**Quiet-STaR** 是一种增强大型语言模型（LLM）推理能力的方法，它扩展了原有的**STaR** 技术，允许LLM为其生成的文本自动生成推理步骤。通过令牌并行抽样和学习的思想令牌，模型能同时预测单词和相关原理。教师强化指导确保输出的正确性。Quiet-STaR提升LLM在句子预测、复杂问题解答和推理基准测试上的表现，降低困惑度，促进更流畅的生成过程。未来研究将探索视觉和符号理由，以及结合可解释AI以提高模型透明度和定制化。[\[arXiv:2403.09629\]](https://arxiv.org/abs/2403.09629)

随着机器学习和人工智能的迅速发展，分类模型成为了解决各种问题的重要工具。然而，仅仅知道模型预测对了多少样本是不够的。我们需要一种更详细、更系统的方法来理解模型的分类能力，以及它在不同类别上的表现。 混淆矩阵是在机器学习和统计学中用于评估分类模型性能的一种表格。它对模型的分类结果进行了详细的总结，特别是针对二元分类问题，另外混淆矩阵是用于评估分类模型性能的一种表格，特别适用于监督学习中的分类问题。它以矩阵形式展示了模型对样本进行分类的情况，将模型的预测结果与实际标签进行对比。

Havenask是阿里巴巴智能引擎事业部自研的开源高性能搜索引擎，深度支持了包括淘宝、天猫、菜鸟、高德、饿了么在内几乎整个阿里的搜索业务。性能测试的目的在于评估搜索引擎在各种负载和条件下的响应速度、稳定性。通过模拟不同的用户行为和查询模式，我们可以揭示潜在的瓶颈、优化索引策略、调整系统配置，并确保Havenask在用户数量激增或数据量剧增时仍能保持稳定运行。本文举例对Havenask进行召回性能测试的一个简单场景，在搭建好Havenask服务并写入数据后，使用wrk对Havenask进行压测，查看QPS和查询耗时等性能指标。

在Linux系统中，有多种方法可以查看自己的IP地址。

Flink报错通常是指在使用Apache Flink进行实时数据处理时遇到的错误和异常情况；本合集致力于收集Flink运行中的报错信息和解决策略，以便开发者及时排查和修复问题，优化Flink作业的稳定性。

京东商品评论数据接口（JD.item_review）丨京东API接口指南

Python高级算法——模拟退火算法（Simulated Annealing）

随着人工智能技术的迅猛发展，模型训练服务变得愈发关键。阿里云提供了一系列强大的产品，使得在云端轻松搭建、优化和管理模型训练变得更加便捷。本文将详细介绍如何使用阿里云的相关产品构建高效的模型训练服务。

【MATLAB 】VMD信号分解+FFT傅里叶频谱变换组合算法

Elasticsearch 从8.8版本开始，新增 RRF，支持对多种不同方式召回的多个结果集进行综合再排序，返回最终的排序结果。之前 Elasticsearch 已经分别支持基于 BM25 的相关性排序和向量相似度的召回排序，通过 RRF 可以对这两者的结果进行综合排序，可以提升排序的准确性。

数据标注（二）

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。

感谢您阅读本文！如果您对基于边缘计算的智能物联网、相关技术或未来发展有任何疑问或想法，请在评论区与我交流。让我们一起探索边缘计算如何为智能物联网带来更多的创新和机遇！

umount卸载根目录，xfs_repair修复根分区

“创新大师杯”全球AI极客挑战赛征文活动开始了！

Flink入坑指南系列文章，从实际例子入手，一步步引导用户零基础入门实时计算/Flink，并成长为使用Flink的高阶用户。 简介 Group By + Agg这个最经典的SQL使用方式。Group By是SQL中最基础的分组操作，agg的全称是aggregation(聚合操作)，是一类SQL算子的统称，Flink中最常用的Agg操作有COUNT/SUM/AVG等，详情参见Flink支持的聚合操作列表。

机器学习算法基于信用卡消费记录做信用评分 背景 如果你是做互联网金融的，那么一定听说过评分卡。评分卡是信用风险评估领域常用的建模方法，评分卡并不简单对应于某一种机器学习算法，而是一种通用的建模框架，将原始数据通过分箱后进行特征工程变换，继而应用于线性模型进行建模的一种方法。

“令人惊喜的是，利用阿里云的数加平台，我们差不多一个多月就搭建好了大数据平台，并且可以通过图形化的界面快速的开发，几个开发人员很快的掌握，甚至我们把阿里云的开发端给了业务部门，他们一些稍微资深一点的业务人员也可以使用，所以我们初步估计了一下，给我们节省的价值至少是千万级的。

本文源自2024外滩大会“Data+AI”论坛，由蚂蚁集团数据平台与服务部负责人骆骥演讲整理。文章回顾了数据技术发展历程，指出生成式AI正推动数据技术从成本效率中心向价值中心转变。

蒙特卡洛方法起源于1945年科学家斯坦尼斯劳·乌拉姆对纸牌游戏中概率问题的思考，与约翰·冯·诺依曼共同奠定了该方法的理论基础。该方法通过模拟大量随机场景来近似复杂问题的解，因命名灵感源自蒙特卡洛赌场。如今，蒙特卡洛方法广泛应用于机器学习领域，尤其在超参数调优、贝叶斯滤波等方面表现出色。通过随机采样超参数空间，蒙特卡洛方法能够高效地找到优质组合，适用于处理高维度、非线性问题。本文通过实例展示了蒙特卡洛方法在估算圆周率π和优化机器学习模型中的应用，并对比了其与网格搜索方法的性能。

【8月更文第31天】随着 DevOps 实践的普及，Jenkins 已经成为许多组织中不可或缺的一部分，用于自动化软件开发生命周期中的构建、测试和部署流程。然而，随着 Jenkins 的广泛应用，其安全性也变得越来越重要。Jenkins 提供了一系列的安全特性，包括访问控制列表（ACL）、认证和授权机制，以确保只有经过适当授权的用户才能访问和操作 Jenkins 系统。本文将详细介绍如何配置 Jenkins 的 ACL 以及其他安全措施，以保护 Jenkins 服务器免受未授权访问和攻击。

【8月更文第31天】随着云计算技术的发展，越来越多的企业选择将数据处理和分析任务迁移到云端。阿里云的 MaxCompute 是一款专为海量数据设计的大规模数据仓库平台，它不仅提供了强大的数据处理能力，还简化了数据管理的工作流程。然而，在享受这些便利的同时，企业也需要考虑如何有效地控制成本，确保资源得到最优利用。本文将探讨如何评估 MaxCompute 的使用成本，并提出一些优化策略以降低费用，提高资源利用率。

【8月更文第31天】随着软件开发流程的加速，持续集成/持续交付（CI/CD）工具的重要性日益凸显。Jenkins 作为最受欢迎的 CI/CD 平台之一，为企业提供了强大的自动化构建和部署功能。然而，在大规模部署场景下，单一的 Jenkins 实例可能无法满足高可用性和性能的需求。本文将探讨如何设计和实施 Jenkins 高可用集群，以支持大型组织的需求，并通过负载均衡技术来提高系统的稳定性和响应速度。

【8月更文第31天】随着大数据分析需求的增长，如何高效地管理和组织数据变得至关重要。阿里云的 MaxCompute（原名 ODPS）是一个专为海量数据设计的计算服务，它提供了丰富的功能来帮助用户管理和优化数据。本文将重点讨论 MaxCompute 中的数据分区策略和生命周期管理方法，并通过具体的代码示例来展示如何实施这些策略。

【8月更文第31天】在大数据和云计算蓬勃发展的今天，数据库作为数据存储的核心组件，其稳定性和可靠性直接影响到整个系统的性能。OceanBase 是由阿里巴巴集团自主研发的一款分布式关系型数据库系统，旨在为大规模在线交易处理（OLTP）场景提供高性能、高可用性的解决方案。本文将深入探讨 OceanBase 是如何通过其独特的架构设计来确保数据的高可用性和容灾能力。

【8月更文第28天】在当今互联网时代，网站的响应速度直接影响用户体验和业务成功率。因此，构建一个高性能的Web服务器架构至关重要。本文将从硬件配置、软件架构以及网络设置三个方面探讨如何提高Web服务器的性能，并提供一些实际的代码示例。

【8月更文第28天】随着全球化的发展，多语言支持已经成为各种技术产品和服务的基本要求之一。FunAudioLLM（虚构名称）作为一款先进的语音合成引擎，致力于提供高质量、多语言的语音体验。本文将介绍 FunAudioLLM 如何实现跨语言的支持，并通过具体的代码示例展示如何使用该引擎进行语音合成。

【8月更文第27天】PyTorch 是一款流行的深度学习框架，它以其灵活性和易用性而闻名。与 TensorFlow 等其他框架相比，PyTorch 最大的特点之一是支持动态计算图。这意味着开发者可以在运行时定义网络结构，这为构建复杂的模型提供了极大的便利。本文将深入探讨 PyTorch 中动态计算图的工作原理，并通过一些示例代码展示如何利用这一特性来构建灵活的神经网络架构。

【8月更文第19天】随着AI技术的快速发展，越来越多的企业开始将AI应用部署到生产环境。然而，AI应用往往包含大量的组件和服务，这使得其部署和管理变得非常复杂。微服务架构和容器化技术（如Docker）结合Kubernetes集群管理，为解决这些问题提供了强大的工具。本文将介绍如何在Kubernetes环境中部署和管理基于微服务架构的容器化AI应用。

【8月更文挑战第16天】 使用Python实现深度学习模型：智能舆情监测与分析

灵活性：系统具备良好的灵活性和可扩展性，能够根据业务需求进行功能扩展和升级。 成本节约：通过自动化和智能化的方式降低人工成本，提高风控效率的同时减少不必要的开支。 4.2 未来展望 随着技术的不断进步和市场的不断发展，云上智能风控将迎来更加广阔的发展前景。未来，云上智能风控系统将进一步优化算法模型和技术架构，提高风险识别的准确性和效率；

【7月更文挑战第25天】 ERP系统中的销售订单处理与订单跟踪

【7月更文挑战第25天】 ERP系统中的人力资源管理与员工绩效评估解析