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mybatis Mapper的概念与实战

在你的项目源代码目录(例如src/main/java)中,创建一个新的Java接口UserMapper.java:java复制代码package com.example.mapper;复制。

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#mybatis#oracle#数据库
自动机器学习(AutoML)

受模型超参数量、每个超参的数据类型和值域范围影响,超参调优问题很容易达到很高的复杂度。比如模型有多个超参,有些超参是整型,有些是浮点型,此时超参调优无法通过手工来完成,通过暴力搜索需要消耗非常大的计算资源,这需要引入自动化的系统来完成这项工作。AutoML服务中的HPO功能,正是帮助用户实现自动超参调优的目标。AutoML HPO是AutoML提供的对模型参数、训练超参数(opt、lr)等进行自动

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#机器学习#人工智能#深度学习
CentOS 操作系统切换 YUM 源

本文档适用于 CentOS 操作系统的多个版本,包括 CentOS 6、CentOS 7、CentOS 8 以及 CentOS 8-stream。这意味着无论您正在使用哪个版本的 CentOS,您都可以参考本文档来获取相关的帮助和指导。这为广大 CentOS 用户提供了极大的便利,无需担心版本差异带来的使用障碍。在2024年5月31日之后,CentOS Stream 8 将被归档,将不再提供更新。

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#centos#linux#运维
从阿里云Milvus Beta版或自建集群向阿里云Milvus版的迁移方案

阿里云向量检索服务Milvus版是由阿里云与Zilliz联合打造的一款全托管向量检索引擎,集成Zilliz商业版内核,并确保与开源Milvus的完全兼容性,支持无缝迁移。本文主要介绍如何使用迁移工具,将存量数据从阿里云Beta版Milvus集群或用户自建的Milvus集群,迁移到阿里云Milvus Zilliz内核版集群的方案。已创建阿里云Beta版Milvus集群或自建的Milvus集群。已安装

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#阿里云#milvus#云计算
PyTorch模型性能优化示例

本文以PyTorch官方提供的Resnet50模型为例,说明如何通过PyTorch Profiler发现模型的性能瓶颈,进而使用TensorRT优化模型,然后使用Triton Inference Server部署优化后的模型。

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#java
腾讯云软件源加速软件包下载安装和更新

为公网与内网统一域名,如您的客户端处于互联网公网环境,可以通过公网访问,如您的客户端处于腾讯云 VPC 内部,且 DNS 保持了云上默认配置,则会优先解析到内网链路访问,为您提供更稳定的服务并节省公网数据开销。,Docker 1.3.2 版本以上才支持 Docker Hub Mirror 机制,如果您还没有安装 1.3.2 版本以上的 Docker 或者 Docker 版本过低,请先执行安装或升级

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#linux
Milvus向量数据库管理工具[Attu]实践

Attu是一款专为Milvus向量数据库打造的开源数据库管理工具,提供了便捷的图形化界面,极大地简化了对Milvus数据库的操作与管理流程。阿里云Milvus集成了Attu,以便更加高效地管理数据库、集合(Collection)、索引(Index)和实体(Entity)等的管理。已完成网络安全设置,详情请参见。在浏览器中输入访问地址。支持以下两种访问方式:内网访问地址:{{clusterId}}-

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#windows#数据库#阿里云
通过阿里云【Milvus】快速实现向量检索

阿里云向量检索服务Milvus版是由阿里云与Zilliz联合打造的一款全托管向量检索引擎,集成Zilliz商业版内核,并确保与开源Milvus的完全兼容性,支持无缝迁移。它在开源版本的基础上增强了可扩展性,能提供大规模AI向量数据的相似性检索服务。凭借其开箱即用的特性、灵活的扩展能力和全链路监控告警,Milvus云服务成为多样化AI应用场景的理想选择,包括多模态搜索、检索增强生成(RAG)、搜索推

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#milvus
阿里云Milvus网络访问与安全设置

本文介绍阿里云Milvus网络访问的类型划分及设置方法,旨在指导您安全且高效地设置网络环境。

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#网络#阿里云#安全 +1
【好用的AI工具】阿里云Milvus使用AUTOINDEX

阿里云Milvus提供了AUTOINDEX特性,使您能够便捷快速地创建索引,免去调节参数的烦恼,帮助您实现最佳搜索性能。本文为您介绍如何在Collection中使用AUTOINDEX。在近似近邻(ANN)算法的应用场景中,AUTOINDEX采用智能算法,通过在建立索引时分析用户数据的分布情况,利用机器学习模型自动选择检索参数,从而实现召回率和检索性能的平衡。这样一来,您无需手动设置检索参数,可以充

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#人工智能#milvus
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