ORPO是另一种新的LLM对齐方法，这种方法甚至不需要SFT模型。通过ORPO，LLM可以同时学习回答指令和满足人类偏好。

OpenAI Gym 中级教程——环境定制与创建

HQL的中级题目---炸裂函数、窗口函数

Dataphin v4.0提升了即席查询体验，新增支持多条SQL语句同时执行并查看独立日志，允许用户移动或隐藏列，以及全屏查看结果。此外，为增强数据安全，引入了禁止数据复制的功能。新版本还优化了细节，如单行详细信息查看和更灵活的列管理，旨在提高数据分析效率并保障数据安全。

OpenAI Gym 中级教程——深入强化学习算法

在Python编程中，模块的导入是每个开发者必须掌握的基础技能之一。模块化设计让代码更加有序、可复用和易于维护。然而，在实际操作过程中，新手程序员常常会遇到一些关于模块导入的问题，导致程序无法正常运行。本文将探讨几种常见的模块导入场景及容易犯错的操作，并提供相应的解决方案。

Scikit-Learn 中级教程——网格搜索和交叉验证

Flink CDC数据源指的是使用Apache Flink的CDC特性来连接并捕获外部数据库变更数据的数据源；本合集将介绍如何配置和管理Flink CDC数据源，以及解决数据源连接和同步过程中遇到的问题。

使用向量检索服务的好处是它可以将文本信息转化为向量表示，并进行相似度计算。这使得能够高效地搜索与查询进行语义匹配的文本

Debian系统安装OpenVPN

今天我们来详细研究这篇论文“Mamba:具有选择性状态空间的线性时间序列建模”

Hive窗口函数详细介绍

【MATLAB】逐次变分模态分解SVMD信号分解算法

Python算法——Merkle树

本文深入分析了大模型技术在自动驾驶领域的应用和影响，万字长文，慢慢观看~ 文中首先概述了大模型技术的发展历程，自动驾驶模型的迭代路径，以及大模型在自动驾驶行业中的作用。 接着，详细介绍了大模型的基本定义、基础功能和关键技术，特别是Transformer注意力机制和预训练-微调范式。 文章还介绍了大模型在任务适配性、模型变革和应用前景方面的潜力。 在自动驾驶技术的部分，详细回顾了从CNN到RNN、GAN，再到BEV和Transformer结合的技术迭代路径，以及占用网络模型的应用。 最后，文章重点讨论了大模型如何在自动驾驶的感知、预测和决策层面提供赋能，突出了其在该领域的重要性和影响力。

首先进行双目定标，获取双目摄像头内部的参数后，进行测距。本次的双目视觉测距，基于BM算法。

【AgentGPT】网页版的 Auto-GPT，让 AI 成为我们的生产力工具

Python算法——归并排序

在 Linux 操作系统中，经常需要检查文件的大小，文件实际的大小和文件占用磁盘的大小往往是不一致的，下面梳理记录集中常见的查看文件大小的方法。

循环神经网络(RNN)、门控循环单元（GRU）、长短期记忆(LSTM)

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时间序列分析在金融和医疗保健等领域至关重要，在这些领域，理解随时间变化的数据模式至关重要。在本文中，我们将介绍四个主要的Python库——statmodels、tslearn、tssearch和tsfresh——每个库都针对时间序列分析的不同方面进行了定制。这些库为从预测到模式识别的任务提供了强大的工具，使它们成为各种应用程序的宝贵资源。

选址问题-精确重心法和遗传算法

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智能语音技术的相关技术（二）

数据可视化（二）

DataWorks新加坡和香港查看表分区信息页面，记录数不显示，显示为“今日新增，明日数据更新”，这个是啥情况？

安装Windows和Linux双系统需要注意的一些问题

如何使用JDB命令行调试Java程序呢？

因此，本文旨在向读者介绍AWS云计算下的灾难恢复架构的诸多相关知识点，希望读者可以通过本文了解到云上的灾难恢复计划的基本原理、最佳实践和工具，并掌握如何设计和实施云上的可靠灾难恢复计划。当然各大云厂商的服务个人使用下来，感觉基本思想都是互通的，所以这里面灾难恢复架构是不限定具体云的设计的。

无论是图像识别，自然语言处理，医疗保健还是任何其他人工智能领域感兴趣，这些数据集都是非常重要的，所以本文将整理常用且有效的20个数据集。

本文中我们将解释如何构建KG、分析它以及创建嵌入模型。

Python脚本自动采集研报

阿里云机器学习平台PAI主导的多篇论文在ACL 2023 Industry Track上入选。

在pai平台上可公开读取的数据集，不用再费劲去下载和处理数据集： Taobao 数据集介绍 Avazu CTR 数据集 AliCCP 数据集 CENSUS 数据集

当DataFrame数据中一列的值需要根据某个字典批量映射为字典中的value，该如何操作？

本文主要TorchScript的基本概念及其在 C++ 中的使用

今天这篇小作文尝试以NLP领域中的常用模型BERT为例(仅将输入文本进行encode)，综合评测包括Pytorch、ONNX、JIT、TensorRT和OpenVino在内这5种推理方案的性能。

不知大家在看论文代码的时候是否会常常看见 torch.einsum()，这玩意儿看起来是真的抽象，但是深入了解后发现它原来这么好用。

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