人工智能

推荐系统的技术栈

推荐系统是一个非常大的框架,有非常多的模块在里面,完整的一套推荐系统体系里,不仅会涉及到推荐算法工程师、后台开发工程师、数据挖掘/分析工程师、NLP/CV工程师还有前端、客户端甚至产品、运营等支持。我们作为算法工程师,需要掌握的技术栈主要就是在算法和工程两个区域了,所以这篇文章将会分别从算法和工程两个角度出发,结合两者分析当前主流的一些推荐算法技术栈。 首先从推荐系统架构出发,一种分法是将整个推荐

Node实现断点续传

断点续传,顾名思义就是文件上传/下载过程中,遇到不可抗力,比如网络中断,服务器异常,或者其他原因导致操作中断;再次操作时,可以从已经上传/下载的部分开始继续上传/下载未完成的部分,而没有必要从头开始上传/下载。 这样就避免了文件重复上传/下载,浪费服务器空间使用,节约服务器资源,而且速度更快,更高效。 断点续传-分片上传 断点续传上传将要上传的文件分成若干个分片(Part)分别上传,

边缘智能体:Go编译在医疗IoT设备端运行轻量AI模型(中)

3.4 关键模块交互流程示例(ECG实时监护) 初始化: DeviceManager 加载配置(指定ECG传感器型号、采样率、预处理算法、模型路径、报警阈值)。 DataAcquisition 根据配置,通过HAL初始化ECG传感器(如通过SPI连接的ADC),启动采集Goroutine。 Preprocessing 加载指定的ECG滤波算法(如带通滤

里程碑 | WeDataSphere 一站式开源大数据平台套件全面升级

国家 2035 远景规划提出要加快全面数字化转型的步伐,而“大数据平台”是数字化转型的基础技术之一。对于任何企业来说,建立和维护一个大数据平台都不是一件容易的事情,而建设一个有特色的、完整易用的大数据平台,显然更是一件技术难度极高的事情。 经过七年多的探索和实践,微众银行打造了一套一站式、金融级、全连

优化算法matlab实现(二十一)麻雀算法matlab实现

注意:此代码实现的是求目标函数最大值,求最小值可将适应度函数乘以-1(框架代码已实现)。 注意:此代码实现的是求目标函数最大值,求最小值可将适应度函数乘以-1(框架代码已实现)。 注意:此代码实现的是求目标函数最大值,求最小值可将适应度函数乘以-1(框架代码已实现)。 1.代码实现 不了解麻雀算法可以先看看优化算法笔记(二十一)麻雀搜索算法 实现代码前需要先完成优化算法matlab实现(二)框架编

可观测系统之构建监控系统

一套运行微服务的基础设施并部署了很多组件,这些组件组合起来为用户提供各种功能。问题来了,如何确保能够对这些组件的交互情况以及基础设施的执行情况了如指掌。当出现不符合预期的情况时,要尽可能早地知道,这是至关重要的。如何搭建一套监控系统,就可以收集相关的度量指标,观察系统的运行情况和配置相关的告警,进而才可以抢先采取行动保证系统的平稳运行。 稳固的监控技术栈可以收集来自基础设施和微服务的度量指标,并使

Chatbox AI|多模型多模态交互+MCP,一个工具打造你的全能私人助手

ChatBoxAI集成GPT-4、Claude等顶尖模型,支持Windows/macOS/Linux多平台,具备隐私加密、文件智能解析(PDF/代码/图片)及开发者友好特性。其应用覆盖自媒体创作、代码实时预览、AI绘图(封面/表情包)及联网搜索,通过MCP协议扩展能力。未来将深化多模态交互&#xff0

文本摘要方法

所谓摘要,就是对给定的单个或者多个文档进行梗概,即在保证能够反映原文档的重要内容的情况下,尽可能地保持简明扼要。质量良好的文摘能够在信息检索过程中发挥重要的作用,比如利用文摘代替原文档参与索引,可以有效缩短检索的时间,同时也能减少检索结果中的冗余信息,提高用户体验。随着信息爆炸时代的到来,自动文摘逐渐成为自然语言处理领域的一项重要的研究课题 一. 技术路线 1.1 TF-IDF 《Term W