隐私计算是使数据“可用不可见”的技术，实践中仍存在着一些问题，例如，多方安全计算受到网络带宽或者延迟的影响，联邦学习对参与方和服务器之间的通信稳定性和带宽要求较高，可信执行环境依靠的是硬件，硬件的升级改造成本较高而且存在侧信道攻击的问题。区块链是能够解决多方信任和协作的有利工具，可以记录从数据发布到使用的全过程，通过智能合约制定策略，实现权限控制、记录、回溯等功能，还能够实现点对点的高效传输网络。

如今，恐怕没有比IT更爱创造新概念的行业了。一方面，源自于信息技术的高速发展，创新层出不穷；另一方面，可能是源自销售的需要，客户总有些猎奇的心理，先不论产品是否充分满足客户的需求，至少新的概念先从心理层面拨弄客户的心扉。那么，低代码开发是真正的技术创新还是炒冷饭呢？1. 什么是低代码开发？实际上， 低代码开发并不是什么新鲜事。20多年前的VisualBasic 在上世纪9...

在CSDN的博客开始支持Markdown编辑器后，自己完全转向了markdown编辑器。 ......看一下Markdown中书写数学公式的三招两式吧

在中生代和飞马网的技术嘉年华上，斗胆披上吹牛的嫌疑，分享了面向全栈的技术管理，现赘述如下。研发管理是面向结果，过程敏捷的一种实践...全栈的系统思维...技术的前瞻性...全栈团队...

隐私计算是使数据“可用不可见”的技术，实践中仍存在着一些问题，例如，多方安全计算受到网络带宽或者延迟的影响，联邦学习对参与方和服务器之间的通信稳定性和带宽要求较高，可信执行环境依靠的是硬件，硬件的升级改造成本较高而且存在侧信道攻击的问题。区块链是能够解决多方信任和协作的有利工具，可以记录从数据发布到使用的全过程，通过智能合约制定策略，实现权限控制、记录、回溯等功能，还能够实现点对点的高效传输网络。

MCP不是用所有可能的细节来填充提示词，而是帮助组合重要的背景信息，采用模块化的、即时的提示词构建，使用更智能的背景信息，更少的token，得到更好的输出。ACP采用了完全不同的方法。智能体的理解是根据上下文注入的，而不是自我建模的。ANP的核心概念是Interface，包括自然语言接口和结构化接口，将智能体交互方式的定义下放到了Interface中，支持自主发现、去中心化身份验证和语义推理，虽然

‍‍【引】在AI领域， 知识系统过时了么？在《大模型应用的10种架构模式》中， 知识图谱与大模型的结合是一种重要的应用方式。知识图谱可以辅助大模型应用的推理，大模型也可以辅助知识图谱的构建，二者是可以相辅相成的。在国庆假期中，读了一篇论文“A comprehensive survey on Automatic Knowledge graph Construction”（https://arxiv.

当人们谈论大型语言模型的大小时，参数会让我们了解神经网络的结构有多复杂，而token的大小会让我们知道有多少数据用于训练参数。正像陆奇博士所说的那样，大型语言模型为从文本生成到问题回答的各种任务提供了令人印象深刻的能力，不仅彻底改变了自然语言处理(NLP)领域，而且作为基础模型会改变整个软件生态。这些模型的一个经常被忽视的关键点是“token”的作用，即模型处理的各个信息单元。大型语言模型(LLM

关于词云wordcloud什么是词云呢？词云又叫文字云，是对文本数据中出现频率较高的“关键词”在视觉上的突出呈现，形成关键词的渲染形成类似云一样的彩色图片，从而一眼就可以领略文本数据的主要表达意思。现在，可以从网络上找到各种各样的词云，下面一图来自沈浩老师的微博：从百度图片中可以看到更多制作好的词云，例如词云制作有很多工具…..从技术上来看，词云是一种有趣的数据可视化方法，互联网上有很多的现成的工

大数据技术火热而且火爆，学习大数据的课程和资料也泛滥如潮，而大数据研发环境又不是随便就可以搭建起来的，如何有一个自己随时可用的大数据修炼道场呢？网上有很多hadoop单机版的搭建教程，但大多是基础组件，如果想窥探Hadoop 的整个生态系统，并建立一个人的大数据环境，从而修炼大数据的各种技术，我觉得非 HDP 的Sandbox 莫属了......