人工智能
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
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、
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”
一文讲完random：python中的随机模块
我们在python工程和数据分析中经常用到随机的操作，比如随机生成某个值，对一串数据进行随机排序等等。random是python一个很强的第三方库，可以实现常用的随机算法。
安装：pip install random
一：生成随机的数字
0~1之间的随机小数（float）：random.random()
a~b之间的随机小数（float）：random.uniform(a, b)
[a, b)之
华为昇腾310P 176T算力AI 智能计算模组规格书
目录
产
品介绍
......................................................................................................................................
3
1、产品简介.............
@Scheduled定时器原理（以及@RefreshScope 相互影响）
1.ScheduledAnnotationBeanPostProcessor
@EnableScheduling
@Import(SchedulingConfiguration.class)
注册了ScheduledAnnotationBeanPostProcessor
@RestController
@RefreshScope //动态感知修改后的值
public class
R语言-超大型数据框与稀疏矩阵的切片-处理as.matrix方法的“problem too large”异常
单细胞组学数据分析接触到的项目大都使用平面文件(rds,txt,tsv,csv,mtx)进行数据存储。有时候，我们会操作相当大的平面文件，而超大型的数据集如（一个包含约 100 万个细胞和约 3 万个基因的表达矩阵）在进行数据类型转换等处理的时候会遇到异常Error in asMethod(object) : Cholmod error 'problem too large'，指的是其中 as.
本地部署 DeepSeek R1（0528）：从“能跑”到“可用、可管、可扩展”的私人 AI 助手指南
本地部署 DeepSeek R1（0528）：从“能跑”到“可用、可管、可扩展”的私人 AI 助手指南
1. 引言：本地化的价值，不是“省钱”，而是“可控”
2. DeepSeek R1 最新版本与模型家族：你部署的不是一个模型，而是一套梯度
2.1 你现在应该知道的“新变化”
2.2 关键一句
【AI云原生】1、Function Calling：大模型幻觉破解与Agent底层架构全指南（附Go+Python实战代码）》
引言：大模型的"致命短板"与Function Calling的诞生当我们向大模型提问"2024年诺贝尔物理学奖得主是谁"时，它可能会自信地给出一个不存在的名字；当计算"12345×67890"时，它可能返回一个看似合理却错误的结果——这就是大模型的"幻觉"问题，也是制约其在专业领域应用的核心瓶颈。大模型为何会产生幻觉？根本原因有两点：一是训练数据的局限性，模型无法覆盖实时更新的信息（如最新奖项、
