腾讯混元又来开源，一出手就是最大MoE大模型
腾讯混元团队近日发布了开源Transformer-based MoE模型Hunyuan-Large，参数量达3890亿，激活参数520亿，处理tokens高达256K。该模型在多个基准测试中超越LLama3.1-70B，在某些方面媲美更大规模的LLama3.1-405B。其成功源于合成数据集、混合专家路由策略、键值缓存压缩及专家特定学习率等创新技术。尽管面临训练成本高和数据质量等挑战，Hunyuan-Large仍为AI行业注入新活力，并推动技术进步与应用创新。
Pandas数据合并：concat与merge
Pandas是Python中强大的数据分析库，提供灵活高效的数据结构和工具。本文详细介绍了Pandas中的两种主要合并方法——`concat`和`merge`。`concat`用于沿特定轴连接多个Pandas对象，适用于简单拼接场景；`merge`则类似于SQL的JOIN操作，根据键合并DataFrame，支持多种复杂关联。文章还探讨了常见问题及解决方案，如索引对齐、列名冲突和数据类型不一致等，帮助读者全面掌握这两种方法，提高数据分析效率。
《Java 与大数据框架：AI 数据预处理的强力联盟》
在人工智能领域，数据预处理是确保模型准确性和高效性的关键。Java 与 Hadoop、Spark 等大数据框架的结合，为处理海量数据提供了强大的支持。通过 Java 编写的 MapReduce 和 Spark 程序，可以高效进行数据清洗、转换和特征提取，充分利用分布式计算能力，缩短预处理时间，提升数据质量。Java 在整合这些框架时，不仅实现了任务调度和错误处理，还为未来的优化和技术进步奠定了基础。这一组合为 AI 数据预处理带来了高效的解决方案，推动了人工智能技术的发展。
数据分析经典案例重现：使用DataWorks Notebook 实现Kaggle竞赛之房价预测，成为数据分析大神！
Python是目前当之无愧的数据分析第一语言，大量的数据科学家使用Python来完成各种各样的数据科学任务。本文以Kaggle竞赛中的房价预测为例，结合DataWorks Notebook，完成数据加载、数据探索、数据可视化、数据清洗、特征分析、特征处理、机器学习、回归预测等步骤，主要Python工具是Pandas和SKLearn。本文中仅仅使用了线性回归这一最基本的机器学习模型，读者可以自行尝试其他更加复杂模型，比如随机森林、支持向量机、XGBoost等。
数据合并：cbind函数在网页爬取中的实用技巧
本文介绍了如何通过代理IP和多线程技术提高网页爬取效率，并使用`cbind`函数合并数据。以财经网新闻为例，展示了从指定网站下载、解析内容，到数据获取、合并及分析的完整流程。通过亿牛云爬虫代理和Python代码实现，确保高效无痕访问，最终将结果保存为CSV文件。此方法适用于大量分散数据的爬取与处理，助力经济趋势分析。
公司监控员工电脑：Fortran 数值计算在资源监控中的精准应用
在数字化办公潮流下，企业愈发重视员工电脑资源的有效监控，以提升效率和保障信息安全。Fortran 语言凭借其卓越的数值计算能力，在内存、网络流量和磁盘 I/O 监控中大放异彩。通过示例代码展示，Fortran 可模拟获取并处理这些数据，为企业提供精准的电脑运行状况洞察。合理运用 Fortran 的特性结合系统接口，公司能优化 IT 资源配置，确保高效、安全的数字化办公环境。参考自：[Bilibili 文章](https://www.bilibili.com/opus/1012942674994397201)。
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