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Valkey能否成为Redis替代选项?性能测试告诉你答案

通过增加IO线程数,Redis可以并行处理更多的网络IO操作,减少单线程处理的瓶颈。,但需要结合服务器规格来设置,会存在临界点,即再增加IO线程,不会再带来额外性能提升。Set有IO线程多路复用。亚马逊云科技解决方案架构师,负责基于亚马逊云科技的云计算方案架构的咨询和设计,在云计算行业有超过9年的从业经验,具有丰富的项目实践经验,目前专注于游戏行业。亚马逊云科技已经在托管的服务中做了最适配的设置,

#redis#数据库#缓存
飞书多维表格利用 Amazon Bedrock AI 能力赋能业务

配置完成后,多维表格自动调用指定的字段捷径,并将 “原始图片” 列的数据作为参数传递给插件。使用 Amazon Bedrock,您可以轻松试验和评估适合您的使用案例的热门基础模型,通过微调和检索增强生成(RAG)等技术利用您的数据对其进行私人定制,并构建使用您的企业系统和数据来源执行任务的代理。:是飞书多维表格中的一项功能,它允许用户通过简单的配置,借助 AI 自动生成所需的字段,从而大大提高工作

#人工智能#大数据
推荐系统系列之推荐系统概览(下)

在做实时召回的时候,用户的行为序列特征除了可以考虑推荐业务相关的行为,还可以考虑同一个应用的其他形态比如用户在搜索业务中的行为。上图中的常规模型指的是周期离线训练并更新为线上的模型;本文介绍了推荐系统的常见概念,常用评价指标,首页推荐和详情页推荐两个场景下的通用召回策略,排序阶段常用的模型,重排阶段,冷启动问题以及推荐系统的架构。本文我们将继续介绍推荐系统概览的其余内容,包括详情页推荐场景中的通用

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#机器学习#算法#python
推荐系统系列精讲(第三讲): 推荐系统中的召回阶段深入探讨

前言在当今信息化高速发展的时代,推荐系统是一个热门的话题和技术领域,一些云厂商也提供了推荐系统的SaaS服务比如亚马逊云科技的Amazon Personalize来解决客户从无到有迅速构建推荐系统的痛点和难点。之前在推荐系统系列精讲(第一讲):推荐系统概览(上)中我们概览了推荐系统,相信大家已经对推荐系统的各个环节有了一定的认知。为了讨论方便,在本文中我们同样假设只用一......

#大数据#算法#python +1
亲身体验!人工智能对话无障碍 —— BRClient 使用指南

01概述BRClient 这个名字来源于“Bedrock Client”的简称,寓意是为用户提供一个坚实的基础。BRClient 作为一个开源的桌面应用,为用户提供了友好的图形界面,让每个人都能够轻松访问和使用 Claude 3 的强大功能。用户可以自定义 Claude 3 的人设,赋予它不同的角色和个性,使对话过程更加生动有趣。同时,BRClient 还支持多模态交互,用户可以上传图片、文档等多

智能部署之巅:Amazon SageMaker 引领机器学习革新

综合来看,Amazon SageMaker 在机器学习生命周期的各个阶段都提供了强大的功能和灵活性。其性能和便捷性得到了用户的一致好评。然而,一些用户也提到了成本方面的考虑,因此在选择时需要权衡各种因素。总体而言,Amazon SageMaker 在云端机器学习服务中占据着重要地位,为用户提供了一体化的解决方案,有助于简化和优化机器学习工作流程。智能部署之巅:Amazon SageMaker 引领

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#机器学习#人工智能
针对常见物联网安全事件的持续检测和监控解决方案

近几年来,随着物联网技术的不断成熟和相关国家政策的驱动,大量物联网行业创新应用得到了快速发展。从消费端智能家居、智能单品的爆发式增长,到企业端在智能制造、智慧交通、公共安全和医疗领域等不断创新,整个物联网的市场规模在迅速扩展。然而,随之而来的问题便是越来越多的物联网信息安全事件不断频发。由于物联网设备的一些先天限制,比如要求设备低功耗、体积小、成本低,通常企业选择的物联网模组芯片安全性能不高,因此

#物联网#网络
物联网场景中灵活实施对设备的控制管理

“背景介绍随着 Amazon IoT 设备的普及,如何安全、灵活地管理对设备的控制权限变得更加复杂。在以往简单的应用场景中,控制端 APP 仅仅需要使用 Amazon IoT 平台对一个...

#数据库#python#java +2
Stable Diffusion WebUI 在电商场景生成 AI 模特搭配服装的方案探索

Stable Diffusion 作为一个开源项目,目前被广泛应用在各个行业和领域做应用探索,本文介绍的方案应用场景是针对电商行业,一些电商公司在日常运营工作中,需要处理大量的模特搭配服装的产品图片,这些图片需要电商公司耗费成本去准备且时间周期也比较长。本方案使用 Stable Diffusion WebUI 及相关的扩展组件应用在 Amazon EC2(本文使用 G4dn 实例)探索一种可以快速

#人工智能
Generative AI 新世界 | 大模型参数高效微调和量化原理概述

在上期文章,我们对比了在 Amazon SageMaker 上部署大模型的两种不同的部署方式。本期文章,我们将探讨两个目前大语言模型领域的开发者们都关注的两个热门话题:大型语言模型(LLM)的高效微调和量化。

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#人工智能#机器学习#AIGC
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