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主要按照自己的理解方式记录关于该课程es模块的知识梳理,有些概念不一定说的准确主要用于学习和理解,具体观看课程视频。适合观看完视频仍有不理解的情况观看该笔记。
通过本次实践,我们成功利用Docker部署了SearXNG互联网元搜索引擎,体验了容器化技术带来的便捷性和灵活性。这次实战为后续探索更多基于Docker的企业级应用部署提供了宝贵的经验,并展示了如何快速搭建一个安全、私密的搜索服务。SearXNG 是一个自由、开源的互联网元搜索引擎,能够聚合来自多个搜索引擎和数据库的搜索结果,为用户提供全面、多样化的信息检索体验。在国内网络环境下,若需启用如 Bi
本文介绍了Docker相关的重要面试问题解析,包括:1. Docker与虚拟机的核心区别,重点对比了架构、资源开销和启动时间;2. Docker实现资源隔离的技术原理,如Namespaces和Cgroups;3. 容器通信的多种方式(Bridge、Host、Overlay网络等);4. Dockerfile的基本指令说明;5. Linux的epoll机制及其水平/边缘触发模式。此外还涵盖了SQL查
以往的研究多集中于模型参数的更新或架构改进,而研究的独特之处在于,它并未触碰语言模型的内部权重,而是将注意力投向“脚手架”——即围绕模型构建的外部程序结构,设计一套“调用和组织模型输出的框架”,让模型表现得更好。关键词:语言模型,脚手架(Scaffolding),递归自我改进(Recursive Self-Improvement, RSI),自学优化器(Self-Taught Optimizer,
RAG应用中文本分块是连接知识存储与检索生成的关键预处理步骤,直接影响检索效率、相关性和生成质量。合理分块可提升检索精准度,优化计算效率,为LLM提供精准上下文,并适配长文档处理。文章介绍了TokenTextSplitter、SentenceSplitter等分块策略,以及固定长度、递归、结构化和标点分块等方法,强调需在信息完整性与聚焦性间找到平衡,选择适合应用场景的分块策略,是构建高效RAG系统
类似于数据库的分表https://blog.csdn.net/qq_38486203/article/details/80077844。
《搜索百科》专栏系列,本文主要介绍 OpenSearch,它是从 Elasticsearch 7.10.2 分支而来的开源搜索与分析套件,由 AWS 主导开发并贡献给开源社区。OpenSearch 包括 OpenSearch(搜索引擎)和 OpenSearch Dashboards(可视化界面),完全兼容 Apache 2.0 协议,旨在为用户提供一个真正开源、社区驱动的搜索与分析解决方案。
文章详细介绍了大模型微调过程中的LOSS曲线观测、微调后模型合并与导出,以及通过Ollama和VLLM两种方式部署微调后的模型。讲解了如何使用SwanLab等工具监控训练过程,验证模型效果,并对比微调前后的性能差异,帮助开发者系统掌握大模型微调与部署的完整流程。今天我们来到微调教程的第四期,一起来学习微调过程中如何观测 LOSS 曲线,以及微调后模型的合并、导出和部署。
内推链接:https://careers.pddglobalhr.com/campus/grad/detail?原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_37260876/article/details/152030195。🔗招聘详情:https://mp.weixin.qq.com/s/-vTEjglEK4lujZks1pr-lg。⭐7大类岗位:研发类/产品类/市场类
本文介绍了在 WSL2 的 Ubuntu 环境下,如何从零搭建 Hadoop 单机伪分布式,并配合 Spring Boot 完成基础实验。读者可以快速在本地环境中体验 Hadoop 的基本功能,并为后续大数据实验与开发打下基础。
做什么:理解大数据的特征。为什么:决定任务拆分和并行策略。怎么做3V:Volume(量大)、Velocity(速度快)、Variety(类型多)一句话理解:不是更大的 Excel,而是需要改变处理范式,拆任务并行处理。例子:1000 万条日志 → 拆成 1000 个文件,每个核处理一个文件。
想象你第一次来到巴黎街头,想要完全理解这座城市的魅力。你不会只依赖一种方式——你用眼睛欣赏埃菲尔铁塔的壮美和香榭丽舍大街的繁华,用耳朵聆听塞纳河的波浪声和咖啡馆里的法语交谈,同时努力理解路标和菜单上优美的法文。只有将这些不同感官的信息融合在一起,你才能真正"读懂"巴黎的浪漫。多模态学习就是这样——让AI拥有像人类一样的"多重感官",同时理解图像、文字、声音,并融合成完整的智慧!“哇!面前是一座宏伟
【深度收藏】大模型时代如何逆袭:AI高薪岗位全攻略与零基础入门指南
公司在产品开发过程中贯彻实施“2R”模式,即“减少塑料用量(Reduce)”和“促进回收循环(Recycle)”,通过优化产品设计和“薄壁”工艺,例如通过在杯具、碗具等产品的侧壁增添“加强筋”结构,在维持产品挺度、保障产品功能的前提下降低产品壁厚,降低塑料使用量。同时,公司主营的食品容器产品不属于当前“限塑令”的重点限制范围,新天力将继续以创新为桨,以质量为帆,在不断升级的行业政策引导下,持续巩固
在省级层面,公司更构建起“浙江省创新型中小企业”“浙江省级工业设计中心”“省级企业研究院”“浙江省绿色低碳工厂”等荣誉矩阵,多层次荣誉体系不仅是对过往成果的肯定,更是对未来发展的鞭策,彰显了新天力在技术研发、设计创新、绿色生产等领域的标杆地位。在高端市场竞争中,“产品+服务”的综合能力是关键。作为国内食品容器领域的领军企业,新天力科技股份有限公司(以下简称“新天力”)始终以“创新驱动、绿色发展”为
客户集中度较高,但也反映了公司作为“食品容器综合解决方案提供商”的核心价值——通过定制化开发能力,绑定头部客户的全场景需求,这种较强的定制化产品能力也形成了较高的竞争壁垒,大大减少了竞争对手的数量。新天力的崛起,离不开其对客户需求的深度洞察以及依托自身技术解决客户“痛点”的能力,其对主要客户的产品销量逐年增长,其中公司与香飘飘自。再如,公司研发的新品耐低温冰杯,适用于各类冰品,是夏季的热销品,具备
同时,公司合理布局生产线,已建成的生产基地分别位于浙江台州、四川成都、广东江门和天津市,这些基地覆盖了长三角、珠三角、京津冀和成渝经济圈等全国重点消费区域市场。这种贴近终端优质客户的布局方式,不仅有效降低了运输成本,还大幅提高了对客户需求的响应速度,提升了服务客户的品质,降低了核心客户所关注的供应链风险。此外,公司积极推进信息化管理平台的建设和运用,加快了集团内信息的传递、分析、反馈和共享。公司凭
大模型微调全攻略:从概念解析到 Qwen2.5-LoRA 实战,手把手教你搞定场景适配
本文摘要: 本研究设计并实现了一个基于大数据技术的智能新闻搜索引擎系统。系统采用分布式爬虫框架(Scrapy-Redis)实现高效新闻采集,结合Hadoop生态系统(HDFS/HBase)处理海量数据存储,利用Python自然语言处理技术(jieba/BERT)实现语义分析和智能检索。系统架构包含微服务设计(Django/Flask)、负载均衡(Nginx)和缓存机制(Redis),支持高并发访问
本文介绍了在AWS Marketplace上部署Elasticsearch的完整流程。通过Elastic Cloud Service这一官方托管服务,用户可快速搭建Elasticsearch集群,无需管理基础设施。操作步骤包括:1)登录AWS Marketplace搜索服务;2)订阅Elastic Cloud服务;3)配置Elastic账户并选择部署区域。文章还说明了取消订阅的方法,并推荐7天免费
可以当个练习
以上方案实现了从数据准备到模型服务的完整闭环,通过知识图谱增强特征可解释性,结合自动化流水线确保模型持续交付。实际部署时需注意 Weka 的内存管理,建议通过。参数分配足够堆空间。
内推链接:https://careers.pddglobalhr.com/campus/grad/detail?投递链接:https://careers.pddglobalhr.com/campus/grad?🔗招聘详情:https://mp.weixin.qq.com/s/-vTEjglEK4lujZks1pr-lg。⭐7大类岗位:研发类/产品类/市场类/运营类/视觉类/语言类/综合类。通过此
客户业务知识是基于客户提供的补充语料整理出的内容,主要对其中出票相关的规则再次进行了梳理,使这部分规则更明确清楚,目的是让大模型可以识别行业“黑话”。随着生成式AI等技术的不断发展,我们期待与大型票务代理继续深入合作,让人工智能在航线规划、动态定价、运营专家系统等方面发挥更大的作用,共同为最终用户提供更优质、更高效的服务。本项目我们成功使用大模型和RAG技术构建了一套机票分销领域人工智能客服助手,