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译文

7392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 7392 条
工程师的两难选择：重构还是坚守？破解“过度架构”迷思
在审查某个软件解决方案时，你是否感到其复杂性超出了实际需求？在对该架构或方法进行批评之前，请仔细考虑其可能的深远影响。

2024-08-26 08:00:00

架构软件工程师
对 OpenAI 模型进行基准测试以实现自动错误解决
本文探讨了 LLM 在软件开发中的有效性，特别关注错误解决。根据我在 Raygun 从事 AI 错误解决工作期间对整个行业的观察和见解，我将分析 LLM 的当前功能及其对未来开发实践的影响。

2024-08-23 13:40:57

OpenAI模型性能
基于PyTorch从零实现视觉转换器（ViT）​
本文将从零开始介绍如何基于PyTorch框架实现一个完整的视觉转换器（ViT）。

2024-08-23 08:57:13

PyTorch视觉转换器ViT
通过Netflix案例研究和NVIDIA深度学习技术深入了解推荐算法
本文介绍了推荐系统已从简单的统计建模、基于内容的筛选和协作筛选，发展到了我们现在常见的深度学习神经网络、HPC 节点、矩阵分解，并通过Netflix案例研究NVIDIA Merlin框架。

2024-08-23 08:00:00

深度学习Netflix推荐引擎
减少对不良开源软件包依赖的四种方法
随着组织日益依赖开源软件包，识别并缓解与之相关的安全风险变得愈发重要。

2024-08-22 12:35:47

开源软件包开源
采用代码聊天：理解代码库的对话式人工智能
想象一下，有一个工具可以理解你的代码，可以回答你的问题，提供见解，甚至帮助你调试问题——所有这些都是通过自然语言查询实现的。本文将引导你完成创建对话式人工智能的过程，该过程允许使用Chainlit、Qdrant和OpenAI与你的代码进行对话。

2024-08-22 10:52:31

代码库数据库人工智能
机器遗忘：为什么教AI学会遗忘至关重要？
机器学习让AI模型可以删除选定的训练信息，而不会对其性能产生负面影响。

2024-08-21 09:57:38

机器AI信息
实时流架构：深入了解Kafka、Flink和Pinot的技术
虽然像Kafka、Flink和Pinot这样的独立组件功能非常强大，但在云计算和内部部署之间大规模管理它们在操作上可能很复杂。

2024-08-21 08:00:00

架构组件
如何使用聚类分析分割数据
聚类是一种无监督学习任务，涉及一系列广泛的机器学习方法，假设数据未标记或未先验分类，旨在发现其底层的模式或洞察力。具体来说，聚类的目的是发现有相似特征或属性的数据观测组。

2024-08-20 08:22:21

聚类算法聚类分析机器学习
十个Kubernetes成本优化技术
无论你旨在采用新架构还是优化现有环境，建议了解下述降低Kubernetes成本的10种方法。

2024-08-20 08:00:00

Kubernetes云计算
揭开神秘面纱：深入了解语音识别算法
本文将探索使语音识别成为可能的机制，了解日益普及的用于应用人工智能的语音用户界面（VUI）可能带来的优势。

2024-08-19 08:07:52

LLM大型语言模型人工智能
在Python环境下构建火箭控制系统：基础控制理论解析与应用实践
构建任何类型的控制系统，包括火箭控制系统，均涉及到将控制理论与编程技术相结合的过程。

2024-08-19 08:00:00

Python控制系统
半监督学习：如何克服数据标签缺乏问题
本文将深入理解半监督学习的概念，探索其原理、应用以及彻底改变人们处理数据密集型机器学习任务的方式的潜力。

2024-08-16 08:15:02

半监督学习机器学习数据标签
2024年应对勒索软件准备就绪的攻略指南
鉴于勒索软件不断发展的现状，组织必须优先考虑应对勒索软件的准备方案，以避免毫无准备和不受保护所带来的高昂成本。

2024-08-16 08:00:00

勒索软件安全
Meta SAM 2：令人印象深刻的对象分割模型
Meta公司已经发布了模型权重、代码和用于训练它的数据集，这将对研究和开发社区非常有用。以下是SAM 2的工作原理及其对许多工业应用程序(包括未来几代LLM)可能产生的影响。

2024-08-15 08:31:35

SAM 2LLM大型语言模
探索Transformer的演变：从基础到高级架构
本文探讨了Transformer从原始模型到高级架构的演变过程，并重点介绍这一过程中取得的重大进展。

2024-08-14 08:16:53

人工智能模型架构• 编码器
英伟达的硬件路线图对广大开发人员的影响
英伟达修订后的GPU路线图对开发人员意味着什么？首先，Python在其CUDA并行编程框架中将具有优先权。

2024-08-14 08:00:00

GPU英伟达开发
大型语言模型（LLM）的历史与未来
大型语言模型(LLM)是现代科技的奇迹。它们的功能复杂，规模庞大，并且具有开创性的进展。本文将探索LLM的历史和未来。

2024-08-13 08:09:34

大型语言模型LLM神经网络
Spring Boot 缓存优化攻略：七个不可错过的技巧
缓存是提高应用性能的有效方法。我们之前发布过​​一篇文章​​，介绍了缓存的概念和好处，主要针对 Spring Boot 进行了讨论。 在本文中，我们将探讨优化 Spring Boot 应用程序缓存的 7 种技术。

2024-08-13 08:00:00

应用缓存缓存
基于Prefect、Weave和RAGAS的RAG应用开发实战
本文介绍了RAG应用程序开发中的一些增强技术，例如加入线下/线上评估、借助Prefect自动提取数据等。

2024-08-12 08:28:53

RAGASRAG应用开发LLM
开发人员不可不知的十大AI编程助理
GitHub开发者调查显示，92%的美国程序员已经在使用AI工具了。

2024-08-12 08:00:00

人工智能开发AI编程助理
深度学习中生成模型的工作原理：解析用于数据增强的生成模型
本文将深入探讨生成模型在深度学习数据增强中的重要作用，例如变分自编码器(VAEs)和生成对抗网络(GANs)。

2024-08-09 08:12:35

深度学习VAEsGANs
在机器学习生命周期管理中使用MLflow的综合指南
本文介绍的综合指南可以从基础到高级的学习和掌握MLflow，并结合实际用例和端到端项目，学习如何管理机器学习生命周期。

2024-08-08 08:24:53

MLflow机器学习项目管理
基于Llama 3的AI代理开发实战演练
通过本文，您将学会基于开源的深度学习模型可视化工具Gradio构建一个具有Llama 3模型函数调用功能的AI代理的完整过程。

2024-08-07 08:32:30

深度学习AI代理Llama 3
注意！这12个影响广泛的固件漏洞和威胁
众所周知，即使在补丁可用的情况下，固件缺陷也很难修补。本文概述了迄今为止影响最广泛的12个漏洞，这些漏洞会使从个人电脑到医疗设备的各种系统受到威胁。

2024-08-07 08:00:00

漏洞安全固件
为什么最新的LLM使用混合专家(MoE)架构
本文详细介绍了混合专家 (MoE)架构，该架构通过混合或融合不同的“专家”模型共同解决特定的问题。

2024-08-06 08:16:05

LLM大型语言模型人工智能
五招提升SQL Query性能
如果从事数据工作，你会一直编写SQL查询。那么，如何编写针对性能进行优化的高效SQL查询呢？

2024-08-06 08:00:00

SQL Query数据库
小模型和开源正在成为AI发展的变数
企业自然倾向于借助公共云快速部署生成式AI，因其提供便捷的一站式服务。大型云服务商已从AI投资中获益。但使用云服务的成本有时会超过传统数据中心，尽管如此，企业仍在寻找有效降低成本的方法，这正是精益AI概念的意义所在。

2024-08-05 13:38:18

小模型开源AI
详解数据滥用：类型、现实示例、检测和防御策略
本文通过研究不当数据处理导致严重后果的现实场景，揭示了数据滥用的复杂性及潜在原因，并提供四种有效的最佳实践来检测和防止组织中的数据滥用。

2024-08-05 10:05:38

数据滥用数据处理数据安全
如何检测并尽量减少AI模型中的幻觉？
一些国家已开始起草有关AI模型的法规，以提供使用和适用性方面的框架。不妨弄清楚神经网络为何、如何开始产生幻觉，以及如何尽量避免这个问题。

2024-08-05 09:14:14

AI模型LLMAI幻觉
关于生成式AI的五大误区
围绕生成式AI无疑有很多炒作、困惑甚至恐惧。狂热倡导者宣称它有望解决世界上的所有问题，末日论鼓吹者预测它将导致数百万人失业，甚至意味着人类创造力将从此终结。

2024-08-02 08:52:51

大语言模型生成式AIChatGPT
如何在Ollama和Spring AI上使用本地AI/LLM查询图像数据库
本文介绍如何利用Ollama LLava模型和Spring AI，实现基于自然语言的图像数据库查询，并支持高效向量搜索和图像描述展示。

2024-08-02 08:00:00

人工智能Ollama
基于AI技术的区块链dApps应用开发指南
如果你是一名开发人员、区块链爱好者，或者是一名希望冒险进入这个令人兴奋的人工智能和区块链领域的初学者，本指南将引导你完成构建自己的人工智能驱动DApp的步骤，然后提供一个在AELF基础设施平台上构建的实战示例。

2024-08-01 11:10:52

机器学习模型自然语言处理区块链
人工智能应用面临的五大安全挑战
本文将深入研究人工智能应用面临的风险，了解现实世界的示例，并讨论保护这些人工智能驱动的解决方案的实用方法。

2024-08-01 08:00:00

人工智能安全
tRPC库简介及其在演示项目中的应用解析
在本文中，我期望能够更为深入地探究这座冰山的根源所在，明晰 tRPC 究竟是何种事物。本文针对 tRPC 展开了深度阐释，涵盖了我们为何需要它以及如何对其进行使用等方面。

2024-07-31 08:28:38

tRPCTypeScript类型安全库
使用Prompty构建和管理LLM提示
微软的一个新工具旨在弥合应用程序开发和提示工程之间的鸿沟。不堪重负的AI开发人员应留意这个工具。

2024-07-31 08:00:00

人工智能Prompty提示
基于Celery、Redis和Florence 2实战异步机器学习推理
在本文中，我们将演示如何使用分布式任务调度框架Celery和开源分布式键值对数据库Redis作为异步工作线程来运行机器学习模型。试验中，我们将使用微软开源的统一视觉基础模型Florence 2，这是一种以其令人印象深刻的性能而闻名的视觉语言模型。

2024-07-30 08:38:13

Florence 2机器学习Celery
如何在Kubernetes中运行数据库？
许多人在Kubernetes中成功地运行数据库，这类部署的数量在与日俱增。

2024-07-30 08:00:00

Kubernetes数据库
BERT如何增强NLP的性能
BERT是谷歌公司为NLP开发的开源机器学习框架。它通过使用双向方法为给定文本提供适当的场景来增强NLP。它从文本的两端(即前面和后面)的单词进行分析。

2024-07-29 08:09:36

BERT大型语言模型LLM
改善机器学习模型的七种方法
本文介绍了面对各种未知数据集提高机器学习模型性能的方法和技巧。

2024-07-29 08:00:00

机器学习数据集
构建可靠AI应用的LLM三角原则
本文将介绍一种经精心设计的开发可靠的高性能LLM应用程序所遵循的软件设计原则——LLM三角原则。基于这一原则开发LLM应用，有助于缩短应用LLM的巨大潜力和现实世界实施面临的挑战之间的差距。

2024-07-26 08:45:54

大型语言模型LLM三角原则人工智能
如何将微服务体系结构运用于嵌入式系统？
微服务体系结构是Facebook、Netflix和优步等跨国企业发布的分布式应用系统的基础。精细化隔离服务，然后将它们聚合起来协同工作，这使得分布式系统比单体式系统更易于管理。但是对于嵌入式系统而言，情况就有点不同了。

2024-07-26 08:00:00

微服务体系结构嵌入式系统分布式应用系统
如何优化PyTorch以加快模型训练速度？
本文将分享几个最新的性能调优技巧，以加速跨领域的机器学习模型的训练。这些技巧对任何想要使用PyTorch实现高级性能调优的人都大有帮助。

2024-07-25 08:25:35

机器学习深度学习PyTorch
关于Netflix系统架构的研究
Netflix系统架构旨在高效可靠地同时为数百万消费者提供娱乐内容。本文将介绍Netflix的特点和组成部分。

2024-07-25 08:00:00

Netflix架构
冰球运动的AI科技感：用计算机视觉跟踪球员
本文将介绍使用PyTorch、计算机视觉库OpenCV和卷积神经网络（CNN）开发一个跟踪冰球球员、球队及其基本表现统计数据的YOLOv8x模型的全过程。

2024-07-24 08:54:11

计算机视觉库神经网络人工智能
DevSecOps如何应对零日威胁
缺乏有关漏洞的信息并不意味着没有办法检测、阻止和缓解漏洞。DevSecOps是最好的方法之一。

2024-07-24 08:00:00

漏洞DevSecOps零日漏洞
人工智能在低代码和无代码开发中的积极作用
大型语言模型(LLM)的出现导致人们争相将人工智能(AI)技术集成到每个有意义的产品中，甚至包括许多毫无意义的产品。但有一个领域，人工智能已经被证明是一个强大而有用的补充：低代码和无代码的软件开发。

2024-07-23 09:50:52

大型语言模型LLM人工智能
文本为王：如何在序列推荐过程中学习语言向量
推荐系统是 1992 年施乐公司的 David Goldberg 在论文中首次提出的。人类历史上第一个发表的推荐系统算法是协同过滤。该算法长期占据着主导地位。一直到最近，仍然有研究者发问称对比了大量的推荐算法，发现基于物品的协同过滤性能优异，吊打其他算法。

2024-07-23 08:00:00

推荐系统语言向量人工智能
CrowdStrike灾难的7个紧急教训
CrowdStrike/Windows事件是一个严峻的提醒，即即使是日常维护，如果管理不当也可能导致重大中断。它凸显了现代IT系统的相互关联性，以及广泛使用的软件故障所带来的深远影响。

2024-07-22 13:07:18

Linux桌面Windows
如何通过压缩提示降低GPT-4的成本
LLMLingua是微软公司开发的一项新技术，通过消除无关部分来压缩提示。值得注意的是，LLMLingua可以在不影响模型响应质量的情况下将提示的规模压缩高达20倍。如果使用得当，LLMLingua可以降低使用高级LLM的成本，并使更广泛的用户和应用程序可以使用LLM。

2024-07-22 09:01:20

大型语言模型LLMLinguaGPT-4
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