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arduino 项目_在Arduino Day上玩的6个Arduino项目

arduino 项目 自十年前第一个Arduino开发板到来以来,发生了许多变化。 如今,Arduino系列已经发展到包括两打以上的低成本,开放式硬件板,以及一个由25万名修补匠组成的活跃社区 。随着2015年Arduino Day的临近,我整理了一些我最喜欢的Arduino项目,工具和文章,以激发您的灵感和灵感。 因此,无论您是在参加众多社区活动中的庆祝活动,还是独自探索一个项目,都可以...

#区块链#python#人工智能 +2
区块链实验软件_我们仍在从失败的区块链实验中学习

区块链实验软件 在过去的六个月中,比特币和以太坊等加密货币已从全球经济的四舍五入错误转变为主流银行会议的中心舞台。 当前的大部分热情都与加密货币和代币的飙升估值有关,并将其用作投资。 所有这一切都有一个有趣的背景故事-一个扎根于两年前尝试的开放式组织工作的机构: DAO 。了解开放式组织下载免费书籍获取时事通讯什么是开放组织?您的组织有多开放?DAO...

#区块链#比特币#java +2
linux udev_Udev简介:用于管理设备事件的Linux子系统

linux udev Udev是为计算机提供设备事件的Linux子系统。 用简单的英语来说,这意味着它是检测何时将东西插入计算机的代码,例如网卡,外部硬盘驱动器(包括USB拇指驱动器),鼠标,键盘,操纵杆和游戏手柄,DVD-ROM驱动器等等。上。 这使其成为潜在有用的实用程序,并且充分暴露出标准用户可以手动编写脚本,以执行诸如插入特定硬盘驱动器时执行某些任务之类的操作。本文教您如何创建由某...

#python#linux#java +2
linux系统交换空间过大_Linux系统交换空间简介

linux系统交换空间过大 典型的计算机中有两种基本的内存类型。 第一种类型,随机存取存储器(RAM),用于在计算机主动使用它们时存储数据和程序。 程序和数据除非存储在RAM中,否则无法被计算机使用。 RAM是易失性内存; 也就是说,如果关闭计算机,则RAM中存储的数据将丢失。硬盘驱动器是用于长期存储数据和程序的磁性介质。 磁性介质是非易失性的; 即使断开计算机电源,磁盘上存储的数据仍会保...

#python#linux#java +2
linux 剪贴板_如何在Linux上使用剪贴板管理器

linux 剪贴板 您可能每天都会多次复制并粘贴文本片段到计算机上,而无需考虑它。 您可能会认为这是理所当然的,因为它早于Unix ,并且最早通过宏或手动重复使用行编辑器命令来实现。 在过去15年中,该过程基本上保持不变,但是还有一个复制和粘贴许多用户从未见过的方面:剪贴板管理器。剪贴板是内存中的一个(通常不可见)位置,用于保存您复制或剪切的内容。 它通常是全局的,这意味着无论您使用什么应...

#java#python#linux +2
自然语言处理 开源_12种用于自然语言处理的开源工具

自然语言处理 开源 在过去的几年中,自然语言处理(NLP)是为所有渗透到我们生活中的聊天机器人,语音助手,预测文本和其他语音/文本应用程序提供支持的技术。 那里有各种各样的开源NLP工具,因此我决定进行调查,以帮助您计划下一个基于语音或文本的应用程序。在本次审查中,尽管我并不熟悉所有工具,但我还是专注于使用熟悉的语言的工具。 (无论如何,我找不到大量我不熟悉的语言的工具。)也就是说,出于各...

#大数据#编程语言#python +2
特斯拉 开源_开源与癌症作斗争,特斯拉采用Coreboot,Uber和Lyft发行开源机器学习...

特斯拉 开源 在本期开放源代码新闻摘要中,我们将介绍来自Uber和Lyft的机器学习工具,与癌症作斗争的开放源软件,通过开放教科书为学生节省的资金,以及更多!Uber和Lyft发布机器学习工具如今,对于一家成长中的公司来说,很难不利用机器学习来简化业务并了解其积累的数据,这很难。 收集大量数据的拼车公司热情地接受了机器学习的希望。 拼车领域的两个最大参与者已将其部分机器学习代码开源。...

#人工智能#大数据#java +2
RAG技术解析:大模型时代的知识增强方案

检索增强生成(RAG)是当前自然语言处理领域的关键技术,通过结合稠密向量检索与大语言模型生成能力,有效解决模型幻觉问题。其核心原理是将外部知识库动态检索结果作为生成依据,既保留语言模型的流畅性,又确保事实准确性。在金融问答、医疗诊断等场景中,采用分层知识库架构与混合检索策略可显著提升系统性能。随着多模态RAG和Agentic RAG等前沿发展,该技术正成为企业级AI系统实现知识实时更新的重要基础设

生产级机器学习部署:从模型上线到系统可靠性的工程实践

机器学习模型部署不是代码打包与服务启动的终点,而是系统可靠性工程的起点。其核心在于将模型作为受控组件嵌入复杂业务流,解决特征依赖、时序错配、服务耦合与权责模糊等系统性风险。关键技术价值体现在可观测性设计(如特征获取耗时监控)、弹性架构(熔断-降级-兜底链路)与语义化漂移检测(PSI/KL关联业务指标),支撑银行风控、实时支付、信贷审批等高SLA、强合规场景的稳定运行。本文聚焦真实生产环境中的集成契

提示词可学习化:大模型调优的范式迁移与工程实践

提示学习(Prompt Learning)正从静态文本演进为具备可学习性、可迭代性与可度量性的软层接口,其核心在于将业务规则解耦于模型参数之外,通过自动提示优化(Automatic Prompt Optimization)构建人机协同的反馈闭环。该技术基于强化学习、进化算法等策略,在功能性、鲁棒性与业务合规性三重目标下实现多目标权衡,显著降低LLM调优对GPU资源与算法深度的依赖,适用于金融核保、

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