解码元翌智能：昇腾AI创新大赛金奖得主的技术拼图
过去两年，大模型成为热议话题，其价值逐渐在生成式AI的广泛应用中显现。昇腾AI创新大赛展示了大模型在各行业的深度融合，如元翌智能通过大模型实现遥感影像解译，解决了人工解译耗时费力的问题，推动了商业遥感市场的发展。元翌智能的解决方案在农业、生态和灾害应急管理等方面发挥了重要作用，提升了行业生产力。未来，随着技术的不断迭代，大模型将在更多领域释放新质生产力，助力行业发展。
【YashanDB知识库】如何使用yasldr导入lob类型？
在使用yasldr工具导入CSV数据时，涉及LOB类型（如CLOB）的数据处理有三种模式：lls模式、lobfile模式和直接导入。lls模式通过指定偏移量和长度从单个.dat文件中提取LOB数据；lobfile模式将每个LOB数据存储在独立的.dat文件中，并在CSV中引用；直接导入则直接在CSV中放置LOB数据，但单字段限制为32K。本文详细介绍了这三种模式的具体用法及区别，帮助用户更好地理解和使用yasldr进行LOB类型数据的导入。
低代码开发模式与传统模式效率对比研究：效率提升97%的案例分析与技术实现
低代码平台的出现彻底改变了软件开发的模式，将开发时间从数月缩短至一天，效率提升97%。它通过拖拽组件、使用模板等方式简化开发流程，使专业开发者和非编程人员都能快速构建应用。低代码平台的核心优势包括可视化开发、组件化设计、实时渲染与动态预览、分布式协作支持、无缝部署与事务管理等。这些特性不仅大幅缩短了开发周期，还提升了团队协作效率和应用的可靠性。此外，低代码平台还融合了AI技术，提供智能代码生成、自动化优化及故障排查等功能，进一步提高了开发效率和质量。总之，低代码开发正引领软件开发进入一个更加高效、创新和包容的新时代。
基于IEKF迭代扩展卡尔曼滤波算法的数据跟踪matlab仿真,对比EKF和UKF
本项目基于MATLAB2022A实现IEKF迭代扩展卡尔曼滤波算法的数据跟踪仿真，对比EKF和UKF的性能。通过仿真输出误差收敛曲线和误差协方差收敛曲线，展示三种滤波器的精度差异。核心程序包括数据处理、误差计算及可视化展示。IEKF通过多次迭代线性化过程，增强非线性处理能力；UKF避免线性化，使用sigma点直接处理非线性问题；EKF则通过一次线性化简化处理。
大语言模型中的归一化技术：LayerNorm与RMSNorm的深入研究
本文分析了大规模Transformer架构（如LLama）中归一化技术的关键作用，重点探讨了LayerNorm被RMSNorm替代的原因。归一化通过调整数据量纲保持分布形态不变，提升计算稳定性和收敛速度。LayerNorm通过均值和方差归一化确保数值稳定，适用于序列模型；而RMSNorm仅使用均方根归一化，省略均值计算，降低计算成本并缓解梯度消失问题。RMSNorm在深层网络中表现出更高的训练稳定性和效率，为复杂模型性能提升做出重要贡献。
《DeepSeek“数据消化片”：数据合规困境的破局之道》
在数据成为关键资产的数字化时代，数据合规问题如影随形。DeepSeek提出的“数据消化片”概念，通过精准识别、智能适配和持续监控三大核心能力，为企业提供全方位的数据合规保障。它利用自然语言处理与机器学习技术，深度解析隐私政策、数据协议等文档，发现潜在风险；内置实时更新的法规知识库，灵活应对全球多元法规；并实时跟踪数据流动，确保合规性。这一创新为数据产业的健康发展奠定了基础，引领智能化合规管理新时代。
《DeepSeek轻量级模型蒸馏技术：知识迁移损失补偿策略全解析》
在人工智能领域，大语言模型虽强大但部署困难，尤其在资源受限设备上。DeepSeek的轻量级模型蒸馏技术通过知识迁移损失补偿策略，有效解决了这一难题。该技术将大型教师模型的知识传递给小型学生模型，通过输出分布、中间特征和梯度匹配等方式最小化性能损失，实现模型轻量化。此外，动态自适应策略如温度调节和课程蒸馏进一步提升了蒸馏效果。实际应用中，轻量级模型在自然语言处理任务中表现出色，大幅降低了计算资源需求，为更广泛的应用场景提供了可能。
课时132：内建函数式接口
在JDK 1.8之中提供有 Lambda 表达式和方法引用，但如果由开发者来定义函数式接口，需要使用“@FunctionalInterface”注解进行大量声明，于是为了方便则可以直接引用系统中的函数式接口。
在系统中专门提供有一个 java.util.function 的开发包，里面可以直接使用函数式接口，共有如下几个核心接口供我们使用。