基于HPC场景的集群任务调度系统LSF/SGE/Slurm/PBS
在HPC场景中,集群任务调度系统是资源管理和作业调度的核心工具。LSF、SGE、Slurm和PBS是主流调度系统。LSF适合大规模企业级集群,提供高可靠性和混合云支持;SGE为经典开源系统,适用于中小规模集群;Slurm成为HPC领域事实标准,支持多架构和容器化;PBS兼具商业和开源版本,擅长拓扑感知调度。选型建议:超大规模科研用Slurm,企业生产环境用LSF/PBS Pro,混合云需求选LSF/PBS Pro,传统小型集群用SGE/Slurm。当前趋势显示Slurm在TOP500系统中占比超60%,而商业系统在金融、制造等领域保持优势。
写歌词的技巧和方法入门指南:点亮音乐创作梦想,妙笔生词智能写歌词软件
对于怀揣音乐创作梦想的人来说,写歌词是关键一步。本文介绍写歌词的技巧和方法,推荐使用《妙笔生词智能写歌词软件》辅助创作,涵盖 AI 智能写词、押韵优化等功能。积累灵感素材,确定主题,构建歌词结构,使用简洁而富有感染力的语言,让创作更轻松。
cdn服务器连接异常怎么办
当遇到CDN服务器连接异常时,可采取以下步骤排查:检查CDN配置,包括域名解析和防火墙设置;清空CDN缓存;测试网络连接;确认源服务器状态;更换CDN服务器;等待恢复;联系服务商;检查本地电脑安全;检查程序代码;保持更新和维护。具体解决步骤需根据实际情况调整。
【大模型私有化部署要花多少钱?】一张图看懂你的钱用在哪
本文探讨了高性价比实现DeepSeek大模型私有化部署的方法,分为两部分: 一是定义大模型性能指标,包括系统级(吞吐量、并发数)与用户体验级(首token生成时间、单token生成时间)指标,并通过roofline模型分析性能瓶颈; 二是评估私有化部署成本,对比不同硬件(如H20和4090)及模型选择,结合业务需求优化资源配置。适合关注数据安全与成本效益的企业参考。
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。
Temu商品列表数据接口(Temu API系列)
Temu作为新兴跨境电商平台,为全球卖家和消费者搭建便捷交易桥梁。通过商品列表数据接口,开发者、分析师可获取商品名称、价格、销量等信息,助力市场调研、商品管理和数据分析。接口支持HTTP GET请求,参数包括品类、价格区间、排序方式等,响应格式为JSON。Python示例代码展示了如何调用API获取数据,应用场景涵盖竞争对手分析、选品参考、销售预测及个性化推荐系统开发等。
Office Tool Plus 永恒经典,让每个人都能轻松使用上免费的办公神器!
本文介绍如何使用Office Tool Plus在Windows 11系统上快速、免费安装和激活Office。首先,下载并解压Office Tool Plus,启动后选择“Microsoft 365企业应用版”并设置为简体中文,点击“开始部署”。安装完成后,可通过两种方法激活Office:一是使用命令框输入特定指令,二是通过KMS激活。推荐使用KMS服务器(如kms.loli.beer)进行激活。此外,若之前安装过Office,需先清除激活信息和旧版本残留文件,以确保新安装顺利进行。
如何使用Python实现“猜数字”游戏
本文介绍了使用Python实现“猜数字”游戏的过程。游戏规则是玩家在给定范围内猜一个由计算机随机生成的整数,猜对则获胜。代码中,首先导入random模块生成随机数,然后在循环中获取玩家输入并判断大小,提供猜小、猜大提示。通过增加猜测次数限制、难度选择、优化输入提示和图形化界面等方式可优化游戏。这篇文章旨在帮助初学者通过实际操作学习Python编程。
2023年13个面向初学者最佳免费3D建模软件
现在有数百种不同的免费 3D 建模软件工具供希望创建自己的 3D 模型的用户使用——因此知道从哪里开始可能会很棘手。 3D 软件建模工具的范围从即使是最新的初学者也易于使用到可能需要数年才能学习的专业级软件——因此选择与您的技能水平相匹配的工具非常重要。
六、Sqoop 导出
除了从数据库往 Hadoop 导,Sqoop 也能把 Hadoop 里的数据反向“倒”回数据库,做成 Export。很多场景用得上,比如 ETL 后结果回写,业务系统更新,或者补数据。这篇文章细讲了 Export 的用法,INSERT / UPDATE 模式啥区别,update-key、allowinsert 怎么配,暂存表咋用,配了完整例子,学完导出不用再踩坑!
2025年大模型就业:核心技术趋势、技能要求与职业发展全景解析
随着大语言模型(Large Language Models, LLMs)的技术飞速迭代,人工智能领域正经历从通用对话工具向高度智能化、任务导向的智能体(Agent)系统的深刻转型。到2025年4月,企业对掌握LLM相关技术的专业人才需求持续高涨,核心能力聚焦于检索增强生成(RAG)、智能体任务自动化、模型对齐优化以及多模态融合。本文将全面剖析2025年大模型就业市场的技术演进路径、核心技能要求、行业应用场景、推荐实践项目以及职业发展建议,旨在为从业者提供详尽的职业规划指南,帮助其精准把握行业机遇。
Druid 架构原理及核心特性详解
Druid 是一个分布式、支持实时多维OLAP分析的列式存储数据处理系统,适用于高速实时数据读取和灵活的多维数据分析。它通过Segment、Datasource等元数据概念管理数据,并依赖Zookeeper、Hadoop和Kafka等组件实现高可用性和扩展性。Druid采用列式存储、并行计算和预计算等技术优化查询性能,支持离线和实时数据分析。尽管其存储成本较高且查询语言功能有限,但在大数据实时分析领域表现出色。
大数据的下一站是什么?服务/分析一体化(HSAP)
随着互联网的发展,数据量出现了指数型的增长,单机的数据库已经不能满足业务的需求。特别是在分析领域,一个查询就可能需要处理很大一部分甚至全量数据,海量数据带来的压力变得尤为迫切。分析不再是传统的 OLAP 系统或者大数据系统特有的能力,一个很自然的问题是:**既然 HTAP 有了分析的能力,它是不是将取代大数据系统呢?大数据的下一站是什么?
生成AI的两大范式:扩散模型与Flow Matching的理论基础与技术比较
本文系统对比了扩散模型与Flow Matching两种生成模型技术。扩散模型通过逐步添加噪声再逆转过程生成数据,类比为沙堡的侵蚀与重建;Flow Matching构建分布间连续路径的速度场,如同矢量导航系统。两者在数学原理、训练动态及应用上各有优劣:扩散模型适合复杂数据,Flow Matching采样效率更高。文章结合实例解析两者的差异与联系,并探讨其在图像、音频等领域的实际应用,为生成建模提供了全面视角。
修改 torch和huggingface 缓存路径
简介:本文介绍了如何修改 PyTorch 和 Huggingface Transformers 的缓存路径。通过设置环境变量 `TORCH_HOME` 和 `HF_HOME` 或 `TRANSFORMERS_CACHE`,可以在 Windows、Linux 和 MacOS 上指定自定义缓存目录。具体步骤包括设置环境变量、编辑 shell 配置文件、移动现有缓存文件以及创建符号链接(可选)。
API和SDK的区别
API(应用程序编程接口)和SDK(软件开发工具包)的主要区别在于范围、内容、抽象程度及使用方式。API定义了软件组件间的交互规则,范围较窄,更抽象;而SDK提供了一整套开发工具,包括API、编译器、调试器等,范围广泛,具体且实用,有助于提高开发效率。
PAI-TurboX:面向自动驾驶的训练推理加速框架
PAI-TurboX 为自动驾驶场景中的复杂数据预处理、离线大规模模型训练和实时智能驾驶推理,提供了全方位的加速解决方案。PAI-Notebook Gallery 提供PAI-TurboX 一键启动的 Notebook 最佳实践
软件复杂度量化:McCabe度量法及其环路复杂度的计算方法
McCabe度量法(McCabe's Cyclomatic Complexity)是一种经典的方法,用于度量软件程序的复杂度。通过计算程序中独立路径的数量,帮助开发人员评估代码的维护难度和测试覆盖率。本文详细介绍了McCabe度量法的原理、计算方法及其在实际应用中的作用。
号称能打败MLP的KAN到底行不行?数学核心原理全面解析
Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) 是一种新型神经网络架构,挑战了多层感知器(mlp)的基础,通过在权重而非节点上使用可学习的激活函数(如b样条),提高了准确性和可解释性。KANs利用Kolmogorov-Arnold表示定理,将复杂函数分解为简单函数的组合,简化了神经网络的近似过程。与mlp相比,KAN在参数量较少的情况下能达到类似或更好的性能,并能直观地可视化,增强了模型的可解释性。尽管仍需更多研究验证其优势,KAN为深度学习领域带来了新的思路。
Flink Agents 0.1.0 发布公告
Apache Flink Agents 0.1.0 首发预览版上线!作为 Flink 新子项目,它在流处理引擎上构建事件驱动的 AI 智能体,融合 LLM、工具、记忆与动态编排,支持高吞吐、低延迟、精确一次语义,实现数据与 AI 无缝集成,助力电商、金融等实时场景智能决策。
多模态RAG实战指南:完整Python代码实现AI同时理解图片、表格和文本
本文探讨了多模态RAG系统的最优实现方案,通过模态特定处理与后期融合技术,在性能、准确性和复杂度间达成平衡。系统包含文档分割、内容提取、HTML转换、语义分块及向量化存储五大模块,有效保留结构和关系信息。相比传统方法,该方案显著提升了复杂查询的检索精度(+23%),并支持灵活升级。文章还介绍了查询处理机制与优势对比,为构建高效多模态RAG系统提供了实践指导。
数据包络分析(Data Envelopment Analysis, DEA)详解与Python代码示例
数据包络分析(Data Envelopment Analysis, DEA)详解与Python代码示例
Ubuntu 20.04 卸载与安装 MySQL 5.7 详细教程
该文档提供了在Ubuntu上卸载和安装MySQL 5.7的步骤。首先,通过`apt`命令卸载所有MySQL相关软件包及配置。然后,下载特定版本(5.7.32)的MySQL安装包,解压并安装所需依赖。接着,按照特定顺序安装解压后的deb包,并在安装过程中设置root用户的密码。安装完成后,启动MySQL服务,连接数据库并验证。最后,提到了开启GTID和二进制日志的配置方法。
基于docker搭建conda深度学习环境(支持GPU加速)
在Ubuntu系统,创建一个docker,然后搭建conda深度学习环境,这样可以用conda或pip安装相关的依赖库了。
【经典论文解读】YOLACT 实例分割(YOLOv5、YOLOv8实例分割的基础)
YOLACT是经典的单阶段、实时、实例分割方法,在YOLOv5和YOLOv8中的实例分割,也是基于 YOLACT实现的,有必要理解一下它的模型结构和设计思路。
抖音API全面解析:商品详情、视频详情、评论获取
抖音商品视频详情API可获取视频标题、播放量、点赞数等50+字段,支持电商整合、竞品监控与直播选品。通过视频ID调用,返回JSON数据,需开发者认证并遵守频率限制。
Dify部署全栈指南:AI从Ubuntu配置到HTTPS自动化的10倍秘籍
本文档介绍如何部署Dify后端服务及前端界面,涵盖系统环境要求、依赖安装、代码拉取、环境变量配置、服务启动、数据库管理及常见问题解决方案,适用于开发与生产环境部署。
RAG 切片利器 LumberChunker 是如何智能地把文档切割成 LLM 爱吃的块
RAG 里的文档应该怎么切割比较好呢?按固定的字符数或词数?按句?按段落?加个重叠窗口?还是 ...
17种RAG实现方法大揭秘
RAG(检索增强生成)通过结合外部知识库与LLM生成能力,有效解决大模型知识滞后与幻觉问题。本文详解三类策略、17种实现方案,涵盖文档分块、检索排序与反馈机制,并提供工程选型指南,助力构建高效智能系统。
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。
C语言中a 和&a 有什么区别
在C语言中,"a" 是一个变量的名字,代表存储在内存中的某个值。而"&a" 则是获取该变量的内存地址,即变量a在计算机内存中的具体位置。这两者的主要区别在于:"a" 操作的是变量中的值,"&a" 操作的是变量的内存地址。
什么是代理ip?代理ip的工作原理?代理ip有哪些类型?
当您在互联网上浏览或访问网站时,您的IP地址是您的设备在网络上的唯一标识。通过IP地址,网站和其他在线服务可以追踪您的位置、活动和访问历史。但是,使用IP代理可以帮助您代理本地IP地址,从而增加您的在线隐私和安全。
电脑进入bios关闭网卡的技巧
华硕电脑开机显示字符无法进入系统,提示“PXE-MOF:Exiting PXE ROM”,表明电脑正尝试从网卡启动。解决方法为进入BIOS关闭网卡启动功能。开机时连续按F2进入BIOS,切换至“Security”选项卡,找到“I/O Interface Security”设置,选择“LAN Network Interface”并设为“LOCKED”以禁用网卡启动,最后按F10保存退出即可。
Python新手常见问题一:列表、元组、集合、字典区别是什么?
本文针对Python编程新手常遇到的问题,详细阐述了列表(List)、元组(Tuple)、集合(Set)和字典(Dictionary)这四种数据结构的核心区别。列表是一种有序且可变的数据序列,允许元素重复;元组同样有序但不可变,其内容一旦创建就不能修改;集合是无序、不重复的元素集,强调唯一性,主要用于数学意义上的集合操作;而字典则是键值对的映射容器,其中键必须唯一,而值可以任意,它提供了一种通过键查找对应值的有效方式。通过对这些基本概念和特性的对比讲解,旨在帮助初学者更好地理解并运用这些数据类型来解决实际编程问题。
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。
构建多用户的 Jupyter 服务器 —— 利用 JupyterHub
【8月更文第29天】**摘要** JupyterHub 是一个易于使用的、可伸缩的、多用户的 Jupyter Notebook 服务器。它允许您在一个集中式服务器上托管多个独立的 Jupyter Notebook 会话,非常适合团队协作和教学环境。本文将详细介绍如何安装和配置 JupyterHub,以及如何利用它来构建一个多用户 Jupyter 服务器环境。
【HBase入门与实战】一文搞懂HBase!
该文档介绍了HBase,一种高吞吐量的NoSQL数据库,适合处理大规模数据。HBase具备快速读写、列式存储和天然支持集群部署的特点,常用于高并发场景。NoSQL与关系型数据库的主要区别在于数据模型、查询语言和可伸缩性。HBase的物理架构包括Client、Zookeeper、HMaster和RegionServer,其中RegionServer管理数据存储。HBase的读写流程利用MemStore和Bloom Filter提高效率。此外,文档还提到了HBase的应用,如时间序列数据、消息传递和内容服务。
小红书API接口文档:笔记详情数据开发手册
小红书笔记详情API可获取指定笔记的标题、正文、互动数据及多媒体资源,支持字段筛选与评论加载。通过note_id和access_token发起GET/POST请求,配合签名验证,广泛用于内容分析与营销优化。
手把手教你怎么做人口密度热力图
本文介绍了使用Python和ArcGIS绘制人口密度地图的方法。Python部分包括地图数据获取、格式转换、数据整合及可视化;ArcGIS部分涵盖地图投影、数据连接、人口密度计算与图例设置。同时提供了C++代码用于数据分割,并介绍了如何利用高德API获取地址经纬度,实现地图标注。
加速LLM大模型推理,KV缓存技术详解与PyTorch实现
大型语言模型(LLM)的推理效率是AI领域的重要挑战。本文聚焦KV缓存技术,通过存储复用注意力机制中的Key和Value张量,减少冗余计算,显著提升推理效率。文章从理论到实践,详细解析KV缓存原理、实现与性能优势,并提供PyTorch代码示例。实验表明,该技术在长序列生成中可将推理时间降低近60%,为大模型优化提供了有效方案。
2025年GitHub平台上的十大开源MCP服务器汇总分析
本文深入解析了GitHub上十个代表性MCP(Model Context Protocol)服务器项目,探讨其在连接AI与现实世界中的关键作用。这些服务器实现了AI模型与应用程序、数据库、云存储、项目管理等工具的无缝交互,扩展了AI的应用边界。文中涵盖Airbnb、Supabase、AWS-S3、Kubernetes等领域的MCP实现方案,展示了AI在旅行规划、数据处理、云存储、容器编排等场景中的深度应用。未来,MCP技术将向标准化、安全性及行业定制化方向发展,为AI系统集成提供更强大的支持。
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。