LightGBM高级教程：自动调参与超参数优化【2月更文挑战第5天】

OpenAI最近发布了他们的新一代嵌入模型*embedding v3*，他们将其描述为性能最好的嵌入模型，具有更高的多语言性能。这些模型分为两类:较小的称为text- embeddings -3-small，较大且功能更强大的称为text- embeddings -3-large。

Apache Flink是由Apache软件基金会开发的开源流处理框架，其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。本合集提供有关Apache Flink相关技术、使用技巧和最佳实践的资源。

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。

2023年10月，我们发表了一篇关于TimeGPT的文章，TimeGPT是时间序列预测的第一个基础模型之一，具有零样本推理、异常检测和共形预测能力。 虽然TimeGPT是一个专有模型，只能通过API访问。但是它还是引发了对时间序列基础模型的更多研究。到了2024年2月，已经有了一个用于时间序列预测的开源基础模型:laglllama。

掌握XGBoost：特征工程与数据预处理

模型合并是近年来兴起的一种新技术。它允许将多个模型合并成一个模型。这样做不仅可以保持质量，还可以获得额外的好处。

Flink CDC（Change Data Capture）是一个基于Apache Flink的实时数据变更捕获库，用于实现数据库的实时同步和变更流的处理；在本汇总中，我们组织了关于Flink CDC产品在实践中用户经常提出的问题及其解答，目的是辅助用户更好地理解和应用这一技术，优化实时数据处理流程。

本报告从两个方面来介绍我们如何利用更多的数据来做好因果推断，一个是利用历史对照数据来显式缓解混淆偏差，另一个是多源数据融合下的因果推断。

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。本文针对性介绍了Havenask的消息系统--Swift，它是一个设计用于处理大规模的数据流和实时消息传递的高性能、可靠的消息系统。

NumPy 中级教程——随机数生成

模型评估是深度学习和机器学习中非常重要的一部分，用于衡量模型的性能和效果。本文将逐步分解混淆矩阵，准确性，精度，召回率和F1分数。

IDEA常用插件之私有注解Private Notes

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AIGC生成专属双旦美图，节日氛围拉满基于 EasyPhoto X 人工智能平台 PAI，完成圣诞/新年主题个人AIGC写真生成。

NumPy 高级教程——GPU 加速【1月更文挑战第4篇】

【MATLAB】 ICEEMDAN信号分解+FFT傅里叶频谱变换组合算法

YOLO、SSD、Fast R-CNN等模型在目标检测方面速度较快和精度较高，但是这些模型比较大，不太适合移植到移动端或嵌入式设备；轻量级模型 NanoDet-m，对单阶段检测模型三大模块（Head、Neck、Backbone）进行轻量化，目标加检测速度很快；模型文件大小仅几兆（小于4M）。

本文分享国内场景3D目标检测，公开数据集 DAIR-V2X-V（也称为DAIR-V2X车端）。DAIR-V2X车端3D检测数据集是一个大规模车端多模态数据集，包括： 22325帧 图像数据 22325帧 点云数据 2D&3D标注 基于该数据集，可以进行车端3D目标检测任务研究，例如单目3D检测、点云3D检测和多模态3D检测。

算力对训练模型的重要性日益凸显。随着大模型训练的流行，全球显卡和算力正在快速增长。算力后周期市场也在迅速崛起。其中“后”更多是指后服务市场，涵盖从显卡服务器到货IDC之后，形成稳定算力到输出稳定商业推理结果全过程。该过程主要涉及云化、调优、调度、部署、落地和数据管理等环节。

凸优化介绍。更多文章请关注我的微信公众号：Python学习杂记

使用多实例GPU (MIG/Multi-Instance GPU)可以将强大的显卡分成更小的部分，每个部分都有自己的工作，这样单张显卡可以同时运行不同的任务。本文将对其进行简单介绍并且提供安装和使用的示例。

智能语音技术的相关技术（一）

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读完这篇博文你可以了解变分的基本概念，以及使用变分法求解最简泛函的极值。本文没有严密的数学证明，只是感性地对变分法做一个初步了解。

编码是任何构建 AI 产品的人必备技能。它使您能够将机器学习想法变为现实。学习编码既有趣又充满力量，但也需要时间和精力。你想做的最后一件事就是开始学习一门语言，只是在几周或几个月后才意识到你想要的工作实际上需要一门不同的语言。

人工智能在金融风险管理中的应用已经取得了显著的进展，并在提高风险管理效率和准确性方面发挥了重要作用。通过信用评估、欺诈检测、投资组合管理等应用，人工智能为金融行业带来了新的机遇和挑战。然而，我们也要认识到人工智能在风险管理中可能面临的隐私、解释性和偏差等问题。未来，随着技术的发展，人工智能将在金融领域持续发挥重要作用，为金融行业创造更加安全和稳健的环境。

智能代理作为一种新的人机交互方式，正在改变着人们与计算机系统之间的互动方式。从个人助手、聊天机器人到游戏智能，智能代理在多个领域展示了其强大的应用潜力。然而，智能代理也面临着语义理解、个性化定制和隐私等挑战。随着人工智能技术的不断发展，智能代理有望成为未来人机交互的重要方式之一。

ConaCLIP针对轻量化的图文检索任务进行设计，是一种通过全连接的知识交互图学习方式将知识从dual-encoder大模型中蒸馏到dual-encoder小模型的算法。

在生产环境中，Elasticsearch 集群的证书可能会因为过期而导致集群无法正常工作。为了避免这种情况的发生，我们需要及时更新证书，并保证更新证书的过程中保持 Elasticsearch 集群的高可用性和数据安全性。

快速落地大模型训练和推理能力，带来业务指标和后续算法优化空间的显著提升。喜马拉雅AI云，是面向公司人员提供的一套从数据、特征、模型到服务的全流程一站式算法工具平台。

机器学习平台PAI（Platform of Artificial Intelligence）是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台，提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务，内置140+种优化算法，具备丰富的行业场景插件，为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。

分片无法分配情况的一些解决办法