,时至今日已差不多算尘埃落定了,跟各位关心的小伙伴汇报一下以后的决定和选择,以及我对整个...

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大语言模型:智能体的“大脑”革命——LLM如何驱动Agent的推理、规划与工具调用

用户6320865

你是否曾想过,那个在电影中无所不能的虚拟助手,如今已悄然走入我们的生活?从智能客服到个性化推荐,智能体(Agent)正以前所未有的速度渗透至日常的方方面面。随着...

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Flink内存模型深度调优:JVM参数与Off-Heap内存管理实战指南

用户6320865

Apache Flink 作为业界领先的流处理框架,其高性能和低延迟的特性很大程度上依赖于其精心设计的内存模型。对于 Flink 集群中的 TaskManage...

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Flink与AI的完美融合:深入解析Flink ML库及TensorFlow/PyTorch联动

用户6320865

此示例展示了如何结合时间窗口进行模型训练,适用于需要定期更新模型的场景。Flink ML 还支持模型版本管理和 A/B 测试,方便在生产环境中进行模型迭代。

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