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用DataV Atlas探索杭州美食
试用DataV Atlas可视化工具,打造出属于你的美食地图!DataV可视分析地图是阿里云面向地理空间数据的专业分析工具,能够帮助用户快速构建自己的地理分析地图,挖掘时空数据的价值,并支持商业决策和科学研究等领域的应用。 本教程基于一份杭州的美食分布空间数据,引导用户一步一步熟悉产品的功能界面、SQL分析、可视化设置、作品分享等基础功能。
很火的DeepSeek到底是什么
DeepSeek,全称杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司,成立于2023年。因推出开源 AI 模型 DeepSeek-R1 而引起了广泛关注。与ChatGPT相比,大幅降低了推理模型的成本。
【若依Java】15分钟玩转若依二次开发,新手小白半小时实现前后端分离项目,springboot+vue3+Element Plus+vite实现Java项目和管理后台网站功能
摘要: 本文档详细介绍了如何使用若依框架快速搭建一个基于SpringBoot和Vue3的前后端分离的Java管理后台。教程涵盖了技术点、准备工作、启动项目、自动生成代码、数据库配置、菜单管理、代码下载和导入、自定义主题样式、代码生成、启动Vue3项目、修改代码、以及对代码进行自定义和扩展,例如单表和主子表的代码生成、树形表的实现、商品列表和分类列表的改造等。整个过程详细地指导了如何从下载项目到配置数据库,再到生成Java和Vue3代码,最后实现前后端的运行和功能定制。此外,还提供了关于软件安装、环境变量配置和代码自动生成的注意事项。
部署使用 CHAT-NEXT-WEB 基于 Deepseek
本文介绍如何在阿里云轻量服务器上部署基于 `Deepseek` 的 `CHAT-NEXT-WEB` 项目。首先,准备一台 Linux 服务器并安装 Docker,确保防火墙允许特定端口访问。接着,通过阿里云容器镜像服务解决国内网络限制问题,将镜像推送到私有仓库并拉取到本地。配置并启动 `chat-next` 项目,使用 Deepseek API 进行优化。最后,安装 Nginx 和 Certbot 配置 HTTPS 访问,确保安全性和自动续签。整个过程需严格遵循官方文档,以避免因网络问题导致的安装失败。
ollama+openwebui本地部署deepseek 7b
Ollama是一个开源平台,用于本地部署和管理大型语言模型(LLMs),简化了模型的训练、部署与监控过程,并支持多种机器学习框架。用户可以通过简单的命令行操作完成模型的安装与运行,如下载指定模型并启动交互式会话。对于环境配置,Ollama提供了灵活的环境变量设置,以适应不同的服务器需求。结合Open WebUI,一个自托管且功能丰富的Web界面,用户可以更便捷地管理和使用这些大模型,即使在完全离线的环境中也能顺利操作。此外,通过配置特定环境变量,解决了国内访问限制的问题,例如使用镜像站来替代无法直接访问的服务。
ultralytics YOLO11 全新发布!(原理介绍+代码详见+结构框图)
本文详细介绍YOLO11,包括其全新特性、代码实现及结构框图,并提供如何使用NEU-DET数据集进行训练的指南。YOLO11在前代基础上引入了新功能和改进,如C3k2、C2PSA模块和更轻量级的分类检测头,显著提升了模型的性能和灵活性。文中还对比了YOLO11与YOLOv8的区别,并展示了训练过程和结果的可视化
CDNJS/UNPKG/JSDelivr 太慢用不了,换成这些国内高速镜像
npm cdn, cdnjs, unpkg, jsdelivr, zstatic, zstatic.net, s4.zstatic.net
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国内可用的 Web Search API,可以平替Bing Search API
近期人们发现,AI对搜索引擎的需求远远超过人类。这个团队专为AI打造搜索引擎,上线仅60天就已被调用超30万次。
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Flink Materialized Table:构建流批一体 ETL
本文整理自阿里云智能集团 Apache Flink Committer 刘大龙老师在2024FFA流批一体论坛的分享,涵盖三部分内容:数据工程师用户故事、Materialized Table 构建流批一体 ETL 及 Demo。文章通过案例分析传统 Lambda 架构的挑战,介绍了 Materialized Table 如何简化流批处理,提供统一 API 和声明式 ETL,实现高效的数据处理和维护。最后展示了基于 Flink 和 Paimon 的实际演示,帮助用户更好地理解和应用这一技术。
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告别熬夜写代码!VSCode+Cline扩展插件+DeepSeek-V3大模型,让你的编程水平瞬间超越99.9%的人!
逆天改变!VSCode+Cline+DeepSeek-V3,编程界的新王者就是你!
Ubuntu 报错:System has not been booted with systemd as init system (PID 1). Can‘t operate.
系统未使用 `systemd` 初始化导致错误。解决方法是通过 `apt` 安装。首先备份并更换`sources.list`,添加阿里云镜像源,然后更新源并以管理员权限运行 `apt-get install systemd -y` 和 `apt-get install systemctl -y` 安装所需组件。
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Elasticsearch AI Assistant 集成 DeepSeek,1分钟搭建智能运维助手
Elasticsearch 新支持 DeepSeek 系列模型,使用 AI 助手,通过自然语言交互,为可观测性分析、安全运维管理及数据智能处理提供一站式解决方案。
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DeepSeek技术报告解析:为什么DeepSeek-R1 可以用低成本训练出高效的模型
DeepSeek-R1 通过创新的训练策略实现了显著的成本降低,同时保持了卓越的模型性能。本文将详细分析其核心训练方法。
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Fluss:面向实时分析设计的下一代流存储
本文整理自阿里云智能 Flink SQL和数据通道负责人、Apache Flink PMC 伍翀(花名:云邪)老师,在 Flink Forward Asia 2024 主会场的分享。主要分享了一种专为流分析设计的新一代存储解决方案——Fluss,并由阿里巴巴开源委员会副主席王峰先生,在 FFA 2024 现场进行了 Fluss 项目的开源。
全网首发 | PAI Model Gallery一键部署阶跃星辰Step-Video-T2V、Step-Audio-Chat模型
Step-Video-T2V 是一个最先进的 (SoTA) 文本转视频预训练模型,具有 300 亿个参数,能够生成高达 204 帧的视频;Step-Audio 则是行业内首个产品级的开源语音交互模型,通过结合 130B 参数的大语言模型,语音识别模型与语音合成模型,实现了端到端的文本、语音对话生成,能和用户自然地进行高质量对话。PAI Model Gallery 已支持阶跃星辰最新发布的 Step-Video-T2V 文生视频模型与 Step-Audio-Chat 大语言模型的一键部署,本文将详细介绍具体操作步骤。
Java“找不到符号” 错误怎么查找解决
“找不到符号”是Java编程中常见的编译错误,通常表明代码试图访问未声明或不可见的符号(如类、方法或变量)。解决此问题需检查拼写、导入包是否正确及作用域是否合适。确保使用正确的类路径和库,可有效避免此类错误。若问题依旧,查阅官方文档或使用调试工具定位错误亦为良策。
nginx安装部署ssl证书,同时支持http与https方式访问
为了使HTTP服务支持HTTPS访问,需生成并安装SSL证书,并确保Nginx支持SSL模块。首先,在`/usr/local/nginx`目录下生成RSA密钥、证书申请文件及自签名证书。接着,确认Nginx已安装SSL模块,若未安装则重新编译Nginx加入该模块。最后,编辑`nginx.conf`配置文件,启用并配置HTTPS服务器部分,指定证书路径和监听端口(如20000),保存后重启Nginx完成部署。
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【BetterBench博士】2024 “华为杯”第二十一届中国研究生数学建模竞赛 选题分析
2024“华为杯”数学建模竞赛,对ABCDEF每个题进行详细的分析,涵盖风电场功率优化、WLAN网络吞吐量、磁性元件损耗建模、地理环境问题、高速公路应急车道启用和X射线脉冲星建模等多领域问题,解析了问题类型、专业和技能的需要。
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资料合集|Flink Forward Asia 2024 上海站
Apache Flink 年度技术盛会聚焦“回顾过去,展望未来”,涵盖流式湖仓、流批一体、Data+AI 等八大核心议题,近百家厂商参与,深入探讨前沿技术发展。小松鼠为大家整理了 FFA 2024 演讲 PPT ,可在线阅读和下载。
小白教程-阿里云快速搭建Stable-Diffusion WebUI环境+免费试用
Stable-Diffusion 是目前热门的AIGC图像生成方案,通过开源与社区共享模型的方式,成为AI艺术与创意产业的重要工具。本文介绍通过阿里云快速搭建SD WebUI的服务,并有免费试用权益,适合新手入门。通过详细步骤指导,帮助读者轻松上手,享受创作乐趣。
【云栖实录】Hologres3.0全新升级:一体化实时湖仓平台
2024年云栖大会,Hologres 3.0全新升级为一体化实时湖仓平台,通过统一数据平台实现湖仓存储一体、多模式计算一体、分析服务一体、Data+AI 一体,发布 Dynamic Table、External Database、分时弹性、Query Queue、NL2SQL 等众多新的产品能力,实现一份数据、一份计算、一份服务,极大提高数据开发及应用效率。同时,Hologres 的预付费实例年付折扣再降15%,仅需7折,不断帮助企业降低数据管理成本,赋能业务增长。
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赌你一定想要!OpenDataLab首款大模型多模态标注平台Label-LLM正式开源
Label-LLM 是一款专为大模型训练设计的多模态文本对话标注工具,支持团队协作,让标注工作变得简单高效。它不仅涵盖丰富的任务类型,如回答采集、偏好收集和内容评估等,还支持多模态数据标注,包括图像、视频和音频。Label-LLM具备预标注载入功能,能大幅提升工作效率,并提供全方位的任务管理与可视化分析,确保标注质量。快来体验这款强大的标注平台吧
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DeepSeek 背后的技术:GRPO,基于群组采样的高效大语言模型强化学习训练方法详解
强化学习(RL)是提升大型语言模型(LLM)推理能力的重要手段,尤其在复杂推理任务中表现突出。DeepSeek团队通过群组相对策略优化(GRPO)方法,在DeepSeek-Math和DeepSeek-R1模型中取得了突破性成果,显著增强了数学推理和问题解决能力。GRPO无需价值网络,采用群组采样和相对优势估计,有效解决了传统RL应用于语言模型时的挑战,提升了训练效率和稳定性。实际应用中,DeepSeek-Math和DeepSeek-R1分别在数学推理和复杂推理任务中展现了卓越性能。未来研究将聚焦于改进优势估计、自适应超参数调整及理论分析,进一步拓展语言模型的能力边界。
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DeepSeek背后的技术基石:DeepSeekMoE基于专家混合系统的大规模语言模型架构
DeepSeekMoE是一种创新的大规模语言模型架构,融合了专家混合系统(MoE)、多头潜在注意力机制(MLA)和RMSNorm归一化。通过专家共享、动态路由和潜在变量缓存技术,DeepSeekMoE在保持性能的同时,将计算开销降低了40%,显著提升了训练和推理效率。该模型在语言建模、机器翻译和长文本处理等任务中表现出色,具备广泛的应用前景,特别是在计算资源受限的场景下。
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近端策略优化(PPO)算法的理论基础与PyTorch代码详解
近端策略优化(PPO)是深度强化学习中高效的策略优化方法,广泛应用于大语言模型的RLHF训练。PPO通过引入策略更新约束机制,平衡了更新幅度,提升了训练稳定性。其核心思想是在优势演员-评论家方法的基础上,采用裁剪和非裁剪项组成的替代目标函数,限制策略比率在[1-ϵ, 1+ϵ]区间内,防止过大的策略更新。本文详细探讨了PPO的基本原理、损失函数设计及PyTorch实现流程,提供了完整的代码示例。
拼多多API接口怎么申请
拼多多API接口申请步骤简述:首先访问拼多多开放平台并注册账号,选择开发者类型并填写资料,审核通过后创建应用并申请API接口权限,等待审核结果,获取API密钥等信息。完成后,即可使用拼多多API接口进行开发,注意遵守相关规定。
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Flink Forward Asia 2024 上海站|Apache Flink 的过去、现在及未来
作为 Apache Flink 社区备受期待的年度盛会之一,本届大会将于 11 月 29 至 30 日在上海隆重举行。Flink Forward Asia(以下简称FFA)是由 Apache 官方授权的 Apache Flink 社区官方技术大会,旨在汇聚领先的行业实践与技术动态。在众多合作伙伴的支持与技术开发者的协助下,FFA 已成功举办了六届。适逢 Apache Flink 诞生 10 周年,今年的 FFA 主论坛将与广大开发者分享 Flink 过去十年在技术和生态方面的演进历程及关键成果。同时,基于当前 AI 时代的新场景,展望未来十年 Flink 的发展方向和规划。大会还将为您提供全面了解 Flink 2.0 版本的机会,并与业界领袖共同探讨 Apache Flink 的过去、现在及未来,以及其在实际应用中的潜力。快来预约主论坛直播,享受大数据技术盛宴~ 讲师/嘉宾简介
大环境下AI发展迅速,如何保证AI的安全问题?
保障AI安全的关键措施包括:数据隐私保护(加密、访问控制、脱敏、共享协议)、模型安全(验证、鲁棒性、监测、更新)、用户信息保护(透明收集、匿名化、保密协议)、网络安全(实时监测、防护措施)和合规伦理(遵守法规、融入设计)。此外,安全培训和意识提升也是重要一环。多角度策略确保AI技术的安全、健康和可持续发展。
阿里云百炼模型训练实战流程:从入门到实战应用
【7月更文第2天】阿里云百炼是AI大模型开发平台,提供一站式服务,涵盖模型训练到部署。用户从注册登录、创建应用开始,选择模型框架,配置资源。接着,进行数据准备、预处理,上传至阿里云OSS。模型训练涉及设置参数、启动训练及调优。训练后,模型导出并部署为API,集成到应用中。平台提供监控工具确保服务性能。通过百炼,开发者能高效地进行大模型实战,开启AI创新。
本地部署企业级自适应 RAG 应用的方法与实践
本文介绍了本地部署企业级自适应RAG(Adaptive Retrieval-Augmented Generation)应用的方法与实践。RAG结合信息检索与文本生成,广泛应用于问答、编程等领域。自适应RAG通过分类器评估查询复杂度,动态选择无检索、单步检索或多步检索策略,优化生成结果。其特点在于灵活性和适应性,能够根据输入情况调整检索和生成策略。核心技术包括检索策略的自适应、生成策略的自适应以及模型参数的自适应调整。通过实战,深入了解了RAG的工作原理和应用场景,并获得了宝贵经验。
常见的分布式定时任务调度框架
分布式定时任务调度框架用于在分布式系统中管理和调度定时任务,确保任务按预定时间和频率执行。其核心概念包括Job(任务)、Trigger(触发器)、Executor(执行器)和Scheduler(调度器)。这类框架应具备任务管理、任务监控、良好的可扩展性和高可用性等功能。常用的Java生态中的分布式任务调度框架有Quartz Scheduler、ElasticJob和XXL-JOB。
四张图片道清AI大模型的发展史(1943-2023)
现在最火的莫过于GPT了,也就是大规模语言模型(LLM)。“LLM” 是 “Large Language Model”(大语言模型)的简称,通常用来指代具有巨大规模参数和复杂架构的自然语言处理模型,例如像 GPT-3(Generative Pre-trained Transformer 3)这样的模型。这些模型在处理文本和语言任务方面表现出色,但其庞大的参数量和计算需求使得它们被称为大模型。当然也有一些自动生成图片的模型,但是影响力就不如GPT这么大了。
API接口在各个领域的发挥着什么样的作用呢
API接口在电商、金融、医疗、物联网、媒体和游戏等领域发挥重要作用。从商品管理、支付集成、用户管理,到金融风控、医疗数据共享、智能交通,再到内容整合、数据分析和游戏数据交互,API助力各行业实现高效协同与创新。
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大数据与机器学习
大数据领域前沿技术分享与交流,这里不止有技术干货、学习心得、企业实践、社区活动,还有未来。