51CTO首页
AI.x社区
博客
学堂
精品班
软考社区
免费课
企业培训
鸿蒙开发者社区
WOT技术大会
IT证书
公众号矩阵
移动端
短视频免费课程课程排行直播课软考学堂
全部课程厂商认证IT技术24年11月软考PMP项目管理免费题库
在线学习
文章资源问答课堂专栏直播
51CTO
鸿蒙开发者社区
51CTO技术栈
51CTO官微
51CTO学堂
51CTO博客
CTO训练营
鸿蒙开发者社区订阅号
51CTO软考
51CTO学堂APP
51CTO学堂企业版APP
鸿蒙开发者社区视频号
51CTO软考题库
账号设置 退出

译文

7349内容  
汇聚51CTO网站的优秀译文内容，具体领域有开发、移动开发、系统、网络、安全、数据库、大数据、人工智能、区块链、云计算、物联网、数字化转型、服务器、存储、商务办公、运维、开源、智能汽车等。
文章
共 7349 条
Elasticsearch虽好，但矢量数据库才是未来
专门构建的矢量数据库将Sparse-BM25算法和语义搜索整合到单一的高效操作中，因而优于双系统环境。

2024-11-21 08:00:00

矢量数据库人工智能
如何使用Elasticsearch优化向量搜索性能
本文探讨了使用Elasticsearch进行向量搜索的复杂性，重点介绍了优化性能的有效技术和最佳实践。通过降低向量维度、高效索引和自动参数调优来优化Elasticsearch中的向量搜索，从而获得更快、更准确的结果。

2024-11-21 08:00:00

向量搜索人工智能
AdaBoost分类器完全图解
在本文中，我们将详细探讨AdaBoost算法是如何进行预测的。我们将会看到AdaBoost算法能够通过结合有针对性的弱学习器来增强力量，就像将有针对性的锻炼变成全身力量的锻炼程序一样。

2024-11-20 08:29:26

AdaBoost算法机器学习
提升人工智能性能的三种关键的LLM压缩策略
在本文中将探讨一些模型压缩策略，帮助开发人员在资源极其受限的环境中部署人工智能模型。

2024-11-19 08:08:16

模型压缩人工智能LLM
改变Java的12项Java增强提案（JEP）
让我们来了解一下旨在重构JVM和扩展Java语言的最新提案。

2024-11-19 08:00:00

JavaJEP开发
提高深度学习模型效率的三种模型压缩方法
模型压缩是深度学习模型实时部署的关键组成部分，本文探讨了提高深度学习模型效率的不同方法。

2024-11-18 08:08:21

深度学习计算机视觉自然语言处理
用通用语义层解决数据不一致问题
不同的BI、分析和数据科学工具导致用户组之间在数据解释、业务逻辑和定义方面存在差异，通用语义层可以解决这些差异。

2024-11-18 08:00:00

数据仓库通用语义层商业智能
如何使用BART模型和Hugging Face Transformers总结文本？
BART是一个帮助总结文本的工具。它可以使长文章变得更短，更容易阅读。这有助于你快速找到要点。BART的工作原理是，分析整段文本以理解其上下文。然后，它通过保留重要的部分并删除不太重要的部分来生成摘要。

2024-11-15 08:24:41

分词器BART模型总结文本
关于战略人工智能的深度综述
在本文中，我们将定义战略性人工智能，探讨它是什么，以及自1997年IBM的深蓝击败卡斯帕罗夫以来，它是如何发展的。我们将尝试了解一些模型的总体架构，此外还将研究大型语言模型（LLM）如何融入其中。

2024-11-14 08:22:34

大型语言模型LLM人工智能
如何使用Kubernetes合理调整GPU和CPU资源以训练和推理AI模型​
本文将探索如何使用Kubernetes的先进功能，根据需要动态高效地对工作负载进行优先级排序，从而优化GPU和CPU资源的分配。

2024-11-14 08:00:00

Kubernetes人工智能集群
如何使用Hugging Face Transformers微调F5以回答问题？
T5是一个功能强大的模型，旨在帮助计算机理解和生成人类语言。T5的全称是“文本到文本转换器”。它是一个可以完成许多语言任务的模型。T5将所有任务视为文本到文本问题。我们在本文中将学习如何优化T5以回答问题。

2024-11-13 08:34:32

T5聊天机器人大模型
克服机器学习转换器的局限性——从位置嵌入到RoPE和ALiBi方法
本文将从早期的正弦算法跟踪分析到当前最新的RoPE和ALiBi算法，介绍如何通过先进的位置编码来克服LLM开发中转换器的局限性。

2024-11-12 08:20:25

正弦算法ALiBi算法机器学习
如何在Golang中实现LSM树
本文介绍如何在Golang中实现LSM树，讨论其特性，并将其与传统的键值存储系统和索引策略进行比较。

2024-11-12 08:00:00

LSM树GolangMemTable
最小化的递归神经网络RNN为Transformer提供了快速高效的替代方案
​本文介绍了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）这两种流行的RNN变体的最小化版本——minLSTM和minGRU，这两个模型在训练期间可以完全并行，并且使用的参数显著减少，使它们成为Tansformer的快速和有效的替代方案。

2024-11-11 08:11:49

神经网络大型语言模型RNN
企业组织简化DevOps管道的四种方式
实施减少开发人员依赖手工流程程度的解决方案将是减轻开发人员压力的关键。

2024-11-11 08:00:00

DevOps开发AI
三款出色的无代码LLM应用程序构建神器
我们在这篇博文中将了解在AI社区备受关注的三款开源无代码解决方案。这些工具通常拥有拖放式组件和下拉式选项，这意味着你不必编写任何代码。

2024-11-08 09:53:01

Flowise AILLM模型大语言模型
保护Kubernetes免受威胁：容器安全的有效实践
Kubernetes正在推动云计算的未来，但它所带来的安全挑战要求我们采取全面的方法来确保容器安全性。

2024-11-08 09:45:47

Kubernetes云计算安全
借助LLM实现模型选择和试验自动化
代码生成和评估最近已经成为许多商业产品提供的重要功能，以帮助开发人员处理代码。LLM还可以进一步用于处理数据科学工作，尤其是模型选择和试验。本文将探讨如何将自动化用于模型选择和试验。

2024-11-07 08:03:10

大语言模型试验自动化LLM
微服务设计模式：基本架构和设计指南
本文介绍了微服务软件架构的设计模式，以及其如何克服诸如松散耦合服务、定义数据库等挑战。

2024-11-07 08:00:00

微服务架构
量子计算和人工智能融合如何开启新技术革命
作为量子计算研究科学家，我们正站在一个新时代的崖边，在这个新时代，量子系统的独特能力正被用于增强和加速传统的人工智能算法，而人工智能技术同时被用于优化量子电路并减轻嘈杂的中等规模量子（NISQ）设备中的误差。

2024-11-06 17:17:40

量子计算人工智能机器学习
Keras vs JAX，我该选哪个？
这篇评比文章分析和比较了构建深度学习解决方案架构的两大框架。

2024-11-06 16:07:39

深度学习KerasJAX
一种实现符号钢琴音乐声音和谱表分离的GNN新方法
本文介绍了一种基于图形的方法，用于符号钢琴音乐中的同音分离和谱线预测。新方法比现有的深度学习或基于启发式的系统表现更好。最后，还提供了一个后处理步骤，可以从模型中删除可能导致分数不正确的问题预测。

2024-11-05 08:19:11

深度学习神经网络机器学习
改进分析的五种鲜为人知的数据转换技术
数据转换是通过某些计算或方法将数据转换为另一种值以更好地表示数据的过程。它通常用于满足某些统计测试假设或澄清数据可视化。有许多数据转换公式，但不是每种转换都是一样的、都能满足你的需求。

2024-11-05 08:00:00

数据转换数据预处理Python
PHP操作码：无需重构代码即可提高应用程序性能
本文介绍一些语法技巧，可以自动优化PHP代码执行性能，而无需进行复杂的重构。

2024-11-04 11:02:56

PHP开发重构代码
基于关系型深度学习的自助机器学习
在本文中，我们将深入探讨一种有趣的深度学习（DL）新方法，称为关系型深度学习（RDL）。我们还将通过在一家电子商务公司的真实数据库（不是数据集！）上做一些RDL来获得一些实践经验。

2024-11-04 08:14:48

关系型深度学习数据库机器学习
使用Streamlit、LangChain和Bedrock构建一个交互式聊天机器人
本文将帮助你使用低代码前端、用于会话管理的LangChain以及用于生成响应的Bedrock LLM来创建聊天机器人。

2024-11-01 14:52:24

低代码前端聊天机器人LLM后端
一种高效的顺序划分算法——循环划分算法
本文将详细介绍一种新颖高效的顺序划分算法——循环划分算法，它能够对普通类型值数据进行最小次数的重新排列。

2024-11-01 08:00:00

顺序划分算法循环划分算法
情感即服务：AI的下一个市场是你的心
Moflin是一种人工智能的情感支持宠物，它能提供真实动物的所有温暖和依恋的感觉，同时省去了喂养、散步等实际照顾它的负担。

2024-10-31 08:15:46

Moflin人工智能AI
探索云原生环境中的人工智能和机器学习
人工智能/机器学习技术与云原生环境中的集成提供了一些令人兴奋的功能，但却并非没有挑战。

2024-10-31 08:00:00

云原生人工智能机器学习
开发人员是否应该使用人工智能代码审查工具？
人工智能编码工具是利用人工智能来分析和改进代码的软件解决方案。传统上，代码审查需要同行或高级开发人员人工实施这一过程，但这可能很耗时，并且容易受到人类的监督。

2024-10-30 08:19:07

人工智能编码工具AI机器学习
Python中zip()函数的解析及其简单示例
在Python编程领域，zip() 函数以其简洁性而著称，它能够将多个列表或其他可迭代对象（如元组、集合乃至字符串）巧妙地合并成一个元组构成的可迭代对象。想象一下，它就像夹克上的拉链，巧妙地将两侧紧密连接在一起。

2024-10-30 08:00:00

Python函数工作原理
多模态RAG应用开发实战演练
本文将介绍如何基于高级解析、语义和关键字搜索以及重排序技术开发支持上下文检索的多模态RAG应用系统。

2024-10-29 11:54:25

多模态RAG应用LLM大型语言模型
重磅！协同过滤算法被证实存在理论错误！
推荐系统算法能够给公司带来巨大的流量，并且大幅度的减少营销费用。世界上最早的推荐系统来自施乐公司，David Goldberg 等人在 1992 年发明了基于用户的协同过滤算法。

2024-10-29 09:00:00

推荐系统算法推荐系统过滤算法
部署特权访问管理（PAM）要避免这七大坑
特权访问管理（PAM）部署并不总是成功的。在Reddit上，系统管理员们忍不住吐槽：PAM大材小用，我讨厌它；PAM成本高，实施起来很费劲；我可以说，它简直就是垃圾

2024-10-29 08:00:00

PAMPAM部署IT
使用TAG和RAG实现摘要和标签的自动化来简化客户反馈分析
本文将深入研究TAG和RAG的工作原理、它们对数据标记和Text-to-SQL生成的含义，以及它们在真实场景中的实际应用。通过提供具体的示例，说明了这些技术如何增强数据分析和促进明智的决策，从而满足经验丰富的数据科学家和新入行者的需求。

2024-10-28 08:24:17

TAGRAG自然语言处理
微服务激增：太多的微服务会造成不必要的负担
本文探讨与过度创建微服务相关的陷阱，了解其原因、影响和潜在的缓解策略。

2024-10-28 08:00:00

微服务架构开发
基于自定义数据集的YOLOv8模型实战
本文将通过一个完整的实战案例来展示使用Python、命令行或Google Colab等方式在自定义数据集上训练自己的计算机视觉模型。

2024-10-25 08:30:57

计算机视觉神经网络YOLOv8模型
如何改进RAG模型的性能？
我们在本文中将重点介绍如何优化RAG系统，使其尽可能高效。我们从多个角度介绍RAG系统，深入了解其用途以及如何优化。

2024-10-24 08:07:25

大语言模型LLMRAG模型
十大PHP框架：哪种框架是被用得最多的PHP框架？​
Web开发的主力编程语言PHP继续在构建Web应用程序和定制应用软件开发中占统治地位。由于可供使用的框架太多，选择一种合适的框架可能并非易事。

2024-10-24 08:00:00

Web开发编程语言框架
人类如何通过机器智能增强认知过程和行为
本文将主要关注ALP代理框架的规范性元素，探索如何利用它来增强人们的认知过程和行为。具体来说，将研究它在日常生活中提高人们的沟通技巧和决策能力的潜力。

2024-10-23 08:25:48

ALP代理模型人工智能决策分析
Linux用户宝典：重复使用命令的八个简易方法
一遍又一遍地输入相同的命令会让人感到厌烦。有许多方法可以使重复命令（或者重复命令，但做一些更改）比想象的容易得多。

2024-10-23 08:00:00

Linux字符串命令
如何编写出色的生成式AI提示？
优秀提示的关键在于清晰、明确的沟通。记住下面这点很重要：尽管AI很强大，但它无法读懂我们人类的思想。我们给出的指示越具体越详细，就越有可能得到有用的输出。

2024-10-22 08:11:15

人工智能生成式AIGenAI
如何利用预取技术提升Web性能：减少加载时间，优化用户体验
我们都曾遭遇过这样的烦恼：漫长的加载界面之后，却只等来了毫无反应的网页。随处可见的加载图标不停旋转，但一切似乎都停滞不前。

2024-10-22 08:00:00

WebAPI预取技术
微软开源视觉语言模型Florence-2的应用实战
在本教程中，我们将要介绍Florence-2模型（参考文献1）——一种新颖的开源视觉语言模型（VLM），旨在处理各种视觉和多模型任务，包括字幕识别、对象检测、分割和OCR等内容。

2024-10-21 08:24:29

Florence-2视觉语言模型VLM
十种最关键的LLM漏洞及预防策略
本文介绍了基于大型语言模型（LLM）的人工智能应用中最普遍且最具影响力的十个漏洞。

2024-10-21 08:00:00

大型语言模型人工智能
使用OpenAI和Kumologica对用户支持请求进行智能分类
本文将讨论如何使用Kumologica中AI代理和OpenAI平台，实现智能案例分类场景的设计。

2024-10-18 08:17:36

KumologicaOpenAIAI代理
分布式系统中的背压
本文介绍有关背压的知识。背压是分布式系统中的一种技术，通过控制请求流来防止发生过载和级联故障。

2024-10-18 08:00:00

分布式系统背压数据库
两难抉择：自己定制LLM代理还是使用现有LLM代理框架？
这篇文章旨在让这个选择变得更容易一些。在过去的几周里，我使用当前主流的人工智能开发框架构建了相同的LLM代理，以便在技术层面检查每个框架的优缺点。

2024-10-17 08:10:02

人工智能LLM代理LLM代理框架
开发者，你逃不过全栈调试的“艺术魅力”
全栈开发通常被比作一种复杂的平衡行为，开发人员需要兼顾前端、后端、数据库等多个职责。随着全栈开发的定义不断发展，调试方法也在不断发展。

2024-10-17 08:00:00

开发全栈调试前端
如何分析和修复LLM应用程序中的错误
大型语言模型（LLM）为机器学习的应用创造了一个新的范式。一方面，用户有一个机器学习模型，可以根据自己的需求和任务进行定制。另一方面，可能无法访问模型的权重和超参数。用户可以通过调整提示和提供给模型的信息来控制模型的行为。

2024-10-16 08:23:15

大型语言模型LLM机器学习
上一页 1 23456 ··· 147
点赞

51CTO技术栈公众号

业务
速览
在线客服