Python实现基于LDA主题模型进行电商产品评论数据情感分析

有很多个框架和包可以优化LLM推理和服务，所以在本文中我将整理一些常用的推理引擎并进行比较。

这篇文章探讨了高斯过程作为解决小数据问题的工具，介绍了多元高斯分布的基础和其边缘及条件分布的性质。文章通过线性回归与维度诅咒的问题引出高斯过程，展示如何使用高斯过程克服参数爆炸的问题。作者通过数学公式和可视化解释了高斯过程的理论，并使用Python的GPy库展示了在一维和多维数据上的高斯过程回归应用。高斯过程在数据稀疏时提供了一种有效的方法，但计算成本限制了其在大数据集上的应用。

**RSA加密简介与Python实现** RSA，一种非对称加密技术，基于大数因子分解，用于数据加密和完整性保护。本文介绍了RSA基本原理，包括密钥生成（选取大质数p和q，计算n和φ(n)，选择公钥指数e和私钥指数d），并展示了使用Python `cryptography` 库生成密钥对、加密和解密消息的代码示例。通过这些步骤，读者可理解RSA在网络安全中的应用，如HTTPS和数字签名。

`SummingMergeTree`是`MergeTree`引擎的变种，它合并相同主键的行并计算数值列的总和，从而节省存储空间和加速查询。通常与`MergeTree`配合使用，存储聚合数据以避免数据丢失。创建`SummingMergeTree`表时，可选参数`columns`指定要汇总的数值列。未指定时，默认汇总所有非主键数值列。注意，聚合可能不完整，查询时需用`SUM`和`GROUP BY`。文章还介绍了建表语法、数据处理规则以及对嵌套数据结构和`AggregateFunction`列的处理。查阅更多ClickHouse相关内容可访问相关链接。

在使用实时计算Flink版过程中，可能会遇到各种错误，了解这些错误的原因及解决方法对于高效排错至关重要。针对具体问题，查看Flink的日志是关键，它们通常会提供更详细的错误信息和堆栈跟踪，有助于定位问题。此外，Flink社区文档和官方论坛也是寻求帮助的好去处。以下是一些常见的操作报错及其可能的原因与解决策略。

AlphaFold3是DeepMind的蛋白质结构预测软件，它引入扩散模型以提升预测准确性。扩散模型通过逐步添加和去除噪声来理解和生成数据，应用广泛，包括图像、音频、文本和时间序列数据的处理。在图像领域，它们擅长合成、编辑和超分辨率；在文本处理中，扩散模型在代码合成和问答任务中表现出色；在音频和视频生成方面也有重要应用；同时，它们在时间序列预测和增强模型鲁棒性方面也展现出潜力。随着技术发展，扩散模型将在更多领域发挥作用。

循环编码是深度学习中处理周期性数据的一种技术，常用于时间序列预测。它将周期性特征（如小时、日、月）转换为网络可理解的形式，帮助模型识别周期性变化。传统的one-hot编码将时间特征转换为分类特征，而循环编码利用正弦和余弦转换，保持时间顺序信息。通过将时间戳转换为弧度并应用sin和cos，每个原始特征只映射到两个新特征，减少了特征数量。这种方法在神经网络中有效，但在树模型中可能需谨慎使用。

最近发布的三个大型语言模型——Command-R+ (104B参数), Mixtral-8x22b (141B参数的MoE模型), 和 Llama 3 70b (70.6B参数)——需要巨大的内存资源。推理时，Command-R+需193.72GB GPU RAM，Mixtral-8x22B需262.63GB，Llama 370b需131.5GB。激活的内存消耗根据序列长度、批大小等因素变化。文章详细介绍了计算这些模型内存需求的方法，并探讨了如何通过量化、优化器优化和梯度检查点减少内存使用，以适应微调和推理。

【4月更文挑战第20天】Go语言（Golang）由Google于2009年推出，以其简洁语法、高效执行、强大的并发模型和丰富标准库著称。主要特点包括：1) 代码结构清晰，易于阅读；2) 编译速度快，运行效率高，内置垃圾回收；3) 使用goroutines和channels实现并发；4) 标准库涵盖网络、并发等多个领域；5) 支持跨平台编译。要搭建开发环境，需下载Go SDK，配置环境变量，并验证安装。常见问题涉及导入包未使用、错误处理、并发安全和`defer`语句的使用。

从概念到颠覆：ERP系统的历史演变与发展

掌握XGBoost：GPU 加速与性能优化

本文为大模型RAG对话系统最佳实践，旨在指引AI开发人员如何有效地结合LLM大语言模型的推理能力和外部知识库检索增强技术，从而显著提升对话系统的性能，使其能更加灵活地返回用户查询的内容。适用于问答、摘要生成和其他依赖外部知识的自然语言处理任务。通过该实践，您可以掌握构建一个大模型RAG对话系统的完整开发链路。

本文将以 Qwen-72B-Chat 为例，介绍如何通过PAI平台的快速开始（PAI-QuickStart）部署和微调千问大模型。

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Debian系统安装OpenVPN

【MATLAB】史上最全的13种数据拟合算法全家桶

近日，阿里云人工智能平台PAI与华东师范大学数据科学与工程学院合作在自然语言处理顶级会议EMNLP2023上发表基于双曲空间和对比学习的垂直领域预训练语言模型。通过比较垂直领域和开放领域知识图谱数据结构的不同特性，发现在垂直领域的图谱结构具有全局稀疏，局部稠密的特点。为了补足全局稀疏特点，将垂直领域中分层语义信息通过双曲空间注入到预训练模型中。为了利用局部图结构稠密特点，我们利用对比学习构造图结构不同难度的正负样本来进一步加强语义稀疏的问题。

Gurobi安装和使用

凸优化介绍。更多文章请关注我的微信公众号：Python学习杂记

glTF和GLB有什么区别？

亚马逊商品列表API（SP-API）提供标准化接口，支持通过关键词、分类、价格等条件搜索商品，获取ASIN、价格、销量等信息。采用OAuth 2.0认证与AWS签名，保障安全。数据以JSON格式传输，便于开发者批量获取与分析。

当医生“上云端”：AI让远程医疗诊断更懂人心

大语言模型通过预测下一个词生成文本，采样策略决定其创造力与连贯性。Min-p采样根据模型置信度动态调整选择阈值，在高不确定性时扩大候选范围，低不确定性时聚焦高概率词，相较Top-k、Top-p等方法，更好平衡了多样性与质量，尤其在高温下仍保持输出稳定，提升生成文本的流畅性与创新性。

当前人工智能前沿研究的一个重要方向：构建能够自主学习、调用工具、积累经验的小型智能体（Agent）。 我们可以称这种系统为“终身学习型智能体”或“自适应认知代理”。它的设计理念就是： 不靠庞大的内置知识取胜，而是依靠高效的推理能力 + 动态获取知识的能力 + 经验积累机制。

机器会“看病”？深度学习正在颠覆医学成像！

构建实时足球比分系统需聚焦数据流架构：从API/爬虫获取数据，经后端处理存储，通过REST/WebSocket提供接口，前端展示。推荐使用专业API保障稳定性，结合Python/Node.js、PostgreSQL/MongoDB、Redis缓存与WebSocket实现实时推送。优先考虑法律合规与高并发应对，建议逐步迭代开发，亦可借助现成插件或服务快速上线。（238字）

本资料全面介绍大数据处理技术架构，涵盖数据采集、同步、计算与服务全流程。内容包括Web/App端日志采集方案、数据同步工具DataX与TimeTunnel、离线与实时数仓架构、OneData方法论及元数据管理等核心内容，适用于构建企业级数据平台体系。

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本文系统介绍了主流Python AutoML库的技术特点与适用场景，涵盖AutoGluon、PyCaret、TPOT、Auto-sklearn、H2O AutoML及AutoKeras等工具，帮助开发者根据项目需求高效选择自动化机器学习方案。

本文介绍了基于Java技术的垃圾分类管理系统开发方案与实施案例。系统采用前后端分离架构，后端使用Spring Boot框架搭配MySQL数据库，前端可选择Vue.js或Java Swing实现。核心功能模块包括垃圾分类查询、科普教育、回收预约等。文中提供了两个典型应用案例：彭湖花园小区使用的Swing桌面系统和基于Spring Boot+Vue的城市管理系统，分别满足不同场景需求。最新技术方案升级为微服务架构，整合Spring Cloud、Redis、Elasticsearch等技术，并采用Docker容器

本文提出的基于LSTM自编码器和KMeans聚类的组合方法，通过整合深度学习的序列建模能力与无监督聚类的模式分组优势，实现了对时间序列数据中异常模式的有效检测，且无需依赖标注的异常样本进行监督学习。

Shopee 商品详情 API 是用于获取 Shopee 平台商品详细信息的接口，支持开发者提取商品标题、价格、库存、描述和图片等多维度数据。该接口适用于电商数据分析、比价工具开发及商品监控等场景。请求方式为 GET，需提供 itemid（商品 ID）和 shopid（店铺 ID），返回格式为 JSON。部分功能可能需要 API 密钥或访问令牌认证。以马来西亚站点为例，URL 为 shopee.com.myapi/v4/item/get，不同国家站点域名可能有所不同。