人工智能

AI+大数据时代:如何从架构到生态重构时序数据库的价值?

> 💡 原创经验总结,禁止AI洗稿!转载需授权> 声明:本文所有观点均基于多个领域的真实项目落地经验总结,数据说话,拒绝空谈!目录引言:从ZB到YB时代,你的数据底座跟上时序洪流了吗?一、维度一:架构基因 1.1 “杀手锏”&#xf

AI浪潮涌,数据库“融合智能”奏响产业新乐章

一、场景重塑产业格局:数据库“融合进化”AI浪潮奔涌而至,数字产业格局加速重构。云计算、移动互联、万物互联(IoT)、人工智能(AI)等技术的深度融合与快速落地,正以前所未有的速度重塑着企业的应用形态。新业务场景层出不穷——从高并发的在线交易、实时精准的分析决策,到海量物联网设备监控、

大模型选型“炼狱”与终结:一份来自普通开发者的AI Ping深度评测报告

在人工智能应用开发的浪潮中,每一位开发者或许都经历过相似的“启蒙时刻”:初次调用大模型API,看到屏幕上流畅涌现出精准答案时的兴奋。然而,当兴奋褪去,真正将大模型集成到生产环境时,一场更为严峻的考验才刚刚开始。这不再是关于模型能否回答“地球为什么是圆的”,而是关乎你的应用能否在真实的用户压力下&#xf

量纲化处理

在实际研究中,不同的变量单位不同,数值差异极大。例如100g和1m等。 因此有时需要对数据进行去量纲,所谓的去量纲就是‘去掉’单位对数值的影响。但是量纲化有很多种方式,但具体应该使用哪一种方式,并没有固定的标准,而应该结合数据情况或者研究算法,选择最适合的量纲化处理方式,SPSSAU共提供12种量纲化处理方法,下面进行说明。 一、利用SPSSAU进行量纲化操作 量纲化处理应该

跨越边界的 AI 变革:揭秘 Gemini 2.5 Pro 如何颠覆传统智能应用

目录1. 引言:谷歌的人工智能发展历程与背景2. Gemini 2.5 Pro 介绍:模型架构与特点3. Gemini 2.5 Pro 的技术优势:推理能力、多任务处理4. 新增功能与应用:多模态输入处理与跨模态任务4.1 图像和文本的联合推理:4.2 音频与文本的联合推理:5. 评测结果与对比分析:

Cursor AI免费使用Pro功能的神器:cursor-free-vip项目详解

Cursor+Claude 3.7 AI编程的效果非常惊人,然后Cursor作为一款付费软件,收费一点不便宜,那么怎么无限免费使用Cursor呢,今天在网上我看到这个cursor-free-vip的github项目,赶紧介绍给大家。 什么是cursor-free-vip?cursor-free-vip是G

华为数据之道|03 差异化的企业数据分类管理框架|②以统一语言为核心的结构化数据管理

结构化数据包括基础数据、主数据、事务数据、报告数据、观测数据、规则数据。 结构化数据的共同特点是以信息架构为基础,建立统一的数据资产目录、数据标准与模型。 基础数据用于对其他数据进行分类,在业界也称作参考数据。基础数据通常是静态的(如国家、币种),一般在业务事件发生之前就已经预先定义。它的可选值数量有限,可以用作业务或IT的开关和判断条件。当基础数据的取值发生变化的时候,通常需要对流程和IT系统

Top10[十分读书社2022年3月读书分享]

image 十分读书社自成立,这是正式运转第三个月,本月共收到读书分享77篇,比上月63篇增加了14篇,一方面是增加不少社员,另一方面是社员们投稿数量增加了,现根据奖励办法,对前十名进行奖励: 每月推荐一篇收益最高的读书分享,按排名给予奖学金。 第1名:50贝 第2-3名:30贝 第4-10名:10贝 第1名:佛晓星辉 读书||尘世里的暂坐——读《暂坐》有感 127.4 第

《AI大模型应知应会100篇》第5篇:大模型发展简史:从BERT到ChatGPT的演进

第5篇:大模型发展简史:从BERT到ChatGPT的演进 摘要近年来,人工智能领域最引人注目的进步之一是大模型(Large Language Models, LLMs)的发展。这些模型不仅推动了自然语言处理(NLP)技术的飞跃,还深刻改变了人机交互的方式。本文将带领读者回顾大模型发展的