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2025 年 6 月，我国计量检测领域迎来政策频出，迎来关键转折点：工业和信息化部发布制造业计量首份纲领性文件《关于制造业计量创新发展的意见》，明确了到 2027 年前要实现的量化目标——实现百项关键校准技术突破、完成三百项行业规范制修订。与此同时，国家市场监督管理总局也推出《计量数字化转型攻坚行动方案》，聚焦计量技术与数字生态的深度融合，为数字经济高质量发展筑牢测量根基。双重政策驱动下，计量检测
微调大型语言模型（LLM）已成为寻求优化运营流程的企业必不可少的步骤。虽然LLM的初始训练赋予了广泛的语言理解能力，但微调过程将这些模型细化为能够处理特定主题并提供更准确结果的专用工具。为不同任务、行业或数据集定制LLM扩展了这些模型的能力，确保了它们在不断变化的数字环境中的相关性和价值。展望未来，LLM的持续探索和创新，加上精细的微调方法，有望推进更智能、更高效、更具情境意识的人工智能系统的发展
一个很朴素的想法是：既然市面上存在这么多大模型，秉持着存在即合理的原则，每个模型应该都有其优势。比如说：文心一言的API产品矩阵十分丰富、通义千问API分区以及内容生成更加完善、豆包有算法帝的算法、GPT是传统王者…那有没有一个现成的产品能兼容所有优点，或者至少能从中选出最适合当前场景的大模型?github上还有大佬的成熟项目，我也尝试写一个，此博客记录我从零开始编写自己的LLM-Client现阶
随着人工智能（AI）和自动化技术的迅速发展，全球就业市场正在经历一场深刻的变革。麦肯锡最新发布的报告指出，到2030年，AI和自动化可能会使高达30%的工作时间被机器人和算法取代。这一趋势正在重塑各行各业，对一些职业构成重大威胁。今天，我们将聚焦受AI影响最大的10个职业，探讨它们为何面临淘汰风险，以及如何应对这些挑战。
在自然语言处理（NLP）中，数据预处理，又可称数据清洗，是指将原始文本数据转换成适合机器学习模型处理的格式的过程。根据特定领域的术语或特定的数据集特性，可能需要开发自定义的预处理规则。在以上方法中，我只挑选了部分比较常用且重要的方法进行了详细地分析和讲解并分别给出了代码示例便于大家进一步理解或者运用。数据预处理是NLP任务成功的基础，它有助于提高模型的性能和准确性。预处理步骤的选择和实现取决于具体
构建最优投资组合是一个带约束的优化问题，优化目标是最大化投资组合的夏普比率，而约束是资产权重相加等于1。本文记录在可投资集已知预期收益率和预期协方差矩阵的条件下，使用程序工具求解最优投资组合的方法。
拿到freecodecamp交互式网络设计的证书，庆祝一下，可惜醒悟好晚，想起大学的计算机双学位...
高频交易最关心的就是系统延时，最常用的指标就是往返延时（Round Trip Time）。即交易订单从客户策略服务器发至经纪公司交易柜台，交易柜台内部处理后发往交易所，交易所确认报单后发送回报给交易柜台，再从柜台发送至客户策略机的一来一回整体链路的耗时。具体流程如下图所示：交易订单发送至回报返回链路图由图中可知，报单发往交易所和回报返回至策略服务器的链路是一致的，所以只需要分析单向链路延时即可。这
通达信日线、1分钟数据调用后，便于使用数据进行回测。通达信日线数据结构，32个字节在堆中开数组，大小不受限制，理论上可以无限大打开文件进行二进制读入通达信1分钟数据结构，32个字节
获取指数tick数据获取全推tick数据的函数是用户主动调用的工具。所谓"全推tick数据"，指的是以tick（最小报价单位）为单位的实时市场数据，包括每一笔交易的信息，如成交金额、成交量、收盘价等。通过主动调用这个函数，用户能实时获得最新的市场动态，从而做出及时和准确的投资决策。
如何在CSDN实现内容变现？本文详细解析了CSDN平台6大变现渠道（付费专栏、资源下载、VIP内容等）及变现前提条件，强调优质内容创作和礼貌沟通的重要性。同时提供涨粉技巧（高频输出、粉丝可见设置）和寻找优质合作伙伴的建议。文章指出，变现成功需要结合个人专长选择合适路径，并给出了官方资源对接渠道。适合技术创作者和企业PR人员参考。（149字）
我们在生活中常常使用过很多模型，比如自制雪糕的雪糕模具，蛋糕店里摆着的蛋糕模型，装着鸡蛋羹的碗等等，这些都是模具，我们可以使用这些模具来更加简单地完成最终的成品。这是实体的模型，映射到虚拟上，就包括我们听到过很多次的数学建模：我需要大量计算一个数的平方最后减去3，一个一个计算太麻烦了，我就可以先使用一个数，计算它的平方再减去3。根据这个例子，建立一个模型，就变成一个虚拟的“模具”，我就可以使用这个
针对后面两点问题，涉及到模型本身自我理解、推理能力的优化，以及模型本身的知识量，因此这部分优化是一个长期的过程；而针对第一点，模型意识不够的问题是本文重点要解决的问题。域专家标注过程中，针对大模型回答的不好的答案，专家撰写了自己的认可标准答案，因此我们是否可以直接将专家答案当做SFT数据或者RLHF数据训练进模型已达到「解毒」的目的？答案是可行的，但这样做有，目前业界比较流行的做法是通过 *的方式
因为提前预感到这波寒气，推特的员工们已经提前建好了群，以防万一。有一些员工已经在领英上互加，并且趁着开会交换了电子邮件和电话号码。上下滑动查看完整记录（来源：一亩三分地）周四晚上，员工们就收到了全公司范围的「死亡邮件」，称裁员将于周五开始，大家周五不用去上班，在家等消息。他们还在推特上建起了#OneTeam和#LoveWhereYouWorked的标签，对彼此进行最后的告别。很快就有人表示，自己已
近年来，大语言模型在多个自然语言处理任务上展现出了出色的能力，为智慧法律系统的发展带来巨大的帮助。现有法律领域的大模型，通过微调通用大模型能够实现利用法律知识进行简单的问题回答，即大多以法律咨询问答为主，没有考虑到法律领域的其他使用场景，如法律信息抽取、判决预测等，而真实世界中的法律服务要比对话服务复杂得多。提出中文法律智慧大模型LawLLM，该模型可以面向不同用户群体，提供多样的法律服务。同时，
因此，可以根据任务的特点和需求，选择加载预训练模型的的不同层数。在PyTorch中，可以使用torch.load()方法加载预训练模型的权重，然后使用.伯努利说完方法冻结预训练模型的的前几层。在PyTorch中，只加载预训练模型的某些层进行微调是一种常用的技巧，它可以进一步提高模型适应新任务的能力。PyTorch模型微调只加载预训练模型的某些层，意味着在模型微调过程中，只使用预训练模型的部分层，而
K近邻算法（KNN）是一种基本分类和回归方法。KNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于一个类别，那该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分类样本所属的类别。
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