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深入探索人工智能的技术热点:生成式AI、强化学习与AI算法优化

本篇博客深入探讨了当下人工智能领域的一些热点技术,包括生成式AI、强化学习以及AI算法的优化。在生成式AI方面,GAN、VAE 和 Transformer 架构的应用已经大大推动了内容创作的边界;在强化学习中,深度强化学习和策略梯度方法的创新使得在复杂决策环境中的应用变得更加现实;而在算法优化方面,量化、剪枝等技术使得大规模深度学习模型能够更加高效地运行。随着这些技术的不断发展,我有理由相信,AI

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#人工智能#算法
MYSQL数据库连接池及常见参数调优

(1)查询缓存(query_cache_size):MySQL 可以将查询的结果缓存起来,下次相同的查询就可以直接从缓存中获取,一般设置为物理内存的 10%。(1)缓冲池大小(innodb_buffer_pool_size):InnoDB 存储引擎缓存的数据和索引的大小,一般设置为物理内存的 60%-80%。(4)查询缓存大小(query_cache_size):MySQL 可以将查询的结果缓存起

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#数据库#mysql#服务器
idea集成github,并使用其CI/CD服务

本篇文章主要讲述idea如何集成github,并集成其CI/CD插件以实现自动化部署

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#intellij-idea#github#ci/cd
java 技术栈一览

本文主要介绍java及其相关技术栈,对其进行概述,使初学者有一个全面的了解。

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#java#开发语言
java集成kafka案例

通过下述配置和代码示例,可以在 Spring Boot 项目中有效地集成 Kafka,实现消息的生产和消费、批量消费和消费启停功能。

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#java#kafka#开发语言
java 技术栈一览

本文主要介绍java及其相关技术栈,对其进行概述,使初学者有一个全面的了解。

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#java#开发语言
使用ELK进行业务数据分析和可视化

ELK 是指 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana,是一个流行的开源数据分析和可视化平台。在业务数据分析和可视化方面,ELK 可以用于实时监测、探索和分析业务数据。总之,使用 ELK 进行业务数据分析和可视化可以帮助业务团队更好地理解数据,从而做出更好的业务决策。通过实时监测和探索数据,可以更快速地发现问题和机会,并采取相应的行动来提高业务绩效和效率。使用 Elastic

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#elk#数据分析#elasticsearch
人工智能时代,AI和程序员是什么关系?

当前看,大模型更适合简单重复的工作,就像一个大学生,而程序员更多扮演导师的职责,引导学生制作毕业设计,并做最终审核校对。

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#人工智能
ELK 业务数据分析和可视化

ELK在业务数据分析和可视化方面具有很好的应用和效果,可以大大提高业务数据分析和决策的能力和效率,帮助企业和组织更好地理解业务现状和趋势,制定更有效的业务战略和决策。同时,ELK也可以结合其他数据分析和可视化工具使用,例如Tableau、Power BI、Python等,以扩展数据分析和可视化的功能和灵活性。除了安全事件监测和响应,ELK也可以应用于业务数据分析和可视化。分析和可视化业务数据。

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#数据分析#elk#信息可视化
人工智能时代,AI和程序员是什么关系?

当前看,大模型更适合简单重复的工作,就像一个大学生,而程序员更多扮演导师的职责,引导学生制作毕业设计,并做最终审核校对。

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#人工智能
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