人工智能

Dispather - 任务调度系统方案设计

1. 概述 计算平台的一个核心功能,是任务调度,包含任务之间的依赖处理、任务之间传参、任务的执行等。 本文重点分析和介绍任务调度的需求总结、数据库设计与架构设计。 2. 需求总结 2.1. 术语介绍 术语 Pipeline,即管线,这里指实际的药物研发管线,例如plk1、zinc Job,或Workflow,即任务流,是一系列Task的有向无环图,包含所属Pipeline、创建人、描述、定时配置

[源力觉醒 创作者计划]_文心大模型4.5开源:从技术突破到生态共建的国产AI解读与本地部署指南

一起来轻松玩转文心大模型吧👉 文心大模型免费下载地址 1. 摘要2025年6月30日,百度正式宣布文心大模型4.5系列全面开源,这一里程碑事件标志着国产人工智能技术从"闭门造车"的追赶阶段迈入"开放共建"的领跑时代。作为覆盖0.3B到424B参数规模的完整模型矩阵,文心4.5不仅在技术架构上实现了混合专家&#

传统瀑布模型简史

0x00 前言 因为要学习DevSecOps的原因,有必要对传统模型进行学习,所以写此篇进行认识和学习 0x01 瀑布模型简史 Winston Royce 1970 年提出 瀑布模型,在80年代初,唯一广泛采用的软件开发模型。 1988年 美国3D Systems公司率先推出快速原型实用装置—激光立体造型即SLA 1988年 Barry Boehm提出了螺旋模型 1994年开始,鼓励采用迭代模型

从0到1:让AI赋能计算机的全流程实践指南

🎁个人主页:User_芊芊君子 🎉欢迎大家点赞👍评论📝收藏⭐文章 🔍系列专栏:AI 【前言】 在数字化浪潮席卷全球的今天,AI(人工智能)早已不是科幻电影中的虚构概念,而是切实融入到我们的计算机应用中。无论是数据处理、图

AI外挂RAG:大模型时代的检索增强生成技术

 目录引言一、RAG是什么? 二、RAG为什么会出现?三、RAG的工作原理四、RAG的技术优势五、RAG的应用场景六、RAG对AI行业的影响七、RAG面临的挑战引言        在人工智能领域,大型语言模型(LLM)如ChatGPT、DeepSeek等已经展现出惊人的能力,但它们也面临着一些固有局限&#xff1a

【R实战 基本方法】 七、基本统计分析

这里是佳奥!继图形学习后,我们开始统计分析的部分。 在数据被组织成合适的形式后,我们也开始使用图形探索数据,而下一步通常就是使用数值描述每个变量的分布,接下来则是两两探索所选择变量之间的关系。其目的是回答如下问题: 1、各车型的油耗如何?特别是,在对车型的调查中,每加仑汽油行驶英里数的分布是什么样的?(均值、标准差、中位数、值域等。)2、在进行新药实验后,用药组和安慰剂组的治疗结果(无改善、一定程

目标检测算法

(一)目标检测算法的介绍 (1)R-CNN 算法的核心是,首先使用启发式搜索算法来选择锚框。使用与训练模型对锚框内的特征进行抽取。训练一个SVM来对类别分类。然后是训练一个线性回归模型来预测边缘框偏移。 rcnn 这里有一个重要的问题是,锚框的大小是不确定的。那就出现了一个问题,怎么来组成一个形状一样的batch呢?这个模型使用的是兴趣区域(Rol)池化层。 rol pool

CompletableFuture

一、定义 CompletableFuture提供了非常强大的Future扩展功能,可以帮助我们简化异步编程的复杂性,提供了函数式编程的能力,可以通过回调的方式处理结果,也提供了转换和组合CompletableFuture的方法。 可能代表一个明确完成的Future,也可能代表一个完成阶段,支持在计算完成以后触发一些函数或执行某些动作 实现了Future和CompletionStage接口