本文探讨如何将 Apache Kafka 与 Apache NiFi 相结合，构建一个强大的地理空间数据流式传输和处理架构。Apache Kafka 与 Apache NiFi 的结合，构建了一个强大的平台，用于大规模传输地理空间数据。该架构提供了现代基于位置的应用程序所需的吞吐量、灵活性和处理能力。在当今数据驱动的世界里，地理空间信息已成为物流、交通运输、城市规划和应急响应等各行各业的关键组成部

然后，对于每个正样本对，我挑选出与负样本最不相似的JD（同时确保没有两行包含相同的负样本）。微调是指通过额外的训练，使预训练模型适应特定任务。本文介绍了如何将这一理念应用于文本嵌入模型，以提高其将（类似人类的）求职查询与职位描述进行匹配的准确性。在我的下一篇文章中，我将讨论如何使用类似的过程来使多模态嵌入适应特定的用例。，我将“清理后的”JDs 与 GPT-4o-mini 中的合成（类人）查询进行

CSV 和 Excel 文件仅限于简单的表格数据，而 NetCDF 支持 n 维数组，因此非常适合管理包含跨时间和地理位置的多个维度和变量的大型复杂数据集，例如温度、降水量和大气压力。通过可视化裁剪前后的 NetCDF 数据，您可以有效地评估和分析感兴趣的特定地理区域。裁剪方法允许我们使用定义感兴趣边界的shapefile文件来聚焦于特定的感兴趣区域。在执行任何剪辑之前，我们会检查 NetCDF

他是一位学识渊博、独创性极强的数学家，奠定了概率论的现代基础，开创了湍流、信息论、复杂性和动力系统等领域的思想，并对科学教育和政策产生了深远的影响。柯尔莫哥洛夫的方法——将语言视为一种数学上可分析的结构——涉及计算文本特征的概率分布，类似于当今大型语言模型 (LLM) 预测词序列的方式。他对诗歌文本的结构、熵和复杂性的关注，预示了 GPT 和 BERT 等现代 NLP 系统的基础统计和概率建模技术

IntelliGeo 是 QGIS 的开源插件，集成了大型语言模型 (LLM) 来自动化和简化地理空间工作流程。通过利用 LLM 的功能，IntelliGeo 充当建模助手，解释用户指令以开发考虑 QGIS 中可用工具和加载数据的地理处理工作流。IntelliGeo 由特温特大学 ITC 学院地理信息处理系开发，旨在让专业人士和爱好者能够更直观、更高效地进行空间数据分析。这种用户与插件之间的迭代交

通过将 AlphaEarth Foundations 的卫星嵌入以图像集的形式引入 Earth Engine，我们将以可直接分析的数据集的形式，将 AI 的强大功能与 Earth Engine API 及更广泛的生态系统直接集成。AlphaEarth Foundations 的嵌入空间设计为时间一致性，因此相对稳定的位置在数据集中应该具有跨年份的相似嵌入向量，而给定位置嵌入向量的逐年变化则指示了地

就连向人工智能泡沫投入大量资金的高盛也警告说，人工智能泡沫可能很快就会破裂，一旦破裂，数据中心泡沫也将随之破裂，不仅对 xAI、Meta、谷歌、Anthropic 和 OpenAI 造成巨大损害，还会对提供人工智能基础设施的亚马逊、甲骨文和英伟达等第三方企业造成巨大损害。好吧，当你读取一个量子比特时，你也会做同样的事情，通过固定它的状态，它就像一台普通的计算机一样，要么是1，要么是0，这使得整个指

在实践中，构建 Prompt-to-SQL 就像构建一个普通的软件工程，中间需要一个语言模型：清晰的契约、可预测的解析器、优雅地处理故障的防护机制，以及指示何时迭代的指标。将其视为模型的世界。记录您实际发送的经过清理的提示、收到的 SQL 语句以及简短的解释。每次更改（例如提示调整、模型升级，甚至是库更新）时都运行这些提示，并跟踪执行率、列白名单的遵守情况、根据已知意图的过滤准确率以及系统请求澄清

整个事情基于 Nathan B. Smith 的 GitHub 项目，他正在测试 ChatGPT 是否可以挑选成功的微型股——那些价值不到 3 亿美元的小公司。他自己下单，但AI才是老大，AI会制定“跌10%就卖”之类的规则，以避免彻底破产。让 ChatGPT 决定买什么或卖什么，在 GitHub 上跟踪所有内容，看看它是否能跑赢标准普尔 500 指数或罗素 2000 指数。这就像让你的狗选彩票号

我们耳闻 OpenAI 的 o1 o3 o4 模型、Anthropic 的“思考型”克劳德模型，以及谷歌的双子前沿系统，所有这些都在推动我们更接近通用人工智能（AGI）的圣杯。如果一个人工智能甚至无法遵循一个简单的、基于规则的任务的明确指令，那么它就不能进行任何人类意义上的“推理”。相反，他们在受控环境中对这些所谓的“大型推理模型”（LRM）进行了测试，而他们的发现彻底推翻了之前的所有说法。只需增