本文为阿里云智能媒体服务IMS「云端智能剪辑」实践指南第6期,从客户真实实践场景出发,分享一些Timeline小技巧(AI_TTS、主轨道、素材对齐),助力客户降低开发时间与成本。
MaxCompute(ODPS)SQL 发展到今天已经颇为成熟,作为一种 SQL 方言,可以高效地应用在各种数据处理场景。本文尝试独辟蹊径,强调通过灵活的、发散性的数据处理思维,就可以用最基础的语法,解决复杂的数据场景。
MySQL支持了很多Charset与Collation,并且允许用户在连接、Server、库、表、列、字面量多个层次上进行精细化配置,这有时会让用户眼花缭乱。本文对相关概念、语法、系统变量、影响范围都进行了详细介绍,并且列举了有可能让字符串发生字符集转换的情况,以及来自不同字符集的字符串进行比较等操作时遵循的规则。对于最常用的基于Unicode的字符集,本文介绍了Unicode标准与MySQL中各个字符集的关系,尤其详细介绍了当前版本(8.0.34)默认字符集utf8mb4。
多模态理解模型具有广泛的应用,比如多标签分类、视频问答(videoQA)和文本视频检索等。现有的方法已经在视频和语言理解方面取得了重大进展,然而,他们仍然面临两个巨大的挑战:无法充分的利用现有的特征;训练时巨大的GPU内存消耗。我们提出了MuLTI,这是一种高度准确高效的视频和语言理解模型,可以实现高效有效的特征融合和对下游任务的快速适应。本文详细介绍基于MuLTI实现高效视频与语言理解。
本篇为下篇,主要对MySQL内存限制特性进行解读,代码基于8.0.28。本文将围绕该项工作的改动、设计实现等方面展开介绍。
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。